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

Використання коміксів при викладанні математики

Подгорних Н. В. Використання коміксів при викладанні математики / Н. В. Подгорних, О. В. Гусарова / 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. 262-264.Зазначено, що комікси, як спосіб передачі інформації доступні і легкі для розуміння і сприйняття, асоціюються з реальними діями. Комікси допомагають викладачу урізноманітнити форми роботи, активізувати пізнавальну активність, творчій потенціал та зацікавити здобувачів освіти. Отмечено, что комиксы как способ передачи информации доступны и легки для понимания и восприятия, ассоциируются с реальными действиями. Комиксы помогают преподавателю разнообразить формы работы, активизировать познавательную активность, творческий потенциал и заинтересовать соискателей образования. It is noted that comics as a way of transmitting information are accessible and easy to understand and perceive, are associated with real actions. Comics help the teacher to diversify the forms of work, activate cognitive activity, creativity and interest applicants for education

Універсальна математична модель газотурбінного двигуна

Подгорних, Н. В. Універсальна математична модель газотурбінного двигуна / Надія Володимирівна Подгорних, Іван Григорович Дерев’янко, Андрій Олександрович Царенко // 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. 380-382.Зазначено, що в процесі проектування газотурбінних двигунів використовуються різноманітні математичні моделі як двигуна в цілому, так і окремих його вузлів. Розглянуто універсальна математична модель газотурбінних двигунів, призначена для виконання термогазодинамічних розрахунків проточної частини.It is noted that in the process of designing gas turbine engines, various mathematical models of both the engine as a whole and its individual components are used. A universal mathematical model of gas turbine engines designed for performing thermogasodynamic calculations of the flow part is considered.Указано, что в процессе проектирования газотурбинных двигателей используются разнообразные математические модели как двигателя в целом, так и отдельных его узлов. Рассмотрена универсальная математическая модель газотурбинных двигателей, предназначенная для выполнения термогазодинамических расчетов проточной части

Метод оптимізації режимів роботи енергетичного обладнання авіаційних підприємств

Бойко С.М., Вишневський С.Я., Москалик В.М., Подгорних Н.В. Метод оптимізації режимів роботи енергетичного обладнання авіаційних підприємств. Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. 2021. № 6 (303). С. 26–30. DOI 10.31891/2307-5732-2021-303-6-26-30Альтернативним рішенням питання другого незалежного джерела живлення електроспоживачів можуть бути використані джерела розосередженої генерації, розташованої на території авіаційних підприємства, з метою електропостачання відповідальних електроприймачів у аварійних ситуаціях та у інших псевдоаварійних режимах роботи, з метою зменшення витрат за спожиту електроенергію та підвищення рівня надійності електропостачання. Водночас, аналіз розподілу потоків споживання електроенергії свідчить, що велика частка електричної енергії припадає саме на локальні енергетичні об’єкти, що обумовлює в цілому актуальність вивчення питання особливостей прогнозування електроспоживання з мережі в умовах авіаційних підприємств та актуальності застосування при цьому комбінованого підходу, особливо при впровадженні в структуру електропостачання цих підприємств розосередженої генерації. Проблематикою цієї роботи є питання підвищення енергоефективності авіаційних підприємств. Між тим, що не менш важливо, досвід показує, що незважаючи на недовантаження електричних потужностей, збитки від аварійних перерв енергозабезпечення з кожним роком зростають. Враховуючи складність технологічного процесу та специфіку функціонування авіаційних підприємств, актуальною науково-практичною задачею є розробка методу оптимізації режимів роботи енергетичного обладнання цих підприємств при впровадженні в структуру електропостачання розосередженої генерації. Між тим, що не менш важливо, досвід показує, що незважаючи на недовантаження електричних потужностей, збитки від аварійних перерв енергозабезпечення з кожним роком зростають. Кожний параметр загальної оптимізації вибору режимів роботи енергетичного обладнання гірничорудних підприємств має різний ступінь впливу. Водночас з метою достатньо енергоефективного використання таких мініелектростанцій в структурах систем електроживлення необхідно ґрунтовно аналізувати питання, пов’язаних з режимами роботи енергетичного обладнання цих підприємств. Запропонований метод дозволяє оптимізувати роботу енергетичного обладнання авіаційних підприємств при впровадження до структури їх електропостачання розосередженої генерації. Alternatively rіshennyam nutrition Other Square dzherela zhivlennya elektrospozhivachіv mozhut Buti vikoristanі dzherela rozoseredzhenoї generatsії, roztashovanoї on teritorії avіatsіynih pіdpriєmstva, of metoyu elektropostachannya vіdpovіdalnih elektropriymachіv in avarіynih situatsіyah that have іnshih psevdoavarіynih robot mode, of metoyu zmenshennya vitrat for spozhitu elektroenergіyu that pіdvischennya rіvnya nadіynostі elektropostachannya. Vodnochase, analіz rozpodіlu potokіv spozhivannya elektroenergії svіdchit scho great chastka elektrichnoї energії pripadaє sama on lokalnі energetichnі ob'єkti scho obumovlyuє in tsіlomu aktualnіst vivchennya power Especially prognozuvannya elektrospozhivannya of MEREZHI in the Minds of companies that avіatsіynih aktualnostі zastosuvannya at tsomu kombіnovanogo pіdhodu, Especially when vprovadzhennі into the structure of electrical supply of these enterprises of rose-energy generation. The problematics of tsієї work and є nutrition for the promotion of energy efficiency of aviation enterprises. Meanwhile, it’s not less important, I’ll show you that, regardless of the lack of electrical tension, the breakdowns in the event of emergency interruptions in energy security with skin fate are increasing. The complexity of the technological process and the specifics of the functioning of aviation enterprises, an actual scientific and practical task is the development of a method for optimizing the modes of operation of the power supply of these enterprises when introduced into the structure of the electric supply of a rose-energy generator. Meanwhile, it’s not less important, I’ll show you that, regardless of the lack of electrical tension, the breakdowns in the event of emergency interruptions in energy security with skin fate are increasing. The skin parameter of the global optimization of the choice of modes of operation and energy-efficient operation of the gas-mining enterprises may vary in the degree of injection. At the same time, with the method of sufficient energy-efficient use of such mini-electric power stations in the structures of power generation systems, it is necessary to analyze the power supply connected with the modes of robotic energy-saving possession of these enterprises. The proponation method allows optimizing the robot of the power supply of aviation enterprises with the introduction to the structure of their power supply of rose-energy generation. Альтернативным решением вопроса второго независимого источника питания электропотребителей могут быть использованы источники рассредоточенной генерации, расположенной на территории авиационных предприятия, с целью электроснабжения ответственных электроприемников в аварийных ситуациях и других псевдоаварийных режимах работы, с целью уменьшения затрат на потребленную электроэнергию и повышения уровня надежности электроснабжения. В то же время анализ распределения потоков потребления электроэнергии свидетельствует, что большая часть электрической энергии приходится именно на локальные энергетические объекты, что обуславливает в целом актуальность изучения вопроса особенностей прогнозирования электропотребления по сети в условиях авиационных предприятий и актуальности применения при этом комбинированного подхода, особенно при внедрении в структуру электроснабжения этих предприятий рассредоточенной генерации. Проблематикой этой работы является вопрос повышение энергоэффективности авиационных предприятий. Между тем, что не менее важно, опыт показывает, что несмотря на недогрузку электрических мощностей, ущерб от аварийных перерывов каждым годом растет. Учитывая сложность технологического процесса и специфику функционирования авиационных предприятий, актуальной научно-практической задачей является разработка метода оптимизации режимов работы энергетического оборудования этих предприятий при внедрении в структуру электроснабжения рассредоточенной генерации. Между тем, что не менее важно, опыт показывает, что несмотря на недогрузку электрических мощностей, ущерб от аварийных перерывов энергообеспечения с каждым годом возрастает. Каждый параметр общей оптимизации выбора режимов работы энергетического оборудования горнорудных предприятий имеет разную степень воздействия. В то же время с целью достаточно энергоэффективного использования таких миниэлектростанций в структурах систем электропитания необходимо основательно анализировать вопросы, связанных с режимами работы энергетического оборудования этих предприятий. Предлагаемый метод позволяет оптимизировать работу энергетического оборудования авиационных предприятий при внедрении в структуру их электроснабжение рассредоточенной генерации

