УДК 004.8:621.43:62-52
DOI 10.36461/NP.2026.77.1.010
ОБЪЯСНИМЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ РАБОЧИМИ ПРОЦЕССАМИ ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ
С. В. Калачин, доктор техн. наук, доцент
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пензенский государственный аграрный университет», г. Пенза, Россия, е-mail:
В статье рассматривается применение объяснимого искусственного интеллекта для задач математического моделирования и управления рабочими процессами двигателя внутреннего сгорания (ДВС). Актуальность исследования обусловлена возрастающими требованиями к энергоэффективности, экологичности и надёжности современных двигателей, а также необходимостью обеспечения интерпретируемости алгоритмов управления, используемых в интеллектуальных системах. В качестве теоретической основы исследования использованы физические и термодинамические модели рабочих процессов ДВС, подтверждённые экспериментальными данными и широко применяемые в инженерной практике. Предлагается подход к адаптации указанных моделей к условиям нечёткого представления знаний на основе алгоритма Мамдани. Нечёткая модель двигателя формализует причинно-следственные связи между температурой отработавших газов, эффективной мощностью, индикаторным коэффициентом полезного действия (КПД) и параметрами подачи активирующих компонентов топлива, что позволяет учитывать неопределённость и нелинейность реальных рабочих режимов. В работе показано, что использование нечёткой логики обеспечивает более устойчивое и интуитивно интерпретируемое управление по сравнению с методами предиктивного управления. Особое внимание уделено вопросам объяснимости и визуализации процессов управления. Разработан программный прототип на языке Python с графическим интерфейсом, в котором в режиме реального времени отображается динамика основных параметров двигателя, состав активатора и цветовая индикация перегрузочных режимов. Полученные результаты демонстрируют возможность практического применения предложенной нечёткой модели в реальных системах управления ДВС и подтверждают перспективность интеграции методов объяснимого искусственного интеллекта в инженерные задачи.
Ключевые слова: объяснимый искусственный интеллект, двигатель внутреннего сгорания, нечёткая логика, алгоритм Мамдани, математическое моделирование, система управления.
Информация о публикации Посмотреть статью