Ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo trong đánh giá và dự báo tình trạng làm việc của kim phun Common Rail trên động cơ Diesel

Chiều ngày 14/06/2026, Trường Cơ khí – Ô tô phối hợp với Phòng Khoa học và Công nghệ tổ chức buổi đánh giá, nghiệm thu đề tài khoa học và công nghệ cấp cơ sở năm 2025. Đề tài do TS. Nguyễn Xuân Khoa – Phó Trưởng khoa Công nghệ Ô tô làm chủ nhiệm, với nội dung: “Phân tích và dự báo tình trạng làm việc của kim phun Common Rail trên động cơ Diesel trong các điều kiện làm việc khác nhau bằng thực nghiệm kết hợp mô hình trí tuệ nhân tạo”. Buổi nghiệm thu được tổ chức dưới sự chủ trì của PGS.TS. Lê Hồng Quân, Đại học Công nghiệp Hà Nội cùng sự tham gia của các thành viên hội đồng là các chuyên gia trong lĩnh vực kỹ thuật ô tô.

PGS.TS. Lê Hồng Quân - Chủ tịch Hội đồng phát biểu tại buổi đánh giá, nghiệm thu đề tài

Trong bối cảnh ngành công nghiệp ô tô ngày càng hướng tới mục tiêu tối ưu tiêu hao nhiên liệu và giảm phát thải, hệ thống phun nhiên liệu Common Rail đóng vai trò quan trọng trên động cơ Diesel. Công nghệ này cho phép kiểm soát quá trình phun ở áp suất cao, góp phần nâng cao hiệu suất cháy, cải thiện hiệu năng động cơ và hạn chế khí thải.

Tuy vậy, kim phun Common Rail thường xuyên hoạt động trong môi trường khắc nghiệt với nhiệt độ và áp suất lớn, đồng thời chịu ảnh hưởng của biến động tải trọng trong suốt quá trình vận hành. Theo thời gian, các yếu tố này có thể gây ra hiện tượng hao mòn, sai lệch lưu lượng phun hoặc suy giảm chất lượng tán sương nhiên liệu. Những biến đổi này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất động cơ mà còn làm gia tăng mức tiêu hao nhiên liệu và phát thải. Trước thực tế đó, nhóm nghiên cứu đã tiếp cận bài toán theo hướng kết hợp giữa thực nghiệm kỹ thuật và ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Nhóm đã thiết kế, chế tạo hệ thống băng thử nhằm thu thập dữ liệu về đặc tính làm việc của kim phun trong nhiều chế độ vận hành khác nhau. Nguồn dữ liệu thực nghiệm này được sử dụng để xây dựng và huấn luyện mô hình AI, giúp nhận dạng, phân tích và dự báo tình trạng làm việc của kim phun với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

TS. Nguyễn Xuân Khoa - Phó trưởng Khoa Công nghệ Ô tô, Chủ nhiệm đề tài trình bày tại buổi đánh giá, nghiệm thu đề tài khoa học công nghệ cấp cơ sở năm 2025

Tại buổi nghiệm thu, hội đồng đã nghe báo cáo kết quả nghiên cứu, trao đổi về phương pháp thực nghiệm, mô hình xử lý dữ liệu và khả năng ứng dụng của kết quả đề tài. Sau quá trình đánh giá, hội đồng thống nhất nghiệm thu đề tài đạt loại khá. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng của việc ứng dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo trong hỗ trợ chẩn đoán kỹ thuật và đánh giá tình trạng của các hệ thống trên ô tô.

Về định hướng ứng dụng, kết quả của đề tài có thể làm cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo trong một số hướng như:

- Phát triển hệ thống hỗ trợ chẩn đoán tình trạng làm việc của kim phun Common Rail trên động cơ Diesel.

- Hỗ trợ tối ưu hóa quy trình bảo dưỡng, kiểm tra định kỳ đối với phương tiện sử dụng động cơ Diesel, đặc biệt là các đội xe vận tải thương mại.

- Góp phần nâng cao độ tin cậy trong quá trình khai thác, vận hành và bảo dưỡng các phương tiện sử dụng hệ thống phun nhiên liệu Common Rail.

Đề tài là một hướng nghiên cứu có ý nghĩa trong việc kết hợp giữa thực nghiệm kỹ thuật ô tô và các phương pháp xử lý dữ liệu hiện đại. Kết quả đạt được góp phần mở rộng khả năng ứng dụng công nghệ số trong nghiên cứu, đào tạo và giải quyết các bài toán kỹ thuật thực tiễn trong lĩnh vực công nghệ ô tô.

* MỘT SỐ HÌNH ẢNH TẠI BUỔI NGHIỆM THU ĐỀ TÀI KHOA HỌC CÔNG NGHỆ CẤP CỞ SỞ DO TS. NGUYỄN XUÂN KHOA LÀM CHỦ NHIỆM: