Применение фильтра Калмана в задаче технической диагностики двигателей внутреннего сгорания

Рассматривается задача фильтрации виброакустических сигналов двигателя внутреннего сгорания (ДВС) с применением адаптивного фильтра Калмана с целью дальнейшего применения отфильтрованного массива для решения задачи технической диагностики ДВС. Также приведены результаты моделирования адаптивного фильтра в программной среде MATLAB/Simulink реального виброакустического сигнала ДВС автомобиля марки Opel Vectra. Реализовано устройство на базе микроконтроллера Arduino Mega, которое было применено для обработки натурных наблюдений объекта исследования - ДВС. Вопросу разработки методов оперативного определения технического состояния двигателей внутреннего сгорания (ДВС), в первую очередь автомобильных, в настоящее время уделяется особое внимание в связи с обеспечением не только надежности функционирования последнего, но и с все возрастающими требованиями к экономическим и экологическим показателям ДВС. Эти методы должны позволять проводить диагностику технического состояния ДВС автомобиля и своевременно осуществлять регулировки систем и узлов ДВС, тем самым повысить эксплуатационные показатели и срок службы данного объекта. Среди разнообразных методов диагностирования технического состояния двигателей внутреннего сгорания особое значение имеет метод, основанный на анализе виброакустических сигналов, позволяющий производить безразборный контроль узлов и сопряжений ДВС. При этом следует отметить, что анализируемые виброакустические сигналы ДВС взаимокоррелированы с точки зрения работы узлов ДВС. Поэтому для адекватного установления и локализации места дефекта ДВС необходимо предварительно выделить полезный сигнал в условиях взаимовлияния нестационарных виброакустических сигналов, создаваемых различными узлами двигателя.