Математична модель компресора авіаційного двигуна ТВ3-117 для його контролю і діагностики технічного стану в умовах бортової експлуатації повітряного судна

Владов С. І. Математична модель компресора авіаційного двигуна ТВ3-117 для його контролю і діагностики технічного стану в умовах бортової експлуатації повітряного судна / С. І. Владов, Н. В. Подгорних, В. Я. Телешун // Шлях успіху і перспективи розвитку (до 26 річниці заснування Харківського національного університету внутрішніх справ) : матеріали міжнар. наук.-практ. конф. (м. Харків, 20 листоп. 2020 р.) / редкол.: Д. В. Швець (голова), О. М. Бандурка, С. М. Гусаров та ін. ; МВС України, Харків. нац. ун-т внутр. справ. - Харків : ХНУВС, 2020.- С. 112-116.З огляду зазначених вище факторів невизначеності, «класичні» методи контролю і діагностики доводиться допрацьовувати, так як в розглянутих умовах вони погано справляються з поставленими перед ними завданнями. Інтеграція «класичних» і інтелектуальних методів, призначених для розв’язання погано структурованих задач, істотно підвищує ефективність контролю і якість прийнятих рішень. Учитывая указанные выше факторы неопределенности, «классические» методы контроля и диагностики приходится дорабатывать, так как в рассматриваемых условиях они плохо справляются с поставленными перед ними задачами. Интеграция «классических» и интеллектуальных методов, предназначенных для решения плохо структурированных задач, существенно повышает эффективность контроля и качество принимаемых решений. Given the above factors of uncertainty, the "classical" methods of control and diagnostics have to be improved, since under the conditions under consideration they do not cope well with the tasks assigned to them. The integration of "classical" and intelligent methods designed to solve poorly structured problems significantly increases the efficiency of control and the quality of decisions made

Многомерная система автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 на базе нейросетевого регулятора

Владов, С. І. Багатовимірна система автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 на базі нейромережевого регулятора / С. І. Владов, Н. П. Назаренко, Н. В. Тутова та ін. // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. - 2020. - Вип. 2(121). - С. 79-84. - DOI: 10.30929/1995-0519.2020.2.79-84.Розроблено багатовимірну систему автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 на базі нейромережевого регулятора із застосуванням рекурентної нейронної мережі архітектури персептрон. Це дозволило забезпечити виконання широкого комплексу вимог до процесів управління (астатизм – нульова статична помилка, фізична реалізація нейромережевого регулятора, стійкість і задану якість процесів управління на фіксованій множині режимів роботи двигуна, мінімальна складність багатовимірного нейромережевого регулятора) заприн ципом мінімальної складності регулятора, що формує можливості вибору мінімальної за складністю системи автоматичного управління при заданому рівні якості процесів управління. Проведено моделювання системи автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 із синтезованим нейромережевим регулятором, результати якого свідчать про те, що перехідні процеси в системі управління задовольняють поставленим вимогам, а їх відмінність від еталонних значень не перевищує декількох відсотків. Підкреслено, що метод мінімальної складності інтелектуальних систем управління складними технічними об’єктами набув подальшого розвитку. Він відрізняється від існуючих тим, що за рахунок використання рекурентної нейронної мережі архітектури персептрон у нейромережевому регуляторі створено систему автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 з високою точністю відтворювання перехідних процесів у двигуні.The purpose of this work is to develop of a multidimensional for TV3-117 aircraft engine automatic control system based on a neural network controller using a perceptron recurrent neural network, which makes it possible to ensure the fulfillment of a wide range of requirements for control processes (astatism – zero static error, physical implementation of a neural network controller, stability and specified quality of control processes on a fixed set of engine operating modes, minimum complexity of a multidimensional neural network controller) according to the principle of minimum complexity of the controller, which makes it possible to choose the minimum complexity of the automatic control system for a given level of quality control processes. The work is based on neuroinformatics method in the development of a neural network of a neural network controller of an automatic control system and a gradient method with an adaptive step in training a neural network. An algorithm has been developed for the structural synthesis of the multidimensional multimode neural network controller of TV3-117 aircraft engine, which ensures the fulfillment of a wide range of requirements for control processes (astatism, stability and a given quality of control processes) with minimal complexity of the controller. As a universal approach to the synthesis of a nonlinear multimode TV3-117 aircraft engine automatic control system it is possible to use multilayer neural networks with training in their parameters based on standard optimization algorithms. The scientific novelty of the results is that the method of minimal complexity of intelligent control systems for complex technical objects was further developed. It differs from the existing ones in that due to the use of the perceptron architecture neural network in the neural network controller, a TV3-117 aircraft engine automatic control system with high fidelity of transient processes in the engine is created. The developed method is a component of the intelligent system of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes.Разработана многомерная система автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 на базе нейросетевого регулятора с использованием рекуррентной нейронной сети архитектуры персептрон. Это позволило обеспечить выполнение широкого комплекса требований к процессам управления (астатизм – нулевая статическая ошибка, физическая реализация нейросетевого регулятора, стойкость и заданное качество процессов управления на фиксированном множестве режимов работы двигателя, минимальная сложность многомерного нейросетевого регулятора) по принципу минимальной сложности регулятора, формирующего возможности выбора минимальной по сложности системы автоматического управления при заданном уровне качества процессов управления. Проведено моделирование системы автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 с синтезированным нейросетевым регулятором, результаты которого свидетельствуют о том, что переходные процессы в системе управления удовлетворяют предъявляемым требованиям, а их отличие от эталонных значений не превышает нескольких процентов. Подчеркнуто, что метод минимальной сложности интеллектуальных систем управления сложными техническими объектами получил дальнейшее развитие. Он отличается от существующих тем, что за счет использования рекуррентной нейронной сети архитектуры персептрон в нейросетевом регуляторе создана система автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 с высокой точностью воспроизведения переходных процессов в двигателе

