Неисправности датчика: Признаки неисправности датчика коленвала | Блог сети автосервисов Wilgood

В систему АБС входят:

• блок управления
• гидравлическое устройство
• тормозные элементы колес
• сенсорные датчики вращения частоты оборотов

АБС также может включать в себя противобуксовочную систему, узел электронного контроля устойчивости и механизм помощи при экстренном торможении. 

Основа системы АБС — в блоке управления, который принимает импульсы  с датчиков частоты вращен6ия колеса, получает данные о скорости, обрабатывает полученные данные и передает их на коробку передач, в систему управления шасси, навигационную и противооткатную системы.

Особенность работы датчика заключается в том, что давление от главного тормозного цилиндра обеспечивает оптимальное нажимное усилие в тормозных суппортах, что прижимает колодки к тормозным дискам и обеспечивает торможение.

Датчики бывают двух типов:

• пассинвые — применяются для зубчатых колес, сравнительно большие по размеру, менее точные по сравнению с активным типом датчиков АБС, однако прочные и легко диагностируются на наличие неполадок. В настоящее время встречаются редко и практически не используются на современных автомобилях

• активные — применяются для зубчатых колес и колес с магнитным кодирующим устройством. Для работы таких датчиков необходимо внешнее питание, отличаются от своих предшественников высокой точностью, однако чувствительны к месту установки и загрязнениям. Наиболее практичным вариантом активного датчика являются магниторезиститвные датчики, которые не чувствительны к месту установки и способны обнаруживать сигнал практически на любых скоростях

При возникновении неисправности в системе АБС, происходит ее деактивация при сохранении работы тормозной системы.

Признаками неисправности АБС является изменение характера торможения автомобиля, которое становится менее эффективным, включение лампы аварийного индикатора на панели приборов.

Диагностика системы ABS

Неисправная система ABS не способна выполнять возложенные на нее функции, поэтому нуждается в срочном ремонте.

Самая распространенная причина неисправности датчика ABS заключается в обрыве проводки. Такая поломка диагностируется без участия специалистов автосервиса, однако вам потребуется использовать тестер, который необходимо подключить к  разъемам датчика для измерения уровня сопротивления. Оптимальные показатели сопротивления различаются для каждого автомобиля в зависимости от его марки. Поэтому, чтобы узнать оптимальное значение, обратитесь к сервисной книжке транспортного средства Если при измерении сопротивления вы обнаружили, что его значение близко к нулю — скорее всего в системе произошло короткое замыкание, необходимо снять датчик, чтобы избавиться от замыкания.

Случаются ситуации, когда датчик АБС не подлежит ремонту и требует замены. В таких случаях важно не ошибиться с выбором новой детали. 

Найти подходящий датчик ABS вы можете в магазине IXORA. Квалифицированные менеджеры обязательно помогут сделать правильный выбор, ответят на все ваши вопросы. Обращайтесь, это выгодно и удобно.

Проводите замену моторного масла и масляного фильтра в соответствии с техническими требованиями автопроизводителя.

Производитель	Название детали	Номер детали	Применяемость*
BOSCH	Блок ABS	0265223002	BMW 5 седан IV (E39) 1995-2003; BMW 7 III (E38) 1995-2001
BOSCH	Датчик ABS. давления	0261230266	AUDI A1 (8X1) 2010-НВ; SKODA Fabia II (5J2) 2010-НВ; SKODA Rapid III (Nh4) 2012-НВ; VOLKSWAGEN Golf VI (5K1) 2008-2012; VOLKSWAGEN Tiguan (5N1, 5N2) 2010-НВ
BOSCH	Датчик ABS. давления	0261230308	FORD Focus  III (BM_) 2011-НВ; FORD Kuga II (MA) 2013-НВ; LAND ROVER Freelander II (FA) 2011-НВ; LAND ROVER Range Rover Evoque (LV) 2011-НВ
BOSCH	Датчик ABS	0986594522	CITROEN C5 (RD_) 2008-НВ; PEUGEOT 407 (6D_) 2004-2010
BOSCH	Датчик ABS	0265007102	FIAT Palio (373) 2012-НВ
BOSCH	Датчик ABS	0265007905	NISSAN Qashqai (J10E) 2007-2013

* Применяемость деталей конкретно для Вашего автомобиля уточняйте у менеджеров по телефону: 8 800 555-43-85 (звонок по России бесплатный).Получить профессиональную консультацию при подборе товара и подробную информацию по всем интересующим Вас вопросам можно позвонив по телефону — 8 800 555-43-85 (звонок по России бесплатный).Полезная информация:

• Зачем нужны датчики износа колодок?
• Загорается датчик давления масла – что делать?
• Замена датчика кислорода на ВАЗ 2114 (Samara)

Признаки неисправности датчика коленвала: как проверить, замена регулятора коленчатого вала » Авто центр ру

Работа автомобильного мотора зависит от работоспособности и состояния множества различных исполнительных механизмов и контроллеров.

Электронный блок управления, регулируя основные параметры двигателя, основывается на показаниях различных регуляторов. Одним из таковых является ДПКВ. Какие присущи для датчика коленвала признаки неисправности, где находится устройство и как произвести его диагностику — узнайте из этой статьи.

[ Скрыть]

Характеристика ДПКВ

Что такое ДПКВ, каковы симптомы неисправности датчика коленвала, как в случае обнаружения неполадок снимать и менять контроллер? Для начала разберем основные вопросы, касающиеся места расположения и принципа функционирования.

Местонахождение, функции и принцип действия

Перед тем, как проверить датчик положения и поменять устройство, нужно узнать, где оно расположено. Место установки на большинстве транспортных средств неудобное, поскольку при необходимости замены автовладельцу будет тяжело до него добраться. Девайс расположен на специальном кронштейне, рядом со шкивом привода генераторного устройства.

