доктор технических наук;
doctor of technical sciences;
адъюнкт технических наук;
adjunct of technical sciences;
кандидат технических наук;
candidate of technical sciences;
Актуальность исследования обусловлена необходимостью совершенствования методов контроля технического состояния дизельных двигателей для минимизации их негативного воздействия на окружающую среду. Цель работы – обоснование параметров диагностирования дизельных силовых установок при неустановившейся нагрузке, обеспечивающих снижение выбросов парниковых газов с учетом вероятностного характера внешней нагрузки. Теоретическую основу составили методы функционального преобразования случайных величин, позволяющие оценить влияние стохастических колебаний нагрузки на выходные параметры двигателя, а также методология расчета выбросов парниковых газов на основе данных о расходе топлива. Экспериментальные исследования проведены на двигателях КамАЗ-43114. Установлены количественные значения поправочных коэффициентов для перехода от эксплуатационных допусков к диагностическим при различных уровнях неравномерности нагрузки: от 0,351–0,353 при слабых колебаниях до 0,602–0,64 при высокой неравномерности. Применение указанных коэффициентов обеспечивает снижение погрешности контроля функциональных параметров на 10–24 %. Выявлена корреляционная связь между дисперсией мощностного процесса и стабильностью работы двигателя, что позволило определить режимы диагностирования, соответствующие минимуму вариабельности параметров. Для двигателя грузоподъемностью 10 т – 17,6 м/с (63,4 км/ч), для двигателя грузоподъемностью 16 т – 17,5 м/с (63 км/ч). Реализация этих режимов при диагностировании позволяет не только повысить его достоверность, но и косвенно способствует снижению углеродного следа эксплуатируемой техники. Показано, что стабилизация рабочего процесса на оптимальных режимах обеспечивает возможность снижения выбросов CO₂ в 1,55 раза по сравнению с наиболее нестабильными режимами. Научная новизна заключается в установлении взаимосвязи между вероятностными характеристиками внешней нагрузки, стабильностью работы двигателя и его экологическими показателями. Полученные результаты могут быть использованы при разработке регламентов технического обслуживания, создании автоматизированных систем контроля, а также при оценке углеродного следа автотракторной техники.
The relevance of this study is determined by the need to improve methods for monitoring the technical condition of diesel engines to minimize their negative environmental impact. The aim of the work is to substantiate the diagnostic parameters for diesel power units that ensure a reduction in greenhouse gas emissions, considering the probabilistic nature of the external load. The theoretical foundation comprises methods of functional transformation of random variables, which allow assessing the influence of stochastic load fluctuations on engine output parameters, as well as a methodology for calculating greenhouse gas emissions based on fuel consumption data. Experimental studies were conducted on KamAZ-43114 engines. Quantitative values of correction coefficients for the transition from operational tolerances to diagnostic tolerances were established for various levels of load unevenness: from 0,351–0,353 under weak fluctuations to 0,602–0,64 under high unevenness. The application of these coefficients ensures a reduction in the error of monitoring functional parameters by 10–24 %. A correlation was revealed between the variance of the power process and engine operating stability, which made it possible to determine diagnostic modes corresponding to the minimum variability of parameters: for a 10-ton capacity engine – 17,6 m/s (63,4 km/h), for a 16-ton capacity engine — 17,5 m/s (63,0 km/h). Implementing these modes during diagnostics not only increases its reliability but also indirectly helps reduce the carbon footprint of the operated equipment. It is shown that stabilizing the operating cycle in optimal modes creates the potential to reduce CO₂ emissions by 1,55 times compared to the most unstable modes. The scientific novelty lies in establishing the interrelation between the probabilistic characteristics of the external load, engine operating stability, and its environmental performance. The obtained results can be used in the development of maintenance regulations, the creation of automated control systems, and in assessing the carbon footprint of automotive and tractor machinery.