Перегляд за Автор "Dieriabina, I. O."
Зараз показуємо 1 - 10 з 10
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Development of an information system for decision support and automation of control of TV3-117 aircraft in critical situations based on knowledge engineering(Proceedings of the National Aviation University. - 2020. - no. 1 (82). - pp. 38–50., 2020) Vladov, S. I.; Владов, С. І.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Shmelоv, Yu. M.; Шмельов, Ю. М.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3942-2003; Dieriabina, I. O.; Дерябина, І. О.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5164-2976; Podhornykh, N. V.; Подгорних, Н. В.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1503-6896; Shmelova, T. F.; Шмельова, Т. Ф.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9737-6906Purpose: The purpose of this article is to develop an information system for decision support and automation of control of the aircraft engine TV3-117 in critical situations based on knowledge engineering. Methods: The following methods are applied in the article: simulation modeling method at the stage of designing an information system for decision support; special methods and means of object-oriented modeling of the subject area, which are developed for the design of information systems in order to recreate the conceptual model of experts in a formalized model of knowledge representation; hierarchical search method to search for use cases; ontological analysis with the aim of identifying and combining relevant information-logical and functional aspects of the system under study. In the modeling process, paradigmatic relationships are established between the cognitive elements of the process of controlling a complex dynamic object in critical situations (cause-effect, similarities), as well as generalization, association, depending on the implementation, necessary for the development of a complex of object-oriented models of the control process. Results: The conducted studies show that an additional analysis of all the possibilities of the applied knowledge representation models is needed to solve specific problems in the considered problem area. The methodology of object-cognitive analysis is the basis for creating an information system for decision support, including the intellectual component of the acquisition, accumulation, processing, provision, updating and dissemination of knowledge. The obtained objectoriented models of the subject area and ontology of the decision support system are the basis for the development of methods and algorithms for finding management solutions in critical situations. 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 інформаційної системи підтримки прийняття рішень і автоматизації управління авіаційним двигуном ТВ3-117 в критичних ситуаціях на основі інженерії знань. Методи: У статті застосовано наступні методи: метод імітаційного моделювання на етапі проектування інформаційної системи підтримки прийняття рішень; спеціальні методи і засоби об’єктна-орієнтованого моделювання предметної області, що розроблені для проектування інформаційних систем з метою відтворення концептуальної моделі експертів у формалізованій моделі представлення знань; метод ієрархічного пошуку задля пошуку прецедентів; онтологічний аналіз з метою визначення та об’єднання релевантних інформаційно-логічних і функціональних аспектів досліджуваної системи. У процесі моделювання встановлюються парадигматичні відносини між когнітивними елементами процесу управління складним динамічним об’єктом в критичних ситуаціях (причинно-наслідкові, відносини подібності), а також відносини узагальнення, асоціації, залежно та реалізації, необхідні для розробки комплексу об’єктно-орієнтованих моделей процесу управління. Результати: Проведені дослідження показують, що необхідно додатковий аналіз всіх можливостей застосовуваних моделей подання знань для вирішення конкретних завдань в даній проблемній області. Методологія об’єктно-когнітивного аналізу є основою розробки інформаційної системи підтримки прийняття рішень, що включає інтелектуальну компоненту придбання, накопичення, обробки, надання, поновлення і поширення знань. Отримані об’єктно-орієнтовані моделі предметної області і онтології системи підтримки прийняття рішень є основою для розробки методів і алгоритмів пошуку рішень з управління в критичних ситуаціях. 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 CASEтехнології. Цель: Целью данной статьи является разработка информационной системы поддержки принятия решений и автоматизации управления авиационным двигателем ТВ3-117 в критических ситуациях на основе инженерии знаний. Методы: В статье применены следующие методы: метод имитационного моделирования на этапе проектирования информационной системы поддержки принятия решений; специальные методы и средства объектно-ориентированного моделирования предметной области, которые разработаны для проектирования информационных систем с целью воссоздания концептуальной модели экспертов в формализованной модели представления знаний; метод иерархического поиска с целью поиска прецедентов; онтологический анализ с целью определения и объединения релевантных информационно-логических и функциональных аспектов исследуемой системы. В процессе моделирования устанавливаются парадигматические отношения между когнитивными элементами процесса управления сложным динамическим объектом в критических ситуациях (причинно-следственные, отношения сходства), а также отношения обобщения, ассоциации, в зависимости от реализации, необходимые для разработки комплекса объектноориентированных моделей процесса управления. Результаты: Проведенные исследования показывают, что необходим дополнительный анализ всех возможностей применяемых моделей представления знаний для решения конкретных задач в рассматриваемой проблемной области. Методология объектно-когнитивного анализа является основой создания информационной системы поддержки принятия решений, включающей интеллектуальную компоненту приобретения, накопления, обработки, предоставления, обновления и распространения знаний. Полученные объектно-ориентированные модели предметной области и онтологии системы поддержки принятия решений являются основой для разработки методов и алгоритмов поиска решений по управлению в критических ситуациях. 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-технологииДокумент Identification of rear model of TV3-117 aircraft engine based on the basis of neuro-multi-functional technologies(Innovative technologies and scientific solutions for industries = Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. – 2019. – № 1 (7). – С. 43-49, 2019) Vladov, S. I.; Владов, С. І.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Shmelov, Yu. M.; Шмельов, Ю. М.; ORCID: http://orcid.org/0000-0002-3942-2003; Derevyanko, I. H.; Дерев’янко, І. Г.; ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0116-1378; Dieriabina, I. O.; Дєрябіна, І. О.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5164-2976; Chyzhova, L. I.; Чижова, Л. І.; ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4105-1520Предметом 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.