Development of a complex of functional models for the process of control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state at flight modes

Proceedings of the National Aviation University, 2019, no. 4 (81), pp. 19–28. DOI: 10.18372/2306-1472.81.14597Purpose: The purpose of this article is to develop a set of functional models for control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes based on IDEF0 notation. Methods: The article applies the system modeling method at the stage of designing an information system for control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes. Results: An approach is proposed to formalize the processes of information control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes based on the methodology of system analysis and IDEF-technologies. A set of functional models for the control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes based on IDEF0 technology has been developed, which made it possible to single out the optimization problem and formulate the requirements for its implementation as part of the expert system. Discussion: The results obtained are applied within the framework of the concept of intellectualizing the process of control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes, one of the points of which is the intellectual processing and storage of information about the results of flight tests and operation of the TV3- 117 aircraft engine based on the requirements of modern databases and knowledge bases, with the possibility of their integration into modern CASE-technologies. Мета: Метою даної статті є розробка комплексу функціональних моделей контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах на основі нотації IDEF0. Методи: У статті застосовано метод системного моделювання на етапі проектування інформаційної системи контролю та діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах. Результати: Запропоновано підхід щодо формалізації процесу контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі методології системного аналізу і IDEFтехнологій. Розроблено комплекс функціональних моделей процесу контролю і діагностики авіаційного двигуна на основі технології IDEF0, що дозволило виділити основний спектр завдань і сформулювати вимоги щодо їх реалізації в складі експертної системи контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Обговорення: Отримані результати застосовуються в рамках концепції інтелектуалізації процесу контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах, одним з пунктів якої є інтелектуальна обробка і зберігання інформації результатів льотних випробувань та експлуатації авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі вимог сучасних баз даних і баз знань, з можливістю їх інтеграції в сучасні CASE-технології. Цель: Целью данной статьи является разработка комплекса функциональных моделей контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах на основе нотации IDEF0. Методы: В статье применен метод системного моделирования на этапе проектирования информационной системы контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах. Результаты: Предложен подход к формализации процессов контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 на основе методологии системного анализа и IDEF-технологий. Разработан комплекс функциональных моделей процессов контроля и диагностики авиационного двигателя на основе технологии IDEF0, что позволило выделить основной спектр задач и сформулировать требования к их реализации в составе экспертной системы контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117. Обсуждение: Полученные результаты применяются в рамках концепции интеллектуализации процесса контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах, одним из пунктов которой является интеллектуальная обработка и хранение информации о результатах летных испытаний и эксплуатации авиационного двигателя ТВ3-117 на основе требований современных баз данных и баз знаний, с возможностью их интеграции в современные CASE-технологии

Використання нечітких нейронних мереж в задачах контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах

