Бул изилдөө, отун элементи (FC), батарея (Bat) жана суперконденсаторü (SC) бирге kullanan гибрид суутектүү электр унаасыlar үчүн энергияны башкаруу, бузулууну аныктоо жана изоляциялоо менен бузулууга чыдамдуу башкарууü бир жабык цикл архитектурада birleştiren EMS–FDI–FTC системасы сунуштайт. Системаin негизги айырмасы, гана бир бузулууyı аныктоо etmekle yetинсультmesidir. Arıza классlandırıldıktan кийин жыйынтык enerji yönetim системасыэмне өткөрүлөт жана бузук күч булагыnın жүкü azaltılarak talep edilen тартуу күчү соо булакlara yeniden dağıtılmaktadır.

Изилдөөда standartlaştırılmış синтетикалык айдоо циклleri ордуна Tunus'ta реалдуу yol үстүндө GPS менен катталган үч ар түрдүү айдоо маршрутsı колдонулган. Araç hızı жана жол эңкейиши сыяктуу маршрут bilgileri тартуу күчү талабыnin hesaplanmasında kullanılmış; отун элементи, батарея жана суперконденсаторün кол учуektriksкол учу жүрүш-турушları болсо реалдуу убакыттагы башкарууe ылайыктуу sadкол учуeştirilmiş моделдейтle temsil edilmiştir.

Arıza teşhis катмары үч толукamlayıcı mekanizmayı бириктирет: EKF негизиндеги калдык/инновация izleme, CUSUM өзгөрүүнү аныктоо жана CNN–LSTM негизиндеги жасалма интеллект классификациясы. CNN катмарları kısa sürкол учуi жергиликтүү бузулуу örüntülerini чыгаратken LSTM катмары бул sinyallerin zaman içindeki gкол учуişimini баалооktedir. Modкол учуin ар түрдүү маршрут шарттарына genкол учуleme yeteneğini ölçmek үчүн leave-one-route-out (LORO) ырастооsı колдонулган; yani modкол учу эки маршрутyla eğitilmiş жана окутуу sırasında görmediği üçüncü маршрутда текшерилген.

Pencere düzeyi LORO классификация тактыгы Route 1 үчүн %87,04, Route 2 үчүн %74,78 жана Route 3 үчүн %68,52 катары маалымдалган. Дагы динамикалык Route 2 дагы жогорку güç tepкол учуeri жана дагы fazla enerji кайра бөлүштүрүү gereksinimi üretirken, дагы düzgün Route 3 дагы төмөн enerji бурчğı жана суутек керектөөсү көрсөткөн. Бул жыйынтык ошол эле zamanda öнымдуулукli бир mühendislik çıkarımına işaret etmektedir: дагы hareketli айдоо profilleri teşhis açжылуулукndan бузулууyı дагы görünür hale getirebilirken enerji yönetim системасыni дагы ağır koşullarda çalıştırmaktadır.

Gömülü колдонмо tarafında EMS–FDI–FTC башкаргычsi STM32F407VG, ARM Cortex-M4 168 MHz процессор үстүндө processor-in-the-loop (PIL) катары иштетилгенtır. Denetim циклi 10 Hz, yani 100 ms тандоо аралыгыnda yürütülmüş; орточо эсептөө убактысы 1,6 ms, эң жаман абал эсептөө убактысы болсо 6,2 ms'nin астында өлчөнгөн. Бул жыйынтык, изилдөөда колдонулган башкаруу архитектурасыnin söz konusu камтылган процессор үстүндө 100 ms'lik üst seviye башкаруу циклиni zamanında толукamlayabildiğini көрсөтөт.

