STUDY OF THE ACUTE TOXICITY AND COMBINED ACTION OF THE PESTICIDES ACREX AND ACTELIC

No abstrac

NEURO-MECHANICAL METHODS OF CONTROL AND DIAGNOSTICS OF THE TECHNICAL STATE OF AIRCRAFT ENGINE TV3-117 IN FILM REGIONS

 Предметом дослідження в статті є режими роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 та методи їх контролю і діагностики. Мета роботи – розробка методів контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі нейромережевих технологій у режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: обґрунтування передумов застосування нейронних мереж у задачі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, побудова узагальненої нейронної мережі та вибір алгоритму її навчання, розв’язок задачі контролю параметрів технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 із застосуванням нейронних мереж. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Отримано наступні результати: Обґрунтовано доцільність застосування нейронних мереж у задачі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Обґрунтовано доцільність розробки нейронних мереж на базі на базі нейрорегулятора NN Predictive Controller. Обґрунтовано доцільність застосування градієнтного методу навчання нейронних мереж, а також розроблено метод навчання нейрорегулятора на основі нейромодулятора із застосуванням методу зворотного поширення помилки. Отримано розв’язок задачі контролю параметрів технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, який підтверджує доцільність застосування нейронних мереж у задачі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Висновки: Застосування нейромережевих технологій э ефективним при розв’язку широкого кола погано формалізованих задач, однією з яких є задача контролю технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Перевагою нейронних мереж при їх застосуванні у задачах контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 є можливість роботи з малими навчальними вибірками, призначенням м’яких допусків, використанням досвіду експертів для оцінки технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117, що є важливим в умовах неповноти інформації.Ключові слова: авіаційний двигун, нейронна мережа, технічний стан, контроль і діагностикаThe subject of the study in the article is the modes of operation of the aircraft engine TV3-117 and methods of their control and diagnostics.  The purpose of the work is to develop methods of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 on the basis of neural network technologies in real time.  The following tasks are solved: substantiation of the preconditions of the use of neural networks in the task of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117, construction of the generalized neural network and the choice of the algorithm for its training, the solution of the task of controlling the parameters of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 with the use of neural networks.  The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of the theory of information systems and data processing.  The following results were obtained: The feasibility of using neural networks in the task of controlling and diagnosing the technical condition of the aircraft engine TV3-117 was substantiated.  The expediency of developing neural networks based on the NN Predictive Controller. The expediency of using the gradient method of teaching neural networks is substantiated, as well as the method of training a neuro-regulator based on a neuro-modulator with the use of the method of reverse error propagation.  The expediency of using the gradient method of teaching neural networks is substantiated, as well as the method of training a neuro-regulator based on a neuro-modulator with the use of the method of reverse error propagation. The solution of the task of controlling the parameters of the technical condition of the aircraft engine ТВ3-117, which confirms the expediency of using neural networks in the task of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117, is obtained. Conclusions: The application of neural network technologies is effective in solving a wide range of poorly formalized tasks, one of which is the task of controlling the technical condition of the aircraft engine TV3-117. The advantage of neural networks in their application in the tasks of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 is the possibility of working with small training samples, the appointment of soft tolerances, using the experience of experts to assess the technical condition of the aircraft engine TV3-117, which is important in the condition’s information incompleteness.Keywords: engine, neural network, technical condition, control and diagnosi

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

Синтез узагальненої нейронної мережі для контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117

Владов, С. І. Синтез узагальненої нейронної мережі для контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 / Владов С. І., Телешун В. Я., Яковенко І. П. // Об’єднанi наукою: перспективи міждисциплінарних досліджень: матеріали VII Всеукр. наук.-практ. конф. студентів, аспірантів та молодих вчених (к. Київ, 12-13 листоп. 2020 р.) / Київ. нац. ун-т iменi Тараса Шевченка, Рада молод. вчених, Студент. парламент, Наук. парк., Наук. товариство студентів та аспірантів. – Київ, 2020. – С. 182-184.Розглянуто синтез узагальненої нейронної мережі для контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117.The synthesis of a generalized neural network for monitoring and diagnosing the technical condition of an aircraft engine is considered.Рассмотрен синтез обобщенной нейронной сети для контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117