Конструктивно эта деталь состоит из следующих элементов:

• чувствительный компонент, представляющий собой намагниченный металлический сердечник;
• разъем датчика, использующийся для подключения к бортовой сети машины;
• корпус, как правило, цилиндрической формы, выполненный из пластика либо алюминия;
• основание с фланцем, а также технологическим отверстием для фиксации;
• проводе с эмалированной изоляцией.

Для того, чтобы устройство было более надежным и быстро не вышло из строя, обмотка девайса герметизирована с помощью специальной термоактивной полимерной смолы. Как известно, на диске коленвала имеется 58 зубьев, которые расположены по окружности, расстояние между ними составляет 6 градусов. На диске остается специальное место для двух зубчиков, оно используется для определения начального положения коленвала, что позволяет генерировать сигналы синхронизации.

Как работает датчик положения коленчатого вала? При повороте диска зубчики воздействуют на ДПКВ, изменяя его магнитное поле, в результате чего образуются импульсы. От ДПКВ сигнал передается на электронный блок управления, таким образом, предупреждая его о частоте и положении вала. Именно это считается основанием для вычисления момента времени, в соответствии с чем ЭБУ корректирует зажигание, а также работу топливных форсунок.

В том случае, если ДПКВ будет передавать неверные сигналы, в системе будет нарушена цикличность срабатывания форсунок и зажигания. Соответственно, в конечном итоге это может привести к некорректной работе силового агрегата, а также его полной остановке и невозможности эксплуатации авто.

Фотогалерея «Виды ДПКВ»

1. Оптический контроллер

2. Магнитный ДПКВ

Возможные неисправности

Замена датчика положения коленвала должна осуществляться в случае обнаружения поломок.

Чтобы определить поломку, существует несколько способов, но для начала предлагаем узнать о симптомах, которые помогут определить, что ДПКВ неисправен:

1. Нестабильная работа силового агрегата. При движении накатом, на нейтральной скорости, обороты двигателя могут резко увеличиваться и так же резко падать. Помимо этого, автомобиль может заглохнуть без причин, к примеру, стоя на светофоре или спускаясь с горки на нейтральной передаче.
2. Снижение мощности двигателя, причем падение оборотов можно будет ощутить и без тахометра. Мотор может периодически восстанавливать свою работоспособность, но ненадолго.
3. При работе мотора появилась детонация — стук «пальчиков» или гидрокомпенсаторов. Особенно этот признак проявляется при движении в гору либо при езде на пониженных оборотах.
4. Пропала искра. Искра может пропадать, а затем опять появляться.
5. Один из самых неприятных для автовладельца признаков — не получается запустить двигатель автомобиля. Также запуск мотора может быть затрудненным.
6. Ухудшилась динамика автомобиля в целом (автор видео — канал Автоэлектрика ВЧ).

Естественно, большинство из приведенных выше симптомов могут свидетельствовать и о других проблемах в работе силового агрегата. Причиной таких признаков могут служить свечи, трамблер, высоковольтные провода, засорение топливного фильтра или его выход из строя. Поэтому для того, чтобы точно убедиться в том, что неисправен данный контроллер, нужно знать, как производится проверка датчика положения коленвала, об этом мы расскажем ниже.

Способы проверки на работоспособность

Проверка датчика коленвала начинается с визуальной диагностики устройства. Проверьте состояние корпуса — на нем не должно быть следов повреждений, целыми должны быть сердечник, а также разъем и контакты, установленные в нем. Если на контактах ДПКВ имеются следы грязи, то от них следует избавиться путем очистки, к примеру, можно использовать спирт или бензин. Для диагностики обязательно нужно снять датчик — при демонтаже проверьте расстояние между диском синхронизации, а также сердечником устройства, это расстояние должно быть не более 1.5 мм (автор видео — Рамиль Абдуллин).

В том случае, если визуальная проверка не дала результатов, можно прозвонить устройство, для этого вам потребуется омметр. Если ДПКВ исправный, то результаты теста должна показать около 550-750 Ом, но перед диагностикой уточните этот параметр в сервисной книжке. Если полученные значения выходят за пределы допустимого диапазона, это говорит о выходе из строя контроллера, соответственно, его нужно будет поменять. Есть еще один способ диагностики.

Перед тем, как проверить датчик коленвала тестером, вам потребуется:

• вольтметр, лучше, чтобы он был цифровой;
• мегаомметр;
• устройство для замера индуктивности;
• сетевой трансформатор.

Желательно, чтобы диагностика ДПКВ осуществлялась в помещении с температурой 20-25 градусов. Уровень сопротивления следует проверить с помощью омметра, как мы рассказали выше. Чтобы измерить индуктивность, вам понадобится измеритель, индуктивность должна составлять около 200-400 мГц. Затем, используя мегаомметр, производится замер сопротивления изоляционного слоя, при уровне напряжения около 500 вольт этот параметр должен быть не более 20 мОм. В том случае, если в ходе диагностики случится непредвиденное намагничивание синхронизирующего вала, процесс размагничивания можно осуществить с применением сетевого трансформатора (автор видео — канал VMazute).

Инструкция по замене контроллера

Замена датчика коленвала выполняется следующим образом:

1. В первую очередь нужно отключить зажигание.
2. Затем откройте капот и найдите место установки ДПКВ. От контроллера следует отключить разъем с проводкой.
3. С помощью гаечного ключа, как правило, это ключ на 10, нужно открутить винт, который фиксирует контроллер.
4. Прежде чем демонтировать устройство, необходимо сделать соответствующие отметки, где он расположен. После этого девайс подлежит снятию.
5. Затем производится установка нового контроллера с учетом отметок. Девайс подключается к бортовой сети, для этого устанавливается разъем. Теперь заведите двигатель и проверьте работоспособность устройства, если все в норме, то замену можно считать успешно завершенной.

