Ανάπτυξη νέων τεχνικών επεξεργασίας σημάτων και νευρωνικών δικτύων με σκοπό τη βελτιστοποίηση λειτουργίας κινητήρα
Creators: name: Πανταζή, Ξανθούλα-Ειρήνη Κυριάκου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Ταξινόμηση
Εκμάθηση μηχανών
Μίγματα καυσίμου
Classification
Machine-learning
Fuel blends

description: Η εντατικοποίηση της γεωργικής παραγωγής απαιτεί τη χρήση γεωργικών μηχανημάτων υποστηριζόμενα από προηγμένες τεχνολογίες και από συστήματα αυτοματισμού. Η επίτευξη υψηλών επιδόσεων εγείρει την ανάγκη για τη βελτιστοποίηση της λειτουργίας των μηχανημάτων αυτών. Επιπρόσθετα, είναι ευρέως γνωστό ότι οι πηγές ορυκτών καυσίμων τείνουν να εξαντληθούν σε λιγότερο από μισό αιώνα. Εκτιμώντας την περιορισμένη διαθεσιμότητα του πετρελαίου και των ορυκτών καυσίμων γενικότερα, καθώς και τα περιβαλλοντικά προβλήματα που προκαλούνται από την καύση τους, εντατικοποιήθηκε η ανάγκη για τη μελέτη δημιουργίας και χρησιμοποίησης εναλλακτικών καυσίμων. Πρόσφατες εξελίξεις στην υπολογιστική νοημοσύνη και τις μηχανές εσωτερικής καύσης, επέτρεψαν τη βελτιστοποίηση της χρήσης βιοκαυσίμων συντονίζοντας τον κινητήρα με τρόπο έτσι ώστε να επιτευχθεί μείωση των εκπομπών και πιο αποτελεσματικό καθεστώς λειτουργίας σε ό,τι αφορά στο κόστος και στην κατανάλωση. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε λιγότερες επιπτώσεις στο περιβάλλον και σε αυξημένα οικονομικά οφέλη. Στην παρούσα εργασία, εφαρμόστηκαν τεχνικές υπολογιστικής νοημοσύνης, όπως νευρωνικά δίκτυα, για τον αυτόματο προσδιορισμό τόσο του τύπου του καυσίμου όσο και της αναλογίας πρόσμιξης του μίγματος καυσίμου. Η μελέτη αυτή εστίασε στην επεξεργασία σημάτων τα οποία προέκυψαν από την ανάλυση των κραδασμών κατά τη λειτουργία του κινητήρα. Επιπλέον, περιγράφεται αναλυτικά η πειραματική διερεύνηση της συμπεριφοράς των δονήσεων ενός τετράχρονου κινητήρα εσωτερικής καύσης τροφοδοτούμενου με μίγματα βενζίνης, αιθανόλης και μεθανόλης με εφαρμογή Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων (ΤΝΔ). Για την διεξαγωγή του πειράματος χρησιμοποιήθηκαν οι τρείς παρακάτω τύποι μίγματος καυσίμου: αμόλυβδη βενζίνη ως βασικό καύσιμο για τη σύγκριση μίγματος των δύο αλκοολών, αιθανόλη και μεθανόλη σε ανάμιξη με βενζίνη, σε ποσοστό αναλογίας της τάξεως 10%, 20% και 30%, αντίστοιχα. Στον κινητήρα πραγματοποιήθηκαν δοκιμές στις 1000, 1300, 1600 και 1900 rpm. Η συλλογή των μετρήσεων έγινε από τριαξονικά επιταχυνσιόμετρα τα οποία κάλυπταν τους τρεις άξονες x, y, z. Χαρακτηριστικά στοιχεία ως προς το χρόνο και τη συχνότητα υπολογίστηκαν από τα σήματα τα οποία ελήφθησαν. Η ταξινόμηση του τύπου καυσίμου και της αναλογίας πρόσμιξης του καυσίμου επιτεύχθηκε με τη χρήση Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων (ANNs), Μηχανών Διανυσμάτων Υποστήριξης (Support Vector Machines, Least Squares-Support Vector Machines), Αλγόριθμων Ανίχνευσης Καινοτομίας (Novelty Detection Algorithms) και Στατιστικών Ταξινομητών (Statistical Classifiers). Επίσης παρουσιάστηκε μια μέθοδος ενεργού μάθησης βασισμένη στην ανίχνευση καινοτομίας. Με τη χρήση των παραπάνω μεθόδων κατέστη δυνατή η διάγνωση της αναλογίας του μίγματος ως προς το ποσοστό αναλογίας πρόσμιξης αμόλυβδης βενζίνης –βιοαλκοόλης.
description: The intensification of agricultural production requires the use of agricultural machines supported by advanced technologies and automation systems. High performance achievement raises the need to optimize the operation of machinery. Additionally, it is well known that fossil fuel sources tend to run out in less than half a century. Considering the limited availability of oil and fossil fuels and the environmental problems caused by burning them, intensified the need for design creation and use of alternative fuels. Recent developments in computational intelligence and internal combustion engines, have allowed the optimization of biofuels by tuning the engine in a way so as to achieve a reduction in emissions and more efficient operating regime in terms of the cost and consumption. This can result in lower environmental impact and increased economic benefits. In this study, computational intelligence techniques such as neural networks were applied, aiming to determine automatically both the type of fuel and the blending ratio of the fuel mixture. This study focused on signal processing which emerged from the analysis of vibration during operation of the engine. Furthermore, the experimental investigation of the vibration behavior of a four-stroke combustion engine fueled with gasoline and gasoline blends with ethanol and methanol by applying Artificial Neural Networks (ANN) is presented. In this study, three following types of the fuel were utilized: unleaded gasoline as base fuel compared to the mixture of two alcohols, ethanol and methanol in admixture with gasoline, as a percentage ratio of around 10%, 20% and 30%, respectively. The engine tests were performed at 1000, 1300, 1600 and 1900 rpm. The collection of measurements was conducted by a triaxial accelerometer. Features in time and frequency were calculated from the signals received. The classification of the type of fuel and fuel blend ratio was achieved using Artificial Neural Networks (ANNs), Support Vector Machines (Support Vector Machines, Least Squares-Support Vector Machines), detection algorithms (Novelty Detection Algorithms) and Statistical Classifiers. An active learning method based on the detection of innovation was also presented. As a result, all the above mentioned methods made possible the diagnosis of the mixture ratio as a percentage in the blend of unleaded gasoline-bioethanol.