No abstract

No abstract

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.

No abstract

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.