Оценка эффективности диагностики автомобилей с электронными блоками управления

Оценка эффективности диагностики автомобилей с электронными

блоками управления

А.И. Недолужко, А.А. Котесова, Р.М. Аракелян, А.А. Великородов, А.А.Коваль, Н.А.Курганов, Донской государственный технический университет, Ростов - на - Дону

Аннотация: На базе математического аппарата средств массового обслуживания, предложена математическая модель для диагностики технического состояния автомобилей с электронными блоками управления. Разработана математическая модель диагностики автомобилей в рамках дискретно-событийной парадигмы. Проведены численные эксперименты по оценке эффективности диагностики.

Ключевые слова: автомобили, электронный блок управления, диагностика, система массового обслуживания, эффективность, издержки функционирования.

Диагностирование обеспечивает индивидуальную информацию о техническом состоянии автомобилей и дает возможность оперативно выявлять их потребность в ТО и ремонте. В настоящее время всё большее количество автомобилей оборудуются электронными блоками управления (ЭБУ), которые относятся к встроенным средствам диагностирования. В работах [1,2] обосновывается необходимость перехода для современных автомобилей к тактике обеспечения работоспособности по состоянию, показано что реализация такой тактики целесообразно тогда, когда экономические затраты, связанные с затратами на диагностирование и прогнозирование, автомобилей не являются определяющими. В настоящее время суммарная трудоемкость работ по обслуживанию машин без ЭБУ на 1000 км распределяется по видам работ приблизительно так: 25 % -обязательные работы; 10-12 % - диагностические; 63-65 % - работы по устранению неисправностей, в том числе регулировочные и крепежные, при этом среднее время диагностики составляет от одного до полутора часов. [37]. Обеспечение современных автомобилей приборами бортового диагностирования (электронного сканирования), компьютерными системами управления и контроля над рабочими процессами двигателей позволяет в

непрерывном режиме отслеживать техническое состояние агрегатов и корректировать параметры их работы в сторону оптимальных значений.

ЭБУ включает в себя микропроцессор и запоминающие устройства. Также блок управления имеет, как правило, два специальных внешних разъема на своем корпусе. Первый разъем позволяет осуществить подключение блока управления к бортовой сети автомашины. Второй разъем (диагностический) предназначен для подключения сканирующего устройства (сканера).

Компьютерная диагностика автомобиля, несмотря на точность и простоту, занимает определенное время. Проблему невозможно выявить мгновенно. Средняя продолжительность тестов — 20-30 минут, ведь специалисты не просто считывают коды ошибок, но и расшифровывают показания ЭБУ.

Для оценки эффективности диагностики автомобилей применим математический аппарат системы массового обслуживания (СМО). Пусть диагностический пост представляет собой одноканальную СМО с неограниченной длиной очереди на обслуживание. Поток автомобилей прибывающих на диагностику распределён по закону Пуассона и имеет интенсивность Л = 0,85 автомобиля/ час. Время диагностики автомобиля td распределено по показательному закону и в среднем равно 1,05 часа для

автомобилей без ЭБУ и 0,5 часа для автомобилей с ЭБУ. Система алгебраических уравнений описывающих работу поста диагностики для стационарного режима функционирования (t ^ да ) и любого его состояния п = 0, 1, 2,... имеет вид [8,9,10]:

- ЛР0 +мР1 = 0

ЛРп-1 +АРп+1 -(¿ + А = 0

Данная система уравнений имеет решение

:

Р = (1 -¥)¥", где ¥ = Х/^< 1,п=0, 1, 2,...

Вероятностные характеристики поста диагностики определяются следующими зависимостями:

1 Л

М = —, ¥ = —

г.

М

где м -интенсивность потока интенсивность потока автомобилей. Предельные вероятности системы

Р = (1 -¥)¥"

Характеристики системы:

обслуживания; ¥ -приведенная

¥

1 -¥ '

Ж, = ^

Л [м(1 -¥)]

(5) ^

¥

Ж,

¥

[(1 -¥)]

п = п - п = 1

св зан

Л

М

где Ьс - среднее число автомобилей находящихся в системе (на обслуживании и в очереди); средняя продолжительность пребывания

клиента в системе; Ьа- среднее число автомобилей в очереди на диагностику; Wd-средняя продолжительность пребывания автомобиля в очереди; псв -количество свободных постов; пзан -количество занятых постов.

Зависимости для определения приведенных выше параметров СМО определяются их структурой [11-13]. В качестве оценки эффективности работы ПАС используем критерий издержек от функционирования системы

И = С,Т + С2Псв +(( + С2 )р

1

где С1- стоимость простоя автомобиля в очереди; г -средняя длина очереди; С2-стоимость простоя обслуживающего канала; псв-количество простаивающих (свободных) каналов.