Задача математичного моделювання робочих процесів авіаційного двигуна ТВ3-117 для контролю і діагностики його технічного стану в польотних режимах

Владов, С. І. Задача математичного моделювання робочих процесів авіаційного двигуна ТВ3-117 для контролю і діагностики його технічного стану в польотних режимах / Сергій Ігорович Владов, Юрій Миколайович Шмельов, Валерій Олегович Семенов // Актуальні проблеми сучасної науки в дослідженнях молодих учених : тези доп. учасників наук.-практ. конф. з нагоди святкування Дня науки (м. Харків, 15 трав. 2020 р.) / МВС України, Харків. нац. ун-т внутр. справ. – Харків : ХНУВС, 2020. – С. 339-345.Визначено, що для розробки бортового обладнання сучасних повітряних суден необхідні принципові нові технічні рішення. Такі розробки неможливі без проведення широкомасштабних експериментаторів на базі виробничої техніки, технологій та технологій математичних моделей фізичних процесів авіаційного обладнання, в тому числі, й авіаційних двигунів.It was determined that fundamental new technical solutions are needed for the development of on-board equipment of modern aircraft. Such developments are impossible without conducting large-scale experiments based on production equipment, technologies and technologies of mathematical models of physical processes of aviation equipment, including aviation engines.Определено, что для разработки бортового оборудования современных воздушных судов необходимы новые технические решения. Такие разработки невозможны без проведения широкомасштабных экспериментаторов на базе производственной техники, технологий и технологий математических моделей физических процессов авиационного оборудования, в том числе авиационных двигателей

A neuro-fuzzy expert system for the control and diagnostics of helicopters aircraft engines technical state

Vladov, S. A neuro-fuzzy expert system for the control and diagnostics of helicopters aircraft engines technical state [Electronic resource] / Serhii Vladov, Yurii Shmelov, Marina Petchenko // ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer: Proceedings of the 17th International Conference (Kherson, Ukraine, September 28 - October 2, 2021). - Volume I: Main Conference, PhD Symposium, and Posters. - P. 40-52. – Access mode: http://ceur-ws.org/Vol-3013/20210040.pdf.У роботі висвітлено актуальну науково-практичну проблему побудови нечіткої експертної системи для контролю та діагностики технічного стану двигунів вертольотів авіації в режимах польоту. На основі модифікованого методу діагностичних матриць та нечіткої логіки, який відрізняється від існуючих, за рахунок введення нечітких експертних правил, відповідних до фізичних процесів, що відбуваються в авіаційних двигунах з вільною турбіною, дозволило підвищити коефіцієнт довіри прийняття рішення при наявності дефекту в конкретному вузлі траєкторії повітряних двигунів на етапі льотної експлуатації вертольотів. Запропоновано реалізацію нечіткої експертної системи з використанням нечіткої нейронної мережі Ванга-Менделя, що дозволило на тестовому прикладі визначити наявність дефекту в компресорі, наявність якого вказує на ступінь 1 % підвищення тиску в компресорі.The paper has report the actual scientific and practical problem of constructing a fuzzy expert system for control and diagnostics of helicopter aircraft engines technical state in flight modes. The algorithm for control and diagnostics of air-craft engines technical state has been further developed on the basis of a modified method of diagnostic matrices and fuzzy logic, which differs from the existing ones in that due to the introduction of fuzzy expert rules corresponding to the physics of processes occurring in aircraft engines with a free turbine, it has made it possible to increase the confidence coefficient decision-making on the presence of a defect in a particular node of the flow path of helicopters aircraft engines at the stage of helicopters flight operation. The implementation of a fuzzy expert system with the use of a Wang-Mendel fuzzy neural network is proposed, which made it possible to determine on a test example the presence of a defect in the compressor, the presence of which indicates a 1 % degree of pressure increase in the compressor.В работе отражена актуальная научно-практическая проблема построения нечеткой экспертной системы для контроля и диагностики технического состояния двигателей вертолетов авиации в режимах полета. На основе модифицированного метода диагностических матриц и нечеткой логики, отличающегося от существующих, за счет введения нечетких экспертных правил, соответствующих физическим процессам, происходящим в авиационных двигателях со свободной турбиной, позволило повысить коэффициент доверия принятия решения при наличии дефекта в конкретном узле траектории воздушных двигателей на этапе лётной эксплуатации вертолетов. Предложена реализация нечеткой экспертной системы с использованием нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя, что позволило на тестовом примере определить наличие дефекта в компрессоре, наличие которого указывает на степень 1% повышения давления в компрессоре