Використання нечітких нейронних мереж в задачах контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах / Владов С. І., Москалик В. М., Подгорних Н. В. та ін. // Вісник Херсонського національного технічного університету. – 2021. – № 1 (76). – С. 77–86. – DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.10Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи – обґрунтування використання нечіткої нейронної мережі Ванга-Менделя задля практичної реалізації нечітких експертних систем контролю і діагностики технічного стану авіаційних газотурбінних двигунів, зокрема, ТВ3-117, що ґрунтуються на використанні нечіткої логіки. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Висновки: Результати проведених досліджень показали, що штучні нейронні мережі і системи з нечіткою логікою схожі між собою, однак, кожна з них має свої переваги і недоліки. Даний висновок був узятий за основу при створенні нечітких нейронних мереж. Такі мережі будують рішення на основі апарату нечіткої логіки, проте функції приналежності налаштовуються за допомогою алгоритмів навчання штучних нейронних мереж. Крім того, такі мережі не тільки можуть навчатися, а й здатні враховувати апріорну інформацію. За своєю структурою нечіткі нейронні мережі схожі з багатошаровими мережами, наприклад, з мережею, яка навчається за алгоритмом зворотного поширення, але приховані шари в нечітких мережах відповідають етапам роботи нечіткої системи: перший шар виробляє введення нечіткості, виходячи із заданих ознак входів; другий шар визначає множину нечітких правил; третій шар виконує функцію приведення до чіткості. У кожному із зазначених шарів є набір параметрів, настройка яких проводиться так само, як і настройка звичайної нейронної мережі. Нечітка експертна система, реалізована за допомогою нечіткої нейронної мережі Ванга-Менделя, може бути використана в бортовій системі контролю і діагностики технічного стану авіаційних газотурбінних двигунів, зокрема вертолітних – ТВ3-117.The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for monitoring and diagnosing its technical state. The goal of the work is to substantiate the use of the Wang-Mendel fuzzy neural network for the practical implementation of fuzzy expert systems for monitoring the technical state of aircraft gas turbine engines, in particular, TV3-117, based on the use of fuzzy logic. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. Conclusions: The results of the research have shown that artificial neural networks and systems with fuzzy logic are similar to each other, however, each of them has its own advantages and disadvantages. This conclusion was taken as a basis for creating fuzzy neural networks. Such networks build a solution based on the apparatus of fuzzy logic, however, membership functions are tuned using learning algorithms for artificial neural networks. In addition, such networks can not only learn, but are also able to take into account a priori information. By their structure, fuzzy neural networks are similar to multilayer networks, for example, with a network that learns according to the backpropagation algorithm, but the hidden layers in fuzzy networks correspond to the stages of the fuzzy system: the first layer introduces fuzziness based on the given characteristics of the inputs; the second layer defines a lot of fuzzy rules; the third layer has the function of sharpening. Each of these layers has a set of parameters, the setting of which is performed in the same way as setting up a conventional neural network. The fuzzy expert system, implemented using the Wang-Mendel fuzzy neural network, can be used in the on-board system for control and diagnostics the technical state of aircraft gas turbine engines, in particular helicopter ones – TV3-117.Предметом исследования в статье является авиационный двигатель ТВ3-117 и методы контроля и диагностики его технического состояния. Цель работы – обоснование использования нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя для практической реализации нечетких экспертных систем контроля технического состояния авиационных газотурбинных двигателей, в частности, ТВ3-117, основанные на использовании нечеткой логики. Используются следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Выводы: Результаты проведенных исследований показали, что искусственные нейронные сети и системы с нечеткой логикой схожи между собой, однако, каждая из них имеет свои достоинства и недостатки. Данный вывод был взят за основу при создании нечетких нейронных сетей. Такие сети строят решение на основе аппарата нечеткой логики, однако функции принадлежности настраиваются с помощью алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Кроме того, такие сети не только могут обучаться, но и способны учитывать априорную информацию. По своей структуре нечеткие нейронные сети схожи с многослойными сетями, например, с сетью, обучающейся по алгоритму обратного распространения, но скрытые слои в нечетких сетях соответствуют этапам работы нечеткой системы: первый слой производит введение нечеткости, исходя из заданных признаков входов; второй слой определяет множество нечетких правил; третий слой выполняет функцию приведения к четкости. В каждом из указанных слоев имеется набор параметров, настройка которых производится так же, как и настройка обычной нейронной сети. Нечеткая экспертная система, реализованная с помощью нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя, может быть использована в бортовой системе контроля и диагностики технического состояния авиационных газотурбинных двигателей, в частности вертолетных – ТВ3-117

Development of an information system for decision support and automation of control of TV3-117 aircraft in critical situations based on knowledge engineering

