开发了汽车诊断信息检测软件

麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习软件,可以通过智能手机分析汽车的声音和振动,从而获取任何汽车的诊断信息,这些信息由手机的加速度计和麦克风测量。

大卫·钱德勒,麻省理工学院新闻办公室 二零一七年十月三十日

想象一下,你跳进一辆共享汽车,看了一眼你的智能手机,然后告诉司机这辆车的左前轮需要打气,空气过滤器下周应该更换,引擎需要两个新的火花塞。

在接下来的一两年里,人们可能在几分钟内就能在自己的车里或他们碰巧在的任何车里获得这种诊断信息。他们不需要知道汽车的历史,也不需要以任何方式与汽车连接;这些信息将通过分析汽车的声音和振动来获得,通过手机的麦克风和加速度计来测量。

麻省理工学院在这一想法背后的研究已经在一系列论文中得到了报道。该论文的共同作者包括研究科学家约书亚·西格尔;Sanjay Sarma, Fred Fort Flowers和Daniel Fort Flowers机械工程教授,麻省理工学院开放学习副校长;还有另外两个。

西格尔说,使用这种机器学习技术的智能手机应用程序,结合了该团队开发的各种诊断系统,平均每年可以为司机节省125美元,并将他们的总体油耗提高几个百分点。对于卡车来说,每年可以节省600美元,这还不包括避免可能导致收入损失的故障所带来的好处。

西格尔解释说,如今的智能手机“灵敏度很高,不需要任何特殊连接,就能很好地(检测到相关信号)。”不过,对于某些诊断,将手机安装在仪表盘支架上会提高准确性。他说,他们开发的诊断系统的结果准确率已经“远远超过90%”。在错误识别问题的情况下,对失火检测的测试没有产生误报。

其基本思想是提供诊断信息,在这些情况导致故障或井喷之前,警告驾驶员即将发生的问题或需要进行例行维护。

以空气过滤器为例,这是该团队最新发现的主题。发动机的声音可以揭示空气滤清器堵塞的程度以及何时更换它的迹象。西格尔说,与许多日常维护任务不同,过早更换空气过滤器和等待时间过长一样糟糕。

这是因为全新的空气过滤器让更多的颗粒通过,直到它们最终形成足够的颗粒涂层,孔径变小,达到最佳过滤水平。“随着年龄的增长,它们的过滤效果会更好,”他说。然后,随着积聚的继续,最终毛孔变得非常小,它们限制了进入发动机的气流,降低了发动机的性能。知道正确的时间更换滤清器可以在发动机的性能和运行成本方面产生可测量的差异。

手机怎么知道过滤器堵塞了呢?西格尔说:“我们在听汽车的呼吸,听它什么时候开始打呼噜。”“当它开始堵塞时,当空气被吸入时,它会发出呼啸声。听着它,你无法将它与其他引擎噪音区分开来,但你的手机可以。”

为了开发和测试各种诊断系统,其中还包括检测发动机失火的信号,即火花塞有问题或需要调整,西格尔和他的同事测试了来自各种汽车的数据,包括一些运行良好的汽车,以及一些故意引发这些问题的汽车,从堵塞的过滤器到失火。通常,为了测试不同的模型,研究人员租用汽车,创造一个他们希望能够诊断的条件,然后将汽车恢复正常。

“根据我们的数据,我们(在租了一辆非常好的车后)引发了故障”,然后修好了它,“还车时比我们把它拿出来时更好。”他说:“我租过车,给它们换了新的空气过滤器,平衡了轮胎,还换了机油。”

有些诊断需要一个复杂的多步骤过程。例如,为了判断一辆汽车的轮胎是否开始脱落,需要尽快更换,或者它们是否过度充气,可能会有爆裂的危险,研究人员将数据收集和分析相结合。首先,该系统使用手机内置的GPS系统来监控汽车的实际速度。然后,振动数据可以用来确定车轮转动的速度。这反过来又可以用来推导出车轮的直径,这可以与轮胎是新的和适当充气时的预期直径进行比较。

许多诊断都是通过使用机器学习过程,将调谐良好的汽车的声音和振动记录与存在特定问题的类似汽车进行比较而得出的。然后,机器学习系统可以提取非常细微的差异。西格尔说,例如,设计用于检测车轮平衡问题的算法在检测不平衡方面比一家大型汽车公司的专业司机做得更好。

西格尔表示,目前正在开发一款包含所有这些诊断工具的智能手机应用原型,预计将在6个月内进行现场测试,然后在一年内推出商业版本。

麻省理工学院(MIT)

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- Chris Vavra编辑,制作编辑,控制工程cvavra@cfemedia.com。查看更多控制工程流动的故事