Түркия жагынан: Изилдөө Türkiye'ye ait айдоо маршруттарını же Türkiye'да өркүндөтүлгөн белгилүү бир суутектүү araç платформасыnu incкол учуememektedir. Ошентсе да ыкма; суутек күйүүчү май уячаli araçlar, кол учуektrikli güç aktarma системаларi, батарея–суперконденсатор гибрид depolama, araç üstü бузулуу teşhisi жана gömülü otomotiv кол учуektroniği үстүндө çalışan изилдөө жана mühendislik ekipleri açжылуулукndan uygulanabilir бир архитектура örneği сунуштайт. Türkiye'deki бир araca aktarım үчүн жергиликтүү айдоо маалыматтарынын, реалдуу FC–Bat–SC компонент karakteristiklerinin, температура etkilerinin, эскирүү жүрүш-турушının, өзгөрткүч kayıplarının жана реалдуу бузулуу маалыматтарынын yeniden bкол учуirlenmesi керек. Булактаки enerji маанилери белгилүү бир ticari aracın deneysкол учу tüketim маанилери катары kullanılmamalıdır.

Эмне үчүн маршрутту эске алган бузулуу teşhisi gerekiyor?

Hibrit суутектүү кол учуektrikli бир araçta güç бир гана ширетүүtan gкол учуmez. Изилдөөда incкол учуenen архитектурада proton değişim membranlı отун элементи негизги энергия булагыnı oluşайланымurken батарея орто sürкол учуi güç değişimlerini, суперконденсатор болсо hızlı geçici güç taleplerini жана регенеративдүү тормоздоо darbкол учуerini karşılamaktadır.

Бул yapı öнымдуулукli бир avantaj sağlar; бирок ошол эле zamanda enerji ресурстары, DC/DC өзгөрткүчler жана сенсорлор арасында дагы karmaşık бир башкаруу problemi oluşайланымur. Отун элементи чыңалууinin düşmesi, батарея ички direncinin жүкsкол учуmesi же суперконденсатор kapasitesinin azalması токтоumunda nominal enerji dağıtım stratejisinin aynen devam etmesi güç dengesini, kullanılabilirliği жана компоненттерn изилдөө шарттарыnı bozabilir.

Изилдөөчүлөрın негизги ыкмасы бул nedenle şu чынжырi kurmaktır:

Реалдуу маршрут → тартуу күчү талабы → сенсор өлчөөлөрү → калдык сигналдар → EKF/CUSUM → CNN–LSTM классификацияsı → бузулуу чечимı → EMS yeniden yapılandırması → соо булакlara güç aktarımı.

Бул yapıdaki öнымдуулукli nokta, teşhis менен башкарууün birbirinden ayrı эки modül катары bırakılmamasıdır. Arıza чечимı түздөн-түз enerji yönetim системасынын изилдөө modunu өзгөртүүktedir.

Төрт катмарлуу система архитектурасы

Сунушталган yapı төрт негизги катмарда tanımlanmıştır:

1. Algılama жана маалымат топтоо: чыңалууler, токlar, батарея SOC мааниси, температураlar, суутек агымı жана ilgili өлчөө kanalları izlenir.
2. Маршрутту эске алган talep болжолу: GPS ширетүүlı hız жана жол эңкейиши bilgileri колдонуу менен тартуу күчү талабы hesaplanır.
3. Arıza аныктооi жана izolasyonu: modкол учу негизиндеги калдыкlar, CUSUM, EKF инновация göstergкол учуeri жана CNN–LSTM классификацияsı бирге колдонулат.
4. Энергияны башкаруу жана бузулууга чыдамдуу башкаруу: teşhis sonucuna ылайык FC, батарея жана суперконденсатор arasındaki күч бөлүштүрүү yeniden жайгашууlenir.

Çekiş gücü маршрут маалыматтарыnden кантип hesaplanıyor?

GPS маалыматтарыnden кол учуда edilen hız \(v(t)\), ылдамдануу жана жол эңкейиши колдонуу менен aracın тартуу күчү талабы hesaplanmaktadır. Булакта колдонулган бойlamsal araç modкол учуi:

\[ P_{Load}(t)= \left[ m\dot{v} +mg\sin\theta +\frac{1}{2}\rho C_d A v^2 +mgC_r\cos\theta \right]v(t) \]

түрүндө.

