Ivan Dunđerski, Dalibor Vukić, Dejan Matijević, Vera Petrović Visoka škola elektrotehnike i računarstva strukovnih studija u Beogradu

Transcription

1 METODE UNAPREĐENJA NASTAVE U OBLASTI TEHNIČKE DIJAGNOSTIKE MOTORNIH VOZILA PRIMENOM RAČUNARA METHODS FOR IMPROVING THE TEACHING IN THE FIELD OF TECHNICAL DIAGNOSTICS OF VEHICLES USING COMPUTERS Ivan Dunđerski, Dalibor Vukić, Dejan Matijević, Vera Petrović Visoka škola elektrotehnike i računarstva strukovnih studija u Beogradu Sadržaj Ovaj rad opisuje primenu računarskih sistema i softverskih alata u cilju unapređenja nastave u visokom obrazovanju u oblasti tehničke dijagnostike elektronskih sistema upravljanja na vozilima. Akcenat je na načinima akvizicije signala koji daju mogućnost dalje obrade i skladištenja podataka na digitalnim medijumima. Takođe, analizirana je mogućnost kategorizacije i katalogizacije snimaka i stvaranja baze podataka korisne kako studentima tako i profesionalcima kao polazni osnov za preventivno i korektivno održavanje motornih vozila. Abstract - This paper describes the use of computer systems and software tools in order to improve teaching in higher education in the field of technical diagnostics of electronic control systems in vehicles. The emphasis is on methods of data acquisition, which give the possibility of further processing and storage on digital media. The possibility of categorizing and cataloging data and creation of a database useful to students and professionals as a basis for preventive and corrective maintenance of motor vehicles. 1. UVOD Pravac razvoja pogonskih agregata za putnička i teretna vozila danas određuju strogi kriterijumi ekološke podobnosti. Niski nivoi emisije štetnih komponenti izduvnih gasova i smanjenje potrošnje goriva zahtevaju primenu tehnološki naprednih materijala i postupaka i složenih digitalnih sistema upravljanja. Sa porastom zahteva vozača i putnika za multimedijalnim sadržajima i stalnim pristupom internetu, vozila današnjice postala su mobilni eksponat savremene tehnologije. Njihovo održavanje je postalo nemoguće bez visokoobrazovanih stručnjaka i multidisciplinarnog znanja. Na Visokoj školi elektrotehnike i računarstva strukovnih studija u Beogradu postoji studijski program Automatika i sistemi upravljanja vozilima (ASUV). Cilj predmeta u oblasti elektronskih sistema upravljanja na vozilima je osposobljavanje studenata za proveru ispravnosti sistema upravljanja i njihovih komponenti otklanjanje neispravnosti. Posle završenih studija na osnovu stečenih znanja, bivši studenti, sada kao inžinjeri, mogu da učestvuju u razvoju novih i optimizaciji postojećih sistema upravljanja na vozilima. Praktična znanja u ovoj oblasti studenti stiču na laboratorijskim vežbama. Osnovu vežbi čini obuka studenata za rukovanje dijagnostičkom opremom hardware-om i software-om. Na osnovu podataka prikupljenih opremom, studenti primenjuju analitičke postupke za određivanje uzroka neispravnosti sistema i komponenti. Zbog obima informacija, proces učenja se ne može svesti na laboratorijske vežbe, već je neophodan i samostalan rad studenata. Za stalan pristup podacima, očitanim na vežbama, neophodno je snimanje i pristup snimljenim podacima. Postupak manipulacije sa podacima opisan je u ovom radu. 2. AKVIZICIJA Za ispitivanje elektronskih sistema na vozilima najčešće se koriste dve vrste uređaja: Dijagnostički skeneri i osciloskopi. Dijagnostički skeneri su elektronski uređaji pomoću kojih se vrši očitavanje podataka iz