Видео «Диагностика ДПКВ без измерительных приборов»

Как быстро и эффективно проверить работоспособность контроллера без использования измерительных приборов (автор — канал Автоэлектрика ВЧ).

Грязные данные: датчик неисправен?

Сенсоры обеспечивают удивительную связь с физическим миром, но извлечь полезные данные не так просто. На самом деле, многие начинающие разработчики IoT не готовы к тому, насколько беспорядочными могут быть данные датчика.

Каждый день компания MbientLab, производящая датчики движения для Интернета вещей, изо всех сил старается тактично объяснить своим клиентам, что горы данных, которые они видят, возникают не из-за неисправности датчиков. Вместо этого в конструкции системы, включающей эти датчики, отсутствует какой-то важный этап в процессе очистки данных.

«Я борюсь с этим каждый день», — сказала генеральный директор MbientLab Лаура Кассович в недавней презентации, предупредив инженеров о том, насколько сложным может быть обучение носимых устройств IoT с помощью машинного обучения. По ее словам, инструменты и оборудование с годами улучшились, но базовое понимание работы с данными все еще отстает.

«Я приветствую пользователей за попытки использовать датчики для решения проблем и исследования сложных тем», — сказала она. «Это смело, это весело, это дико, это сложно. Мои проблемы связаны с теми, кто винит в своих неудачах наши датчики, а не свою методологию и неспособность решить настоящую проблему. Сенсоры не врут. Датчики не предвзяты. Данные датчика всегда верны. Только пользователь может неправильно использовать или неправильно интерпретировать данные датчика».

Однако датчики не всегда просты в использовании. И не все данные, генерируемые датчиками, ценны. Ключ в том, чтобы выяснить, где находится реальная ценность, и отделить эти данные, а остальные отбросить.

«Большинство датчиков очень дешевы», — сказал Аарт де Геус, председатель и со-генеральный директор Synopsys. «Есть некоторые исключения из этого, например, искусственные глаза. Но некоторые из них также попадают в категорию ИИ, например, наручные часы, которые измеряют различные параметры. Какие инсайты вы можете получить? Можно ли предсказать сердечный приступ? Если вы можете, это имеет довольно большое значение. Так сколько бы вы заплатили за что? Если у вас есть минутка, вы можете написать «спасибо» своей жене, и на этом все. Если у вас есть час, вы можете вызвать медика. Если у вас есть несколько часов, ценность и риск снова меняются».

Во многих приложениях данные поступают в различных формах. То, что считается чистым в одном случае, может потребовать гораздо больше работы, чем в другом приложении. И некоторые из них можно сделать локально, а другие данные можно очистить в центре обработки данных.

«Допустим, у вас есть приложение для распознавания лиц, и только определенным сотрудникам разрешено входить в это здание», — сказал де Жеус. «Каждый месяц вы обновляете сеть ИИ на периферийном устройстве, и она будет актуальна на всех гранях. Это может сделать много работы, потому что все время приходит много людей, но не все это нужно постоянно обновлять ».

В других случаях может потребоваться очистка данных в режиме реального времени. Трагический пример крушения нового самолета Boeing MAX 8 авиакомпании Lion Air, в результате которого 29 октября погибли все находившиеся на борту, может относиться к категории «это сделал датчик». Черный ящик, извлеченный из полета, показал противоречивые данные от одного из двух датчиков угла атаки (AOA). Поскольку половина данных явно неверна, этого было достаточно, чтобы система защиты от сваливания этого самолета перешла в режим опускания носа, с чем пилоты боролись на всем пути в Яванское море.

Пока рано говорить, что на самом деле произошло в этом случае. «Это не просто датчик. У этой системы есть несколько аспектов», — сказал Махеш Чоудхари, директор Центра стратегических платформ и Интернета вещей STMicroelectronics. «Есть сенсорная часть, часть связи, а затем вычислительная часть. Существует некий алгоритм, который просматривает данные датчиков и определяет ориентацию самолета. Несколько функций должны гармонично и синхронно работать вместе, чтобы предоставить информацию об ориентации самолета».

Но не все данные хороши, и даже данные, которые считаются ценными, могут быть повреждены или неточны. От, казалось бы, простой системы IoT до более крупной системы, критически важной для безопасности, когда конструкции сенсорной системы терпят неудачу, часто ли виноваты данные, особенно грязные данные? И как узнать, что датчик или данные плохие? Или логика в алгоритмах или прошивке, которая считывает данные и воздействует на них, неисправна? Сначала было бы полезно договориться о том, что такое грязные данные.

«Это неоднозначная область. Датчик точно работает? Да, это так, но это не работает так, как вы хотели. Итак, это ошибка пользователя или ошибка датчика? Я считаю, что вся концепция грязных данных очень двусмысленна, потому что если вы настроите датчики правильно, они просто не будут работать так, как задумал пользователь», — сказал Роберт Полен, директор по продуктовой линейке TT Electronics, компании, которая разрабатывает датчики и помогает им. клиенты создают различные сенсорные системы.

Путь обработки данных
Чтобы понять разницу между чистыми и грязными данными, важно понимать, как данные переходят из точки А в точку Б. Базовый преобразователь преобразует одну форму энергии в другую с помощью внешнего источника питания или без него для создания аналогового или цифрового сигнала. Исходное преобразование основано на реальных аналоговых сигналах — звуке, свете, температуре, силе магнитного поля, давлении и так далее. Где-то в цепи, будь то внутри датчика или на печатной плате, аналоговый сигнал обрабатывается — или при необходимости усиливается — и преобразуется в цифровой сигнал. После этого данные обычно отправляются на микрочип или какой-либо другой процессор для дальнейшей фильтрации с помощью алгоритмов очистки от шума и извлечения соответствующей информации в полезной форме.

Вычислительные архитектуры только начинают осваивать такой подход, основанный на данных, когда некоторые данные необходимо предварительно обрабатывать на периферии, а другие данные можно отправлять на более мощные серверы для очистки.

