Riassunto analitico
L’obiettivo della tesi, sviluppata presso il dipartimento di testing dell’azienda HPE COXA, è quello di creare uno strumento che possa identificare ed isolare nella maniera più precisa possibile un’anomalia del sistema di aspirazione di un motore a combustione interna durante le prove di test al banco. La necessità nasce dal momento che i sistemi di allarme già implementati sono volti alla sola salvaguardia del motore; una volta segnalata l’anomalia, all’operatore è lasciato capire quale componente stia provocando l’allarme, attraverso analisi dati, test visivi etc. Nella prima parte della tesi sono descritti i diversi tipi di anomalie che si possono incontrare e le varie metodologie di rilevamento e diagnosi. Viene poi descritto l’ambiente di lavoro in cui è stato sviluppato l’elaborato e le caratteristiche principali del motore analizzato. In particolare, si tratta di un motore ad accensione comandata ad alte prestazioni, sovralimentato con turbina, con fasatura variabile (VVT) ed iniezione diretta (GDI). Successivamente viene descritto lo sviluppo vero e proprio della tesi. L’idea sviluppata è la seguente: si è costruito un modello che descriva il funzionamento del sistema di aspirazione del motore, creando delle mappe che rappresentino il comportamento di ogni componente quando non ci sono anomalie. Le mappe sono state create a partire dai dati acquisiti durante un test al banco avvenuto dopo la conclusione del lavoro di calibrazione. Le mappe create legano insieme alcuni dati acquisiti al banco, seguendo, dove possibile, le leggi fisiche che governano il funzionamento del sistema di aspirazione analizzato; l’obiettivo del modello è di sfruttare queste leggi fisiche per predire il valore di alcune grandezze a partire dai dati misurati. Questi valori predetti vengono poi confrontati con quelli appena acquisiti per capire se il sistema si sta comportando in maniera uguale o diversa da ciò che è atteso dal modello. Il confronto spesso consiste nel sottrarre al valore misurato quello modellato, così generando un residuo. Il primo confronto è stato fatto tra i dati che sono stati utilizzati per costruire il modello ed il modello stesso. Si sono utilizzati dei metodi statistici, in particolare la funzione di densità di probabilità (PDF) e la funzione di distribuzione cumulativa (CDF) per analizzare i risultati e, insieme alla definizione del metodo di diagnosi, definire i limiti entro cui i residui sono considerati non anomali. Successivamente sono stati alterati artificialmente i valori misurati, così da registrare come reagisse il modello ad un possibile malfunzionamento di un sensore. Infine, sono stati introdotti nel modello dei dati registrati nel momento in cui effettivamente era presente un’anomalia. Le mappe sono state generate attraverso un codice di MATLAB mentre il modello è stato implementato in Simulink.
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Abstract
The objective of the thesis, developed at the testing department of the HPE COXA company, is to create a tool that can identify and isolate as precisely as possible a fault in the intake system of an internal combustion engine during the tests at the bench. The need arises because the alarm system already implemented is aimed only at safeguarding the engine; once the fault is reported, the operator needs to understand which component is causing the alarm, through data analysis, visual tests etc.
The first part of the thesis describes the different types of faults that can be encountered and the various detection and diagnosis methods. The work environment in which the job was developed and the main characteristics of the engine analyzed are then described. In particular, it is a high-performance spark ignition engine, turbocharged, with variable valve timing (VVT) and direct injection (GDI). The actual development of the thesis is reported on the following chapters.
The idea developed is as follows: a model that describes the operation of the engine intake system has been built, by creating maps that represent the behavior of each component when there are no anomalies. The maps have been created starting from the data acquired during a bench test which took place after the conclusion of the calibration work. The created maps link together some data acquired on the bench, following, where possible, the physical laws that govern the functioning of the analyzed air intake system; the objective of the model is to exploit these physical laws to predict the value of some quantities starting from the measured data.
These predicted values are then compared with those just acquired to understand if the system is behaving in the same way or differently from what is expected by the model. Comparison often consists in subtracting the modeled value from the measured value, thus generating a residual. The first comparison was made between the data that were used to build the model and the model itself. Statistical methods were used, in particular the probability density function (PDF) and the cumulative distribution function (CDF) to analyze the results and, together with the definition of the diagnostic method, define the limits within which the residuals are considered. not abnormal.
Subsequently, the measured values were artificially altered, to record how the model reacts to a possible malfunction of a sensor. Finally, the data recorded at the time when an anomaly was actually present were introduced into the model.
The maps have been generated through a MATLAB code while the model was implemented in Simulink.
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