Бул denklem ылдамданууlenme үчүн gereken kuvveti, eğim ширетүүlı yerçekimi компоненттиni, аэродинамикалык sürüklemeyi жана yuvarlanma direncini бир тартуу күчү талабыnde birleştirir. Ошентип ошол эле enerji yönetim системасы ар түрдүү yol profillerinde ар түрдүү жүк эскертүүmlarına maruz bırakılabilmektedir.

Отун элементи modкол учуi

Отун элементиnin uç чыңалууi башкаруу amaçlı toplu eşмаани devreyle:

\[ V_{FC}=E_N-R_{FC}I_{FC} \]

жана çıkış gücü:

\[ P_{FC}=V_{FC}I_{FC} \]

катары modкол учуlenmiştir.

Суутек tüketimi, отун элементиnin кол учуektriksкол учу çıkışı менен суутекin төмөнкү жылуулук баалуулугуi жана varsayılan отун элементи натыйжалуулугу арасында kurulan ilişki аркылуу hesaplanmaktadır:

\[ \Delta m_{H_2}= \frac{\max(P_{FC},0)\Delta t} {\eta_{FC}\cdot LHV_{H_2}} \]

Ошондуктан макалаdeki суутек керектөөсү, түздөн-түз реалдуу бир ticari aracın күйүүчү май ölçerinden alınmış deneysкол учу суутек керектөөсү değildir; modкол учу негизиндеги бир göstergedir.

Батарея modкол учуi

Батарея uç чыңалууi:

\[ V_{Bat}=E_0-R_{Bat}I_{Bat} \]

жана батарея gücü:

\[ P_{Bat}=V_{Bat}I_{Bat} \]

катары hesaplanmaktadır.

Şarj токтоumu болсо Coulomb эсептөөyla güncкол учуlenmektedir:

\[ SOC_{Bat}(t+\Delta t) = SOC_{Bat}(t) - \frac{I_{Bat}\Delta t}{C_{Bat}} \]

Суперконденсатор modкол учуi

Суперконденсатор чыңалууi:

\[ V_{SC}(t)=V_{SC0}+\frac{1}{C_{SC}}\int I_{SC}(t)\,dt \]

ilişkisiyle temsil edilmiştir. Суперконденсаторün негизги тапшырманы, отун элементиnin жана батареяnın karşılaması istenmeyen hızlı güç değişimlerini толукponlamaktır.

DC туташууnda güç dengesi

Үч энергия булагы ортоk DC-link аркылуу тартуу системасыэмне байланат. Система үчүн негизги güç sürekliliği:

\[ P_{dem}=P_{FC}+P_{Bat}+P_{SC}-P_{loss} \]

түрүндө tanımlanmıştır.

Изилдөөда колдонулган üst güç sınırları отун элементи үчүн 35 kW, батарея үчүн 30 kW жана суперконденсатор үчүн 15 kW'dır. Nominal чыңалууler FC үчүн 60 V, батарея жана SC үчүн 48 V катары берилген. Батарея enerji kapasitesi 500 Wh, суперконденсатор eşмаани kapasitesi болсо 120 F'tır.

Arıza кантип айырма ediliyor?

Modкол учу негизиндеги teşhisin ilk aşamasında өлчөнгөн sinyal менен modкол учу tarafından болжолдонгон sinyal ортосундагы айырма hesaplanır:

\[ r_i(t)=y_i(t)-\hat{y}_i(t) \]

Normal изилдөө sırasında калдык сигналдарnin sıfıra жакын kalması beklenir. Ani жүк değişimleri kısa sürкол учуi sapmalar oluşайланымabilir; реалдуу бузулуу senaryolarında болсо изилдөөnın kurgusuna ылайык kalıcı калдык değişimleri meydana gкол учуir.

CUSUM эмне үчүн колдонулган?

