Диагностика проблем автомобиля с помощью смартфона по звуку двигателя и другим косвенным данным

Представьте, что вы садитесь в такси и, глядя на свой смартфон, объясняете водителю, что левая передняя шина его автомобиля нуждается в подкачке, воздушный фильтр следует заменить на следующей неделе, а на двигателе требуют замены свечи зажигания.

Через год или два можно будет получить такую ​​диагностическую информацию всего за несколько мину на любом автомобиле - утверждают исследователи из Массачусетского технологического института. Не нужно ничего знать об истории обслуживания автомобиля или подключаться к нему каким-либо способом. Информация будет получена при анализе звуков и вибраций автомобиля, измеряемых микрофоном и акселерометрами телефона.

Такое исследование Массачусетского технологического института было опубликовано в серии статей журнала Engineering Applications of Artificial Intelligence. Соавторами материала являются ученый-исследователь Джошуа Зигель, доктор философии Санджай Сарма и профессор механики и вице-президент открытого обучения в Массачусетском технологическом институте Даниэль Форт Флорес.

Приложение для смартфона, объединяющее различные диагностические системы, разработанные командой, может сэкономить среднему водителю до 120 долларов в год и уменьшить потребление бензина на несколько процентов, говорит Зигель. Для грузовиков экономия может составить до 600 долларов за год. И все это не считая выгоды предотвращения аварийных ситуаций, которые могли бы привести к еще большим потерям.

Зигель объясняет: «Чувствительность современных смартфонов настолько высока, что вы можете провести диагностику на основании полученных сигналов микрофона и акселерометра, не требуя какого-либо специального подключения к системам автомобиля". Однако для некоторых диагностических процедур потребуется жесткая установка телефона на держатель на приборной панели. По словам разработчиков, точность результатов диагностических тестов, которые они разработали, превышают 90 процентов. Это касается и диагностических процедур для обнаружения пропусков зажигания.

Основная идея разработчиков заключается в создании системы предупреждении водителя о предстоящих проблемах с автомобилем или необходимости текущего обслуживания, прежде чем это приведет к сбоям или поломкам.

Возьмем, например, предмет последних изысканий команды - задачу определения срока своевременной замены воздушного фильтра. Звуки двигателя помогут выявить признаки того, на сколько засорился воздушный фильтр и, более того, подскажут срок его замены. "И здесь, в отличие от обычных задач технического обслуживания, так же плохо менять фильтр часто, как и ждать слишком долго", - говорит Зигель.

Дело в том, что новые воздушные фильтры пропускают максимальное количество частиц, пока они в конечном итоге не накопят на своей поверхности слой пыли, который уменьшает размеры пор, в результате чего в определенный момент достигается оптимальный уровень фильтрации. Затем, по мере того как нарастание частиц на фильтре продолжается, поры становятся настолько маленькими, что они ограничивают поток воздуха, снижая производительность двигателя. Знание подходящего времени для замены фильтра может привести к заметной экономии на эксплуатационных расходах.

Как телефон может понять, что фильтр засорился? «Мы сканируем звук работы двигателя и определяем, когда он начинает давать сбои», - говорит Зигель. «Когда фильтр засоряется, двигатель издает свистящий шум, обусловленный затрудненным прохождением воздуха. На слух вы не сможете отличить его от других шумов двигателя, а ваш телефон может».

Чтобы обучить правильной работе диагностические системы, включающие в себя и обнаружение пропусков зажигания, и неисправности свечей зажигания, и необходимость их настройки, Зигель и его коллеги сравнивали данные с различных автомобилей, в том числе с тех, которые исправно работали и тех, в которых была преднамеренно вызвана одна из проблем: от забитого пылью фильтра до пропусков зажигания. Часто, чтобы протестировать разные модели машин, исследователи арендовали искомые автомобили, искусственно создавали неисправность, которую они хотели научиться диагностировать, а затем снова приводили автомобиль в порядок.

"Мы создавали условия для возникновения неполадок у совершенно исправного автомобиля, а затем устраняли их и возвращали автомобиль в лучшем состоянии, чем то, в каком мы его брали в аренду. Я ставил на арендованные автомобили новые воздушные фильтры, балансировал их колеса и менял масло, прежде чем отдавать их обратно", - вспоминает он.

Некоторые диагностические процедуры новой программы требуют сложного многоступенчатого процесса. Например, чтобы определить, являются ли шины автомобиля лысыми и когда их нужно будет заменить, или что они плохо отбалансированы, исследователи используют анализ данных из нескольких источников. Во-первых, система использует встроенную GPS-систему телефона для контроля фактической скорости автомобиля. Данные акселерометра используются для определения скорости вращения колес. Эти и другие косвенные данные, в свою очередь, могут использоваться для измерения фактического диаметра шины, который можно сравнить с диаметром нового колеса и понять степень износа.

Многие данные для диагностики получены путем сравнения множества аудиозвуков и вибраций хорошо настроенных автомобилей и автомобилей, которые имеют заведомо известную неисправность. Система может определить даже очень тонкие различия в звуках. Например, наши алгоритмы, предназначенные для обнаружения проблем с балансом колес, лучше справились с обнаружением дисбаланса, чем опытные водители из крупной автомобильной компании, - говорит Зигель.

Приложение для смартфона, которое включает в себя все эти диагностические инструменты, уже разрабатывается и должно быть готово к бета-тестированию примерно через к весне 2018 года, говорит Зигель, а коммерческая версия будет доступна к концу 2018 года. Инновационная диагностическая система будет распространяться стартап-компанией Джошуа Зигеля.