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

No abstrac

Щодо питання контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах за допомогою нечіткої експертної системи

Владов, С. І. Щодо питання контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах за допомогою нечіткої експертної системи / Сергій Ігорович Владов, Юрій Миколайович Шмельов, Курбан Рамазанович Курбанов // 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. 332-338.Зазначено, що застосування експертних систем значно підвищує ефективність діагностики авіаційного двигуна ТВ3-117, оскільки дозволяє оперативно аналізувати різноманітну інформацію про особливості польотної ситуації, виробляти необхідні рекомендації про можливість усунення тієї або іншої несправності, враховувати нелінійність і невизначений характер протікають в них процесів і приймати оптимальні рішення по експлуатації даного двигуна.It is noted that the use of expert systems significantly increases the effectiveness of diagnostics of the TV3-117 aircraft engine, as it allows to quickly analyze various information about the peculiarities of the flight situation, to make the necessary recommendations about the possibility of eliminating this or that malfunction, taking into account the nonlinearity and uncertain nature of the processes occurring in them and making optimal decisions on the operation of this engine.Отмечено, что применение экспертных систем значительно повышает эффективность диагностики авиационного двигателя ТВ3-117, поскольку позволяет оперативно анализировать разнообразную информацию об особенностях полетной ситуации, производить необходимые рекомендации по возможность устранения той или иной неисправности, учитывать нелинейность и неопределенный характер протекающих в них процессов и принимать оптимальные решения по эксплуатации данного двигателя

Контроль технічного стану авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах за допомогою нейронних мереж зі змінною пам’яттю

Шмельов Ю. М. Контроль технічного стану авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах за допомогою нейронних мереж зі змінною пам’яттю / Ю. М. Шмельов, С. І. Владов, Д. С. Ходін / Авіація, промисловість, суспільство : матеріали ІІІ Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Кременчук, 12 трав. 2022 р.) / МВС України, Харків. нац. ун-т внутр. справ, Кременчуц. льотний коледж, Наук. парк «Наука та безпека». – Харків : ХНУВС, 2022. – С. 184-187.У межах задачі контролю технічного стану авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах (у режимі реального часу) розроблено нейромережеві алгоритми, наводиться формалізована постановка задач, формуються рекомендації щодо розв’язання даного спектра задач, пропонується інженерна методика, узагальнена схема. В рамках задачи контроля технического состояния авиационных двигателей вертолетов в полетных режимах (в режиме реального времени) разработаны нейросетевые алгоритмы, приводится формализованная постановка задач, формируются рекомендации по решению данного спектра задач, предлагается инженерная методика, обобщенная схема. As part of the task of monitoring the technical condition of aircraft engines of helicopters in flight modes (in real time), neural network algorithms have been developed, a formalized problem statement is given, recommendations are made for solving this range of problems, an engineering technique and a generalized scheme are proposed

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

Control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes using the matrix method for calculating dynamic recurrent neural networks

