Идентификация многорежимной модели авиационных двигателей вертолетов в полетных режимах с применением модифицированного градиентного алгоритма обучения радиально-базисных нейронных сетей

Владов, С. І. Ідентифікація багаторежимної моделі авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах з використанням модифікованого градієнтного алгоритму навчання радіально-базисних нейронних мереж / Владов С. І., Дєрябіна І. О., Гусарова О. В., Пилипенко Л. М., Пономаренко А. В. // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 4 (79). - С. 52-63. - DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.4.6.Розглянуто розв’язання прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів у польотних режимах за допомогою їх багаторежимних моделей з використанням класичного методу – методу найменших квадратів і нейромережевого методу – шляхом побудови нейронної мережі відповідно до вихідних даних. Використовано такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Для досягнення поставленої мети та зменшення помилки ідентифікації багаторежимної моделі авіаційного газотурбінного двигуна у роботі запропоновано використання нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання, що полягає у динамічній зміні структури нейронної мережі у процесі навчання, а для виключення ситуацій, коли параметри елементів стають близькими один до одного, введено коефіцієнт взаємного припинення елементів. При розв’язанні прикладної задачі ідентифікації авіаційних газотурбінних двигунів вертольотів показано, що похибка ідентифікації багаторежимної моделі авіаційних газотурбінних вертольотів (на прикладі авіаційного двигуна ТВ3-117) за допомогою персептрона при обчисленні окремих параметрів двигуна не перевищила 0,63 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – 0,74 %, для нейронної мереж радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – 0,47 %, у той час як для класичного методу (методу найменших квадратів) вона складає близько 1 % у розглянутому діапазоні зміни режимів роботи двигуна. Порівняльний аналіз нейромережевих і класичного методів ідентифікації в умовах дії шумів показує, що нейромережеві методи більш робастні до зовнішніх збурень: для рівня шуму σ = 0,025 похибка ідентифікації параметрів авіаційного двигуна ТВ3-117 при використанні персептрона зростає з 0,63 до 0,84 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій – з 0,74 до 0,86 %; для нейронної мережі радіально-базисних функцій з модифікованим градієнтним алгоритмом навчання – з 0,47 до 0,65 %, а для методу найменших квадратів – з 0,99 до 2,14 %.This work is devoted to solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines in flight modes using their multi-mode models using the classical method – least squares method and the neural network method – by constructing a neural network in accordance with the initial data. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. To achieve this goal and reduce the identification error of aircraft gas turbine engine multi-mode model, the use of radial-basis functions neural network with a modified gradient training algorithm is proposed, which consists in dynamically changing the structure of the neural network in the learning process, and to exclude situations when the parameters of the elements are close to each other. to a friend, the coefficient of mutual intersection of elements is introduced. When solving the applied problem of identification helicopters aircraft gas turbine engines, it was shown that the error in identifying a multi-mode model of helicopters aircraft gas turbine (using the example of the TV3-117 aircraft engine) using a perceptron when calculating individual engine parameters did not exceed 0.63 %; for radial-basis functions neural network – 0.74 %, for radial-basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – 0.47 %, while for the classical method (least squares method) it is about 1% in the considered the range of change of engine operating modes. Comparative analysis of neural network and classical identification methods under noise action shows that neural network methods are more robust to external disturbances: for a noise level σ = 0.025, the error in identifying parameters of an aircraft engine TV3-117 when using a perceptron increases from 0.63 to 0.84%; for radial-basis functions neural network – from 0.74 to 0.86 %; for radial basis functions neural network with a modified gradient learning algorithm – from 0.47 to 0.65 %, and for the least squares method – from 0.99 to 2.14 %.Рассмотрено решение прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов в полетных режимах с помощью их многорежимных моделей с использованием классического метода – метода наименьших квадратов и нейросетевого метода – путем построения нейронной сети в соответствии с исходными данными. Использованы следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Для достижения поставленной цели и уменьшения ошибки идентификации многорежимной модели авиационного газотурбинного двигателя в работе предложено использование нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения, заключающийся в динамическом изменении структуры нейронной сети в процессе обучения, а для исключения ситуаций, когда параметры элементов близки друг к другу, введен коэффициент взаимного пересечения элементов. При решении прикладной задачи идентификации авиационных газотурбинных двигателей вертолетов показано, что погрешность идентификации многорежимной модели авиационных газотурбинных вертолетов (на примере авиационного двигателя ТВ3- 117) с помощью персептрона при вычислении отдельных параметров двигателя не превысила 0,63 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – 0,74 %, для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – 0,47 %, в то время как для классического метода (метода наименьших квадратов) она составляет около 1 % в рассматриваемом диапазоне смены режимов работы двигателя. Сравнительный анализ нейросетевых и классических методов идентификации в условиях действия шумов показывает, что нейросетевые методы более робастны к внешним возмущениям: для уровня шума σ = 0,025 погрешность идентификации параметров авиационного двигателя ТВ3-117 при использовании персептрона возрастает с 0,63 до 0,84 %; для нейронной сети радиально-базисных функций – с 0,74 до 0,86 %; для нейронной сети радиально-базисных функций с модифицированным градиентным алгоритмом обучения – с 0,47 до 0,65 %, а для метода наименьших квадратов – с 0,99 до 2,14 %

