Разработка методики установления причин повышения расхода топлива автомобилей с использованием алгоритмов нечеткой логики

В современных экономических условиях проблема повышения эффективности эксплуатации автомобильного транспорта относится к числу особенно значимых, что подтверждается принятой Правительством РФ Транспортной стратегией на период до 2035 года [1, 2].

Повысить эффективность эксплуатации автомобильного транспорта можно в результате уменьшения расходов на горюче-смазочные материалы (ГСМ), которые могут достигать 25…30% в структуре себестоимости транспортных услуг и имеют тенденцию к дальнейшему увеличению [3], а также поддержания работоспособного технического состояния автомобилей.

Процесс постепенного и непрерывного изменения эксплуатационных свойств и технического состояния автомобиля зависит от влияния различных факторов: режимов работы двигателя, его теплового состояния, от дорожных и климатических условий, применяемых эксплуатационных материалов и от профессионального вождения автомобиля [4-6].

Основная часть

Использование нечеткой логики в данной задаче обосновано способностью моделировать неопределенность и размытость экспертных оценок, характерных для оценки стиля вождения.

В качестве источника данных для разработки алгоритма нечеткой логики используется система телематики, установленная в автомобиле. Телематическая система собирает и передает в реальном времени параметры транспортного средства, такие как местоположение, скорость, углы наклона, расход топлива, данные о состоянии двигателя и другие технические показатели. Эти данные используются для анализа стиля вождения и технического состояния транспортного средства, а также для создания эффективных алгоритмов управления и диагностики на основе нечеткой логики.

Для разработки алгоритма нечеткой логики в качестве инструментов использовались:

• -    интерактивная среда JupyterHub;

• -    библиотека skfuzzy, предназначенная для построения моделей нечеткой логики.

Проведя анализ значимости различных аспектов поведения водителя и их влияния на экономичность и влияние на техническое состояние транспортного средства, для построения системы правил были выбраны 3 параметра: расход топлива, стиль вождения, нагрузка на ось.

Поскольку показатель среднего расхода топлива является усредненным показателем (л/100 км), в отличие от параметров стиля вождения (обороты двигателя, нажатие на педаль акселератора), то было принято решение разработать модель с 2 этапами вычисления: этап №1 («стиль вождения»), принимающая значения с частотой 1000 мс и этап №2 («общая оценка»), в котором расчет проводится каждые 100 км пройденные транспортным средством. Структура разработанного алгоритма нечеткой логики изображена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Структура алгоритма нечеткой логики (составлено автором)

На первом этапе для расчета оценки стиля вождения была разработана модель с 2 нечеткими переменными: x 1 – «обороты двигателя», x 2 - «нажатие на педаль акселератора».

Терм-множеством переменной «обороты двигателя» является множество T x1 = {T 1x1 – «очень низкие», T 2x1 – «низкие», T 3x1 – «средние», T 4x1 – «высокие», T 5x1 – «очень высокие»}.

Терм-множеством переменной «нажатие на педаль акселератора» является множество T x2 = {T 1x2 – «минимальное», T 2x2 – «слабое», T 3x2 – «умеренное», T 4x2 – «сильное», T 5x2 – «максимальное»}.

В качестве терм-множества выходной лингвистической переменной «стиль вождения» будем использовать множество T y = {T 1y – «неэффективный», T 2y – «недостаточно эффективный», T 3y – «полуэффективный», T 4y – «достаточно эффективный», T 5y – «эффективный»}.

На втором этапе в роли входных параметров модели рассматриваются 3 нечеткие переменные: x 3 – «стиль вождения», x 4 – «нагрузка на ось», x 5 – «расход топлива».

• 1.    Терм-множеством переменной «стиль вождения» является множество T x3 = {T 1x3 – «неэффективный», T 2x3 – «эффективный»}.

• 2.    Терм-множеством переменной «нагрузка на ось» является множество T x4 = {T 1x4 – «минимальная», T 2x4 – «средняя», T 3x4 – «максимальная»}.

• 3.    Терм-множеством переменной «расход топлива» является множество T x5 = {T 1x5 – «нормальный», T 2x5 – «высокий»}.

В качестве терм-множества выходной лингвистической переменной «общая оценка состояния» будем использовать множество T y = {T 1y – «возможная неисправность ДВС», T 2y – «неэффективный стиль вождения», T 3y – «норма»}.

Для лингвистической переменной «стиль вождения» термы заданы на промежутке х 3 = [0; 1], для «нагрузка на ось» - х 4 = [2; 11] т, для «расход топлива» - х 5 = [20; 50] л/100км.

Диапазоны переменных определены согласно справочной литературе и результатам стендовых испытаний [7-9].

