Problems of modelling toxic compounds emitted by a marine internal combustion engine for the evaluation of its structure parameters

The paper presents the possibility of using an analytical study of the engine exhaust ignition to evaluate the technical condition of the selected components. Software tools available for the analysis of experimental data commonly use multiple regression model that allows the study of the effects and iterations between model input quantities and one output variable. The use of multi-equation models gives a lot of freedom in the analysis of the measurement results, as it allows the simultaneous analysis of multiple effects and iterations of output variables. It can also be used as a tool for the preparation of experimental material for other advanced diagnostic tools, such as models using neural networks, which allow, in contrast to multi-equation models, the recognition of the state with the number of classes of more than two-class, thus enabling diagnostic reasoning. Assuming that there is a strong correlation and unambiguous nature of the changes in the concentrations of toxic compounds analyzed in the course of the experiment can be seen as symptoms of the technical condition of the engine and with the known values of the output signals (including concentrations of toxic compounds) and their estimates, the values of residuals can be determined, which may indicate the type of damage. The authors show the advantages of using these analytical tools on the example of research conducted on the engine test bench.

W artykule przedstawiono możliwość wykorzystania wyników badań składu spalin silnika z zapłonem samoczynnym do oceny stanu technicznego jego wybranych podzespołów. Dostępne programy narzędziowe służące do analizy danych eksperymentalnych powszechnie wykorzystują model regresji wielokrotnej, który umożliwia badanie efektów i interacji pomiędzy wielkościami wejściowymi modelu a jedną zmienną wyjściową. Zastosowanie modeli wielorównaniowych daje wiele możliwości podczas analizy wyników pomiarowych, gdyż umożliwia jednoczesną analizę efektów i interacji wielu zmiennych wyjściowych. Może być również wykorzystywane jako narzędzie do przygotowania materiału doświadczalnego dla innych zaawansowanych narzędzi diagnostycznych, takich jak modele wykorzystujące sieci neuronowe, które pozwalają, w przeciwieństwie do modeli wielorównaniowych, na rozpoznanie stanu przy liczbie klas większej niż dwuklasowa, umożliwiając tym samym wnioskowanie diagnostyczne. Przy założeniu bowiem, że istnieje silna korelacja oraz jednoznaczny charakter zmian stężeń analizowanych związków toksycznych w trakcie prowadzonego eksperymentu można traktować jako symptomy stanu technicznego silnika a przy znanych wartościach sygnałów wyjściowych (między innymi stężeń związków toksycznych) oraz ich estymat można wyznaczyć wartości residuów, które mogą wskazywać na rodzaj uszkodzenia. Autorzy w pracy przedstawiają zalety stosowania powyższych narzędzi analitycznych na przykładzie badań przeprowadzonych na stanowisku silnika badawczego.