Identification of rear model of TV3-117 aircraft engine based on the basis of neuro-multi-functional technologies

Identification of rear model of TV3-117 aircraft engine based on the basis of neuro-multi-functional technologies / S. Vladov, Yu. Shmelov, I. Derevyanko and oth. // Innovative technologies and scientific solutions for industries = Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. – 2019. – № 1 (7). – С. 43-49. – DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2019.7.043.Предметом статті є авіаційний двигун TV3-117 і методи визначення його технічного стану. У статті було вирішене завдання ідентифікації зворотної багаторежимної моделі авіаційного двигуна TV3-117 з використанням нейронних мереж.The subject matter in the article is TV3-117 aircraft engine and methods of identification of its technical condition. The goal of the work is to develop methods for identifying the technical state of the aircraft engine TV3-117 on the basis of real-time neural network technologies. The following tasks were solved in the article: the task of identifying the reverse multi-mode model of the aircraft engine TV3-117 using neural networks. The following methods used are – 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 application of the neural network apparatus is effective in solving a large range of tasks: identifying the mathematical model of the aircraft engine TV3-117, diagnosing the condition, analyzing the trends, forecasting the parameters, etc., despite the fact that these tasks usually relate to the class difficultly formalized (poorly structured), neural networks are adequate and effective in the process of their solution. In the process of solving the task of identifying the mathematical model of the aircraft engine TV3-117 on the basis of neural networks, it was established that neural networks solve the problem of identification more precisely classical methods. Conclusions: It was established that the error of identification of the aircraft engine TV3-117 with the help of a neural network of type perceptron did not exceed 1.8 %; For the neural network of radial-basic function (RBF) – 4.6 %, whereas for the classical method (LSM) it makes about 5.7 % in the considered range of changes in engine operation modes. It was found that neural network methods are more robust to external perturbations: for noise level ζ = 0.01, the error of identification of aircraft engine TV3-117 with the use of perceptron has increased from 1.8 to 3.8 %; for the neural network RBF – from 4.6 to 5.7 %, and for the least squares method – from 5.7 to 13.93 %. In the process of solving the task of identifying the inverse multi-mode model of the aviation engine TV3-117 on its parameters on the basis of neural networks (perceptron and RBF) it was shown that their use allows for indirect measurement of the parameters of the flowing part of the engine at different modes of its operation: in the absence of noise – with an error of not more than 1,8 and 4,6 % respectively; in the presence of noise (ζ = 0,01) – with an error of not more than 3,8 and 5,7 % respectively. Application in these conditions of the least squares method (polynomial regression model of the 8th order) allows us to obtain the error value: in the absence of noise – no more than 5,7 %; in the presence of noise – no more than 13,93 %.Предметом статьи является авиационный двигатель TV3-117 и методы определения его технического состояния. В статье была решена задача идентификации обратной многорежимной модели авиационного двигателя TV3-117 с использованием нейронных сетей

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

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