Proceedings of the National Aviation University, 2020, no. 1 (82), pp. 38–50. DOI: 10.18372/2306-1472.82.14610Purpose: The purpose of this article is to develop an information system for decision support and automation of control of the aircraft engine TV3-117 in critical situations based on knowledge engineering. Methods: The following methods are applied in the article: simulation modeling method at the stage of designing an information system for decision support; special methods and means of object-oriented modeling of the subject area, which are developed for the design of information systems in order to recreate the conceptual model of experts in a formalized model of knowledge representation; hierarchical search method to search for use cases; ontological analysis with the aim of identifying and combining relevant information-logical and functional aspects of the system under study. In the modeling process, paradigmatic relationships are established between the cognitive elements of the process of controlling a complex dynamic object in critical situations (cause-effect, similarities), as well as generalization, association, depending on the implementation, necessary for the development of a complex of object-oriented models of the control process. Results: The conducted studies show that an additional analysis of all the possibilities of the applied knowledge representation models is needed to solve specific problems in the considered problem area. The methodology of object-cognitive analysis is the basis for creating an information system for decision support, including the intellectual component of the acquisition, accumulation, processing, provision, updating and dissemination of knowledge. The obtained objectoriented models of the subject area and ontology of the decision support system are the basis for the development of methods and algorithms for finding management solutions in critical situations. Discussion: The results obtained are applied within the framework of the concept of intellectualizing the process of control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes, one of the points of which is the intellectual processing and storage of information about the results of flight tests and operation of the TV3-117 aircraft engine based on the requirements of modern databases and knowledge bases, with the possibility of their integration into modern CASE-technologies. Мета: Метою даної статті є розробка інформаційної системи підтримки прийняття рішень і автоматизації управління авіаційним двигуном ТВ3-117 в критичних ситуаціях на основі інженерії знань. Методи: У статті застосовано наступні методи: метод імітаційного моделювання на етапі проектування інформаційної системи підтримки прийняття рішень; спеціальні методи і засоби об’єктна-орієнтованого моделювання предметної області, що розроблені для проектування інформаційних систем з метою відтворення концептуальної моделі експертів у формалізованій моделі представлення знань; метод ієрархічного пошуку задля пошуку прецедентів; онтологічний аналіз з метою визначення та об’єднання релевантних інформаційно-логічних і функціональних аспектів досліджуваної системи. У процесі моделювання встановлюються парадигматичні відносини між когнітивними елементами процесу управління складним динамічним об’єктом в критичних ситуаціях (причинно-наслідкові, відносини подібності), а також відносини узагальнення, асоціації, залежно та реалізації, необхідні для розробки комплексу об’єктно-орієнтованих моделей процесу управління. Результати: Проведені дослідження показують, що необхідно додатковий аналіз всіх можливостей застосовуваних моделей подання знань для вирішення конкретних завдань в даній проблемній області. Методологія об’єктно-когнітивного аналізу є основою розробки інформаційної системи підтримки прийняття рішень, що включає інтелектуальну компоненту придбання, накопичення, обробки, надання, поновлення і поширення знань. Отримані об’єктно-орієнтовані моделі предметної області і онтології системи підтримки прийняття рішень є основою для розробки методів і алгоритмів пошуку рішень з управління в критичних ситуаціях. Обговорення: Отримані результати застосовуються в рамках концепції інтелектуалізації процесу контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах, одним з пунктів якої є інтелектуальна обробка і зберігання інформації результатів льотних випробувань та експлуатації авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі вимог сучасних баз даних і баз знань, з можливістю їх інтеграції в сучасні CASEтехнології. Цель: Целью данной статьи является разработка информационной системы поддержки принятия решений и автоматизации управления авиационным двигателем ТВ3-117 в критических ситуациях на основе инженерии знаний. Методы: В статье применены следующие методы: метод имитационного моделирования на этапе проектирования информационной системы поддержки принятия решений; специальные методы и средства объектно-ориентированного моделирования предметной области, которые разработаны для проектирования информационных систем с целью воссоздания концептуальной модели экспертов в формализованной модели представления знаний; метод иерархического поиска с целью поиска прецедентов; онтологический анализ с целью определения и объединения релевантных информационно-логических и функциональных аспектов исследуемой системы. В процессе моделирования устанавливаются парадигматические отношения между когнитивными элементами процесса управления сложным динамическим объектом в критических ситуациях (причинно-следственные, отношения сходства), а также отношения обобщения, ассоциации, в зависимости от реализации, необходимые для разработки комплекса объектноориентированных моделей процесса управления. Результаты: Проведенные исследования показывают, что необходим дополнительный анализ всех возможностей применяемых моделей представления знаний для решения конкретных задач в рассматриваемой проблемной области. Методология объектно-когнитивного анализа является основой создания информационной системы поддержки принятия решений, включающей интеллектуальную компоненту приобретения, накопления, обработки, предоставления, обновления и распространения знаний. Полученные объектно-ориентированные модели предметной области и онтологии системы поддержки принятия решений являются основой для разработки методов и алгоритмов поиска решений по управлению в критических ситуациях. Обсуждение: Полученные результаты применяются в рамках концепции интеллектуализации процесса контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах, одним из пунктов которой является интеллектуальная обработка и хранение информации о результатах летных испытаний и эксплуатации авиационного двигателя ТВ3-117 на основе требований современных баз данных и баз знаний, с возможностью их интеграции в современные CASE-технологи

Проблеми і перспективи застосування нейронних мереж у задачах моніторингу технічного стану авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах