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

Отказоустойчивый алгоритм идентификации бортовой математической модели авиационного двигателя ТВ3-117 в составе его системы автоматического управления

Владов, С. І. Відмовостійкий алгоритм ідентифікації бортової математичної моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 в складі його системи автоматичного управління / С. І Владов, В. С. Ковальський, В. Л. Дятловська // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2020. - № 4(75). - С. 11-19. -DOI:https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2020.4.1.Розроблено відмовостійкі алгоритми ідентифікації бортової математичної моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 в складі його системи автоматичного управління в польотних режимах. Обґрунтувано доцільність використання Калман-фільтрації в системі автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117, визначено передавальна функція фільтра Калмана, алгоритм виявлення та локалізації відмови каналу двоканального датчика. Досліджено частотні властивості системи автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117, підтверджено і доведено рівність одиниці коефіцієнта посилення розробленого відмовостійкого блоку фільтрації і відсутності додаткових фазових зсувів, внесених можливим чистим запізненням, обумовленим особливостями реалізованих алгоритмів виявлення відмов вимірювальних каналів і Калман-фільтрації вхідної інформації бортової вбудованої математичної моделі.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 fault-tolerant algorithms for identification of the onboard mathematical model of the TV3-117 aircraft engine as part of its automatic control system in flight modes. The following tasks were solved in the article: recovering of lost information by an auto-associative neural network in case of a single sensor failure, recovering of lost information by an «optimal» autoassociative neural network in case of single sensor failures of the on-board control and diagnostic system, recovering of lost information by an auto-associative neural network and an on-board control and diagnostic system from the gas temperature registration sensor in front of the turbine compressor in case of failure. The following methods used are – substantiation of expediency of Kalman-filtration use in TV3-117 aircraft engine automatic control system, determination of Kalman filter transfer function, determination of algorithm of detection and localization of channel failure of two-channel sensor, determination of frequency characteristics of TV3-117 aircraft engine automatic control system, proof of equality of unit coefficient fault-tolerant filter unit. Conclusions: The frequency properties of the automatic control system of the aircraft engine TV3-117 are investigated, the equality of the unit of the gain of the developed fault-tolerant filtering unit and the absence of additional phase shifts introduced by the possible net delay due to the peculiarities of the implemented algorithms mathematical model. The absence of their influence on the stability of aircraft engine TV3-117 automatic control system is proved. Approbation of the developed algorithms showed that the average relative error in dynamics does not exceed 0.15 %, and in statics at the maximum expense – decreases to 0.01 % that corresponds to modern requirements of accuracy of algorithms of identification on a contour of dosing needle.Разработан отказоустойчивый алгоритм идентификации бортовой математической модели авиационного двигателя ТВ3-117 в составе его системы автоматического управления в полетных режимах. Исследованы частотные характеристики системы автоматического управления авиационного двигателя ТВ3-117, подтверждено и доказано равенство единице коэффициента усиления разработанного отказоустойчивого блока фильтрации и отсутствие дополнительных фазовых сдвигов, вносимых возможным чистым опозданием, обусловленным особенностями реализованных алгоритмов обнаружения отказов измерительных каналов и Калман-фильтрации входящей информации бортовой встроенной математической модели

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