Для выходной лингвистической переменной «общая оценка состояния» термы заданы на промежутке Y = [0; 1]. Фрагмент нечеткой базы правил модели представлен на рис. 2.

Рисунок 2 – Фрагмент нечеткой базы правил модели (составлено автором)

Комплексная оценка проводилась с использованием трехмерной параметрической поверхности, на которой отображалась зависимость общей оценки от стиля вождения, среднего расхода топлива и нагрузки на ось ТС (рис.3).

Апробация

С применением разработанной методики был проведен анализ телематических данных

500 транспортных средств, сопоставленных с рекламационными актами, который позволил выявить 3 автомобиля с повышенным расходом топлива, не согласующимся с хорошей оценкой стиля вождения (табл. 1).

Для каждого из этих автомобилей были построены диаграммы с отображением среднего расхода топлива по дням эксплуатации, стиля вождения и общей оценкой (рис. 4-6). Значения выходной лингвистической переменной «общая оценка» для удобства восприятия были масштабированы с диапазона [0;1] в [1;10]. При этом значение общей оценки менее 2 баллов может свидетельствовать о возникновении неисправности.

Впоследствии указанные транспортные средства были направлены в сервисные центры (СЦ) для проведения диагностирования и устранения выявленных дефектов.

У Автомобиля №1 наблюдался повышенный расход топлива (рис. 4). В течение месяца 3 раза фиксировалось значение общей оценки < 2, что при эффективном стиле вождения может быть вызвано неисправностью. В сервисном центре подтвердили неисправность прокладки головки блока цилиндров. После устранения неисправности общая оценка нормализовалась.

Рисунок 3 – Трехмерная параметрическая поверхность общей оценки (составлено автором)

Таблица 1 – Автомобили с повышенным расходом топлива

ТС	Условия базы правил			Количество значений, удовлетворяющее условиям
	Стиль вождения, среднее значение за 100 км	Расход топлива, л/100 км	Нагрузка на ось, среднее значение за 100 км
Автомобиль №1	T x1 > 5	T x2 > 35	3 < T x3 < 5	3
	«эффективный»	«высокий»	«средняя»
Автомобиль №2	T x1 > 5	T x2 > 35	3 < T x3 < 5	4
	«эффективный»	«высокий»	«средняя»
Автомобиль №3	T x1 > 5	T x2 > 35	T x3 > 5	6
	«эффективный»	«высокий»	«высокая»

У автомобиля №2 значение общей оценки ниже 2 фиксировалось 4 раза в течение месяца при эффективном стиле вождения (рис. 5), что свидетельствует о неисправности.

В сервисном центре подтвердили неисправность двигателя. После устранения неисправности общая оценка нормализовалась.

У Автомобиля №3 снижение общей оценки менее 2 фиксировалось 6 раз в течение месяца при эффективном стиле вождения (рис. 6), что свидетельствует о неисправности.

В сервисном центре подтвердили неисправность двигателя. После устранения неисправности общая оценка нормализовалась

iifgiiflififigif}jiifififf?tifriiSifiitffifi?SittfififffiifififfS

Рисунок 4 – Значения оценки стиля вождения и среднего расхода топлива автомобиля №1 (составлено

Рисунок 5 – Значения оценки стиля вождения и среднего расхода топлива автомобиля №2 (составлено автором)

Неэ< х активный стиль вождении

Рисунок 6 – Значения оценки стиля вождения и среднего расхода топлива автомобиля №3 (составлено автором)

Возможно наличие i лри эффективном

Проведенное исследование подтвердило, что основываясь на результатах телематических данных, с использованием предлагаемой методики и алгоритма можно своевременно выявлять автомобили, которые необходимо направить для диагностирования в сервисный центр, что позволит не только снизить расходы компаний на топливо, но и избежать серьезных поломок автомобилей на маршрутах.

Заключение

В результате проведенного исследования была разработана методика, которая с использованием алгоритмов нечеткой логики позволяет определять, является ли причиной повышения расхода топлива стиль вождения или техническое состояние ТС. Апробирование алгоритма комплексной оценки состояния автомобиля, учитывающего стиль вождения, средний расход топлива и нагрузку на ось ТС на транспортном предприятии подтвердило возможность выявления факторов, способствующих повышенному расходу топлива грузовых автомобилей. Кроме того, использование предлагаемой методики и алгоритма позволяет своевременно выявлять потенциальные проблемы с техническим состоянием транспортного средства, а также определять водителей с плохим стилем вождения.

Разработанная методика может быть реализована в системе технического обслуживания автомобильного транспорта по фактическому состоянию. Своевременное устранение технических неисправностей и повышение уровня вождения водителей способствуют снижению затрат на топливо и обеспечению безопасности дорожного движения.