Владов С.І., Дєрябіна І.О., Подгорних Н.В., Грибанова С.А., Яніцький А.А. Проблеми і перспективи застосування нейронних мереж у задачах моніторингу технічного стану авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах. Вісник Херсонського національного технічного університету. 2021. № 4 (79). С. 64–73. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.4.7Для покращення показників якості систем автоматичного управління актуальною є задача розробки нових алгоритмів ідентифікації та діагностики технічних об’єктів. Одним із шляхів розв’язання задачі є застосування штучних нейронних мереж. З метою дослідження проблем застосування штучних нейронних мереж для ідентифікації та діагностики технічних об’єктів, зокрема, авіаційних двигунів вертольотів, проведено аналіз наукових праць з цієї тематики за останні роки. Розглянуто існуючі підходи до побудови систем діагностики несправностей та систем автоматичного управління на основі штучних нейронних мереж. Результати наведеного аналізу можуть бути використані при розробці нових методів та алгоритмів ідентифікації та діагностики технічних об’єктів на основі нейромережевих аналізаторів. У цій роботі як приклад наведена узагальнена нейромережева модель авіаційних двигунів вертольотів, що застосовується для моніторингу їх технічного стану в режимі польотів вертольотів. З даною моделлю у роботі сформульовано задача ідентифікації технічного стану авіаційних двигунів вертольотів. У цій роботі наведено приклад застосування нейромережевих технологій у задачах управління авіаційними двигунами вертольотів у польотних режимах. Розроблено структуру моделі управління авіаційними двигунами вертольотів у польотних режимах із застосуванням нейронної мережі архітектури персептрон. Отримані результати свідчать про переваги застосування нейронних мереж у задачах управління авіаційними двигунами вертольотів у польотних режимах перед іншими методами, наприклад, методом управління із застосуванням ПІД-регуляторів. З боку сучасних програмно-технічних засобів відсутні будь-які обмеження на складність використовуваних алгоритмів, проте для реалізації тих значних потенційних можливостей, які мають системи управління на основі штучних нейронних мереж, потрібна розробка концептуально нових підходів до побудови таких систем. Для улучшения показателей качества систем автоматического управления актуальной является задача разработки новых алгоритмов идентификации и диагностики технических объектов. Одним из путей решения задачи является применение искусственных нейронных сетей. В целях исследования проблем использования искусственных нейронных сетей для идентификации и диагностики технических объектов, в частности, авиационных двигателей вертолетов, проведен анализ научных работ по данной тематике за последние годы. Рассмотрены существующие подходы к построению систем диагностики неисправностей, а также систем автоматического управления на основе искусственных нейронных сетей. Результаты приведенного анализа могут быть использованы при разработке новых методов и алгоритмов идентификации и диагностики технических объектов на основе нейросетевых анализаторов. В данной работе в качестве примера приведена обобщенная нейросетевая модель авиационных двигателей вертолетов, которая применяется для мониторинга их технического состояния в режиме полетов вертолетов. На основании данной модели в работе сформулирована задача идентификации технического состояния авиационных двигателей вертолетов. В данной работе приведен пример применения нейросетевых технологий в задачах управления авиационными двигателями вертолетов в полетных режимах. Разработана структура модели управления авиационными двигателями вертолетов в полетных режимах с применением нейронной сети архитектуры персептрон. Полученные результаты свидетельствуют о преимуществах применения нейронных сетей в задачах управления авиационными двигателями вертолетов в полетных режимах перед другими методами, например, методом управления с применением ПИД-регуляторов. Со стороны современных программно-технических средств отсутствуют какие-либо ограничения на сложность используемых алгоритмов, однако для реализации тех значительных потенциальных возможностей, которые имеют системы управления на основе искусственных нейронных сетей, требуется разработка концептуально новых подходов к построению таких систем. To improve the quality indicators of automatic control systems, it is urgent to develop new algorithms for the identification and diagnostics of technical objects. One of the ways to solve the problem is the use of artificial neural networks. In order to study the problems of using artificial neural networks for the identification and diagnostics of technical objects, in particular, helicopters aircraft engines, an analysis of scientific works on this topic in recent years has been carried out. The existing approaches to the construction of fault diagnostics systems, as well as automatic control systems based on artificial neural networks, are considered. The results of the above analysis can be used in the development of new methods and algorithms for identification and diagnostics of technical objects based on neural network analyzers. In this paper, as an example, a generalized neural network model of helicopter aircraft engines is presented, which is used to monitoring their technical state in the helicopter flight mode. Based on this model, the paper formulates the problem of identifying the technical condition of helicopter aircraft engines. This paper provides an example of the use of neural network technologies in the control problems of helicopter aircraft engines in flight modes. The structure of the model for controlling helicopters aircraft engines in flight modes using a neural network of the perceptron architecture has been developed. The results obtained indicate the advantages of using neural networks in the problems of controlling helicopters aircraft engines in flight modes over other methods, for example, a control method using PID controllers. On the part of modern software and hardware, there are no restrictions on the complexity of the algorithms used, however, to realize the significant potential capabilities that control systems based on artificial neural networks have, it is necessary to develop conceptually new approaches to the construction of such systems

Контроль и диагностика технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 путем анализа тренда его параметров

Владов, С. І. Контроль і діагностика технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 шляхом аналізу тренду його параметрів / С. І. Владов, Л. М. Пилипенко, Н. В. Тутова, І. О. Дєрябіна, А. А. Яніцький // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 1(76). - С. 87-98. - DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.11.Розроблено метод контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах шляхом аналізу тренду його параметрів з використанням нейромережевих технологій. Вирішено завдання розробки методики визначення оптимальної структури нейронної мережі, яка полягає у визначенні архітектури нейронної мережі, виборі оптимального алгоритму пошуку ваг нейронів і навчання нейронної мережі, аналізу ефективності різних алгоритмів навчання нейронної мережі, визначення структури нейронної мережі щодо знаходження мінімальної помилки навчання нейронної мережі залежно від кількості нейронів у прихованому шарі, а також в аналізі ефективності отриманих результатів.The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for monitoring and diagnosing its technical state. The goal of the work is development of a method of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes by the analysis of a trend of its parameters using neural network technologies. The article solves the problem of developing a methodology for determining the optimal structure of a neural network, which consists in determining the neural network architecture, choosing an optimal algorithm for finding the weights of neurons and training a neural network, analyzing the effectiveness of various training algorithms for a neural network, determining the structure of a neural network to find the minimum error in training a neural network depending on the number of neurons in the hidden layer, as well as in the analysis of the effectiveness of the results. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. The results of numerical modeling indicate the possibility of solving the problems of control and diagnosing of TV3-117 aircraft engine technical state, allowing, along with the classical criteria for identifying the trend of parameters, to apply qualitatively new neural network criteria that expand and supplement the classical criteria that increase the reliability in control and diagnosing the technical state and decision-making stages. The results obtained indicate the possible implementation of the neural network model of the TV3-117 aircraft engine into the on-board system for control and diagnosing its state condition in flight modes.Разработан метод контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах путем анализа тренда его параметров с использованием нейросетевых технологий. Решена задача разработки методики определения оптимальной структуры нейронной сети, которая состоит в определении архитектуры нейронной сети, выборе оптимального алгоритма поиска весов нейронов и обучения нейронной сети, анализа эффективности различных алгоритмов обучения нейронной сети, определение структуры нейронной сети по нахождению минимальной ошибки обучения нейронной сети в зависимости от количества нейронов в скрытом слое, а также в анализе эффективности полученных результатов. Результаты численного моделирования свидетельствуют о возможности решения задач контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117, позволяющие наряду с классическими критериями выявления тренда параметров применять качественно новые нейросетевые критерии, которые расширяют и дополняют классические критерии, повышающие достоверность при контроле и диагностике технического состояния и на этапах принятия решений. Полученные результаты свидетельствуют о возможном внедрении нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117 в бортовую систему контроля и диагностики его технического состояния в полетных режима