upravljačkih jedinica na vozilu. U zavisnosti od spektra komunikacionih protokola koji su podržani skenerom i upravljačkim računarom na vozilu, moguće je izvršiti određene servisne funkcije i postupke. Stalan razvoj u ovoj oblasti povećava mogućnosti dijagnostike, a minimalnu funkcionalnost određuju standardi (OBD -II u SAD, EOBD u zemljama EU, JOBD u Japanu itd). Osnovne funkcije skenera su očitavanje kodova zabeleženih grešaka u prethodnom radu motora i očitavanje radnih parametara motora. Kodovi grešaka su usko vezani sa funkcijom samodijagnoze, ugrađenom u upravljački računar. Samodijagnoza je potprogram koji se ciklički poziva u glavnom programu i analizira trenutne vrednosti radnih parametara, kao i njihovu promenu u vremenu. Na osnovu definisanih granica vrednosti radnih parametara funkcija samodijagnoze određuje da li postoje neispravnosti u radu senzorskih i aktuatorskih elemenata sistema. Takođe, posredstvom signala sa senzora, ispituje se i priroda samih procesa koji se odvijaju u radu motora i mehanizama vozila. Ukoliko se samodijagnozom neispravnost detektuje, u stalnu memoriju (najčešće flash) se upisuje odgovarajući kod greške. 232

2 Očitavanjem memorije grešaka, serviser dobija uvid u neispravnosti koje je upravljački računar detektovao putem funkcije samodijagnoze (Sl. 1). Može desiti da se nepravilnost javi među neprikazanim vrednostima radnog parametra i tako ostane neprimećena. Većina dijagnostičkih skenera ima mogućnost i grafičkog prikaza vrednosti veličina. Na Sl. 3 dat je grafički prikaz odabranih parametara motornog računara sa vozila Lada i 16v očitanih dijagnostičkim skenerom Bosch KTS670. Slika 1. Očitavanje memorije grešaka Na strani upravljanja sistemima mikrokontroleri svojim karakteristikama nadmašuju zahteve potrebne za upravljanje. Međutim, na strani samodijagnoze jos uvek postoji ograničenje ukoličini informacija koja se prikupljaju za analizu. Za nadgledanje svih parametara radnih procesa neophodan je veliki broj senzora i pripadajućih elektronskih uređaja za kondicioniranje i obradu signala. Proizvodnja vozila sa takvim sistemom još uvek je ekonomski neisplativa. Posledica je odsustvo detekcije pojedinih kvarova na vozilu, čak i kada osetno utiču na performanse. Pri dijagnostikovanju složenih kvarova, koje upravljački sistem nije detektovao, primenjuje se analiza radnih parametara motora uz paralelno praćenje dijagnostičkom opremom i drugih parametara koji nisu na raspolaganju upravljačkom sistemu na vozilu. Očitavanje sistemskih parametara vrši se pomoću dijagnostičkog skenera, komunikacijom sa upravljačkim računarom. Dodatni parametari očitavaju se pomoću posebnih, namenskih mernih uređaja. Na polju edukacije u oblasti tehničke dijagnostike vozila od interesa su mogućnosti dijagnostičkih skenera za prikaz očitanih vrednosti radnih parametara. Osnovni način ispisivanja očitanih parametara je numerički prikaz trenutne vrednosti (Sl. 2) Slika 3. Grafički prikaz radnih parametara Dijagnostički skeneri se izrađuju kao samostalni uređaji ili kao komunikacioni moduli koje je neophodno priključiti na računar (PC). Upotreba komunikacionih modula omogućava se instalacijom odgovarajućeg korisničkog programa na računaru. U obrazovanju je od posebnog značaja mogućnost prikazivanja zapisa korisničkog programa pomoću projektora, pa prednost imaju komunikacioni moduli, kod kojih podrška za projektor zavisi od samog računara. U prilog tome ide i podatak da mali broj samostalnih uređaja ima