«Пограничные вычисления станут большим событием, — сказал Роберт Блейк, президент и главный исполнительный директор Achronix. «Основы все есть. Мы знаем, каковы все основные строительные блоки. Нам нужно выяснить, как эффективно перемещать данные в любых форматах, обращая внимание на иерархию памяти и то, как вы перемещаете данные на наименьшее расстояние, чтобы довести их до вычислений. Это основы того, как добиться более эффективных вычислений».

Это также важно для извлечения данных, требующих немедленных действий, из данных, которые можно использовать для выявления тенденций с течением времени, и для удаления данных, не представляющих никакой ценности. Это еще сложнее, если учесть, что существует множество различных типов данных, и в некоторых случаях несколько типов данных могут потребоваться для навигации в физическом мире или для формирования вывода о том, что кому-то грозит неотложная медицинская помощь.

Данные также могут сначала быть чистыми, а в конечном итоге оказаться грязными либо из-за обновлений, либо из-за вирусов. «В глобальном масштабе все компоненты должны быть максимально безопасными, поэтому вы хотите повысить доверие к оборудованию», — сказала Хелена Хандшу, сотрудник Rambus. «После того, как вы загрузили систему безопасности, данные связи уже имеют какое-то доверие. Но есть также небезопасные, неизвестные компоненты, и это требует обнаружения вторжений и анализа программного обеспечения на больших наборах данных. Это позволяет вам увидеть, не было ли что-либо повреждено. В автомобильном сценарии вы хотите определить, какая часть дает вам аномалии или странные данные. Это вопрос безопасности, но это также и вопрос безопасности».

Грязные данные необходимо обрабатывать, но то, где и как они становятся грязными, определяет действие, которое необходимо предпринять. Если датчик сам генерирует грязные необработанные данные, разработчики должны учитывать это с самого начала. «Решение проблемы с датчиком требует большого опыта в предметной области», — сказал Кассович. «Для этого требуется знание датчика на аппаратном уровне, понимание данных, полученных от датчиков, и опыт разработки программного обеспечения (алгоритма)».

Например, не путайте данные акселерометра с данными GPS. «Акселерометр измеряет только ускорение тела», — сказала она. «Большинство не понимает, что это не замена GPS, который выводит абсолютное положение тела в пространстве. Каждое отдельное приложение настолько уникально, что требует уникального подхода для наиболее оптимального извлечения правильной конечной метрики. Меня всегда озадачивает количество пользователей, которые думают, что данные, поступающие с датчиков, должны выглядеть точно так же, как в их учебнике для колледжа. Реальные сенсорные данные несовершенны. Когда вы открываете свой учебник по физике, инженерии или информатике, он изобилует идеальными кривыми движущихся тел. Когда вы берете данные из реального мира, те же кривые будут выглядеть совсем по-другому. В реальном мире есть шум и ошибки».

Каждое отдельное приложение настолько уникально, что требует уникального подхода для наиболее оптимального извлечения правильной конечной метрики.

Понимание данных
Итак, как именно вы справляетесь с грязными данными? Первым шагом является понимание и интерпретация выходного сигнала датчика. Данные датчиков имеют тенденцию быть относительными, а не абсолютными, и показания датчиков в реальном мире не всегда идеальны.  

Производители датчиков видят основные проблемы, связанные с шумом, фильтрами и алгоритмами, и предоставляют инструменты, которые могут помочь. Некоторые разработчики систем и поставщики платформ на стороне пользователя системы, работающей с данными, могут видеть действительные данные, которые неправильно заполняют их базу данных. Они обеспечивают бдительный глаз и инструменты, чтобы помочь.

«Я вижу грязные данные на аналоговой стороне, а не на цифровой. Грязные данные — это зашумленные данные. Меня больше всего беспокоит шум», — сказал Полен из TT Electronics. «Шум может быть вызван множеством различных источников. У вас может быть просто электрический шум, который улавливается вашими жгутами проводов или вызван неисправностью компонентов».

Шум, вызванный каким-то внешним воздействием на фактический сенсорный механизм, не является грязными данными в глазах Полена. «Вы знаете, например, что это датчик освещенности, и у вас есть окружающий источник света. Я бы не стал рассматривать эти грязные данные, потому что на самом деле это не то, что вы пытаетесь измерить, но это правильно».

Неоткалиброванные датчики генерируют более грязные данные, чем откалиброванные. «Вычисления с необработанными данными датчиков, которые не откалиброваны, — это то, что обычно называют грязными данными — или данными, в которых много шума», — сказал Чоудхари из ST. «Помимо физической части датчиков, использующих некоторые явления, такие как измерение ускорения Кориолиса, например, для обнаружения вращения устройства, вращения пользователя или вращения телефона, у вас есть блоки формирования сигнала. Эти блоки формирования сигнала работают в различных условиях для режима пониженного энергопотребления, где цель разработчика состоит в том, чтобы минимизировать потребление тока для датчика, если вы можете использовать этот блок. Если вы сделаете это, шум в данных датчика возрастет, потому что чем больше энергии вы приложите к формированию сигнала, тем чище будут ваши данные.

«Учитывая эти различные аспекты, грязные данные — это данные датчиков, которые не откалиброваны, данные датчиков, на которые повлиял входной шум, независимо от того, вызван ли шум чисто блоками обработки сигнала или внешними помехами», — сказал Чоудхари. Он относит внешние возмущения, например, когда на магнитометр воздействует внешнее магнитное поле, в категорию грязных данных. «Вы знаете, что все данные можно собрать вместе и классифицировать как грязные данные».

Даже в одной партии датчиков могут быть отклонения и проблемы, связанные с производством. Оказавшись в поле, датчик может быть поврежден или заблокирован. Наземный экипаж может повредить датчик самолета, даже датчик угла атаки. Детали могут выйти из строя или изнашиваться. Датчики нуждаются в повторной калибровке.

