Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи-розробка інформаційної та динамічної моделей контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 задля визначення основних вимог до експертної системи. В статті вирішуються наступні завдання: розробки інформаційної та динамічної моделей контролю і діагностики авіаційного двигуна ТВ3-117 з використанням методології системного аналізу. Використовуються такі методи: методи системного аналізу, методи системного програмування, методи побудови інформаційних моделей. Отримано наступні результати: Розроблено інформаційну модель, що визначає логічну структуру баз даних і знань, а також способи та механізми управління ними та взаємодії (обґрунтування змісту, наповнення, управління інформаційними потоками). Розроблено динамічну модель, що визначає правила роботи з експертною системою, які є основою для створення інтерфейсу (сценаріїв) з користувачем і визначають динаміку взаємодії експертної системи з базами даних і знань, моделі контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Висновки: Розроблено комплекс інформаційних моделей процесу контролю і діагностики технічно-го стану авіаційного двигуна ТВ3-117, на основі технології IDEF/1X, що дозволило визначити логічну структуру і механізми взаємодії баз даних і баз знань в складі розроблюваної експертної системи контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117. Побудована динамічна модель процесів контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі IDEF / CPN, що дозволило визначити вимоги до механізму логічного висновку в процесі виконання функцій контролю та діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 експертною системою. Перспективи дослідження-завершальним етапом системного моделювання є системний проєкт, який формує контури дослідницького прототипу експертної системи і перелік вимог, що реалізують його. Ключові слова: інформаційна модель; динамічна модель; експертна система; авіаційний двигун; база даних; база знань.
The subject of the study in the article is the modes of operation of the aircraft engine TV3-117 and methods of their control and diagnostics. The purpose of the work is to develop methods of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 on the basis of neural network technologies in real time. The following tasks are solved: substantiation of the preconditions of the use of neural networks in the task of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117, construction of the generalized neural network and the choice of the algorithm for its training, the solution of the task of controlling the parameters of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 with the use of neural networks. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of the theory of information systems and data processing. The following results were obtained: The feasibility of using neural networks in the task of controlling and diagnosing the technical condition of the aircraft engine TV3-117 was substantiated. The expediency of developing neural networks based on the NN Predictive Controller. The expediency of using the gradient method of teaching neural networks is substantiated, as well as the method of training a neuro-regulator based on a neuro-modulator with the use of the method of reverse error propagation. The expediency of using the gradient method of teaching neural networks is substantiated, as well as the method of training a neuro-regulator based on a neuromodulator with the use of the method of reverse error propagation. The solution of the task of controlling the parameters of the technical condition of the aircraft engine ТВ3-117, which confirms the expediency of using neural networks in the task of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117, is obtained. Conclusions: The application of neural network technologies is effective in solving a wide range of poorly formalized tasks, one of which is the task of controlling the technical condition of the aircraft engine TV3-117. The advantage of neural networks in their application in the tasks of control and diagnostics of the technical condition of the aircraft engine TV3-117 is the possibility of working with small training samples, the appointment of soft tolerances, using the experience of experts to assess the technical condition of the aircraft engine TV3-117, which is important in the condition's information incompleteness.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.