Проведём оценку эффективности диагностирования автомобилей при следующих исходных данных:

- интенсивность поступления автомобилей Л = 85 авт/ч.,

- средняя продолжительность диагностики автомобилей = 1,05 ч;

- средняя продолжительность диагностики автомобилей с ЭБУ = 0,5 ч;

- стоимость простоя автомобиля в очереди С1 = 95 р.е./смену;

- стоимость простоя оборудования одноканальной системы С2 = 90р.е./смену; Результаты расчетов приведены в таблице Таблица №1

Таблица №1

Оценка эффективности диагностирования автомобилей

Входящий поток требований Л = 0,85авт / час

Параметры потока Параметры системы Издержки функционирован ия И, р.е./смену

и ¥ К Wc Ьа Wd Псв Пзан 882,59

0,952 0,893 8,346 9,817 7,453 8,766 0,107 0,893

Автомобили с ЭБУ

2 0,425 0,739 0,87 0,31 0,37 0,425 0,575 159,83

Таким образом, диагностирование автомобилей с ЭБУ, в нашем примере, позволит уменьшить среднее время пребывания клиента в системе более чем в 11 раз, снизив при этом издержки почти в 6раз. По мере развития и совершенствования средств технической диагностики, оборудования

автомобилей ЭБУ всё большее предпочтение будет отдаваться тактике технического обслуживания и ремонта автомобилей по их состоянию.

Литература

1. Вишневецкий Ю. Т. Техническая эксплуатация, обслуживание и ремонт автомобилей. М.: Дашков и К°, 2006. 380 с.

2. Власов В.М. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей. М.: «Академия», 2003. 480 с.

3. Васильев В.И., Жаров, С.П. Совершенствование методики корректирования нормативов управления эксплуатацией подвижного состава предприятий автомобильного транспорта региональных транспортных систем. Современные проблемы науки и образования. 2012. №6. с. 9.

4. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М: Наука, 1969. - 576 с.

5. Гнеденко, Б. В. Беседы о теории массового обслуживания / Б.В. Гнеденко. - М.: Либроком, 2010. 433 с.

6. Кузнецов Е.С., Болдин А.П., Власов В.М и др. Техническая эксплуатация автомобилей. М.: Наука, 2001. 535 с.

7. Кокорев Г. Д. Повышение эффективности системы технической эксплуатации автомобилей в сельском хозяйстве: дис. док.техн. наук: 05.20.03. Рязань 2014. 468 с.

8. Недолужко А.И, Детлер М.Ф, Криворотов А.В, Парубец А.Ю К вопросу применения нормативов планово-предупредительной системы технического обслуживания и ремонта к современным автомобилям // Инженерный вестник Дона, 2017, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4131.

9. Недолужко А.И, Котесова А.А, Детлер М.Ф, Криворотов А.В, Парубец А.Ю Особенности оценки эффективности деятельности передвижных авторемонтных мастерских при обслуживании автомобильной техники // Инженерный вестник Дона, 2017, №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N3y2017/4363.

10. Хинчин, А. Я. Работы по математической теории массового обслуживания. - М.: Либроком, 2010. - 240 с.

11. Louit, D., Pascual, R. and Banjevic, D. Optimal Interval for Major Maintenance Actions in Electricity Distribution Networks // Electrical Power and Energy Systems. 2009. №31. p. 401.

12. Taghipour, S. Banjevic D. Optimum inspection interval for a system under periodic and opportunistic inspections // lie Transactions. - 2012. - Vol. 44. - № 11. - р. 948.

13. Kardon, B., Fredendall L.D. Incorporating overall probability of system failure into a preventive maintenance model for a serial system // Journal of Quality in Maintenance Engineering. - 2002. - Volume 8, Number 4. - р. 345.

References

1. Vishneveckij YU. T. Tekhnicheskaya ehkspluataciya, obsluzhivanie i remont avtomobilej. [Technical operation, maintenance and repair of vehicles]. M.: Dashkov i K°, 2006. 380 p.

2. Vlasov V.M. Tekhnicheskoe obsluzhivanie i remont avtomobilej. [Maintenance and repair of cars.] M.: 2003. 480 p.

3. Vasil'ev V.I., ZHarov, S.P. Sovershenstvovanie metodiki korrektirovaniya normativov upravleniya ehkspluataciej podvizhnogo sostava predpriyatij avtomobil'nogo transporta regional'nyh transportnyh sistem. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2012. №6. p. 9.

4. Ventcel' E.S. Teoriya veroyatnostej [Probability theory]. M: Nauka, 1969. 576 p.

5. Gnedenko, B. V. Besedy o teorii massovogo obsluzhivaniya [Talks about Queuing theory]. M.: Librokom, 2010. 433 p.

6. Kuznecov E.S., Boldin A.P., Vlasov V.M i dr. Tekhnicheskaya ehkspluataciya avtomobilej. [Technical operation of vehicles.] M.: Nauka, 2001. 535 p.

7. Kokorev G. D. Povyshenie ehffektivnosti sistemy tekhnicheskoj ehkspluatacii avtomobilej v sel'skom hozyajstve: [Improving the efficiency of the technical operation of vehicles in agriculture] dis. Dok.tekhn. nauk: 05.20.03. Ryazan' 2014.468 p.

8. Nedoluzhko A.I, Detler M.F, Krivorotov A.V, Parubec A.YU. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2017, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4131

9. Nedoluzhko A.I, Kotesova A.A, Detler M.F, Krivorotov A.V, Parubec A.YU. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2017, №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N3y2017/4363.

10. Hinchin, A. YA. Raboty po matematicheskoj teorii massovogo obsluzhivaniya [Work on the mathematical theory of mass service]. M.: Librokom, 2010. 240 p.

11. Louit, D., Pascual, R. and Banjevic, D. Electrical Power and Energy Systems. 2009. №31. p. 401.

12. Taghipour, S. Banjevic D. Iie Transactions. 2012. Vol. 44. № 11. p. 948.

13. Kardon, B., Fredendall L.D. Journal of Quality in Maintenance Engineering. 2002. Volume 8, Number 4. p. 345.