Vladov, S. Control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes using the matrix method for calculating dynamic recurrent neural networks [Electronic resource] / Serhii Vladov, Yurii Shmelov, Ruslan Yakovliev // CMIS-2021: The Fourth International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems (Zaporizhzhia, Ukraine, 27 April, 2021). - P. 97-109. – Access mode: http://ceur-ws.org/Vol-2864/paper9.pdf.У даній роботі розглянуто один із методів використання динамічних рекурентних нейронних мереж для вирішення прикладних задач контролю та діагностики технічного стану авіаційних двигунів, у тому числі ТВ3-117. Запропоновано метод кодування нейронних мереж у сигнальні графи та показано, що їх матриці суміжності можуть бути використані як асоціативна пам’ять у крокових матричних алгоритмах розв’язування динамічних рекурентних нейронних мереж. Показано, що в повнозв’язаних рекурентних нейронних мережах будь-який нейрон може бути вхідним або вихідним, а один нейрон може бути одночасно вхідним і вихідним. Наведено приклади навчання за алгоритмом еволюційної оптимізації мультиекстремальних задач рекуррентних динамічних нейронних мереж, призначених для контролю та діагностики технічного стану двигуна ТВ3-117.Функції блоків активації нейронів у динамічних рекуррентних нейронних мережах у цій роботі використовуються різницевими виразами імітаційних моделей лінійних динамічних зв'язків. Показано, що для ідентифікації у часовій області перехідних процесів у динамічних системах третього порядку досягається задовільна точність на виході будь-якого нейрона рекуррентної динамічної нейронної мережі з чотирма нейронами, при цьому виявлено, що корисна інформація про динамічні властивості досліджуваної динамічної системи можна одночасно отримати з виходу будь-якої нейронної мережі.In this paper, one of the methods of using dynamic recurrent neural networks for solving applied problems of control and diagnosing of aircraft engines technical state, including TV3-117, is considered. A method for coding neural networks into signal graphs is proposed, and it is shown that their adjacency matrices can be used as associative memory in step matrix algorithms for solving dynamic recurrent neural networks. It is shown that in fully connected recurrent neural networks, any neuron can be input or output, and one neuron can simultaneously be input and output. Examples of teaching by the evolutionary optimization algorithm for multiextremal problems of recurrent dynamic neural networks intended for control and diagnosing of TV3-117 aircraft engine technical state are given. The functions of activation blocks of neurons in dynamic recurrent neural networks in this work are used difference expressions of simulation models of linear dynamic links. It is shown that for identification in the time domain of transient processes in dynamic systems of the third order, satisfactory accuracy is achieved at the output of any neuron of a recurrent dynamic neural network with four neurons, while it was found that useful information about the dynamic properties of the dynamic system under study can be simultaneously obtained from the output of any neuron network.В данной работе рассматривается один из методов использования динамических рекуррентных нейронных сетей для решения прикладных задач контроля и диагностирования технического состояния авиационных двигателей, в том числе ТВ3-117. Предложен метод кодирования нейронных сетей в сигнальные графы и показано, что их матрицы смежности можно использовать в качестве ассоциативной памяти в пошаговых матричных алгоритмах решения динамических рекуррентных нейронных сетей. Показано, что в полносвязных рекуррентных нейронных сетях любой нейрон может быть входом или выходом, а один нейрон может быть одновременно входом и выходом. Приведены примеры обучения алгоритмом эволюционной оптимизации многоэкстремальных задач рекуррентных динамических нейронных сетей, предназначенных для контроля и диагностики технического состояния двигателя ТВ3-117. Функции блоков активации нейронов в динамических рекуррентных нейронных сетях в данной работе используются разностными выражениями имитационных моделей линейных динамических связей. Показано, что для идентификации во временной области переходных процессов в динамических системах третьего порядка удовлетворительная точность достигается на выходе любого нейрона рекуррентной динамической нейронной сети с четырьмя нейронами, при этом установлено, что полезная информация о динамические свойства исследуемой динамической системы могут быть одновременно получены с выхода любой нейронной сети

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

Повышение надежности системы автоматического управления авиационного двигателя ТВ3-117 с применением его бортовой нейросетевой модели