CUSUM, кичинекей бирок sürekli орточо değişimlerinin zaman ичинде birikmesini izler. Булакта pozitif жана negatif CUSUM istatistikleri:

\[ g^+(k)=\max\{0,g^+(k-1)+r(k)-k_d\} \]

\[ g^-(k)=\max\{0,g^-(k-1)-r(k)-k_d\} \]

mantığıyla колдонулат. Изилдөөда CUSUM drift параметри 0,3 жана чечим босогосу 3,5 катары берилген.

EKF'nin тапшырманы эмне?

Extended Kalman Filter (EKF), nominal кол учуektriksкол учу жүрүш-турушı онлайн izleyen жеңил бир байкоочу катары колдонулат. EKF токтоum vektörü:

\[ x=[V_{FC},V_{Bat},SOC_{Bat},V_{SC}]^T \]

жана өлчөө vektörü:

\[ y=[V_{FC},V_{Bat},V_{SC},V_{dc}]^T \]

түрүндө tanımlanmıştır.

Отун элементиnin eşмаани direnci, батарея ички direnci же суперконденсатор kapasitesi түздөн-түз ар бир adımda kestirilmemektedir. Бул параметрлерда meydana getirilen değişikliklerin калдык жана EKF инновация сигналдарыэмне yansıması teşhis үчүн колдонулат.

CNN–LSTM жасалма интеллект катмары кантип иштейт?

Yapay zekâ классификаторsının ар бир убакыт кадамыndaki алты giriş kanalı:

\[ x(t)= [r_{FC},r_{Bat},r_{SC},I_{FC},I_{Bat},P_{NS}]^T \]

түрүндө.

Sinyaller 10 Hz'да örneklenmiştir. Nominal pencere мөөнөтү 2 saniye жана pencere берилиш adımı 0,5 saniye катары tanımlansa да тармак giriş koşulu nedeniyle minimum 32 örnek kullanılmış; böylece etkin pencere uzunluğu болжол менен 3,2 saniye olmuşайланым.

Ар бир pencere kanal bazında z-skoru менен нормалдаштырылганtir:

\[ X_w= \frac{X_w-\mu_w}{\sigma_w+\varepsilon} \]

CNN–LSTM ağı эки adet бир бойutlu evrişim bloğu, ardından LSTM жана SoftMax классификаторdan турат. Evrişim bloklarında kernкол учу бойutu 3, filtre sayıları sırasıyla 16 жана 32'dir. Bunları batch normalization, ReLU жана stride 2 max pooling izlemektedir. LSTM катмарыnda 64 gizli birim, ardından 0,3 dropout колдонулган.

Eğitimde Adam оптималдаштырууu, \(10^{-3}\) başlangıç үйрөнүү ылдамдыгы, 32 mini-batch жана en fazla 30 epoch bкол учуirtilmiştir. Kayıp fonksiyonu kategorik çapraz энтропияdir.

Veri sızıntжылуулукnı önlemek үчүн эмне үчүн LORO kullanıldı?

Yol маалыматтарыnde ardжарык zaman pencerкол учуeri birbirine oldukça benzer болушу мүмкүн. Aynı маршрутdan alınmış komşu pencerкол учуerin hem окутуу hem тест grubunda bulunması modкол учуin реалдуу genкол учуleme ийгиликsını olduğundan жогорку gösterebilir.

Bunun önüne geçmek үчүн изилдөө leave-one-route-out ыкмасыnı kullanmıştır. Modкол учу эки маршрутnın маалыматтарыyle eğitilmiş, kalan маршрут толукamen көрүлбөгөн тест маршруту катары tutulmuşайланым. Операция үч ар түрдүү тест маршрутsı үчүн кайталанган.

Бул ыкма, rastgкол учуe pencere ayırmaya ылайык дагы zor бир баалооdir çünkü тест sırasında modкол учу жаңы бир айдоо dinamiği жана ар түрдүү калдык dağılımıyla karşılaşmaktadır.

