Combined fault detection and classification of internal combustion engine using neural network

Different faults in internal combustion engines leads to excessive fuel consumption, pollution, acoustic emission and wear of engine components. Detection of fault is also difficult for maintenance technicians due to broad range of faults and combination of the faults. In this research the faults due to malfunction of manifold absolute pressure, knock sensor and misfire are detected and classified by analyzing vibration signals. The vibration signals acquired from engine block were preprocessed by wavelet analysis, and signal energy is considered as a distinguishing property to classify these faults by a Multi-Layer Perceptron Neural Network (MLPNN). The designed MLPNN can classify these faults with almost 100 % efficiency

Simultaneous-Fault Diagnosis of Automotive Engine Ignition Systems Using Prior Domain Knowledge and Relevance Vector Machine

Engine ignition patterns can be analyzed to identify the engine fault according to both the specific prior domain knowledge and the shape features of the patterns. One of the challenges in ignition system diagnosis is that more than one fault may appear at a time. This kind of problem refers to simultaneous-fault diagnosis. Another challenge is the acquisition of a large amount of costly simultaneous-fault ignition patterns for constructing the diagnostic system because the number of the training patterns depends on the combination of different single faults. The above problems could be resolved by the proposed framework combining feature extraction, probabilistic classification, and decision threshold optimization. With the proposed framework, the features of the single faults in a simultaneous-fault pattern are extracted and then detected using a new probabilistic classifier, namely, pairwise coupling relevance vector machine, which is trained with single-fault patterns only. Therefore, the training dataset of simultaneous-fault patterns is not necessary. Experimental results show that the proposed framework performs well for both single-fault and simultaneous-fault diagnoses and is superior to the existing approach

Diagnóstico Estequiométrico con Osciloscopio / Análisis del sistema de encendido del motor 2ZR-FXE

Diagnosticar estequiométricamente mediante el uso del osciloscopio el sistema de encendido y el funcionamiento del motor 2ZR-FXE.Los vehículos híbridos han surgido como una alternativa para reducir las emisiones contaminantes en comparación con los vehículos convencionales, lo que ha generado un nuevo campo en el ámbito del mantenimiento automotriz. Dado que estos vehículos operan de manera distinta, es esencial investigar métodos de diagnóstico más efectivos y rápidos para sus diversos sistemas. En el caso del sistema de encendido, factores como la estequiometría de la mezcla de combustible y aire, así como el flujo y consumo eléctrico, son elementos cruciales. A pesar de que la parte mecánica siempre está sujeta al desgaste, es importante reconocer que cualquier alteración en la estequiometría afecta directamente el flujo eléctrico, y estas variaciones pueden ser detectadas mediante un osciloscopio. Sin embargo, es relevante destacar que estas irregularidades pueden corregirse debido a los ajustes continuos realizados por la computadora, que busca mantener la mezcla de aire y combustible óptima. Por lo tanto, aunque el osciloscopio y el sensor lambda en tiempo real pueden indicar un mal funcionamiento en el sistema de encendido, no proporcionan información específica sobre fallos en componentes individuales. Sin embargo, esta información en tiempo real resulta valiosa para descartar problemas en otros sistemas del vehículo durante el diagnóstico, lo que agiliza la detección de posibles averías que podrían afectar el rendimiento de vehículos híbridos, como el Toyota PRIUS, equipados con el motor 2ZRFXE.Ingenierí