Model of the automated diagnostics of car engine systems

Authors

  • Yu. Yu. Kukurudziak Вінницький національний технічний університет

Keywords:

automation, diagnostics, diagnostic signal, malfunction

Abstract

Model is described and algorithm of automated determination of automobile engine systems malfunctions is offered in the article. This approach is based on determination of mathematical model of diagnostic signals parameters of corresponding engine system and their automated comparison with the parameters of information database.

Author Biography

Yu. Yu. Kukurudziak, Вінницький національний технічний університет

доцент кафедри автомобілів та транспортного менеджменту

References

1. Говорущенко Н. Я. Техническая кибернетика транспорта : учебн. пос. / Н. Я. Говорущенко, В. Н. Варфоломеев. — Харьков: ХГАДТУ, 2001. — 271 с.
2. Кукурудзяк Ю. Ю. Розробка та реалізація методу автоматизованого діагностування системи запалювання автомо-більного двигуна на основі порівняння спектрів сигналів : дис… канд. техн. наук: 05.22.20 / Юрій Юрійович Кукурудзяк. — Харків, 2005. — 205 с.
3. Яковлев В. Ф. Диагностика электонных систем автомобіля / В. Ф. Яковлев. — М. : Солон-Пресс, 2005, — 272 с.

Downloads

Abstract views: 97

Published

2010-11-12

How to Cite

[1]
Y. Y. Kukurudziak, “Model of the automated diagnostics of car engine systems”, Вісник ВПІ, no. 6, pp. 74–77, Nov. 2010.

Issue

No 6 (2009)

Section

Mechanical engineering and transport

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).