Zastosowanie sieci neuronowych w diagnostyce aparatury paliwowej silników o zapłonie samoczynnym

W celu wspomagania wykrywania usterek w układach paliwowych silników o zapłonie samoczynnym zbudowano model oparty na wykorzystaniu sieci neuronowej. Zmiennymi wejściowymi są symptomy zaobserwowane przez użytkownika, wskazujące na złą pracę silnika oraz sprawdzenia i pomiary wykonane przez mechanika. Zmienną wyjściową jest usterka. Zgromadzono ponad 1000 przypadków usterek i odpowiadających im symptomów, sprawdzeń i wartości pomiarowych, które zaobserwowano w zakładzie naprawy aparatury paliwowej. Porównano wiele rodzajów sieci. Najlepszą jakość wykazywały sieci probabilistyczne.

In order to aiding the detection of faults in fuel injection system of diesel engines, a model based on using the neural networks was developed. The symptoms indicating wrong engine action observed by the user as well as the inspections and measurements done by a mechanic, were the input variables. The output variable was fault of fuel injection system. The set of data was collected including above 1000 cases of faults and associated symptoms, inspections and measurements observed in fuel injection service workshop. From among numerous network structures compared, the best usability revealed the probabilistic neural network.