С точки зрения предприятия, пытающегося разобраться в данных, «в сетях устройств на основе датчиков грязные данные могут быть результатом одной или многих проблем. Проблемы могут быть вызваны, помимо прочего, интервалами временных рядов, измерением единиц датчиков, калибровкой даты/времени, неправильными ассоциациями датчиков, неправильным агрегированием точек данных по регионам и т. д. Грязные данные также могут быть такими же простыми, как данные, полученные не в соответствии с бизнес-цель и, следовательно, нестабильна, непригодна для использования или недействительна». сказал Пратик Парих, директор по маркетингу продуктов в Liaison Technologies, компании, которая помогает размещать полезные данные на платформе для использования предприятиями.

Другие имеют специальные определения этого термина. «Грязные данные — это правильно сформированные данные, сообщаемые вашими устройствами, которые каким-то образом недействительны. Это не сразу помечается, так как это мусор, который мы даже не можем интерпретировать», — сказал Джеймс Браниган, соучредитель Bright Wolf, системного интегратора IoT. «Вы можете полностью прочитать это, но в какой-то момент вы обнаружите, что эти данные на самом деле полностью недействительны».

В IIoT и IoT риски грязных данных загрязняют озеро данных компании и другое рискованное поведение. И это трата денег. «Причина, по которой это проблема, заключается в том, что во всех этих системах IoT, когда вы ищете значение в данных и выполняете программную аналитику, которая будет обрабатывать эти входящие значения данных, вы собираетесь подключать эти аналитические результаты к своему предприятию. каким-то образом», — сказал Браниган. «В результате всего этого произойдет какое-то интересное событие. И если вы основываете это интересное событие на неверных предположениях — грязных данных, которые пришли, — вы попадаете в классическую ситуацию: мусор на входе, мусор на выходе. Грязные данные могут причинить вам реальный вред, когда вы начинаете нести реальные экономические затраты, потому что эти автоматические действия запускаются данными, которые на самом деле не являются недействительными».

Браниган обнаружил три проблемы с грязными данными. «Во-первых, что-то физически не так с датчиком. Либо окружающая среда изменилась, либо датчик имеет ошибку, которую он не может обнаружить сам, и он выдает вам правильно сформированные, но совершенно бесполезные данные». Следующая категория касается наличия программных ошибок в прошивке, работающей на устройстве. Даже более новые версии прошивки «могут вызвать различные проблемы, когда сообщаются правильно сформированные данные, которые полностью ошибочны. Третья категория, действительно гнусная, связана с тем, что вам нужны очень специфические знания об операциях машины, чтобы понять, как интерпретировать поступающие данные. Без этих знаний вы можете интерпретировать пакет данных как действительный, когда какая-то другая часть система не предполагала, что это будет истолковано таким образом».

Итак, грязные данные чисты как грязь? Возможно, этот термин слишком общий, чтобы быть полезным?

Помощь в очистке данных
Существует множество инструментов для очистки данных. «Существует так много замечательных инструментов. Наиболее популярны Matlab, Labview и Python. Наши собственные API-интерфейсы MetaWear поддерживают фильтры на всех основных языках программирования. Обычно я рекомендую нашим пользователям использовать те инструменты, которые им наиболее удобны. Python — отличный инструмент, потому что у него есть много доступных библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, простых в использовании и хорошо документированных», — сказал Кассович из MbientLab. MbientLab также использует FusionLab от Bosch, поскольку они предлагают датчик Bosch вместе со своим собственным.

Bosch-Sensortec, которая также предоставляет драйверы и библиотеки для своих датчиков, хочет, чтобы сенсорная система обнаруживала, интерпретировала, контролировала, учитывала контекст и предсказывала намерения, пишет Марчеллино Джемелли, который отвечает за бизнес-развитие продукта Bosch Sensortec MEMS. портфолио. ST предоставляет библиотеки, драйверы и инструменты для настройки датчиков, а также микроконтроллеры, которые могут упростить проектирование.

Чтобы найти нужного человека с нужным опытом, нужно пройти долгий путь. «Сегодня я твердо убежден, что вы не можете отправить инженера-программиста выполнять работу инженера по прошивке», — сказал Кассович.

Со стороны предприятия присутствие специалиста по обработке и очистке данных займет слишком много времени. «С машинами, генерирующими данные, могут возникать целые новые классы грязи помимо данных, сгенерированных человеком. Это действительно то, на что нужно обратить внимание при очистке ваших грязных данных», — сказал Браниган. «На рынке больших данных есть много инструментов для очистки больших данных, но они сосредоточены на специалисте по данным. Вы получаете довольно статический набор данных, вам нужно пойти и очистить его, и вам нужно пойти и проанализировать его, чтобы найти что-то интересное. Этот подход действительно хорошо работает с той скоростью, с которой люди генерируют данные. При той скорости, с которой машины генерируют данные, такой подход не масштабируется. Это даже невозможно. В конечном итоге вы получаете эти системы приема, которые принимают живые каналы с устройств, передают по ним потоковую аналитику, а затем подключают эти выходные данные к какой-либо корпоративной системе, чтобы действие происходило автоматически».

Переход на цифровые технологии может помочь. «Переход к цифровым коммуникациям определенно помогает. Принимая во внимание все обстоятельства, такие как датчик — вы предполагаете, что датчик получает хорошие данные и какие данные вы собираете, шумит ли он из-за аналогового сигнала? Я вижу, что естественной тенденцией будет переход к цифровым технологиям, в которых можно было бы иметь встроенную проверку ошибок. В цифровой системе есть место для шума. Если этот шум есть на линии, кого это волнует, потому что он либо высокий, либо низкий, и тогда у вас есть какая-то проверка ошибок, чтобы согласиться с этим. Если это так, вы можете просто выбросить данные», — сказал Полен.

