Models of diagnostic relations in a wheeled tractor

Journal Title: Bulletin of the Military University of Technology - Year 2014, Vol 63, Issue 1

Abstract

Modern wheeled tractors are equipped with new-generation electric and electronic systemswhich control the operation of actuator systems. Such solutions require an on-board computer foronline monitoring of functional performance, exhaust gas emissions, safety and operating parameters.Mechatronic diagnostic systems identify the machine’s actual operating load in different operatingmodes and under specific circumstances.Knowledge engineering methods have not yet been developed in the process of diagnosing a tractor’sdefects, but they seem to offer almost endless possibilities. A defect is defined as every event whichhas an adverse effect on tractor performance and which should be detected in the diagnostic processwith an indication of the type and place of damage as well as the magnitude and variability of damageover time. Diagnostic knowledge is a symbolic representation of empirical relations based on whichdiagnostic procedures are developed.The identification of diagnostic relations based on different methods and information sources willfoster the growth of reliable declarative knowledge comprising facts and state-symptom diagnosticrelations, as well as procedural knowledge which underlies diagnostic inference.The determination of symptom-damage relations requires a knowledge base of potential defects in theassemblies and subassemblies of a wheeled tractor. A diagnostic knowledge base can be created based on the identified diagnostic relations, including data acquired during damage simulations.The identification of diagnostic relations between specific defects and the corresponding parameterswas one of the key steps in the process of developing a mechatronic diagnostic system in a wheeledtractor. To facilitate the detection of specific defects at a given moment, a single set of diagnosticsymptoms was allocated to every defect in a wheeled tractor. Diagnostic symptoms are identified bysensors when threshold values are exceeded.[b]Keywords[/b]: diagnostics, wheeled tractor, diagnostic relations

Authors and Affiliations

Ryszard Michalski, Michał Janulin, Jarosław Gonera

Keywords

Related Articles

Ocena właściwości tribologicznych wybranych substancji smarujących na podstawie charakterystyk Herseya–Stribecka

W pracy przedstawiono wyniki badań dotyczących właściwości tribologicznych — na podstawie charakterystyk Herseya–Stribecka, substancji smarujących takich jak syntetyczna baza olejowa PAO-6, olej perfluoropolieterowy PFPE...

Pomiar chaotycznego tworzenia się pęcherzyków gazu z zastosowaniem programu LabVIEW

Zjawisko chaosu deterministycznego występuje wskutek zmian parametrów układu. W badaniach poszukiwano bifurkacji – punktów utraty stabilności układu, podczas tworzenia się pęcherzyków gazu. Specjalnie utworzone stanowisk...

Zalecenia techniczne i metodyczne diagnostyki turbogeneratorów

W pracy przedstawiono elementy zasad diagnozowania stanu technicznego turbogeneratorów.Problem rozpatrzono pod względem metodycznym w zakresie rodzajów sensorów i struktury ich rozmieszczenia oraz zasad analizy symptomów...

Trójpoziomowe zabezpieczanie integralności i poufności przesyłanych danych w sieci przemysłowej

W artykule rozpatruje się rozproszony minisystem sterowania złożony ze stacji procesowych, operatorskich i inżynierskich. Stacje procesowe prowadzą sterowanie procesem. Stacje operatorskie przeznaczone są do wizualizacji...

Dynamic relaxation method with arc-length parameter for analysis of reinforced concrete columns

The paper presents the modification of the dynamic relaxation method in order to increase its effectiveness in the range of the post-critical analysis. For this purpose, the arc-length parameter on the equilibrium path w...

Download PDF file
  • EP ID EP62640
  • DOI -
  • Views 64
  • Downloads 0

How To Cite

Ryszard Michalski, Michał Janulin, Jarosław Gonera (2014). Models of diagnostic relations in a wheeled tractor. Bulletin of the Military University of Technology, 63(1), 129-140. https://europub.co.uk/articles/-A-62640