mogućnost povezivanja sa projektorom. Osciloskopi za primenu u tehničkoj dijagnostici vozila se u mnogome razlikuju od standardnih laboratorijskih osciloskopa. Osim merenja struja i napona, što omogućavaju laboratorijski osciloskopi, neophodno je i merenje neelektričnih veličina. Osciloskopi za tu namenu poseduju odgovarajuće sonde za merenje pritisaka i temperature pogonskih tečnosti i gasova. Opseg merenja pritiska je u intervalu 3[Pa] do 300 [MPa], a temperature - 30 do +800 stepeni C. Rasponi struja i napona, koje je potrebno izmeriti na vozilu, su izuzetno veliki. Naponi se kreću od [mv] do desetina [kv], a struje od [ma] do [ka]. Za razliku od dijagnostičkih skenera kod kojih standardi na vozilima vode ka određenoj uniformnosti funkcija, osciloskopi različitih proizvođača se mogu razlikovati i u mernim osobinama i u organizaciji korisničkog grafičkog interfejsa (GUI). Zajedničko za većinu osciloskopa je korišćenje u dva režima: kao univerzalni osciloskop i za namenska merenja. Slika 2. Numerički prikaz radnih parametara Kod praćenja veličina koje se sporo menjaju numerički prikaz ima prednost jer daje tačne vrednosti parametara. Međutim, kada se vrednosti veličina brzo menjaju, uređaj ne prikazuje sve vrednosti, jer ih nije moguće pratiti. Kod rada sa univerzalnim osciloskopom korisnik sam podešava sve parametre merenja. Kada se vrše namenska merenja, vremenska baza, naponska podela, trigger, nivo filtriranja šuma i drugi parametri merenja su predpodešeni. Parametri namenskih merenja su podešeni za optimalno očitavanje naponske, strujne ili druge 233

3 vrednosti na komponentama sistema za koje je merenje namenjeno. Slika 4. Merenje napona univerzalnim osciloskopom Na Sl. 4 i Sl. 5 prikazani su naponski signali na kiseoničkoj sondi benzinskog motora VW 1,2l kodne oznake BME, očitani u režimu univerzalnog osciloskopa i namenskom merenju, respektivno. Uslovi pri merenjima su istovetni, tako da je razlika u prisustvu šuma posledica isključivo različitih parametara merenja. Za očitavanja korišćen je osciloskop Bosch FSA750. Slika 5. Namensko merenje za kiseoničku sondu Kao i dijagnostički skeneri, osciloskopi se proizvode u vidu samostalnih uređaja i računarskih periferija. 3. MODELI SKLADIŠTENJA OČITANIH snimanje slika pri korišćenju Print screen funkcije. Takvi programi imaju mogućnost snimanja u odvojene foldere koji su numerisani po datumu i vremenu snimanja. Takođe, moguće je podešavanje formata datoteke, vrste kompresije, kvaliteta slike itd. Slike od Sl. 1 do Sl. 5 prikazane u radu dobijene su korišćenjem Print screen funkcije. Osim dijagnostičkih uređaja koje su razvile firme bliske autoindustriji, postoje i dijagnostički uređaji proizvođača laboratorijske opreme. Najčešće se radi o osciloskopima koji su prilagođeni za upotrebu u tehničkoj dijagnostici vozila. U odnosu na laboratorijske osciloskope iz kojih su izvedeni, povećana im je mehanička i temperaturna otpornost i imaju priključke za namenske merne sonde. Podrška za namenska merenja izvedena je adaptacijom korisničkog programa. Naročita prednost koju su nasledili od laboratorijskih osciloskopa je mogućnost snimanja očitanih vrednosti. Takođe, velika je raznovrsnost formata datoteka u koje je moguće snimiti podatke. Kao dobar primer laboratorijskog osciloskopa koji je adaptiran za merenja na vozilima ističe se Automotive linija proizvođača Pico Technology. Ovi osciloskopi imaju mogućnost snimanja podataka u specifičnom formatu, ali i u standardnim