Владов, С. І. Підвищення надійності системи автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 з використанням його бортової нейромережевої моделі / С. І. Владов, Ю. М. Шмельов, А. С. Сіора та ін. // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. - 2020. - Вип. 2(121). - С. 91-96. - DOI: 10.30929/1995-0519.2020.2.91-96.Проаналізовано підходи до вирішення проблеми підвищення надійності систем автоматичного управління авіаційними газотурбінними двигунами, в тому числі, і ТВ3-117, на основі алгоритмічного резервування. Визначено основні труднощі застосування алгоритмічного резервування в умовах льотної експлуатації повітряного судна. Розглянуто особливості застосування лінійних і нелінійних математичних моделей, виділені їх основні переваги та недоліки. Виявлено основні вимоги до математичної моделі задля ефективного застосування в системі автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117. Розроблено і представлено лінійну адаптивну бортову нейромережеву модель, призначену для роботи спільно з системою автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117. Описано методи вирішення проблеми адаптації нейромережевої моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 до можливої зміни його технічного стану. Розглянуто питання реалізації детермінованих, стохастичних і випадкових поправок для корекції моделі під час експлуатації двигуна. Оцінено застосування одновимірної і багатовимірної фільтрації Калмана вхідних і вихідних параметрів нейромережевої моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 для підвищення її точності і надійності. Представлений приклад успішної реалізації фільтрації Калмана вхідного сигналу положення поршня дозувальної голки в результаті моделювання за даними, отриманими в результаті льотних випробувань повітряного судна. Визначена область застосування нейромережевої моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 і ситуації, в яких модель функціонувати не може. Проведено оцінку похибки моделі для основних режимів експлуатації двигуна: похибка частоти обертання ротора турбокомпресора не перевищила 1,25 %, тиску повітря за турбокомпресором – 3,5 %, температури газів за турбіною компресора – 2,2%. Отримані дані свідчать про можливе впровадження нейромережевої моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 в бортову систему контролю і діагностики його технічного стану в польотних режимах.The purpose of this work is to increase the reliability of TV3-117 aircraft engine automatic control system using its linear neural network model along with input one-dimensional and multi-dimensional Kalman filtering. Based on the study, a linear adaptive on-board neural network model was developed and presented, designed to work together with the TV3-117 aircraft engine automatic control system. The work is based on neuroinformatics methods were applied to develop and training a neural network for implementing a linear on-board model of aircraft engine TV3-117; statistical methods for processing the experimental results to determine the accuracy of the onedimensional and multi-dimensional Kalman filtering algorithms; methods of probability theory and mathematical statistics for the implementation of deterministic, stochastic and random corrections for model correction during engine operation. Estimation of the error of the present model, obtained by comparing the simulation results on the nodal nonlinear model, gave the following results for the main modes of operation of the engine (takeoff, altitude, cruising): turbocharger rotor speed – 1.25 %, air pressure behind the compressor – 3.5 %, the temperature of the gas behind the compressor turbine – 2.2 %. As expected, the error of the model increases with decreasing mode due to the nonlinearity of the characteristics, reaching twice the value at the minimum mode (small gas). Given that the main operating modes account for 90% of the operating time, the obtained values of the model error are acceptable. The scientific novelty of the results is that the method of increasing the reliability of TV3-117 aircraft engine automatic control system was further developed, which, along with the use of its linear neural network model, as well as one-dimensional and multidimensional Kalman filtering of input signals, allowed to reduce the error estimate of the identification model of TV3-117 aircraft engine. The developed method is a component of the intelligent system of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes.Проанализированы подходы к решению проблемы повышения надежности систем автоматического управления авиационными газотурбинными двигателями, в том числе, и ТВ3-117, на основе алгоритмического резервирования. Определены основные трудности применения алгоритмического резервирования в условиях летной эксплуатации воздушного судна. Рассмотрены особенности применения линейных и нелинейных математических моделей, выделены их основные преимущества и недостатки. Выявлены основные требования к математической модели для эффективного применения в системе автоматического управления авиационного двигателя ТВ3-117. На основе проведенного исследования разработана и представлена линейная адаптивная бортовая нейросетевая модель, предназначенная для работы совместно с системой автоматического управления авиационного двигателя ТВ3-117. Описаны методы решения проблемы адаптации нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117 к возможному изменению его технического состояния. Рассмотрен вопрос реализации детерминированных, стохастических и случайных поправок для коррекции модели во время эксплуатации двигателя. Оценено применение одномерной и многомерной фильтрации Калмана входных и выходных параметров нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117 для повышения ее точности и надежности. Представлен пример успешной реализации фильтрации Калмана входного сигнала положения поршня дозирующей иглы в результате моделирования по данным, полученным в результате летных испытаний воздушного судна. Определена область применения нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117 и ситуации, в которых модель функционировать не может. Проведена оценка погрешности модели для основных режимов эксплуатации двигателя: погрешность частоты вращения ротора турбокомпрессора не превысила 1,25 %, давления воздуха за турбокомпрессором – 3,5 %, температуры газов за турбиной компрессора – 2,2 %. Полученные данные свидетельствуют о возможном внедрении нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117 в бортовую систему контроля и диагностики его технического состояния в полетных режимах

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

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