Смартфон услышал грязный воздушный фильтр двигателя

Siegel et al. / Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2017

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали приложение для смартфона, которое с помощью методов машинного обучения может распознать загрязненность воздушного фильтра «на слух». Статья опубликована в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence, кратко о ней сообщает издание MIT News.

Поскольку многие системы автомобиля имеют довольно ограниченный срок службы, их владельцам приходится проходить периодическую диагностику. Но приезжать в сервис не всегда удобно, а встроенные датчики автомобиля, как правило, сообщают только об уже наступившей необходимости ремонта или технического обслуживания, хотя на практике замена расходников (например, масла или фильтров) может из-за разных причин возникнуть и раньше положенного срока.

Исследователи из MIT решили, что в некоторых случаях для диагностики можно обойтись без специализированного оборудования, и научились проводить базовую диагностику с помощью микрофона смартфона. В качестве тестового компонента для диагностики они выбрали воздушный фильтр, который отвечает за очистку воздуха, попадающего в двигатель автомобиля. При его загрязнении мощность двигателя может снижаться, а расход топлива повышаться.

Для того, чтобы определить признаки, свидетельствующие о загрязнении, они имитировали разный уровень загрязненности, прикладывая к фильтру другой пористый фильтрующий материал. Записав звук работающего двигателя при разном количестве дополнительных слоев на фильтре, они нашли характерные изменения интенсивности звука на определенных частотах, которые можно использовать для определения загрязненности фильтра.

Исследователи создали алгоритм, и натренировали его для определения состояния фильтра. Для надежной классификации они разделили загрязнение на три уровня. Таким образом инженеры добились точности отнесения к одной из трех категорий в 80 процентов. Ранее эта же группа исследователей смогла определить с помощью звука и другие неисправности: плохую балансировку колес, низкое давление в них или неисправность свечей зажигания. 

До сих пор их экспериментальные разработки были сделаны в виде разрозненных приложений, но в в течение ближайших месяцев авторы планируют выпустить тестовую версию объединенной системы диагностики «на слух». Коммерческий вариант приложение разработчики выпустят только через год после тестового.

Существуют и другие проекты, посвященные диагностике состояния механизмов с помощью смартфонов. Так, в 2015 году компания Augury Systems разработала аксессуар для смартфона, который позволяет диагностировать неисправности в различных механизмах и двигательных установках по изменению звука и вибрации работающего агрегата.

Григорий Копиев

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.