«Несмотря на то, что необработанные данные можно фильтровать, компенсировать и исправлять, в большинстве случаев существуют определенные ограничения на то, что пользователь может с ними делать», — пишет Марчелло Джемелли, ответственный за развитие бизнеса портфеля МЭМС-продуктов Bosch-Sensortec в недавнем отчете. статья.

«Первым шагом для преодоления этих проблем является внедрение и интеграция надлежащих средств санитарии», — сказал Парих из Liaison Technologies. «Эти инструменты санитарии должны иметь дело не только с качеством данных, но и с проверкой личности, доверия, временных рядов и каждой точки данных с точки зрения проекта. Каждый проект имеет уникальные требования. Исполнитель проекта может и должен использовать общие технологические функции, но должен быть готов к массовой настройке по мере необходимости для достижения бизнес-целей».

Liaison Technologies обеспечивает очистку данных, фильтрацию, управление и обнаружение дубликатов. «Одной из ключевых функций, которые мы предоставляем, является отслеживание происхождения данных, что позволяет нам отслеживать данные от их необработанного введения до очищенного структурированного формата. Клиенты могут отслеживать и отслеживать происхождение данных и, если необходимо установить связь с курсом, могут воспроизвести данные после внесения соответствующих изменений в бизнес-логику».

Резервирование может быть хорошим, но дорогим решением для систем, критически важных с точки зрения безопасности. «Все хотят получить более высокий рейтинг ASIL, но обязательно ли они хотят взять на себя обязательство иметь больше сенсорики?» — сказал Полен из TT Electronics. «Опять же, все сводится к тому, что это могут быть правильные данные, могут быть неверные данные, но, с другой стороны, как вы интерпретируете эти данные. Если у вас нет какой-либо самодиагностики внутри вашего датчика, лучший способ — это избыточность».

Эд Сперлинг участвовал в подготовке этого отчета.

Похожие статьи
Безопасность для МЭМС и датчиков
Безопасность — постоянная проблема вездесущих МЭМС и датчиков.
Данные против. Физика
Всплеск данных от почти вездесущих массивов датчиков меняет динамику того, где и как эти данные обрабатываются Датчики STMicroelectronics Synopsys TTelectronics

8 способов решения экологических проблем с помощью датчиков

Перейти к основному содержанию

Трудно реагировать на угрозы, которых мы не видим, не слышим и не осязаем, такие как загрязнение воздуха и воды или токсичные химические вещества в продуктах, которые мы покупаем. Сложные и недорогие датчики делают невидимое видимым и могут помочь решить сложные экологические проблемы.

1980-е годы: освещение причин кислотных дождей

McIntyre Photography, Inc.

Тридцать лет назад более высокие дымовые трубы на восточном побережье уменьшали загрязнение воздуха. Но неожиданным побочным продуктом стала гибель лесов и водных организмов — кислотные дожди.

Некоторые люди говорили, что слишком мало известно о причинах кислотных дождей, чтобы что-либо предпринимать. Ученые EDF отреагировали на это, собрав многолетние данные о выбросах дымовых труб и сравнив их скачки вверх и вниз с данными о кислотных дождях.

Возникла неопровержимая корреляция, которая помогла выйти из политического тупика в Вашингтоне. В 19В 90 году Конгресс принял закон о сокращении загрязнения кислотными дождями вдвое.

Чтобы провести этот анализ в 1980-х годах, ученым нужно было захватить всю компьютерную систему EDF. «Сегодня, — сказал один из ученых, — я мог бы сделать все это на своем телефоне!»

2008: Очистка воздуха в Нью-Йорке

Почти десять лет назад десятки добровольцев разошлись по Нью-Йорку с рюкзаками и инструментами для измерения загрязнения воздуха. В отличие от нескольких стационарных мониторов на крыше, установленных в то время, они производили измерения на уровне глаз и следовали маршрутам, типичным для дня пожилого человека или прогулки ребенка в школу.

Исследование привело к дополнительным исследованиям, в результате которых был сделан неожиданный вывод: всего 1 процент зданий Нью-Йорка выбрасывает в воздух больше сажи, чем все городские легковые и грузовые автомобили вместе взятые.

EDF работала с тогдашним мэром Майклом Блумбергом над программой под названием «Чистое тепло», которая использует частное финансирование, чтобы помочь владельцам зданий перейти на более чистое топливо.

Шесть тысяч зданий были модернизированы, и теперь жители Нью-Йорка дышат заметно более чистым воздухом.

2010: больше данных означает более разумный выбор энергии

Считыватели счетчиков используются для проверки потребления энергии один раз в месяц. Теперь умные счетчики проверяют каждые 15 минут.

В Остине, штат Техас, проект интеллектуальной сети EDF на Пекан-стрит еще больше расширяет возможности мониторинга энергопотребления в жилых помещениях с помощью датчиков, которые проводят измерения каждые 15 секунд. Этот проект дает крупнейшую базу данных об использовании энергии на планете .

Когда Техасский передовой вычислительный центр проанализировал эти данные, центр обнаружил, что простое изменение направления установки солнечных панелей повысит эффективность. Летом спрос на электроэнергию достигает пика ближе к вечеру, когда люди возвращаются домой и включают кондиционер. Несмотря на то, что солнечные панели, обращенные на юг, производят больше энергии, их выходная мощность падает во второй половине дня. Панели, обращенные на запад, лучше соответствуют пиковому спросу.

Чем больше мы знаем об использовании энергии, тем эффективнее мы можем сделать нашу электрическую сеть.

2013: Как закрыть утечку газа, которую вы не видите?

Метан является причиной четверти глобального потепления, с которым мы сталкиваемся сегодня. Хотя вы можете ассоциировать метан с коровами, утечки в нашей системе природного газа на самом деле являются огромным источником выбросов метана.

Многие утечки метана легко и дешево устранить – если вы знаете, где они находятся.