Arıza чечимı бир гана классификацияya bırakılmamıştır

CNN–LSTM чыгышы бир olasılık vektörü üretir. Булакта бузулуу классının kabul edilmesi үчүн maksimum olasılığın en аз 0,80 olması жана ошол эле классın үч ardжарык örtüşen pencerede korunması şartı колдонулган.

0,5 saniyкол учуik pencere берилиш adımı nedeniyle бул чечим механизми болжол менен 1,5 saniyкол учуik süreklilik aramaktadır. Amaç, kısa sürкол учуi жүк değişimleri же өлчөө dalgalanmalarının түздөн-түз kalıcı бузулуу катары işaretlenmesini önlemektir.

Arıza аныктоо edildiğinde энергияны башкаруу эмне yapıyor?

Arıza ырасталдыktan кийин система normal изилдөө modundan bozulmuş изилдөө moduna geçer. Arızalı энергия булагы üzerindeki күч талабы azaltılır жана kalan talep соо булакlara aktarılır:

\[ \begin{bmatrix} P^*_{FC}\\ P^*_{Bat}\\ P^*_{SC} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \alpha_{FC}\\ \alpha_{Bat}\\ \alpha_{SC} \end{bmatrix} P_{dem} \]

Бул жердеки \(\alpha\) katsayıları teşhis edilen бузулууnın türü, оордукi жана ресурстарыn kullanılabilirliğine ылайык değiştirilir.

Энергияны башкарууnin өтө amaçlı чыгым функциясыnda суутек керектөөсү, батарея SOC değişimi, суперконденсатор güç колдонулушу жана бузулуу cezası бирге кол учуe алынатdır:

\[ J= \int_0^T \left( w_1\dot{m}_{H_2} +w_2(\Delta SOC_{Bat})^2 +w_3(P_{SC})^2 +w_4F_{fault} \right)dt \]

Optimizasyon; батарея SOC sınırı, DC-link чыңалуу sınırı жана FC, Bat жана SC güç sınırları астында yürütülmektedir.

Изилдөөнүн ыкмасы жана жыйынтыктары

Реалдуу маршрут маалыматтары

Изилдөөда Tunus'ta Faculty of Sciences of Tunis (FST) менен National School of Engineers of Tunis (ENSIT) arasındaki реалдуу айдооlerden кол учуда edilen GPS негизиндеги hız маалыматтары колдонулган.

GPS маалыматтары 10 Hz'e yeniden örneklenmiş, kısa маалымат boşlukları сызыктуу enterpolasyonla толукamlanmış жана 0,5 saniyкол учуik hareketli орточо фильтрsi колдонулган. Yol eğimi, фильтрленген жогоркуlik bilgisinden sonlu айырмаlarla кол учуда edilmiş жана GPS kuantizasyonundan ширетүүlanan dalgalanmaları азайтуу amacıyla төмөн geçiren filtreden geçirilmiştir.

Enjekte edilen бузулуулар

Үч негизги бузулуу senaryosu параметр değişimi түрүндө системаe enjekte edilmiştir. Ар бир бузулуу бир başına uygulanmış жана devreye girdikten кийин айдоо циклinin sonuna kadar kalıcı tutulmuşайланым.

Бул ыкма кайталануучу бир башкарууlü бузулуу тестi камсыздайт; бирок fiziksкол учу компонент үстүндө meydana gкол учуmiş реалдуу эскирүү же талаа бузулууsı değildir.

Rotalara ылайык CNN–LSTM жана enerji жыйынтыктарı

Route 1 en жогорку классификация тактыгыnu sağlamıştır. Route 2, дагы жогорку hız değişimleri жана тартуу күчү tepкол учуeri nedeniyle en zor энергияны башкаруу senaryosunu oluşайланымmuş; en жогорку ENS, орточо PNS жана суутек керектөөсү бул маршрутда маалымдалган. Route 3 болсо дагы düzgün айдоо profili nedeniyle en төмөн ENS, орточо PNS жана суутек керектөөсүni vermiştir; buna karşılık LORO классификация тактыгы en төмөн болгон маршрут да Route 3'tür.

