Geri Dön

Model based diagnosis of the oxygen sensors

Oksijen algılayıcıların model tabanlı arıza teşhisi

PDF İndir

  1. Tez No: 507590
  2. Yazar: KÜBRA EKİNCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sistem Dinamiği ve Kontrol Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Çevre ve insan sağlığının korunmasına yönelik düzenlenmiş emisyon mevzuatlarına uyma, yakıt tüketiminin iyileştirilmesi, araç performansının artırılması ve piyasada rekabet edebilme gibi hedefler, uzmanları hava-yakıt oranı kontrolü üzerine yoğun çalışmalar gerçekleştirmeye yöneltmiştir. Bunun sonucu olarak otomotiv endüstrisinde hava-yakıt oranı kontrolü üzerine pek çok sistem geliştirilmekte ve kullanılmaktadır. Oksijen algılayıcı bu sistemlerden bir tanesidir. Oksijen algılayıcı, araçların egzoz hattında yer alır ve egzoz gazında bulunan oksijen miktarını ölçerek silindir içerisindeki hava yakıt oranı hesaplamaları için geri besleme elemanı olarak kullanılır. Böylece, üç yollu katalitik konvertörün, emisyon gazlarının indirgenebilmesi için optimum aralıkta çalışması sağlanırken, motor gücü ve yakıt tüketimi performansı optimize edilir. OBDII ve EOBD yönetmeliklerinin her ikisi de oksijen algılayıcıların çalışma süresince gözlemlenmesini ve algılayıcıda arıza teşhis edilmesi halinde sürücünün uyarılmasının zorunlu olduğunu birdirmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, oksijen algılayıcının emisyon yönetmeliklerine uygun olarak performans hedeflerini karşılayabilmek için hassas ve doğru bir şekilde izlenmesini ve arıza durumunda algılayıcıya teşhis konulmasını sağlarken, zaman, maliyet ve insan gücü açısından kalibrasyon için gerekli iş gücünü azaltacak bir yöntem geliştirmektir. Tez altı farklı bölüm içermektedir. Birinci bölümde, emisyon kontrolünde hava yakıt oranının rolü detaylı olarak açıklanmaktadır. Ayrıca, sistemin anlaşılabilirliğini kolaylaştırmak için genel elemanları ile bir egzoz hattı gösterilirken; emisyon gazları ile emisyon gazlarının zararlarına yer verilmektedir. Son olarak ise, literatürde yer alan model tabanlı teşhis uygulamalarına yönelik çeşitli çalışmalar incelenmektedir. İkinci bölüm oksijen algılayıcıları ayrıntılı olarak tanıtmaktadır. Araçlarda genellikle iki tip oksijen algılayıcı kullanılmaktadır. Bunlardan ilki ikili sistemde çalışmaktadır, ve karışımın zengin ya da fakir karışım olduğunu belirtmektedir. Bu tezde incelenen oksijen algılayıcının tipi ise ikinci tip olan Üniversal Egzoz Gazı Oksijen Algılayıcısıdır. Bu algılayıcı tipine örnek olarak Bosch LSU4.9 algılayıcının çalışma prensibi ve algılayıcının kapalı çevrim hava-yakıt oranı kontrolündeki önemi açıklanmaktadır. Ek olarak, oksijen algılayıcının arızalanmasına neden olabilecek etkenler, hata tipleri, ve egzoz hattında arızalı bir algılayıcı kullanılmasının neden olabileceği sonuçlar anlatılmaktadır. Üçüncü bölümde dinamik sistemlerin modellenmesinin önemine değinilmektedir. Doğrusal ve doğrusal olmayan sistemler için sistem tanılama yöntemlerinin kullanılmasının sağladığı avantajlar belirli metodlar üzerinden anlatılmaktadır. Doğrusal sistemler için dürtü yanıtı, durum uzay ve ARX modelleri açıklanırken; doğrusal olmayan sistemler için NARX modeli detaylandırılmaktadır. Sistem tanılama, bir sistemin önceden tanımlanmış girdileri ile sistemin çıktı ya da çıktılarını