エンジン失火状況の診断

Identifying the earliest indicators of engine misfires in real time.       

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目的

  • 故障状態の分類を行い高温・低温エンジン試験プロセスを改善
  • 複数エンジン種類に適用され、LinePulse 製品の高精度予測と一般化できる可能性を実証

チャレンジ

  • 12種類の異なるエンジンモデルへのテストであり、大規模で均一性がないデータ解析
  • ダイナモメータの試験方法による取得信号値の大幅変動

成果

  • LinePulse はエンジンの誤作動の指標をリアルタイムで特定可能
  • LinePulse は過去データから1週間程度で91%のエンジン誤作動パターンを検出

背景

エンジンテストに長けているTier 1自動車部品サプライヤーから、機械学習技術を用いたエンジンダイナモテスト手順の強化について、Acerta が支援可能か相談を受けました。サプライヤーでの目的は、これまで見過ごされていた故障モードを特定し、エンジン故障の根本原因分析を加速させることにありました。既存の試験方法では、低音試験・高温試験の両方を必要としており、顧客は低音データの機械学習モデルを活用することで、本来時間とリソースがかかってしまう高温エンジン試験の必要性を減らそうと考えることも目的のひとつでした。

課題

サプライヤーでは、さまざまなテスト条件で多数・複数のエンジンモデルをテストするため、OEMからのデータと比較するとそのデータはさらに多様性に富んでいました。Acerta は4つの異なる車種から12種類のエンジンモデルダイナモテストから抽出された大規模で均一性がないデータを入手しました。これらのエンジンはさまざまな走行条件でテストされ、その性能の全範囲についてデータ評価を適用しました。

総合的に50種類以上のセンサーから収集された信号値は、動的な挙動や変動を示しており、真の故障要因を特定することはなかなか困難でした。また、テストデータは個々のエンジンとテスト用の複数ファイルに分散されていて、同じテストを受けた異なるエンジン間のばらつきや、1つのテストサイクル内でどの程度のばらつきが発生しているかを確認する必要がありました。

Acerta ソリューション

Acerta では、まずお客様から共有されたデータファイルをマージし、エンジンモデルやテストサイクルの異なるステージを区別するために使用できるラベルを特定しました。データの変換とクリーニングの完了にあたっては、当社のデータサイエンティストは LinePulse のスマート・アナリティクスをモデリングとフィーチャー・エンジニアリングに適用しはじめることから行っています。関連する機能には、エンジン性能と空燃比の関係、H2, CO, CO2, NOx 等のレベルがあります。また、大気圧のような一般的にエンジンの故障とは関係性が高くない信号は強調されないように設定しました。機械学習モデルを通常運転中のエンジンのみを対象として訓練した結果、LinePulse ではエンジンの異常な挙動を識別することが可能となり、誤発火の識別等も可能となりました。

エンジンの誤作動について、もっとも一般的にはガスレベルの大幅な急上昇が関連性が高いといわれていますが、必ずしもガスレベルだけに起因するものとは限りません。例えば、空燃比、CO、NOx の上昇は、誤発火ではなくエンジン回転数の大幅な低下の結果として発生することもあります。LinePulse はこれらのケースを正常なエンジンとして正しく認識。同様に、LinePulse では特に高濃度の H2、CO、CO2、NOx を含むシーケンスをエンジン温度との相関関係に基づき、誤発火ではなく暖気運転状態と認識。LinePulse では 3,500rpm での空燃比エンジン回転数の関係の変化をリーン(希薄)誤発火を示すものとして正しくフラグを立てることに成功しています。

成果

Acerta は、特定信号間の関係性の予期せぬ変化に基づき、真の誤発火を特定することに成功しています。LinePulse ではクライアントの通常テストデータでトレーニングを行った後、エンジンの誤作動に加えてさまざまなエンジンの問題を正確に、自動的に、そしてリアルタイムで検出することができるようになっています。その結果、LinePulse では100回以上のエンジンテストのラベル付けされていないデータセットから、過去の誤発火の91%を特定することができています。これにより、クライアントはエンジンテストの信頼性を向上させるだけでなく、高温テストを実施する必要性を削減することができています。

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