Контроль і діагностика технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 із застосуванням модернізованих методів найменших квадратів й зрівнювання

Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. 2020. Том 31 (70). № 1. Частина 1. С. 14–20. DOI https://doi.org/10.32838/2663-5941/2020.1-1/03Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи – розроблення методу контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах із застосуванням модернізованого методу найменших квадратів й зрівнювання. В статті вирішуються такі завдання: розв’язок завдань контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах із застосуванням модернізованих методів найменших квадратів й зрівнювання. Використовуються такі методи: методи математичного моделювання, метод найменших квадратів, метод зрівнювання, статистичні методи обробки інформації. Отримано такі результати: розроблений метод контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах із застосуванням модернізованих методів найменших квадратів й зрівнювання дає змогу оцінити фактичне відхилення параметрів двигуна від розрахункових, зумовлених похибкою виготовлення і деформацією елементів проточної частини у процесі напрацювання, й підвищити інформативність і скоротити загальний час контролю і діагностики в 2…3 рази завдяки використанню індивідуальної моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 і розширеної експертної бази знань про його характеристики. Висновки: розроблено метод контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах із застосуванням модернізованих методів найменших квадратів й зрівнювання, що дає змогу проводити контроль і діагностику технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 за обмеженого обсягу вихідної інформації, а також виявити і локалізувати дефекти проточної частини двигуна з точністю до вузла; практичне використання отриманих результатів. Розроблений метод контролю і діагностики проточної частини авіаційного двигуна ТВ3-117 є доповненням до нечіткої експертної системи, який може служити конкретизацією, підтвердженням або спростуванням вихідної інформації щодо поточного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, отриманої за допомогою нечіткої експертної системи. UALIZATION METHODS The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for monitoring and diagnosing its technical condition. The goal of the work is development of control and diagnostics method of TV3-117 aircraft engine technical condition in flight modes with the use of the modernized methods of the least squares and equalization. The following tasks were solved in the article: solution of control and diagnostics problems of TV3-117 aircraft engine technical condition in flight modes with the use of modernized methods of the least squares and equalization. The following methods used are – mathematical modeling methods, least squares method, equalization method, statistical methods of information processing. The following results were obtained – The developed control and diagnostics method of TV3-117 aircraft engine technical condition in flight modes with the use of modernized methods of the least squares and equalization allows to estimate the actual deviation of the engine parameters from the calculation caused by the manufacturing error and deformation of elements of the flowing part in the process of development and to increase the information and control time and speed. diagnostics 2…3 times due to the use of the individual model of the aircraft engine TV3-117 and the expanded expert knowledge base to its characteristics. Conclusions: The control and diagnostics method of TV3-117 aircraft engine technical condition in flight modes with the use of modernized methods of the least squares and equalization is developed, which allows to carry out the control and diagnostics of the technical state of the TV3-117 aircraft engine with a limited amount of initial information, as well as to identify and localize defects of the flowing part of the engine with precision to the node. Practical use of the results obtained. The developed method of control and diagnostics of the flowing part of the TV3-117 aircraft engine is an addition to the fuzzy expert system, which can serve to specify, confirm or refute the initial information regarding the current state of the TV3-117 aircraft engine obtained with the fuzzy expert system

Метод підвищення робасності нейромережевої моделі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в польотних режимах

Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. 2020. Вип. 1/2020 (120). С. 113–119. DOI: 10.30929/1995-0519.2020.1.113-119Розроблено метод підвищення робастності нейромережевої моделі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах, який дозволяє зменшити помилки під час розрахунків контрольованих параметрів зазначеного авіаційного двигуна. При цьому застосовано метод нейроноінформатики при розробці нейромережевої моделі авіаційного двигуна ТВ3-117, градієнтний метод з адаптивним кроком під час навчання нейронної мережі, метод зворотного поширення задля навчання нейрорегулятора, метод зворотного поширення помилки задля навчання нейромодулятора. Для розв’язання задачі редукції нейромережевої моделі розроблено алгоритм на основі багатокритеріального навчання. У роботі здійснено оцінку робастності (здатність до узагальнення нейромережевої моделі) на основі обчислення специфічної міри складності мережі – «міри Вапніка–Червоненкіса» (VCdim), за допомогою якої задля збільшення робастності моделі необхідно зменшити кількість міжнейронних зв’язків при збереженні точності обчислень. У ході досліджень проведено обчислювальні експерименти, в яких нейронні мережі початково однакової топології піддавалися редукції трьома методами – запропонованим алгоритмом і двома стандартними, а саме, методом Optimal Brain Damage (OBD) й методом штрафних функцій. Розрахунково-експериментальним шляхом доведено, що розроблений алгоритм редукції нейронних мереж підвищує робастність побудованої на її основі моделі, та алгоритм перевершує стандартні методи за точністю і швидкістю навчання. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що удосконалено метод підвищення робастності нейромережевої моделі контролю і діагностики технічного стану авіаційних газотурбінних двигунів за рахунок комбінації системи нейромережевого контролю з емулятором і контролером, що застосовується для контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах. Це дозволило з алгоритмом на основі багатокритеріального навчання зменшити середні помилки навчання нейронної мережі приблизно на 80 та 70 % відповідно порівняно з методом Optimal Brain Damage (OBD) й методом штрафних функцій відповідно. Разработан метод повышения робастности нейросетевой модели контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах, который позволяет уменьшить ошибки в расчетах контролируемых параметров указанного авиационного двигателя. При этом применен метод нейроинформатики при разработке нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117, градиентный метод с адаптивным шагом при обучении нейронной сети, метод обратного распространения для обучения нейрорегулятора, метод обратного распространения ошибки для обучения нейромодулятора. Для решения задачи редукции нейросетевой модели разработан алгоритм на основе многокритериального обучения. В работе осуществлена оценка робастности (способность к обобщению нейросетевой модели) на основе вычисления специфической степени сложности сети – «меры Вапника–Червоненкиса» (VCdim), с помощью которой для увеличения робастности модели необходимо уменьшить количество межнейронных связей при сохранении точности вычислений. В ходе исследований проведены вычислительные эксперименты, в которых нейронные сети первоначально одинаковой топологии подвергались редукции тремя методами – предложенным алгоритмом и двумя стандартными, а именно, методом Optimal Brain Damage (OBD) и методом штрафных функций. Расчетноэкспериментальным путем доказано, что разработанный алгоритм редукции нейронных сетей повышает робастность разработанной на ее основе модели, и алгоритм превосходит стандартные методы по точности и скорости обучения. Научная новизна полученных результатов заключается в том, что усовершенствовано метод повышения робастности нейросетевой модели контроля и диагностики технического состояния авиационных газотурбинных двигателей за счет комбинации системы нейросетевого контроля с эмулятором и контроллером, который применяется для контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах. Это позволило с алгоритмом на основе многокритериального обучение уменьшить средние ошибки обучения нейронной сети примерно на 80 и 70 % соответственно по сравнению с методом Optimal Brain Damage (OBD) и методом штрафных функций соответственно. The purpose of this work is to develop the method for increase the robustness of the neural network model for control and diagnostics of the TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes, which allows to reduce errors in the calculation of the controlled parameters of the specified aircraft engine. Methodology. The work is based on neuroinformatics method in developing a neural network model of the TV3-117 aircraft engine, gradient method with adaptive step in training a neural network, back propagation method for training a neuroregulator, back propagation method for training a neuromodulator. To solve the problem of reducing the neural network model, an algorithm based on multicriteria training has been developed. The work estimates robustness (the ability to generalize a neural network model) based on the calculation of a specific degree of network complexity – “Vapnik-Chervonenkis measures” (VCdim), with which to increase the robustness of the model it is necessary to reduce the number of interneuron connections while maintaining the accuracy of calculations. Results. During the research, computational experiments were carried out in which neural networks of initially the same topology were subjected to reduction by three methods – the proposed algorithm and two standard ones, namely, the Optimal Brain Damage (OBD) method and the penalty function method. It is proved by calculation and experiment that the developed algorithm for reducing neural networks increases the robustness of the model developed on its basis, and the algorithm surpasses standard methods in accuracy and speed of training. Originality. The method of increasing the robustness of the neural network model for monitoring and diagnosing of aircraft gas turbine engines technical state has been improved by combining the neural network control system with an emulator and a controller, which is used to control and diagnose of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes. This allowed using the algorithm based on multicriteria training to reduce the average neural network learning errors by about 80 and 70 %, respectively, compared to the Optimal Brain Damage (OBD) method and the penalty function method, respectively. Practical value. The developed method is a component of the intelligent system of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes. References 14, table 1, figure 2

Математичне моделювання робочих процесів авіаційного газотурбінного двигуна ТВ3-117 для контролю і діагностики його технічного стану

