تحقیقات موتور

تحقیقات موتور

تخمین عمر مفید باقیماندة روغن موتور دیزل با استفاده از روش روندنمایی فرآیند گوسی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
چکیده
این پژوهش در راستای پیش‌بینی عمر مفید باقیماندة روغن موتورهای دیزل با استفاده از رویکرد هوش مصنوعی مبتنی بر روندنمایی فرآیند گوسی انجام شده است. برای آموزش سامانه گوسی، بیش از 1020 نمونه تحلیل و استفاده شده است. داده‌ها به دو بخش آموزش و صحت‌سنجی تقسیم شده و نسبت داده‌های صحت‌سنجی بهینه‌سازی شد از 25% تا 5% که منجر به افزایش قابل‌توجه دقت پیش‌بینی از 49% به 66% شد. این سامانه‏ با استفاده از داده‌های کیفی و کمی مرتبط با ویژگی‌های روغن، شامل عناصر فلزی، گرانروی، و سایر شاخص‌ها ایجاد و بهینه‌سازی شده است. تحلیل داده‌ها تأیید کرد که توزیع این ویژگی‌ها عمدتاً نرمال است، که صحت استفاده از فرآیند گوسی را تأیید می‌کند. برای کاهش پیچیدگی محاسبات و افزایش دقت، از روش‌های آماری مانند آزمون F و MRMR برای انتخاب ویژگی‌های مهم استفاده شده است. با تحلیل نتایج، مشاهده شد که حذف داده‌های پرت و استفاده از ویژگی‌های منتخب به طور قابل‌ملاحظه‌ای دقت سامانه‏ را بهبود بخشید. این سامانه قابلیت ارائه پیش‌بینی‌های قابل‌اعتماد برای عمر مفید روغن را فراهم کرده و امکان بهینه‌سازی مصرف روغن و حفظ سلامت موتورهای دیزل را فراهم می‌آورد. همچنین، این سامانه می‌تواند به‌عنوان پایه‌ای برای توسعة سامانه‏‌های پیشرفته نگهداری و تعمیرات مبتنی بر شرایط کاری موتورهای دیزل استفاده شود.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Predicting the remaining useful life of diesel engine oil using Gaussian process regression

نویسندگان English

Masoud Golbodaghi
Seyed Mohammad Jafari
Department of Mechanical Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
چکیده English

This study intends to predict the remaining useful life (RUL) of diesel engine oil using an artificial intelligence approach based on Gaussian process regression. Over 1,020 oil samples were analyzed and utilized to train the Gaussian system, with data divided into training and validation sets. The validation ratio was adjusted from 25% to 5%, leading to a significant improvement in prediction accuracy from 49% to 66%. The system incorporates qualitative and quantitative oil properties, including metallic elements, viscosity, and other indices. Data analysis confirmed that these properties predominantly follow a normal distribution, validating the application of Gaussian processes. To reduce computational complexity and enhance precision, statistical methods such as the F-test and MRMR were used to select key features. The results revealed that eliminating outliers and utilizing selected features substantially improved the system's accuracy. This system provides reliable predictions for oil RUL, enabling optimized oil usage and ensuring diesel engine health. Furthermore, it can serve as a foundation for developing advanced condition-based maintenance systems for diesel engines.