Документ Аналіз динаміки авіаційного двигуна ТВ3-117 із використанням нейронної мережі Елмана(Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2020. - № 4(75). - С. 42-52, 2020) Владов, С. І.; Vladov, S. I.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Москалик, В. М.; Moskalyk, V. M.; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4916-3102; Сіора, А. С.; Siora, A. S.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2934-7281; Дєрябіна, І. О.; Dieriabina, I. O.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5164-2976; Гвоздік, С. Д.; Hvozdik, S. D.; ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4105-1520Розроблено динамічну модель авіаційного двигуна ТВ3-117 в складі його системи автоматичного управління в польотних режимах з використанням нейромережевих технологій. Наголошено, що використання динамічних рекурентних нейронних мереж, зокрема, нейронної мережі Елмана, у процесі розробки математичної моделі об’єкта управління (авіаційного двигуна ТВ3-117) дозволяє істотно прискорити цей процес, причому, отримані моделі придатні для розв’язання задач синтезу законів управління і структури системи автоматичного управління у відповідності з відомою концепцією. Відзначено, що точність динамічної ідентифікації параметрів двигуна на основі нейронної мережі Елмана у 1,5 рази вище порівняно з методом найменших квадратів. Визначено, що точність динамічної ідентифікації параметрів двигуна в умовах шумів (адитивної складової перешкоди) на основі нейронної мережі Елмана також у середньому у два рази вище порівняно з методом найменших квадратів.Документ Грозова діяльність у місті Харків(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.). – Харків : ХНУВС, 2020. – С. 251-254, 2020) Дєрябіна, І. О.; Dieriabina, I. O.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5164-2976Наголошено, що робота авіації залежить від погодних умов. Хмари та пов’язані з ними такі метеорологічні явища, як грози суттєво впливають на роботу авіації. Вони значно ускладнюють польоти, а в ряді випадків зовсім виключають їх можливість. Грози – одне із найскладніших атмосферних явищ, характерною рисою яких є тісний зв’язок і взаємообумовленість метеорологічних та електричних процесів.Документ Контроль і діагностика технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 шляхом аналізу тренду його параметрів(Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 1(76). - С. 87-98, 2021) Владов, С. І.; Vladov, S. I.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Пилипенко, Л. М.; Pylypenko, L. M.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5221-0921; Тутова, Н. В.; Tutova, N. V.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5609-5502; Дєрябіна, І. О.; Dieriabina, I. O.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5164-2976; Яніцький, А. А.; Yanitskyi, A. A.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5318-1915Розроблено 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.Документ 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., 2020) Владов, С. І.; Vladov, S. I.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Шмельов, Ю. М.; Shmelоv, Yu. M.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3942-2003; Пилипенко, Л. М.; Pylypenko, L. M.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5221-0921; Подгорних, Н. В.; Podhornykh, N. V.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1503-6896; Назаренко, Н. П.; Nazarenko, N. P.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9745-2430; Тутова, Н. В.; Tutova, N. V.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5609-5502; Дєрябіна, І. О.; Dieriabina, I. O.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5164-2976Предметом 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.Документ 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, 2020) Vladov, S. I.; Владов, С. І.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Shmelоv, Yu. M.; Шмельов, Ю. М.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3942-2003; Pylypenko, L. M.; Пилипенко, Л. М.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5221-0921; Podhornykh, N. V.; Подгорних, Н. В.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1503-6896; Nazarenko, N. P.; Назаренко, Н. Р.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9745-2430; Tutova, N. V.; Тутова, Н. В.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5609-5502; Dieriabina, I. O.; Дєрябіна, І. О.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5164-2976Предметом 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.Документ Пeрeвaги тa нeдoлiки oргaнiзaцiї дистaнцiйнoгo нaвчaння(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.). - Харків : ХНУВС, 2020.- С. 434-436., 2020) Реута, А. В.; Reuta, A. V.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6495-6560; Дєрябіна, І. О.; Dieriabina, I. O.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5164-2976Зазначено, що організація дистанційного навчання викладачем дає можливість йому постійно підвищувати свій професійний рівень та педагогічну майстерність, використовуючи нові мультимедійні технології, різні сучасні програмні ресурси і освітні послуги, а також доступно організовувати віддалений обмін та співпраці між колегами. Отмечено, что организация дистанционного обучения преподавателем дает ему возможность постоянно повышать свой профессиональный уровень и педагогическое мастерство, используя новые мультимедийные технологии, различные современные программные ресурсы и образовательные услуги, а также доступно организовывать удаленный обмен и сотрудничество между коллегами. It is noted that the organization of distance learning by a teacher gives him the opportunity to constantly improve his professional level and pedagogical skills, using new multimedia technologies, various modern software resources and educational services, as well as to easily organize remote exchange and cooperation between colleagues.Документ 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., 2021-12) Владов, С. І.; Vladov, S. I.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Дєрябіна, І. О.; Dieriabina, I. O.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5164-2976; Подгорних, Н. В.; Podhornykh, N. V.; ORCID: http://orcid.org/0000-0002-1503-6896; Грибанова, С. А.; Hrybanova, S. A.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5831-2363; Яніцький, А. А.; Yanitskyi, A. A.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5318-1915Для 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.Документ Ідентифікація багаторежимної моделі авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах з використанням модифікованого градієнтного алгоритму навчання радіально-базисних нейронних мереж(Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 4(79). - С. 52-63, 2021) Владов, С. І.; Vladov, S. I.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-8009-5254; Дєрябіна, І. О.; Dieriabina, I. O.; ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5164-2976; Гусарова, О. В.; Husarova, O. V.; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9823-0044; Пилипенко, Л. М.; Pylypenko, L. M.; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5221-0921; Пономаренко, А. В.; Ponomarenko, A. V.; ORCID: http://orcid.org/0000-0002-4143-1814Розглянуто 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 %.