ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN KNN TRONG CHẨN ĐOÁN VÀ DỰ BÁO HƯ HỎNG HỘP SỐ TỰ ĐỘNG

Tóm tắt

Nghiên cứu này mô phỏng các dạng hư hỏng của hộp số tự động trong điều kiện vận hành của xe ô tô tại Việt Nam bằng phần mềm Simulation-X, qua đó xây dựng bộ dữ liệu về đặc tính vận hành và lỗi thường gặp. Trên cơ sở đó, hai nhóm mô hình học máy (Machine Learning) dựa trên thuật toán K-nearest neighbors (KNN) được phát triển: (1) mô hình phân loại hư hỏng với độ chính xác là 92,2% và (2) các mô hình hồi quy dự báo mức hao tổn cơ khí hoặc thủy lực với hệ số xác định R² xấp xỉ 1.0, vượt xa các mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống. Kết quả đánh giá cho thấy các mô hình KNN có khả năng chẩn đoán và dự báo hiệu quả, đồng thời gợi ý tiềm năng ứng dụng trong giám sát thời gian thực, nâng cao khả năng chẩn đoán sớm và tối ưu hóa bảo dưỡng, sửa chữa hộp số tự động trên xe ô tô.