کلیدواژه‌ها English

Remaining Useful Life
Diesel Engine
Condition Monitoring
Gaussian Process
Artificial Intelligence
[1] Bekana D, Antoniev A, Zach M, Mareček J. Monitoring of agricultural machines with used engine oil analysis. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. 2015 Apr 1;63(1):15-22. doi: 10.11118/actaun201563010015
[2] Liang J, Mao Z, Liu F, Kong X, Zhang J, Jiang Z. Multi-sensor signals multi-scale fusion method for fault detection of high-speed and high-power diesel engine under variable operating conditions. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023 Nov 1;126:106912. doi: 10.1016/j.engappai.2023.106912
[3] Famakinwa A, Shibutani T. Condition-Based Monitoring for Marine Engine Maintenance by Analyzing Drain Cylinder Oil Sample. Tribology Online. 2022 Apr 15;17(2):71-7. doi: 10.2474/trol.17.71
[4] Raţiu S, Josan A, Alexa V, Cioată VG, Kiss I. Impact of contaminants on engine oil: A review. InJournal of Physics: Conference Series 2021 Feb 1 (Vol. 1781, No. 1, p. 012051). IOP Publishing. doi: 10.1088/1742-6596/1781/1/012051‎
[5] Grimmig R, Lindner S, Gillemot P, Winkler M, Witzleben S. Analyses of used engine oils via atomic spectroscopy–Influence of sample pre-treatment and machine learning for engine type classification and lifetime assessment. Talanta. 2021 Sep 1;232:122431. doi: 10.1016/j.talanta.2021.122431
[6] Ibrahim D, Stapah M, Ruslan MA, Yaakob Y, Budin S, Maideen NC, Yusoff H. Predicting the next oil change for automotive engine oil. InJournal of Physics: Conference Series 2019 Nov 1 (Vol. 1349, No. 1, p. 012018). IOP Publishing. doi: 10.1088/1742-6596/1349/1/012018
[7] Gajewski J, Vališ D. The determination of combustion engine condition and reliability using oil analysis by MLP and RBF neural networks. Tribology International. 2017 Nov 1;115:557-72. doi: 10.1016/j.triboint.2017.06.017
[8] Kurre SK, Pandey S, Garg R, Saxena M. Condition monitoring of a diesel engine fueled with a blend of diesel, biodiesel, and butanol using engine oil analysis. Biofuels. 2015 Jul 4;6(3-4):223-31. doi: 10.1080/17597269.2015.1096150
[9] RodRigues J, Costa I, Farinha JT, Mendes M, Margalho L. Predicting motor oil condition using artificial neural networks and principal component analysis. Eksploatacja i Niezawodność. 2020;22(3). doi: 10.17531/ein.2020.3.12
[10] Zhu J, Yoon JM, He D, Qu Y, Bechhoefer E. Lubrication oil condition monitoring and remaining useful life prediction with particle filtering. International Journal of Prognostics and Health Management. 2013 Jul;4:124-38. doi: 10.36001/ijphm.2013.v4i1.1466
[11] Nixon S, Weichel R, Reichard K, Kozlowski J. A machine learning approach to diesel engine health prognostics using engine controller data. InAnnual Conference of the PHM Society 2018 Sep 27 (Vol. 10, No. 1). doi: 10.36001/phmconf.2018.v10i1.569
[12] Mutemi AM, Bacao F. Machine Learning and Imbalanced Learning Approaches in Condition-Based Monitoring and Predictive Maintenance: A Systematic Literature Review. Available at SSRN 3980484. doi: 10.2139/ssrn.3980484
[13] Rao X, Sheng C, Guo Z, Yuan C. A review of online condition monitoring and maintenance strategy for cylinder liner-piston rings of diesel engines. Mechanical Systems and Signal Processing. 2022 Feb 15;165:108385. doi: 10.1016/j.ymssp.2021.108385
[14] Badiger A, Priyadarshi P, Bhat G. Dynamic Automatic Transmission Oil Life Prediction Using Machine Learning. SAE Technical Paper; 2024 Jan 16. doi: 10.4271/2024-01-2345
[15] Tanwar M, Raghavan N. Lubricating oil remaining useful life prediction using multi-output Gaussian process regression. IEEE Access. 2020 Jul 9;8:128897-907. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3008526
[16] Serin G, Sener B, Ozbayoglu AM, Unver HO. Review of tool condition monitoring in machining and opportunities for deep learning. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2020 Jul;109(3):953-74. doi: 10.1007/s00170-020-05620-3
[17] Mahesh B. Machine learning algorithms-a review. International Journal of Science and Research (IJSR).[Internet]. 2020 Jan;9(1):381-6.
[18] Liu M, Chowdhary G, Da Silva BC, Liu SY, How JP. Gaussian processes for learning and control: A tutorial with examples. IEEE Control Systems Magazine. 2018 Sep 18;38(5):53-86. doi: 10.1109/MCS.2018.2836501
[19] Alizadeh D, Ahmadi H. Condition monitoring of diesel engine via oil analysis using fuzzy logic. The Journal of Engine Research. 2022 Nov 27;19(19):9-18. [In Persian]
[20] Adnani SA, Hashemi SJ, Shooshtari A. The initial estimate of the useful life of the oil in diesel engines using oil analysis. The Journal of Engine Research. 2022 Nov 27;25(25):45-55. [In Persian]
[21] Xie J, Sage M, Zhao YF. Feature selection and feature learning in machine learning applications for gas turbines: A review. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023 Jan 1;117:105591. doi: 10.1016/j.engappai.2022.105591

  • تاریخ دریافت 11 آذر 1403
  • تاریخ بازنگری 04 دی 1403
  • تاریخ پذیرش 05 دی 1403