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

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

Development of 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

Прогнозування електроспоживання авіаційних підприємств при реконфігурації системи їх електропостачання

Бойко С. М., Щокін В. П., Вишневський С. Я., Данілін О. В., Подгорних Н. В. Прогнозування електроспоживання авіаційних підприємств при ре конфігурації системи їх електропостачання. Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. 2022. № 3 (309). С. 232–238. DOI 10.31891/2307-5732-2022-309-3-232-238Метою даної роботи є синтез особливостей прогнозування електроспоживання підпиємств авіаційної галузі при впровадженні до системи їх електропостачання джерел розосередженоі генерації. На авіаційних підприємствах актуальним є впровадження в загальну структуру систем електроживлення розосередженої генерації. Для прогнозування, з достатнім рівнем вірогідності, електроенергоспоживання авіаційних підприємств необхідно вирішити багатокритеріальну задачу. Застосування нейронних мереж в системах прогнозування електроенергетичних параметрів дозволить забезпечити багатофакторне прогнозування. Такий підхід дозволить покращити прогнозованість згенерованої електроенергії розосередженою генерацією в часі, що зменшить в свою чергу, похибку прогнозу електроспоживання з мережі в умовах цих підприємств. Запропонована структурна схема визначення прогнозних показників енергоспоживання із мережі авіаційного підприємства, при впровадженні в структуру електропостачання цих підприємств джерел розосередженої генерації, для подальшої реалізації прогнозної моделі. The purpose of this work is the features of forecasting the electricity consumption of aviation companies in their introduction into the power supply system of sources of dispersed generation. At aviation enterprises, the introduction of dispersed generation power supply systems into the general structure is important. To predict, with a sufficient level of probability, the energy consumption of aviation enterprises, it is necessary to solve a multi-criteria problem. The use of neural networks in systems for forecasting energy parameters allows the use of multifactorial forecasting. This approach will improve the forecasting of generated electricity by distributed generation over time, which in turn will reduce the error of the forecast of electricity consumption from the grid in the conditions of these enterprises. The structural scheme of determination of forecast indicators of energy consumption from the network aviation enterprise, introduced into the structure of power supply of these enterprises of sources of dispersed generation, for further realization of the forecast model is offered

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

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

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

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

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