Вісник Херсонського національного технічного університету. 2020. № 1 (72). Частина 1. С. 18–34. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2020.1.1.2Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи – математичне моделювання робочих процесів авіаційного двигуна ТВ3-117 для контролю і діагностики його технічного стану в польотних режимах. В статті вирішуються наступні завдання: отримання системи рівнянь, що описують робочі процеси авіаційного двигуна ТВ3-117; різницева апроксимація рівнянь, що описують робочі процеси авіаційного двигуна ТВ3-117; розробка алгоритму реалізації різницевої апроксимації рівнянь робочих процесів, що протікають в авіаційному двигуні ТВ3-117. Використовуються такі методи: методи математичного моделювання, метод різницевої апроксимації (перехід до безрозмірного вигляду рівнянь, різницева апроксимація, перехід до лінійної моделі в просторі і математичний опис відстані між двома сусідніми точками). Отримано наступні результати: Розроблений алгоритм реалізації різницевої апроксимації рівнянь робочих процесів, що протікають в авіаційному двигуні ТВ3-117, що дозволяє моделювати ситуації, які могли б статися під час експлуатації авіаційного двигуна ТВ3-117, що надає можливості проаналізувати вже минулі або передбачити розвиток майбутніх подій в тій чи іншій ситуації. Висновки: Розроблений алгоритм реалізації різницевої апроксимації рівнянь робочих процесів, що протікають в авіаційному двигуні ТВ3-117, можливо використовувати для динамічного відображення стану авіаційного двигуна в режимі реального часу, тобто застосувати його для створення програмного комплексу, який здійснює моніторинг динамічних (перехідних) процесів в авіаційному двигуні ТВ3-117. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: вперше розроблено метод контролю і діагностики інформаційних показників технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, який базується на різницевій апроксимації рівнянь, що описують робочі процеси, що протікають в авіаційному двигуні ТВ3-117, що дозволить здійснювати контроль і діагностику термогазодинамічних показників в режимі реального часу. Предметом исследования в статье является авиационный двигатель ТВ3-117 и методы контроля и диагностики его технического состояния. Цель работы – математическое моделирование рабочих процессов авиационного двигателя ТВ3-117 для контроля и диагностики его технического состояния в полетных режимах. В статье решаются следующие задачи: получение системы уравнений, описывающих рабочие процессы авиационного двигателя ТВ3-117; разностная аппроксимация уравнений, описывающих рабочие процессы авиационного двигателя ТВ3-117; разработка алгоритма реализации разностной аппроксимации уравнений рабочих процессов, протекающих в авиационном двигателе ТВ3-117. Используются следующие методы: методы математического моделирования, метод разностной аппроксимации (переход к безразмерному виду уравнений, разностная аппроксимация, переход к линейной модели в пространстве и математическое описание расстояния между двумя соседними точками). Получены следующие результаты: Разработан алгоритм реализации разностной аппроксимации уравнений рабочих процессов, протекающих в авиационном двигателе ТВ3- 117, который позволяет моделировать ситуации, которые могли бы произойти при эксплуатации авиационного двигателя ТВ3-117, что дает возможность проанализировать уже прошедшие или предсказать развитие будущих событий в той или иной ситуации. Выводы: Разработанный алгоритм реализации разностной аппроксимации уравнений рабочих процессов, протекающих в авиационном двигателе ТВ3-117, возможно использовать для динамического отображения состояния авиационного двигателя в режиме реального времени, то есть применить его для создания программного комплекса, который осуществляет мониторинг динамических (переходных) процессов в авиационном двигателе ТВ3-117. Научная новизна полученных результатов заключается в следующем: впервые разработан метод контроля и диагностики информационных показателей технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117, основанный на разностной аппроксимации уравнений, описывающих рабочие процессы, протекающие в авиационном двигателе ТВ3-117, что позволит осуществлять контроль и диагностику термогазодинамических показателей в режиме реального времени. The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for monitoring and diagnosing its technical condition. The goal of the work is mathematical modeling of the working processes of the TV3-117 aircraft engine for control and diagnostics of its technical state in flight modes. The following tasks were solved in the article: getting the system of equations describing the workflows of the aircraft engine TV3-117; differential approximation of equations describing the workflows of the aircraft engine TV3-117; development of algorithm for implementation of differential approximation of the equations of work processes occurring in the aircraft engine TV3-117. The following methods used are – mathematical modeling methods, difference approximation method (transition to dimensionless form of equations, difference approximation, transition to linear model in space and mathematical description of the distance between two adjacent points). The following results were obtained – An algorithm for the implementation of the difference approximation of the equations of workflows occurring in TV3-117 aircraft engine has been developed, which allows to simulate situations that could occur during the operation of TV3-117aircraft engine, which provides an opportunity to analyze the past or predict the development of future events in that or other situation. Conclusions: The algorithm for implementing the differential approximation of the equations of workflows flowing in TV3-117aircraft engine, can be used to dynamically display the state of the aircraft engine in real time, that is, to apply it to create a software complex that monitors the dynamic (transient) processes in TV3-117aircraft engine. The scientific novelty of the obtained results is the following: for the first time the method of control and diagnostics of information indicators of TB3-117 aircraft engine technical state was developed, based on the differential approximation of equations describing the workflows occurring in TB3-117 aircraft engine, which will allow to control and real-time diagnostics of thermodynamic parameters