Повышение надежности колесных машин совершенствованием интеллектуальных бортовых систем

Abstract

Обоснован подход к повышению надежности эксплуатации колесной машины на основе обеспечения ее устойчивости положения за счет применения интеллектуальной бортовой системы. В качестве параметра устойчивости предложено использование коэффициента динамической устойчивости. Разработана схема обеспечения надежности эксплуатации колесной машины, основанная на снижении влияния квалификации водителя на ее устойчивость положения с учетом результатов мониторинга технического состояния. Оценка параметров выполняется мобильным регистрационно-измерительным комплексом с элементами искусственного интеллекта. Результаты исследования могут быть использованы при производстве и эксплуатации колесных машин.

Обґрунтовано підхід до підвищення надійності експлуатації колісної машини на основі забезпечення її стійкості положення за рахунок застосування інтелектуальної бортової системи. Як параметр стійкості запропоновано використання коефіцієнта динамічної стійкості. Розроблено схему забезпечення надійності експлуатації колісної машини, засновану на зниженні впливу кваліфікації водія на її стійкість положення з урахуванням результатів моніторингу технічного стану. Оцінювання параметрів виконується мобільним реєстраційно-вимірювальним комплексом з елементами штучного інтелекту. Результати дослідження можуть бути використані при виробництві та експлуатації колісних машин.

The approach to improving the reliability of operation of the wheeled vehicle on the basis of ensuring its stability by using an intelligent onboard system is substantiated. The use of the dynamic stability coefficient is proposed as a stability parameter. The scheme has been developed to ensure the reliability of the wheeled vehicle operation, based on reducing the influence of driver qualifications on its stability, taking into account the results of monitoring the technical condition. Parameter estimation is performed by a mobile registration-measuring complex with elements of artificial intelligence. The results of the study can be used in the production and operation of wheeled vehicles.