Разработка метода оптимизации алгоритмов диагностирования двигателей автомобилей

В современной практике диагностирования сложных технических устройств, наряду с развивающимися системами встроенной диагностики, широкую нишу по-прежнему занимает поиск неисправности, основанный на логических закономерностях. Логические алгоритмы поиска неисправности, положенные в основу диагностических карт силовых установок автомобилей, далеко не всегда обладают оптимальной структурой с точки зрения достижения наименьших стоимостных и временных показателей процесса диагностирования. Таким образом, актуальной является задача структурной оптимизации логических алгоритмов диагностирования и вместе с тем формирования по возможности простого и понятного стандартизированного порядка действий. В статье обоснованы критерий оценки эффективности диагностического алгоритма и структура исходных данных для расчета критерия. Предложены варианты визуальной формализации диагностической карты с целью повышения наглядности и проведения дальнейших действий по оптимизации ее структуры, а также варианты формализации визуальной информации в цифровом виде для ее обработки вычислительными средствами. Разработан и реализован порядок оптимизации структуры на языке программирования JavaScript. Описан обратный переход от цифровой формы к графической, что позволит немедленно внедрить результаты в практику работы организаций автосервиса. Анализ выборки из 22 диагностических карт показал, что предлагаемый метод оптимизации позволит добиться снижения средних затрат на диагностирование до 17 %.

1. Motorization Rate 2015 – Worldwide [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.oica.net/category/vehicles-in-use/. Дата доступа: 17.10.2021.

2. Техническая диагностика. Термины и определения: ГОСТ 20911–89. Введ. 01.01.1991. М.: Гос. ком. СССР по управл. качест. продук. и стандартам, 1989. 10 с.

3. Пархоменко, П. П. Основы технической диагностики. Кн. 2. Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства / П. П. Пархоменко, Е. С. Согомонян. М.: Энергия, 1981. 320 с.

4. Ефанов, Д. В. Оптимизация алгоритмов диагностирования технических объектов на основе комплексного использования информационного подхода и методов теории вопросников / Д. В. Ефанов // Известия Калининградского государственного технического университета. 2012. № 26. С. 96–103.

5. Дунаев, А. М. Процедура построения оптимального логического алгоритма диагностирования / А. М. Дунаев // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22, № 9. С. 82–90.

6. Серебряков, И. А. Анализ существующих алгоритмов диагностирования силовых установок и их эффективности / И. А. Серебряков // Изобретатель. 2021. № 1–2. С. 26–31.

7. Электронная система управления двигателем 21129 автомобилей семейства Lada Vesta с контроллером М86 ЕВРО-5 – устройство и диагностика [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://chiptuner.ru/wpcontent/docs/m86_vesta.pdf. Дата доступа: 30.03.2021.

8. Хлебушкин, И. В. Лада Веста. Итоги ресурсного теста Авторевю / И. В. Хлебушкин // Авторевю. 2016. № 22. С. 47–51.

9. Казимиров, Н. И. Архетипы математики: общие методы, приемы, конструкции, идеи математики и ее оснований / Н. И. Казимиров. М.: Юстицинформ, 2019. 612 с.

10. Кормен, Т. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Т. Кормен; под ред. И. В. Красикова. 2-е изд. М.: Вильямс, 2005. 1296 с.

11. Структурирование данные с помощью JavaScript: Дерево [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.internet-technologies.ru/articles/strukturirovanie-dannyh-s-pomoschyu-javascript-derevo.html. Дата доступа: 20.11.2021.

12. Двоичное дерево поиска на JavaScript [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://webdevblog.ru/dvoichnoe-derevo-poiska-na-javascript. Дата доступа: 20.11.2021.