Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи -розробка відмовостійких алгоритмів ідентифікації бортової математичної моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 в складі його системи автоматичного управління в польотних режимах. В статті вирішуються наступні завдання: обґрунтування доцільності використання Калман-фільтрації в системі автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117, визначення передавальної функції фільтра Калмана, визначення алгоритму виявлення та локалізації відмови каналу двоканального датчика, визначення частотних характеристик системи автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117, доказ рівності одиниці коефіцієнта посилення розробленого відмовостійкого блоку фільтрації. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Висновки: Використання автоасоціативної нейронної мережі у бортовій системі контролю і діагностики для Досліджено частотні властивості системи автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117, підтверджено і доведено рівність одиниці коефіцієнта посилення розробленого відмовостійкого блоку фільтрації і відсутності додаткових фазових зсувів, внесених можливим чистим запізненням, обумовленим особливостями реалізованих алгоритмів виявлення відмов вимірювальних каналів і Калман-фільтрації вхідної інформації бортової вбудованої математичної моделі. Доводиться відсутність їх впливу на стійкість системи автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117. Апробація розроблених алгоритмів показала, що середня відносна помилка у динаміці не перевищує 0,15 %, а в статиці при максимальній витраті -знижується до 0,01 %, що відповідає сучасним вимогам точності алгоритмів ідентифікації по контуру дозувальної голки. Ключові слова: авіаційний двигун, нейронна мережа, Калман-фільтрація, виявлення та локалізація відмови С.И. ВЛАДОВ Кременчугский летный колледж Харьковского национального университета внутренних дел, г. Кременчуг
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.