ilişkilendirmek için bir dizi deneysel veri kullanılması esasına dayanmaktadır. Sistem tanılama özellikle sistemin dinamik karakteristiği hakkında yeterli bilgiye sahip olunmadığı ya da sistemi fiziksel olarak temsil eden matematiksel denklemlerin bilinmediği durumlarda tercih edilen faydalı bir yaklaşımdır. Mevcut projede kullanılan UEGO algılayıcısının egzoz hattındaki konumundan dördüncü bölümde bahsedilmektedir. Ayrıca, bu bölümde şasi dinamometresinde araç üzerinde toplanmış verilerin özellikleri belirtilmektedir. Üçüncü bölümde anlatılan sistem tanılama yöntemlerinde kullanılmak üzere girdi seçimi analizi de bu bölümde yapılmaktadır. Girdi seçimi temel bileşen analizi, yanma dinamikleri ve ideal gaz kanunu kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Girdi seçiminin ardından doğrusal sistem tanılama yöntemi kullanılmaktadır. Bu adımda, önceden belirlenen olası girdi sinyallerinin farklı kombinasyonları kullanılarak üç farklı doğrusal tanılama modeli oluşturulmaktadır. Farklı çalışma noktalarında toplanmış veri seti kullanılarak farklı girdi kombinasyonu ve modeller ile başarılı bir sonuca ulaşılamamıştır. Bu nedenle, veri seti yerel doğrusallık durumunu incelemek üzere farklı motor hızları için daha küçük parçalara ayrılmıştır. Bu adımda da tatmin edici bir sonuç elde edilemediğinden bir sonraki adımda doğrusal olmayan sistem tanılama yaklaşımının kullanılması kararlaştırılmıştır. Doğrusal olmayan sistem tanılama yaklaşımı olarak bir yapay sinir ağı yöntemi olan“nonlinear-autoregressive-exogenous model”kullanılmaktadır. UEGO algılayıcısını en iyi çıktı performansını elde edebilecek şekilde modelleyebilmek amaçlanmıştır. Bu amaçla, çeşitli sayıda saklı katman ve nöronlar için girdilere farklı gecikmeler ve farklı öğrenme yöntemleri uygulanarak bir çok konfigürasyon oluşturulmuştur. Bu konfigürasyonların performansları karşılaştırılarak en iyi modele karar verilmiştir. İki saklı katmanlı, her saklı katmanda sekiz adet nöron bulunduran, sistem gecikmesinin beş olarak belirlendiği NARX modelinin, algılayıcı arıza teşhisinin artık üretme aşamasında kulanılmasına karar verilmiştir. Beşinci bölümde, NARX modeli ile yeterli seviyede başarılı bir model elde edilmesinin ardından artık üretimi ve artık değerlendirme aşamaları ile devam edilmektedir. Artık ya da kalan değerler, WLTC sırasında toplanan model ve algılayıcı çıktılarının karşılaştırılması ile elde edilmektedir. Çalışma için iki farklı WLTC verisi toplanmıştır. İlk WLTC sırasında araç üzerinde normal çalışan bir oksijen algılayıcı ile veri toplanırken ikinci WLTC'de arızalı bir oksijen algılayıcı kullanılarak veri toplanmaktadır. Her iki test çevrimindeki model ve algılayıcı çıktılarının karşılaştırılması ile elde edilen iki farklı artık veri seti, algılayıcı arıza teşhisi hakkında karar verebilmek amacıyla istatistiksel olarak analiz edilmektedir. Her bir artık veri seti için hesaplanan standart sapma ve ortalama değerlere bağlı iki farklı eşik değer kullanılarak karar verme yaklaşımının kullanılmasına karar verilmiştir. Gelecekteki çalışmalarda, artık değerlendirme aşamasında farklı yaklaşımlar denenerek bu yaklaşımların verimliliklerinin ve uygulanabilirliklerinin gözlemlenebileceği düşünülmektedir. Ayrıca, çeşitli çevresel koşullar altında validasyon testlerinin yapılması tavsiye edilmektedir.

