📄Работа №42382
Тема: РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ АВТОМОБИЛЬНЫХ АККУМУЛЯТОРОВ
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
информационные системы
Объем:
85 листов
Год:
2019
Просмотров:
619
4900
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА I. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И КОНТРОЛЯ АККУМУЛЯТОРНЫХ БАТАРЕЙ 7
1.1 Автомобильный аккумулятор и методы его диагностики 7
1.1.1 Автомобильные АКБ 7
1.1.2 Диагностические параметры аккумуляторных батарей 8
1.1.2.1 Напряжение разомкнутой цепи 9
1.1.2.2 Напряжение под нагрузкой 10
1.1.2.3 Внутреннее сопротивление 10
1.1.3 Основные эксплуатационные характеристики АБ 12
1.2 Обзор основных подходов к моделированию АБ 13
1.2.1 Обзор основных подходов к моделированию АБ 14
1.2.2 Определение входных и выходных параметров математической
модели 16
1.3 Математические модели аккумуляторных батарей 17
1.3.1 Модель по уравнению Пейкерта 17
1.3.2 Модель по уравнению Шепарда и его модификации 18
1.3.3 Универсальная модель Анневера 18
1.3.4 Метод переменных состояния 19
Вывод по 1 главе: 20
ГЛАВА II. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АККУМУЛЯТОРНОЙ БАТАРЕИ 22
2.1 Синтез компьютерной модели АКБ 22
2.2 Математическое описание компьютерной модели АБ 25
2.3 Методика автокоррекции канала определения внутреннего
сопротивления 26
2.4 Математический аппарат статистической обработки данных 31
2.5 Разработка математической модели аккумуляторной батареи,
учитывающей изменение внутреннего сопротивления в среде Matlab 33
2.6 Сравнение разрядных характеристик разработанной математической
модели с экспериментально снятыми данными 35
Вывод по 2 главе: 37
ГЛАВА III. СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ. АНАЛИЗ
ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 38
3.1 Системы технической диагностики 38
3.2 Экспертные системы 39
3.3 Классификация направлений разработки 42
3.4 Методы диагностики состояния систем 44
3.4.1 Диагностика на основе теоремы Байеса (Байесовы сети доверия) 44
3.4.2 Нейронные сети (ИНС) 45
3.4.3 Нечеткие лингвистические методы (Нечеткая логика) 46
Вывод по 3 главе: 46
ГЛАВА IV. РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И
ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ АБ 48
4.1 Выбор объекта диагностирования 48
4.2 Проектирование ИСКД 48
4.3 Диагностические параметры для формирования базы правил 49
4.4 Алгоритм Мамдани 49
4.5 Подсистема Data Mining 54
4.6 Пример работы системы 55
Вывод по 4 главе: 56
ГЛАВА V. ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ 57
5.1 Понятие информационной безопасности 57
5.2 Виды информационных рисков и методы защиты от них 57
5.3 Программные средства, используемые для анализа и управления
рисками 60
5.3.1 Метод CRAMM 60
5.3.2 RiskWatch 63
5.3.3 Средства компании MethodWare 65
5.3.4 Digilal Security Office 67
5.4 Расчет уровня уязвимости системы и вероятности возникновения
информационных угроз 69
5.5 Перечень контрмер и расчет их эффективности 71
Вывод по 5 главе 73
ГЛАВА VI. ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ 74
Выводы 6 главе 80
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 81
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 83
ГЛАВА I. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И КОНТРОЛЯ АККУМУЛЯТОРНЫХ БАТАРЕЙ 7
1.1 Автомобильный аккумулятор и методы его диагностики 7
1.1.1 Автомобильные АКБ 7
1.1.2 Диагностические параметры аккумуляторных батарей 8
1.1.2.1 Напряжение разомкнутой цепи 9
1.1.2.2 Напряжение под нагрузкой 10
1.1.2.3 Внутреннее сопротивление 10
1.1.3 Основные эксплуатационные характеристики АБ 12
1.2 Обзор основных подходов к моделированию АБ 13
1.2.1 Обзор основных подходов к моделированию АБ 14
1.2.2 Определение входных и выходных параметров математической
модели 16
1.3 Математические модели аккумуляторных батарей 17
1.3.1 Модель по уравнению Пейкерта 17
1.3.2 Модель по уравнению Шепарда и его модификации 18
1.3.3 Универсальная модель Анневера 18