На этих изображениях рядом инфракрасный датчик показывает то, что не может увидеть невооруженный глаз : большое облако метана, выходящее из устья скважины.

Фото предоставлено: TCEQ

За последние два года EDF координировала ряд исследований, направленных на выявление мест утечки метана, включая глобальный конкурс на разработку недорогих детекторов — по сути, дымовых извещателей — для этих невидимых утечек.

Сегодня кустовые площадки газовых скважин проверяются в лучшем случае несколько раз в год. Представьте, сколько загрязнения мы могли бы предотвратить, если бы детекторы непрерывно сканировали каждую кустовую площадку на наличие утечек.

2014: Картирование утечек метана с помощью Google

Компания EDF сотрудничает с Google Earth Outreach, чтобы отслеживать выбросы метана из газораспределительных трубопроводов, прикрепляя детекторы к автомобилям Street View. В отличие от традиционных методов измерения утечек, которые являются медленными и громоздкими, наш метод позволяет проводить общегородские обследования для определения совокупного воздействия на климат этих негерметичных трубопроводных систем.

Мы подготовили карты, которые сделали этот ранее невидимый источник загрязнения климата слишком очевидным.

Только в Бостоне мы обнаружили более 2300 утечек — одна утечка на пройденную милю. Только одна утечка высокого уровня выбрасывает примерно 60 000 литров природного газа каждый день. Сравните это с Индианаполисом, который заменил свои старые трубы, где мы обнаружили только одну утечку на 200 миль пробега, и все утечки были низкими.

Видео: Как мы картируем города

Посмотрите, как мы используем автомобили Google Street View и датчики метана для обнаружения утечек под городскими улицами

2014: Лечите астму, отслеживая загрязнение

Фото предоставлено: Propeller Health

В городе Луисвилл, штат Кентукки, ингаляторы оснащаются устройствами GPS, которые отправляют сигнал всякий раз, когда они используются. Закономерности в этих данных могут помочь нам выявить очаги астмы.

В будущем, если в Луисвилле появится больше уличных мониторов качества воздуха, данные об использовании ингаляторов можно будет сопоставить с загрязнением воздуха в районе, что побудит к действиям по снижению загрязнения.

Mom’s Clean Air Force — это сеть из 500 000 родителей, которые борются за ограничение загрязнения воздуха. Представьте, если бы у этих родителей были данные, напрямую связывающие приступы астмы с загрязнением воздуха в городах США, когда они встречались с администраторами Агентства по охране окружающей среды и лоббировали на Капитолийском холме. Необходимость очистки нашего воздуха было бы трудно опровергнуть.

2016: Носимые мониторы обнаруживают токсичные химические вещества

Для отслеживания нашего повседневного воздействия химических веществ требуются громоздкие и дорогие электронные мониторы. Теперь простые браслеты могут показать более полную картину.

Браслеты, произведенные MyExposome с использованием технологии, разработанной в Университете штата Орегон, поглощают до 1500 химических веществ из воздуха, воды и повседневных потребительских товаров. Мы начали сотрудничать с MyExposome в 2015 году для проведения пилотных проектов с использованием браслетов.

В последнем проекте участники со всех концов США носили браслет в течение недели в 2016 году, чтобы узнать о химических веществах в окружающей их среде. Авери, студентка колледжа из Огайо, вступила в контакт с рядом химических веществ, содержащихся в средствах личной гигиены.

Меня осенило, что я могу взаимодействовать с самыми токсичными химическими веществами, когда принимаю душ… в том месте, где пытаюсь очиститься!

Авери, участница браслетного проекта

Что, если бы эти браслеты были так же распространены, как фитнес-трекеры? Эти данные станут мощным инструментом в нашей борьбе за удаление токсичных химических веществ из окружающей среды.

2017: Картографирование загрязнения воздуха с помощью мобильных датчиков

EDF и Google Earth Outreach собрали группу мобильных измерений для оценки загрязнения воздуха с практически невозможным ранее уровнем детализации.

Загрязнение воздуха опасно для нашего здоровья, но мы его не видим и его трудно измерить. Так как же защитить людей от него?

EDF и Google Earth Outreach собрали группу мобильных измерений для оценки загрязнения воздуха в Западном Окленде, штат Калифорния, с почти невозможным уровнем детализации.

Обычно стационарные мониторы качества воздуха предоставляют большую часть имеющейся у нас информации о качестве воздуха в городах США. Эта новая мобильная методология позволяет нам собирать гораздо больше данных и собирать их на уровне улиц, где люди фактически дышат воздухом.

Затем, работая с дополнительными партнерами, мы проанализируем данные о здоровье, чтобы изучить последствия для здоровья людей, которые подвергаются длительному воздействию точек с более высоким уровнем загрязнения.

https://www.edf.org//sites/default/files/styles/original_image/public/west_oakland_600_x_600.png?itok=x6QK0eXn

Будущее: появится еще много датчиков

Существует множество других примеров сенсорных технологий, которые могут помочь решить множество экологических проблем:

• Счетчики воды, обнаруживающие утечки
• Датчики дорожного движения помогают уменьшить заторы
• Данные о рыбалке в режиме реального времени передаются по радио с корабля на берег, чтобы помочь управлять ограничениями на вылов
• Тракторы с GPS, которые могут помешать фермерам использовать слишком много удобрений
• Носимые датчики загрязнения воздуха, которые будут собирать данные о горячих точках загрязнения

Представьте, насколько мощным станет новый мир информации, когда недорогие датчики смогут предоставлять данные непосредственно гражданам и группам защиты интересов.