Özet (Çeviri)

Targets such as complying with legislations on emissions regulated for the protection of the environment and human health, increasing fuel consumption performance, and being competitive in the market, have consistently encouraged the experts to contemplate on air-fuel ratio control for decades. Therefore, many advanced systems, components, and methodologies have been developed and used in the industry. Oxygen sensor is one of these systems. Oxygen sensors in the exhaust layout of the vehicles are used as feedback elements for precise control of lambda calculation in engine cylinders to be sure that the three-way catalyst works in optimum range and to optimize the power output and fuel consumption of the engine. Both OBDII and EOBD regulations oblige the monitoring of oxygen sensors and warning the driver in case of detection of a faulty sensor. The primary purpose of the thesis is to develop a methodology for precise and accurate monitoring and diagnosis of the oxygen sensor to meet the legislations and the performance targets while the required calibration effort is reduced regarding time, cost and human resources. The thesis consists of six different chapters. Chapter 1 explains the role of air-fuel ratio in emission control in detail. The aftertreatment layout is presented for a better understanding. Besides, emission gases and their damages are explained. Finally, different methodologies in the literature about the model-based diagnosis applied to various applications are analyzed. Chapter 2 introduces the oxygen sensors in detail. There are generally two types of oxygen sensors used in vehicles. The first type is a binary sensor and gives information whether the mixture is rich or lean. The type of the oxygen sensor studied in this thesis is the second type called as Universal Exhaust Gas Oxygen Sensor. Therefore, the chapter explains the working principle of Bosch LSU4.9 sensor and importance of the sensor in closed loop control of the air-fuel ratio. Besides, the factors causing oxygen sensor to fail, the defect types and the conclusion of having a malfunctioning sensor in the aftertreatment layout are described in the section. The benefits of modeling the dynamics systems are indicated in Chapter 3. Besides, the advantages of the system identification for both linear and nonlinear systems are detailed for some specific methodologies such as impulse response, state space and ARX models for linear system identification and NARX models for nonlinear system identification. System identification uses a set of experimental data to correlate predefined inputs and the system output. System identification is a helpful approach especially when there is not enough information about the dynamic characteristic of the system, or mathematical equations to represent the physic behind are not known. Chapter 4, firstly, describes the location of the UEGO sensor in the current exhaust layout and the characteristic of experimental data. Then, input selection for system identification methods described in the previous section is realized by using principal component analysis, and fundamentals of combustion and ideal gas law. Using linear system identification follows the input selection step. In this step, three different linear identification model is created by using different combinations of preselected inputs. Since no satisfactory result could be reached, the data is split small portions to analyze the existence of local linearity. Afterward, due to lack of improvement in the performance nonlinear system identification approach is decided to utilize. Nonlinear-autoregressive-exogenous model is designed with several different configurations of the number of hidden layers, the number of the neurons, delays, learning algorithms, etc. to obtain the best suitable model representing the UEGO sensor. In the end, a NARX model with two hidden layers and eight neurons in each hidden layers is decided to use in residual generation phase of sensor diagnosis. After a successful model has been achieved to a sufficient degree, the residual generation and residual evaluation steps are continued in Chapter 5. Residuals are produced by comparing the sensor output to model output in two WLTC data. The first data set is collected in a WLTC with a good sensor on the vehicle whereas a faulty sensor is located on the vehicle during the second WLTC. After that, these two residual sets are analyzed statistically to decide on if the sensor is defective or not. It is decided to use the decision-making approach by using two different threshold values based on the standard deviation and mean values calculated for each residual data set. In future work, some other residual evaluation methods can be tried to see the effectiveness of different approaches. In addition, it is recommended that validations be performed under various environmental conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    594664

    İnsan sağlığı takibi için giyilebilir sensör verilerinin çok kipli ve füzyon tabanlı analizi

    Multimodal and fusion based analysis of wearable sensor data for human health monitoring

    GÖKHAN MEMİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SERT

  2. Tez No

    611477

    Patojenik mikroorganizmaların tanısına yönelik elektrokimyasal nanogenosensör tasarımı

    Electrochemical nanogenosensor design for the detection of pathogenic microorganisms

    SEZİN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyoteknolojiEge Üniversitesi

    Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR KARA KADAYIFCILAR

  3. Tez No

    479775

    İşlevsel lazer görüntüleme ile doku hemoglobin derişimi ve oksijen doyumunun kestirilmesi

    Estimation of tissue hemoglobin concentration and oxygen saturation by functional laser imaging

    ANIL IŞIKHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ENGİN

  4. Tez No

    892769

    Kalp krizi geçiren hastaların göğüs ağrısı ile ölüm anksiyetesi arasındaki ilişkinin belirlenmesi

    Determining the relationship between chest pain and death anxiety of patients with a heart failu

    EMİNE NEHRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    HemşirelikAtatürk Üniversitesi

    Hemşirelik Esasları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ESİN KAVURAN

  5. Tez No

    731698

    Classification of chest X-rays by divergence-based convolutional neural network

    Diverjans temelli evrişimsel ağ ile akciğer röntgen görüntülerinin sınıflandırılması

    MUHAMMED NUR TALHA KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

Geri Dön