Nghiên cứu ứng dụng mạng trí tuệ nhân tạo trong dự đoán tiêu hao nhiên liệu của xe máy ở điều kiện lái thực

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng công cụ ANN (Artificial Neural Network) để xây dựng mô hình dự đoán tiêu hao nhiên liệu của xe máy ở điều kiện lái thực. Do sự đa dạng về các dòng xe máy đang lưu hành cũng như hạn chế thông tin về các phương tiện này, việc ước tính mức độ tiêu hao nhiên liệu ở điều kiện vận hành thực tế của xe rất khó khăn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu ứng dụng mạng trí tuệ nhân tạo trong dự đoán tiêu hao nhiên liệu của xe máy ở điều kiện lái thựcHội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG DỰ ĐOÁN TIÊU HAO NHIÊN LIỆU CỦA XE MÁY Ở ĐIỀU KIỆN LÁI THỰC 1 Phạm Ngọc Ninh, 1Trịnh Trọng Nghĩa, 1Nguyễn Đức Khánh, 1Lê Anh Tuấn, 2 Nguyễn Thị Yến Liên 1 Viện Cơ khí Động lực – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 2 Khoa Môi trường và An toàn Giao thông - Trường Đại học Giao thông Vận tải Tác giả liên hệ: Email: khanh.nguyenduc@hust.edu.vnTóm tắt: Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng công cụ ANN (ArtificialNeural Network) để xây dựng mô hình dự đoán tiêu hao nhiên liệu của xe máy ở điềukiện lái thực. Do sự đa dạng về các dòng xe máy đang lưu hành cũng như hạn chếthông tin về các phương tiện này, việc ước tính mức độ tiêu hao nhiên liệu ở điều kiệnvận hành thực tế của xe rất khó khăn. Việc sử dụng mô hình ANN để dự đoán mứctiêu thụ nhiên liệu của phương tiện và ước lượng mức phát thải khí hiệu ứng nhà kínhcủa phương tiện xe máy là một phương pháp hiệu quả. Để thực hiện được nghiên cứunày, nhóm đã thiết kế chế tạo thiết bị thu thập dữ liệu làm việc tức thời của xe máygồm hai thông số vận tốc và lượng nhiên liệu tiêu thụ. Với cơ sở dữ liệu thử nghiệmtrên các tuyến đường đặc trưng của thành phố Hà Nội, mô hình dự đoán tiêu hao nhiênliệu đã được xây dựng thành công. Mô hình cho kết quả dự đoán mức tiêu hao nhiênliệu trung bình với độ chính xác khá cao, sai lệch giữa kết quả dự đoán và kết quả đođạc dưới 15%.Từ khóa: ANN, MLP, Motorcycle, fuel consumption1. ĐẶT VẤN ĐỀ Vấn đề liên quan tới tiêu thụ nhiên liệu đang là chủ đề được các nhà chính sách,nhà sản xuất cũng như người sử dụng phương tiện giao thông đặc biệt quan tâm. Tínhtoán hay ước tính lượng tiêu thụ nhiên liệu của phương tiện giao thông sẽ làm rõ hơntính kinh tế nhiên liệu và lượng phát thải độc hại thải ra môi trường. Các nhà khoa họcđã phát triển nhiều mô hình ước tính lượng tiêu thụ nhiên liệu của phương tiện giaothông vận tải. Mô hình tính toán góp phần hữu ích trong việc phát triển chính sách, xâydựng chu trình lái sạch, thân thiện môi trường. Có nhiều nghiên cứu đã được thực hiệnđể xây dựng các mô hình tính t toán mức tiêu thụ nhiên liệu [1-7]. Theo các nguồn tài liệu tham khảo, việc phát triển một mô hình dự đoán tiêu haonhiên liệu là quá trình sử dụng phương pháp tính toán để dự đoán các thông số đầu ra.Trong đó, sử dụng các phương trình toán học để mô tả quy luật liên hệ giữa tiêu haonhiên liệu và chế độ vận hành của phương tiện giao thông, ví dụ như vận tốc, được-358-Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tảiquan tâm nhiều. Các mô hình toán học được xây dựng dựa trên thuật nội suy được sửdụng khá phổ biến [8]. Tuy nhiên, việc sử dụng các mô hình dựa trên thuật nội suy sẽ gặp khó khăntrong việc mô tả các bài toán phức tạp. Do đó, các mô hình dự đoán sử dụng côngnghệ tín toán bằng máy tính sẽ khắc phục được hạn chế này mà không cần đưa ra cácphương trình mô tả. Một trong những phương pháp đã và đang được các nhà nghiêncứu quan tâm là sử dụng mạng nơ ron nhân tạo. Việc sử dụng mạng nơ ron cũng tươngtự như sử dụng các hàm tuyên tính hay phi tuyến nhưng ko cần liệt kê các biến độc lậphay phụ thuộc [8]. Cấu trúc của mạng nơ ron cũng rất đa dạng, trong đó mô hình đượcsử dụng phổ biến nhất là Feed – forward [8, 9]. Mô hình này sử dụng thuật toán Back– propagation là thuật toán được sử dụng phổ biến trong cách lĩnh vực như hàng không[10], động cơ đốt trong [11], phương tiện giao thông [12, 13] và tàu thủy [14]. Trongnghiên cứu này, mô hình dự đoán dựa trên mạng nơ ron được sử dụng để tính toánlượng nhiên liệu tiêu thụ của xe máy ở điều kiện lái thực tế. Để xây dựng mô hình dự đoán tiêu hao nhiên liệu cho xe máy, cần thu thập dữliệu lái thực của xe bao gồm tiêu hao nhiên liệu và vận tốc tức thời theo thời gian. Đểthu thập dữ liệu lái thực của xe, có nhiều phương pháp như sử dụng hộp chuẩn đoánOBD [15, 16], hoặc tính toán tiêu hao nhiên liệu gián tiếp qua lưu lượng khí thải củaxe bằng cách sử dụng thiết bị đo khí thải di động [3, 4]. Trong nghiên cứu này, nhómtác giả đã phát triển một thiết bị gắn lên xe để đo đạc liên tục tiêu hao nhiên liệu và tốcđộ tức thời của xe. Trong đó, tiêu hao nhiên liệu được xác định gián tiếp qua thời gianmở kim phun nhiên liệu và tốc độ của xe được xác định gián tiếp qua tốc độ vòng quaybánh xe.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU2.1. Thiết bị thí nghiệm Quá trình nghiên cứu thử nghiệm được tiến hành trên xe máy Piaggio Liberty3Vie. Thông số kỹ thuật cơ bản của xe được lựa trình bày trong Bảng 1. ...