formatima. Naročto važan format snimanja je *.csv, jer se ovako snimljeni podaci mogu obrađivati u svim programskim okruženjima za matematičke proračune. Prva vrednost u redu *.csv datoteke je vreme, a preostale su vrednosti izmerenih signala. Broj izmerenih vrednosti zavisi od broja mernih kanala koje uređaj ima. Na Sl. 6 prikazan je izgled prozora korisničkog programa za rad sa Pico osciloskopima. Proizvođači uređaja za primenu u dijagnostici motornih vozila orijentišu svoje proizvode isključivo na servisnu delatnost. Uređaji imaju visoku mehaničku izdržljivost, otpornost na niske i visoke temperature i jednostavan korisnički interfejs. Brzina u radu je zadovoljavajuća. Na drugoj strani, većini ovih uređaja nedostaju ugrađene mogućnosti snimanja i ponovne reporodukcije snimaka grafičkog prikaza. Moguće je, međutim, zamrzavanje očitavanja odnosno zadržavanje poslednje očitanih vrednosti. Funkcija zamrzavanja je uobičajena na dijagnostičkim uređajima, a većina ima i mogućnost kretanja kroz zamrznut grafik (scroll). Sa samostalnim uređajima koji rade na namenskim operativnim sistemima retko je moguće snimiti očitane podatke. Kada poseduju funkciju snimanja, radi se o specifičnim formatima datoteka, tako da se korišćenje snimljenih podataka ograničava na korisnike istovetne opreme i softverskih alata. Samostalni uređaji sa Windows operativnim sistemom i uređaji koji se kao periferije povezuju na računar, daju mogućnost čuvanja trenutnog sadržaja na displeju korišćenjem funkcije Print screen. Slika koja se smešta u klipbord može se umetnuti u program za obradu teksta ili slike. Posebno su interesantni programi za automatsko Slika 6. Korisnički program PicoScope Automotive ver ANALIZA I OBRADA SNIMLJENIH U literaturi iz oblasti sistema upravljanja na vozilima retko se nalaze grafici koji su snimljeni u praksi. Gotovo uvek se radi o graficima dobijenim u programima za simulaciju ili čak idealizacije tih grafika. Problem nastaje kada inženjer ili serviser izvrši merenja i dobije rezultate koji nisu u saglasnosti sa prikazom u literaturi. Dolazi do nedoumice da li je neispravan sistem na kome su izvršena merenja, da li su sama merenja nepropisno izvršena ili literatura ne odgovara realnom stanju. Na Sl. 7 za primer je ilustrovana razlika između osciloskopskog snimka 234

4 napona na krajevima generatorskih (statorskih) namotaja alternatora dobijenog u laboratoriji (levo) i idealizovanog grafika uobičajenog u literaturi (desno). [1] [2] Razlika u oblicima signala (izuzima se nedostatak treće faze na lab. snimku, jer je korišćen dvokanalni osciloskop) potiče zbog zanemarivanja činjenice da se struja kroz namotaj ne može uspostaviti trenutno, na osnovu čega je u literaturi nacrtan grafik sa idealnim sinusoidama. Slika 7. Laboratorijski snimak (levo) i idealizovani grafik napona (desno) na generatorskim namotajima alternatora Za studente i početnike u oblasti dijagnostike motornih vozila odstupanje podataka iz literature od podataka dobijenih praksi u može da bude izuzetno zbunjujuće. Postoji potreba za analizom podataka dobijenih u praksi i priprema materijala za edukaciju u školskim ustanovama i u centrima za obuku profesionalnog osoblja. Osim nastavnog materijala opšte namene, moguće je pripremati i dopune servisno-tehničke dokumentacije za potrebe održavanja voznih parkova velikih preduzeća. Kao konačni cilj može se postaviti projektovanje ekspertskih sistema za podršku odlučivanju u tehničkoj dijagnostici motornih vozila. Dalji