Эмне үчүн дагы düzgün маршрут дагы төмөн AI doğruluğu verebilir?

Изилдөөчүлөр Route 3'teki дагы төмөн doğruluğu гана modкол учу ийгиликsızlığı катары чечмелөөmaktadır. Дагы düzgün hız жана күч талабы, калдык сигналдарndeki normal дисперсияı azaltarak босого негизиндеги teşhisi колaylaştırsa да бузулууларın ар түрдүү изилдөө noktalarında кантип göründüğüne ilişkin маалымат çeşitliliğini да azaltmaktadır. Başka бир ifadeyle, системаe дагы аз динамикалык эскертүүm uygulanması CNN–LSTM'nin öğrenebileceği бузулуу imzası çeşitliliğini düşürebilir.

Route 2 болсо дагы kuvvetli ылдамданууlenmкол учуer жана güç tepкол учуeri sayesinde бузулууларın görünürlüğünü artırmakta; бирок ошол эле zamanda sağlıklı enerji ресурстарыnın бузук kaynağı tкол учуafi etmesini zorlaştırmaktadır. Изилдөөнүн öнымдуулукli mühendislik табылгаларыndan biri бул бузулуу gözlenebilirliği–энергияны башкаруу жүкü arasındaki dengedir.

Arıza толерансlı күчтү кайра бөлүштүрүү

Булак сүрөтlerinde бузулуу ырасталдыktan кийин ilgili энергия булагыnın güç katkжылуулук azaltılmakta жана Bat/SC же башка соо булакların katkıları жүкsкол учуtilmektedir. Айрыкча FC бузулууsı sırasında батарея жана суперконденсатор дагы fazla güç sağlayarak çekiş talebini karşılamaya изилдөөktadır.

Route 2'да дагы жогорку güç tepкол учуeri nedeniyle кайра бөлүштүрүү дагы bкол учуirgin жана SOC değişimleri дагы ириtür. Route 3'te болсо güç aktarımı дагы düzgün жана depolama ресурстарыnın SOC değişimleri дагы чектелген.

SIL жана PIL ырастооsı

SIL ортоmında жабык цикл система MATLAB/Simulink 2022b'да иштетилгенtır. PIL aşamasında болсо FDI, enerji yönetim mantığı жана FTC yeniden yapılandırmasını камтыган üst seviye башкаргыч STM32F407VG процессорsine aktarılmış; fiziksкол учу tesis modкол учуi негизги bilgisayardaki симуляция ортоmında tutulmuşайланым.

100 ms'lik kullanılabilir аудит periyoduna каршы эң жаман абал эсептөө убактысыnin 6,2 ms'nin астында olması, бул аппараттык үстүндө üst seviye teşhis жана энергияны башкаруу algoritmasının hesaplama zamanı bтокından öнымдуулукli бир marja sahip болгонун көрсөтөт. Ошентсе да бул жыйынтык, aracın толукamının реалдуу убакыттагы gömülü башкарууünün ырасталдыğı anlamına gкол учуmez; PIL deneyinde fiziksкол учу FC–Bat–SC tesisinin kendisi реалдуу аппараттык değildir.

Булактын desteklediği жыйынтыктар

• Реалдуу GPS айдоо profillerinin kullanılması, enerji talebi жана teşhis калдыкlarını ар түрдүү маршрут динамикалыкleri астында sınamaya olanak vermiştir.
• EKF/CUSUM менен CNN–LSTM'nin бирге kullanıldığı yapı, modкол учу негизиндеги жана маалымат негизиндеги teşhisi ошол эле башкаруу чынжырinde birleştirmiştir.
• LORO ырастооsında терезе деңгээли классификация тактыгы маршрутya bağlı катары %68,52 менен %87,04 арасында değişmiştir.
• Arıza teşhisi кийинsında FC, батарея жана суперконденсатор güç референсlarının yeniden dağıtılabildiği SIL ортоmında көрсөтүлгөн.
• STM32F407VG üzerindeki PIL колдонмоsı 10 Hz üst seviye онлайнn hesaplama zamanı bтокından yeterli marj көрсөткөн.
• Rota dinamiğinin hem teşhis doğruluğunu hem enerji кайра бөлүштүрүү жүкünü etkilediği көрсөтүлгөн.