Пожертвовать на поддержку этой работы

35 долларов США

50 долларов

{{лис}}

{{обновлено}}

{{карты}}

Электрические датчики — пригородные трансмиссии

Датчики передают информацию в модуль управления силовым агрегатом и блок управления коробкой передач

Модуль управления силовым агрегатом управляет работой двигателя и трансмиссии с помощью программно-адаптивного микропроцессора. Он отвечает за все характеристики времени переключения и ощущения переключения. Если отказ PCM был неисправным, трансмиссия может перестать переключаться, иметь твердые или мягкие переключения или вызвать полный отказ трансмиссии. В некоторых автомобилях используется TCM (модуль управления коробкой передач), отдельный от PCM. Большинство автомобилей имеют несколько электронных блоков управления. Другие модули, такие как BCM (модуль управления кузовным оборудованием), могут играть роль в функции трансмиссии.

Датчик скорости автомобиля измеряет скорость автомобиля. Если он выйдет из строя или выйдет из строя, автоматическая коробка передач может работать неправильно. Это также может привести к тому, что автоматическая коробка передач перейдет в отказоустойчивый режим, создав впечатление, что проблема более серьезная, чем она есть на самом деле. Недавно клиент пришел, полагая, что ему потребуется капитальный ремонт трансмиссии. После диагностики было установлено, что проблема была только в датчике скорости, который стоил более чем на 3000 долларов меньше. Это явно неплохая экономия.

Датчик входной скорости измеряет число оборотов входного вала коробки передач. При работающем двигателе и включенной передаче (передней или задней) автомобиль или грузовик не движется, входной вал трансмиссии также не движется. Это связано с тем, что преобразователь крутящего момента, представляющий собой гидравлический привод, допускает этот эффект, который воспринимается как «пробуксовка». Когда входной вал движется, датчик входной скорости обнаруживает это движение, и провода передают этот сигнал в модуль управления. Когда первичный вал движется, легковой или грузовой автомобиль также движется, если нет внутренней проблемы проскальзывания трансмиссии или другого повреждения. Во время движения автомобиля входной вал трансмиссии чаще всего вращается на тех же оборотах, что и двигатель. В то время как скорость входного вала прямо пропорциональна скорости транспортного средства, скорость транспортного средства зависит как от входной скорости, так и от текущего передаточного числа.

Датчик выходной скорости автомобиля, грузовика или внедорожника измеряет скорость вращения выходного вала в оборотах в минуту. Это не то же самое, что измерение скорости транспортного средства, которое измеряется датчиком скорости транспортного средства или датчиками скорости вращения колес. Датчики скорости вращения колес также используются в антиблокировочных системах и системах контроля тяги.

Датчик турбинного вала измеряет скорость входного вала автоматической коробки передач. Электронный модуль управления коробкой передач использует информацию, предоставленную TSS, для определения степени проскальзывания муфты гидротрансформатора. Если он выходит из строя, он обычно выдает код неисправности автоматической коробки передач.

Датчик температуры воздуха на впуске измеряет температуру воздуха на входе во впускной узел двигателя. Он регулирует воздушно-топливную смесь в двигателе, чтобы обеспечить правильное соотношение, необходимое для наиболее эффективной работы. Он также является компонентом системы контроля давления для автоматической коробки передач. Если он неисправен или выходит из строя, трансмиссия может производить резкое или мягкое переключение или выдавать код неисправности трансмиссии.

Датчик массового расхода воздуха измеряет поток воздуха, поступающий во впускной узел двигателя, и используется для определения нагрузки на двигатель. Если он выйдет из строя, это может вызвать проблемы с автоматической коробкой передач, такие как поздние резкие переключения, ранние мягкие переключения или вообще отсутствие переключения. Датчик массового расхода воздуха напрямую связан с работой двигателя, поэтому проблема может повлиять на управляемость автомобиля и плохо работающий двигатель.

Датчик абсолютного давления во впускном коллекторе измеряет давление во впускном коллекторе и используется для измерения нагрузки двигателя. Если он выйдет из строя, это может привести к жестким переключениям или проскальзыванию переключений. Он также измеряет высоту над уровнем моря и контролирует работу двигателя. Датчик абсолютного давления во впускном коллекторе используется электронной системой управления двигателем для определения барометрического давления, необходимого для расчета правильного соотношения воздух-топливо для двигателя

Датчик температуры охлаждающей жидкости измеряет температуру охлаждающей жидкости двигателя. Он используется для блокировки повышающей передачи и муфты гидротрансформатора, когда двигатель слишком холодный. В случае сбоя он может выдать или не выдать код неисправности автоматической коробки передач. Датчик температуры охлаждающей жидкости также используется модулем управления силовой передачей для регулировки соотношения топливовоздушной смеси в двигателе, делая ее более богатой, когда двигатель холодный.

Датчик положения дроссельной заслонки измеряет положение дроссельной заслонки, которое контролируется педалью газа. Он используется для определения нагрузки на двигатель, и если он выходит из строя, это может вызвать проблемы с переключением автоматической коробки передач. Он используется компьютером автомобиля для управления работой двигателя за счет увеличения количества подаваемого топлива при открытии дроссельной заслонки. Теоретически датчик положения дроссельной заслонки не является необходимым для правильной работы двигателя, поскольку датчик массового расхода воздуха и датчики абсолютного давления в коллекторе можно использовать для определения количества воздуха, поступающего в двигатель, в любой момент времени. Однако датчик положения дроссельной заслонки полезен для правильного управления автоматической коробкой передач, поскольку он сразу определяет намерения водителя и передает эту информацию в модуль управления коробкой передач.

Датчик дифференциальной скорости измеряет скорость автомобиля. Если он неисправен или выходит из строя, трансмиссия может перестать переключаться или переключаться с опозданием и резко. Это также может привести к переходу автоматической коробки передач в аварийный режим.

Водитель транспортного средства использует переключатель повышающей передачи, чтобы отключить повышающую передачу. Если он перестанет работать, либо трансмиссия не переключится на повышающую передачу, либо водитель не сможет отключить повышающую передачу.

Датчик тормоза измеряет положение педали тормоза.