РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ
Предметом дослідження в статті є режими роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 та методи їх розпізнавання. Мета роботи – розробка методів класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі нейромережевих технологій у режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: формуванн...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2018-12-01
|
| Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/98 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Предметом дослідження в статті є режими роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 та методи їх розпізнавання. Мета роботи – розробка методів класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі нейромережевих технологій у режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: формування принципів класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117, визначення основних кроків розв’язку задачі класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 в нейромережевому базисі, розробка методу класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 з використанням нейронних мереж. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Отримано наступні результати: Сформульовані принципи класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 та визначено основні кроки розв’язку даної задачі. Обґрунтовано, що розв’язок задачі класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 у нейромережевому базисі дозволяє більш ефективно і якісно вирішити цю задачу, з меншими витратами часу і обчислювальних ресурсів у порівнянні з використанням класичних методів (наприклад, методу Байеса). Досліджена багаторівнева інформаційна структура. Висновки: Застосування нейромережевих технологій для класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 дозволяє зменшити час обробки даних, причому основний час, що витрачається на розв’язок даної задачі, використовується на процес навчання нейронної мережі. Перспективами подальшого дослідження є розробка експертної системи, одним із модулів якої є модуль класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117, яка використовується в бортовій системі для контролю і діагностики технічного стану двигуна та взаємодіє з системами управління двигуном, що дозволяє останньому плавно та своєчасно діяти на виконавчих механізмах, з одного боку, з метою поліпшення якість управління двигуном та його підсистемами, а з іншого – підвищення його надійності у процесі його експлуатації. |
|---|---|
| ISSN: | 2522-9818 2524-2296 |