1.3.4 Метод переменных состояния 19
Вывод по 1 главе: 20
ГЛАВА II. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АККУМУЛЯТОРНОЙ БАТАРЕИ 22
2.1 Синтез компьютерной модели АКБ 22
2.2 Математическое описание компьютерной модели АБ 25
2.3 Методика автокоррекции канала определения внутреннего
сопротивления 26
2.4 Математический аппарат статистической обработки данных 31
2.5 Разработка математической модели аккумуляторной батареи,
учитывающей изменение внутреннего сопротивления в среде Matlab 33
2.6 Сравнение разрядных характеристик разработанной математической
модели с экспериментально снятыми данными 35
Вывод по 2 главе: 37
ГЛАВА III. СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ. АНАЛИЗ
ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 38
3.1 Системы технической диагностики 38
3.2 Экспертные системы 39
3.3 Классификация направлений разработки 42
3.4 Методы диагностики состояния систем 44
3.4.1 Диагностика на основе теоремы Байеса (Байесовы сети доверия) 44
3.4.2 Нейронные сети (ИНС) 45
3.4.3 Нечеткие лингвистические методы (Нечеткая логика) 46
Вывод по 3 главе: 46
ГЛАВА IV. РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И
ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ АБ 48
4.1 Выбор объекта диагностирования 48
4.2 Проектирование ИСКД 48
4.3 Диагностические параметры для формирования базы правил 49
4.4 Алгоритм Мамдани 49
4.5 Подсистема Data Mining 54
4.6 Пример работы системы 55
Вывод по 4 главе: 56
ГЛАВА V. ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ 57
5.1 Понятие информационной безопасности 57
5.2 Виды информационных рисков и методы защиты от них 57
5.3 Программные средства, используемые для анализа и управления
рисками 60
5.3.1 Метод CRAMM 60
5.3.2 RiskWatch 63
5.3.3 Средства компании MethodWare 65
5.3.4 Digilal Security Office 67
5.4 Расчет уровня уязвимости системы и вероятности возникновения
информационных угроз 69
5.5 Перечень контрмер и расчет их эффективности 71
Вывод по 5 главе 73
ГЛАВА VI. ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ 74
Выводы 6 главе 80
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 81
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 83
📖 Введение
Сложно представить нашу жизнь без носимых электронных устройств (телефонов, плееров, планшетных компьютеров, ноутбуков и т.д.), не менее сложно человеку обойтись без автотранспорта. Именно аккумуляторные батареи (АБ) являются источником питания каждого из этих устройств, без которого они становятся, практически бесполезны. В связи с ростом сфер применения АБ становится актуальным решение вопроса оперативной и достоверной оценки ее эксплуатационных характеристик.
Автомобильный аккумулятор является важным элементом электрооборудования - наряду с генератором выступает источником тока. В автомобиле аккумуляторная батарея выполняет несколько функций:
• питание стартера при запуске двигателя;
• питание потребителей при выключенном двигателе;
• питание потребителей в дополнение к генератору при включенном двигателе.
При совместной работе с генератором аккумуляторная батарея обеспечивает переходные процессы, требующие большого тока, а также сглаживает пульсацию тока в электрической сети.
По данным немецкого автоклуба ADAC за период с 1996 по 2006 г., в Германии удвоилось число автомобильных аварий, связанных с дефектами аккумуляторов. Только в результате недозаряженных аккумуляторов количество ДТП увеличилось в 3 раза.
Более чем в 60% всех аварий, произошедших в связи с дефектными аккумуляторами, батареи находились в состоянии глубокого разряда, а еще в 28,7% случаев во время осмотра выяснялось, что батареи были заряжены некачественно. Аналитика ADAC говорит о том, что в 0,7% случаев дорожных происшествий, произошедших из-за неисправностей аккумуляторных батарей, использовались аккумуляторы, выработавшие свой ресурс. Таким образом, примерно в 90% аварий, связанных с выходом из строя аккумуляторов, причиной оказывался низкий уровень их заряда.