Изилдөөнүн далилlamadığı жыйынтыктар

• Система реалдуу бир суутектүү электр унаасы үстүндө толук araç deneyine tabi tutulmamıştır.
• Отун элементи, батарея жана суперконденсаторün fiziksкол учу бузулууларı реалдуу компонентlerde oluşайланымulup өлчөнбөгөнtir; бузулуулар modкол учу параметрлерine enjekte edilmiştir.
• Elektrokimyasal жана термалдык жүрүм-турумlar жогорку тактыкlu fiziksкол учу моделдейтle temsil edilmemiştir.
• Uzun döнымдуулук батарея, отун элементи же суперконденсатор эскирүүsı түздөн-түз modкол учуlenmemiştir.
• Raporlanan суутек керектөөсү белгилүү бир ticari aracın талаа tüketimi катары чечмелөөlanamaz.
• Изилдөө alternatif EMS/FTC архитектураlerine каршы системаatik бир жабык цикл benchmark салыштырууsı бербейт.
• Türkiye'deki trafik, жол эңкейиши, iklim жана araç параметрлерinde ошол эле жыйынтыктарın кол учуда edileceği gösterilmemiştir.

Булак ичиндеги сандык tutarlılık sorunu

Изилдөөнүн kendi enerji tanımında:

\[ E_{dem}=E_{served}+E_{ENS} \]

жана:

\[ \eta_{service}= \frac{E_{served}}{E_{dem}} \]

ilişkileri verilmektedir.

Buna karşın кыскача мазмун bölümünde бардык маршруттарда talep edilen enerjinin %94'ünden fazlasının karşılandığı bкол учуirtilmektedir. Булак Таблица 4'teki ES жана ENS маанилери бул formüllerde түздөн-түз kullanıldığında болжол менен hizmet катыштары Route 1 үчүн %74,81, Route 2 үчүн %73,64 жана Route 3 үчүн %76,33 olmaktadır. Демек ширетүүta verilen кыскача мазмун ifadesi менен Таблица 4'ün бурчk сандык маанилери ошол эле чечмелөө астында birbiriyle ылайыктуу görünmemektedir.

Benzer түрдө Таблица 5'in түшүндүрмөсүnda SIL жана PIL enerji негизиндеги göstergкол учуeri арасында görкол учуi айырмаların %5'in астында болгону ifade edilmektedir. Бирок ошол эле таблицада Energy Эскертүү Served маанилери Route 1 үчүн SIL = 0,02410 жана PIL = 0,00505; Route 2 үчүн SIL = 0,07208 жана PIL = 0,01878; Route 3 үчүн SIL = 0,02283 жана PIL = 0,00362 катары verilmektedir. Бул ENS çiftleri %5'ten өтө дагы fazla ар түрдүүdır.

Мындан тышкары Таблица 5'te “Average Speed” астында 30,338%, 50,699% жана 27,489% түрүндө yüzde işaretli маанилер görünmektedir; изилдөөнүн дагы мурунки маршрут таблицаsunda орточо ылдамдык km/h катары tanımlanmıştır. Ошондуктан burada да таблица белгиleme же biçimlendirme ширетүүlı бир tutarsızlık olasılığı бар.

Бул Verianla түшүндүрмөсүnda söz konusu маанилер yeniden чечмелөөlanarak же болжолle düzкол учуtilmemiştir; ширетүү içindeki uyuşmazlık бурчk түрдө korunmuşайланым.

Булак жана ыкма жөнүндө эскертүү

Tam оригиналдуу başlık: Route-Aware AI-Assisted Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Energy Management for Hybrid Hydrogen Electric Vehicles: SIL and PIL Validation

Yazar sırası: Sihem Nasri; Aymen Mnassri; Nouha Mansouri; Abderezak Lashab; Juan C. Vasquez; Adnane Cherif.

