INTELLIGENT VEHICLE CONDITION ANALYZER BASED ON PARAMETER DYNAMICS TRENDS

Keywords: vehicle condition monitoring, intelligent diagnostics, neural networks, technical wear indicators, artificial intelligence, pattern recognition, Kolmogorov–Arnold theorem, supervised learning, input features

Abstract

The article considers the problem of timely assessment of a vehicle’s technical condition based on the analysis of informative wear indicators, enabling the prevention of critical failures without the need to visit a service center. Traditional approaches to technical diagnostics, which rely on mileage or scheduled maintenance intervals, are often insufficiently effective, as they do not reflect the actual condition of vehicle components and assemblies. Therefore, an intelligent approach based on an ensemble of artificial neural networks is proposed, allowing the determination of the wear degree of major vehicle systems by analyzing the dynamics of their operational parameters.The purpose of this research is to develop a model that enables automated classification of a vehicle’s technical condition based on a set of indicators signaling potential faults. To achieve this, a representative training dataset was formed using statistical data on typical wear symptoms (such as reduced acceleration dynamics, unstable engine starting, increased fuel consumption, engine knocking, etc.), enabling the timely detection of early failure signs and determination of optimal moments for maintenance. The developed model is based on the Kolmogorov–Arnold theorem and implemented as a pattern recognition task using supervised learning methods.Experimental results confirm the high accuracy and practical applicability of the model. The proposed neural network architecture can be adapted to different classes of vehicles. Practical application of such an analyzer reduces maintenance costs, enhances operational safety, and ensures prompt response to emerging technical issues. The developed solution can be integrated into existing hardware and software systems for vehicle condition monitoring, providing convenience, accessibility, and reliability of the diagnostic process. The results of the study promote the broader adoption of artificial intelligence technologies in the field of vehicle technical diagnostics.

References

1. Кукурудзяк, Ю. Ю. Технічна експлуатація автомобілів. Технологія обслуговування: електронний навчальний посібник. Вінниця: ВНТУ. 2023. 227 с.
2. Лудченко, О. А. Технічна експлуатація і обслуговування автомобілів: технологія: підручник. К. : Вища школа. 2007. 527 с.
3. Мигаль, В. Д. Інтелектуальні системи в технічній експлуатації автомобілів: монографія. Х.: Майдан. 2018. 262 с.
4. Gong, C. A., Su, C. S., Chen, Y. H, Guu, D. Y. How to Implement Automotive Fault Diagnosis Using Artificial Intelligence Scheme. Micromachines (Basel). 2022. 13(9). 1380. DOI:10.3390/mi13091380
5. Нікітін, Д., Рибіцький, О. Інтелектуальні автоматні системи для обробки та аналізу діагностичних даних автомобіля. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. 2025. № 58. C. 143–151. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2025-58-17.
6. Haykin, S. Neural Networks and Learning Machines. Prentice Hall, 2009. 906 p.
7. Тільняк, Ю. Я., Корнага, Я. І. Діагностика технічного стану автомобілів із використанням нейронної мережі. Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: технічні науки. 2018. Том 29 (68). Ч. 2. № 1. С. 29-34.
8. Барановський, В. М., Спірін, А. В., Полєвода, Ю. А., Твердохліб, І. В. Роль і місце технічного діагностування в системі технічної експлуатації автомобілів в сільському господарстві. Техніка, енергетика, транспорт АПК. 2018. Випуск 1 (100). С. 24–28.
9. Бажинов, О. В., Заверуха, Р. Р., Бажинова, Т. О. Інформаційна комплексна система діагностики гібридних і електромобілів. Інженерія природокористування. 2020. № 2 (16). С. 12–18.
10. Молодан, А. О., Дубінін, Є. О., Потапов, М. М., Тарасов, Ю. В., Полтавський, М. В. Роз- робка та застосування технології нейронних мереж для діагностики технічного стану автотракторних двигунів. Вісник НТУ «ХПІ». Серія Автомобіле- та тракторобудування. 2021. № 1. C. 67–79. DOI: 10.20998/2078-6840.2021.1.08.
11. Liu. Y., Cui. D., Peng. W. Vehicle state and parameter estimation based on adaptive robust unscented particle filter. Journal of Vibroengineering. 2022. Vol. 25, No. 2. Pp. 392–408. URL: https://doi.org/10.21595/ jve.2022.22788.
12. Volodarets, M. et al. Development of the Analytical System for Vehicle Operating Conditions Management in the V2i Information Complex using Simulation Modeling. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. 5/3 (107). Pp. 6–16. DOI: 10.15587/1729-4061.2020.215006.
13. Mun, S. et al. Ensemble learning for Fault Condition Prediction and Health Status Monitoring in Military Ground Vehicles. Proceedings of the IISE Annual Conference & Expo 2023. Abstract ID: 1479. 2023. 6 p. URL: https://www.hpc.msstate.edu/publications/docs/2023/05/16933IISE_2023_v7.pdf.
14. Wang, J., Li, Q., Ma, Q. Research on Active Avoidance Control of Intelligent Vehicles Based on Layered Control Method. World Electric Vehicle Journal. 2025. 16(4). 211. URL: https://doi.org/10.3390/wevj16040211.
Published
2025-06-09
How to Cite
Aloshyn, S. P. (2025). INTELLIGENT VEHICLE CONDITION ANALYZER BASED ON PARAMETER DYNAMICS TRENDS . Systems and Technologies, 69(1), 45-50. https://doi.org/10.32782/2521-6643-2025-1-69.5
Section
COMPUTER SCIENCES