razvoj podrazumeva pripremu podataka za potrebe naučnih radova, projektovanja sistema upravljanja itd, jer se često dešava da s e radovi zadržavaju na teoretskom nivou zbog nemogućnosti akvizicije relevantnih podataka. Ovde važnu ulogu imaju dijagnostički uređaji koji omogućavaju snimanje podataka u *.csv ( Comma Separated Values) formatu. Kada se podaci odvojeni zapetom razdvoje u kolone u spreadsheet programu, grafici se prave veoma jednostavno, korišćenjem Chart funkcije(sl. 8). Za određivanje matematičkih modela sistema upravljanja, obradu snimljenih podataka može se koristiti programsko okruženje Matlab. U ovom programu, podaci iz datoteka *.csv formata preuzimaju se pomoću funkcije csvread ili funkcije textscan. [3] Podaci se smeštaju u matricu na kojoj je se dalje mogu vršiti sve matrične operacije. Korist koju nastavni, naučni radnici i istraživači mogu imati od dobro selektovanih podataka, smeštenih u datoteke odgovarajućeg formata, izuzetno je velika. Naponi na senzoru položaja bregaste osovine i senzoru položaja papučice gasa Napon [V] ,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16 0,18 0,2 0,22 0,24 0,26 0,28 0,3 0,32 0,34 0,36 0,38 0,4 0,42 0,44 0,46 0,48 0,5 0,52 0,54 0,56 0,58 0,6 0,62 Vreme [s] Slika 8. Grafik dobijen pomoću Chart funkcije u Microsoft Excell-u 235

5 5. KATEGORIZACIJA I FORMIRANJE BAZE Nakon analize snimljenih podataka, sistematizuju se izvedeni zaključci. Prvo se definišu svi tipovi informacija za snimak: - marka i model vozila na kom je vršeno ispitivanje - godina proizvodnje vozila - pripadnost ispitivanog elementa sklopu/sistemu - tip sklopa/sistema (proizvođač i serija) - radni uslovi ispitivanja - stanje elementa u radu, u otkazu, delimično u funkciji - vrsta izvedenog ispitivanja i merene veličine - format datoteke u kojoj je sačuvan snimak Na osnovu ovih informacija, podaci o snimku se unose u bazu. Da bi baza podataka bila potpuna koristi se mogućnost dodavanja priloga. Kao priložene datoteke, u posebnim poljima zapisa, unose se datoteka samog snimka i tekstualna ili druga datoteka koja sadrži kompletnu analizu snimka. Korisnik ovako sistematizovane baze podataka upitom lako dolazi do tražene informacije. 6. ZAKLJUČAK U radu je prikazan metod za unapređenje nastave putem akvizicije i obrade podataka dobijenih snimanjem na vozilu u radu motora. U okviru laboratorijskih vežbi na predmetima iz oblasti tehničke dijagnostike automatskih sistema upravljanja vozilima studenti za samostalan rad dobijaju materijal putem stranice predmeta na internet prezentaciji škole. Na raspolaganju su im podataci u vidu slajdova uzeti u stvarnom radu motora. Uz slajdove je često data i analiza snimljenih signala u vidu kratkog komentara. Snimljeni materijali olakšavaju studentima pripremu laboratorijskih vežbi za ispitivanja na proizvoljnim vozilima. Pokazalo se da je demonstrirani nivo znanja studenata bio najveći u onim oblastima za koje su postojali materijali sa vežbi, a naročito ako su materijali bili upotpunjeni komentarima. Potvrda ispravnosti prikazanog metodološkog pristupa, opisanog u radu, dobijena je upoređivanjem nivoa znanja i razumevanja u vreme pre akvizicije podataka sada, koliko se podaci skupljaju od akreditacije studentskog programa ( ). LITERATURA [1] Bosch Handbook for Automotive Electrics - Automotive Electronics, 5th Edition, [2] Kolekcija podataka za laboratorijske vežbe, , Visoka škola elektrotehnike i računarstva, Beograd [3] Learning MATLAB, Tobin A. Driscoll,