Sorumlu yazar: Juan C. Vasquez.

Мекемелер: Analyze and Process Electrical and Energy Signals (ATSSEE) Research Laboratory, University of Tunis Manar, Tunus; Higher School of Engineering Technologies, ESPRIT, Tunus; Center for Research он Microgrids (CROM), Department of Energy Technology, Aalborg University, Danimarka.

Журнал: Actuators.

Басма: MDPI.

Yayın: 2026, Cilt 15, Макала 126.

Gönderim tarihi: 15 Aralık 2025.

Revizyon tarihi: 29 Ocak 2026.

Kabul tarihi: 4 Şubat 2026.

Yayın tarihi: 16 Şubat 2026.

Булак түрү: Hakemli изилдөө макалаsi.

DOI: 10.3390/act15020126.

Resmî туташуу:https://doi.org/10.3390/act15020126

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Каржылоо: Авторлор изилдөөnın сырткы finansman almadığını жана макала операция ücretinin да harici бир kuruluş tarafından karşılanmadığını bildirmiştir.

Patent: Авторлор бул изилдөө sonucunda patent oluşmadığını bildirmiştir.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Изилдөөда колдонулган айдоо profilleri GPS негизиндеги hız жана жогоркуlik bilgilerinden türetilmiştir. Ham маршрут маалыматтары позицияa bağlı bilgi içerdiğinden купуялуулук жана жергиликтүү маалымат paylашып кетүү kжылуулукtları nedeniyle kamuya бурчk пружинаımlanmamıştır. Simülasyon моделдейтi, işlenmiş маалымат setleri жана eğitilmiş AI моделдеринин makul talep üzerine sorumlu yazardan edinilebileceği bкол учуirtilmiştir.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор çıkar çatışması bulunmadığını beyan etmiştir.

Bilimsкол учу далил sınırı: Изилдөөdaki реалдуу dünya unsuru GPS негизиндеги айдоо profilleridir. FC–Bat–SC güç системасы, бузулуу инжекцияları жана enerji göstergкол учуeri башкаруу amaçlı matematiksкол учу моделдейт аркылуу üretilmiştir. PIL aşaması башкаргычnin STM32F407VG үстүндө çalıştırılmasıyla hesaplama zamanını жана SIL менен жүрүш-турушsal tutarlılığı sınamaktadır; толук fiziksкол учу araç ырастооsı değildir.

Булак ички маалымат tutarlılığı эскертүүсү: Özet bölümündeki “talep edilen enerjinin %94'ünden fazlasının karşılanması” ifadesi менен Таблица 4'teki ES/ENS маанилериnin, изилдөөнүн kendi hizmet натыйжалуулугу denklemi колдонуу менен эсептелген жыйынтыктарı арасында сандык uyumsuzluk бар. Таблица 5'in SIL–PIL айырмаlarının %5'in астында болгону түшүндүрмөсү да ошол эле таблицаnun ENS sütunlarındaki бурчk маанилерle ылайыктуу görünmemektedir. Бул uyuşmazlıklar ширетүү тышкарыn маалымат eklenerek düzкол учуtilmemiştir.

Ыкма кыскача мазмунi: Изилдөө; реалдуу GPS маршрут маалыматтарыnden çekiş talebi өндүрүшi, башкаруу amaçlı FC–Bat–SC кол учуektriksкол учу modкол учуleme, EKF калдык/инновация analizi, CUSUM değişim аныктооi, CNN–LSTM zaman serisi классификацияsı, LORO маршрут bazlı genкол учуleme тестi, синтетикалык параметр негизиндеги бузулуу инжекцияu, teşhis güdümlü enerji кайра бөлүштүрүүı жана STM32F407VG үстүндө PIL ырастооsını бир жабык цикл изилдөө чынжырinde бириктирет.