Постоянное увеличение числа потребителей тока в современных транспортных средствах приводит к необходимости внедрения системы контроля и диагностики аккумуляторных батарей в состав систем диагностики технического состояния автомобиля.
Цель работы: создание интеллектуальной системы контроля и диагностики аккумуляторных батарей автотранспортных средств (ИСКД АБ).
Задачи работы:
1. Анализ существующих методов диагностики состояния аккумуляторных батарей.
2. Создание компьютерной модели АБ с уточненным математическим описанием взаимосвязи основных параметров аккумуляторной батареи для применения в ИСКД АБ.
3. Разработка функционально-алгоритмической структуры ИСКД АБ и реализация оболочки интеллектуальной системы контроля и технической диагностики.
Научная новизна:
1. Компьютерная модель АБ, включающая уточненное математическое описание взаимосвязи основных параметров АБ для различных эксплуатационных режимов, отличающаяся наличием программных средств статистической обработки данных за весь период эксплуатации АБ для выявления тенденций изменения свойств АБ.
2. Методы контроля параметров АБ, позволяющие проводить мониторинг, прогнозировать состояние АБ.
Методы исследования:
В работе используются методы системного анализа, математического моделирования, математической статистики, теории вероятностей и надежности, теории свинцового аккумулятора, схемотехники, теории алгоритмов и языков программирования.
Достоверность подтверждается сопоставлением результатов моделирования в среде Matlab/Simulink и физическими экспериментами.
Практическая ценность:
Разработка ИСКД АБ реального времени позволит обеспечить постоянный и непрерывный сбор информации по основным параметрам (напряжение, ток, емкость, температура) аккумуляторной батареи, сократить ручной сбор информации и численность обслуживающего персонала, облегчить эксплуатацию аккумуляторных батарей.
Автомобильный аккумулятор является важным элементом электрооборудования - наряду с генератором выступает источником тока. В автомобиле аккумуляторная батарея выполняет несколько функций:
• питание стартера при запуске двигателя;
• питание потребителей при выключенном двигателе;
• питание потребителей в дополнение к генератору при включенном двигателе.
При совместной работе с генератором аккумуляторная батарея обеспечивает переходные процессы, требующие большого тока, а также сглаживает пульсацию тока в электрической сети.
По данным немецкого автоклуба ADAC за период с 1996 по 2006 г., в Германии удвоилось число автомобильных аварий, связанных с дефектами аккумуляторов. Только в результате недозаряженных аккумуляторов количество ДТП увеличилось в 3 раза.
Более чем в 60% всех аварий, произошедших в связи с дефектными аккумуляторами, батареи находились в состоянии глубокого разряда, а еще в 28,7% случаев во время осмотра выяснялось, что батареи были заряжены некачественно. Аналитика ADAC говорит о том, что в 0,7% случаев дорожных происшествий, произошедших из-за неисправностей аккумуляторных батарей, использовались аккумуляторы, выработавшие свой ресурс. Таким образом, примерно в 90% аварий, связанных с выходом из строя аккумуляторов, причиной оказывался низкий уровень их заряда.
Постоянное увеличение числа потребителей тока в современных транспортных средствах приводит к необходимости внедрения системы контроля и диагностики аккумуляторных батарей в состав систем диагностики технического состояния автомобиля.
Цель работы: создание интеллектуальной системы контроля и диагностики аккумуляторных батарей автотранспортных средств (ИСКД АБ).
Задачи работы:
1. Анализ существующих методов диагностики состояния аккумуляторных батарей.
2. Создание компьютерной модели АБ с уточненным математическим описанием взаимосвязи основных параметров аккумуляторной батареи для применения в ИСКД АБ.
3. Разработка функционально-алгоритмической структуры ИСКД АБ и реализация оболочки интеллектуальной системы контроля и технической диагностики.
Научная новизна:
1. Компьютерная модель АБ, включающая уточненное математическое описание взаимосвязи основных параметров АБ для различных эксплуатационных режимов, отличающаяся наличием программных средств статистической обработки данных за весь период эксплуатации АБ для выявления тенденций изменения свойств АБ.
2. Методы контроля параметров АБ, позволяющие проводить мониторинг, прогнозировать состояние АБ.
Методы исследования:
В работе используются методы системного анализа, математического моделирования, математической статистики, теории вероятностей и надежности, теории свинцового аккумулятора, схемотехники, теории алгоритмов и языков программирования.
Достоверность подтверждается сопоставлением результатов моделирования в среде Matlab/Simulink и физическими экспериментами.
Практическая ценность:
Разработка ИСКД АБ реального времени позволит обеспечить постоянный и непрерывный сбор информации по основным параметрам (напряжение, ток, емкость, температура) аккумуляторной батареи, сократить ручной сбор информации и численность обслуживающего персонала, облегчить эксплуатацию аккумуляторных батарей.
✅ Заключение
В ходе выполнения магистерской диссертации получены следующие результаты:
1. Проведен аналитический обзор научно-технической литературы, затрагивающих аккумуляторные кислотные батареи их достоинства и недостатки, электрические характеристики и диагностические параметры.
2. Разработана математическая модель аккумуляторной батареи, учитывающей изменение внутреннего сопротивления и предысторию эксплуатации АКБ. Модель является расчетной. Важной особенностью предложенной модели является простота расчета и получения эксплуатационных характеристик.
Сравнение результатов показало, что существующая и расчетная математические модели адекватны на всем протяжении разрядных характеристик. Наименьшее отклонение результатов составляет 2,35 % для разработанной модели.
3. Были изучены основные методы диагностирования и разработки интеллектуальных систем технической диагностики.
Были исследованы существующие алгоритмы диагностирования. Из нескольких различных методов был выбран один, алгоритм Мамдани, являющийся алгоритмом нечеткой логики. Выяснилось, что данный метод единственный, который подходит под требования, а также не обладает излишним функционалом, который лишь затруднил бы проектирование и разработку системы, при этом не принеся результатов в сторону улучшения быстродействия и достоверности информации.
4. В работе представлена реализация оболочки системы технической диагностики. Использование ЯП Java позволило реализовать гибкую платформу, которая может разместиться на сервере и дать доступ группе операторов. К тому же, использование Java поспособствовало подключению подсистемы интеллектуального анализа данных университета Уайкато, WEKA.
5. При расчете себестоимости НИР мы получили число ниже чем стоимость готового программного решения. Наше решение обошлось дешевле в разработке по причине использования свободного программного обеспечения (среда анализа данных WEKA, среда разработки Eclipse).
1. Проведен аналитический обзор научно-технической литературы, затрагивающих аккумуляторные кислотные батареи их достоинства и недостатки, электрические характеристики и диагностические параметры.
2. Разработана математическая модель аккумуляторной батареи, учитывающей изменение внутреннего сопротивления и предысторию эксплуатации АКБ. Модель является расчетной. Важной особенностью предложенной модели является простота расчета и получения эксплуатационных характеристик.
Сравнение результатов показало, что существующая и расчетная математические модели адекватны на всем протяжении разрядных характеристик. Наименьшее отклонение результатов составляет 2,35 % для разработанной модели.
3. Были изучены основные методы диагностирования и разработки интеллектуальных систем технической диагностики.
Были исследованы существующие алгоритмы диагностирования. Из нескольких различных методов был выбран один, алгоритм Мамдани, являющийся алгоритмом нечеткой логики. Выяснилось, что данный метод единственный, который подходит под требования, а также не обладает излишним функционалом, который лишь затруднил бы проектирование и разработку системы, при этом не принеся результатов в сторону улучшения быстродействия и достоверности информации.
4. В работе представлена реализация оболочки системы технической диагностики. Использование ЯП Java позволило реализовать гибкую платформу, которая может разместиться на сервере и дать доступ группе операторов. К тому же, использование Java поспособствовало подключению подсистемы интеллектуального анализа данных университета Уайкато, WEKA.
5. При расчете себестоимости НИР мы получили число ниже чем стоимость готового программного решения. Наше решение обошлось дешевле в разработке по причине использования свободного программного обеспечения (среда анализа данных WEKA, среда разработки Eclipse).
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.