A neuro-fuzzy expert system for the control and diagnostics of helicopters aircraft engines technical state

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorShmelov, Yu. M.
dc.contributor.authorШмельов, Ю. М.
dc.contributor.authorORCID: http://orcid.org/0000-0002-3942-2003
dc.contributor.authorVladov, S. I.
dc.contributor.authorВладов, С. І.
dc.contributor.authorORCID: http://orcid.org/0000-0001-8009-5254
dc.contributor.authorPetchenko, M. V.
dc.contributor.authorПетченко, М. В.
dc.contributor.authorORCID: http://orcid.org/0000-0003-1104-5717
dc.date.accessioned2022-04-08T15:32:03Z
dc.date.available2022-04-08T15:32:03Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionVladov, S. A neuro-fuzzy expert system for the control and diagnostics of helicopters aircraft engines technical state [Electronic resource] / Serhii Vladov, Yurii Shmelov, Marina Petchenko // ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer: Proceedings of the 17th International Conference (Kherson, Ukraine, September 28 - October 2, 2021). - Volume I: Main Conference, PhD Symposium, and Posters. - P. 40-52. – Access mode: http://ceur-ws.org/Vol-3013/20210040.pdf.uk_UA
dc.description.abstractУ роботі висвітлено актуальну науково-практичну проблему побудови нечіткої експертної системи для контролю та діагностики технічного стану двигунів вертольотів авіації в режимах польоту. На основі модифікованого методу діагностичних матриць та нечіткої логіки, який відрізняється від існуючих, за рахунок введення нечітких експертних правил, відповідних до фізичних процесів, що відбуваються в авіаційних двигунах з вільною турбіною, дозволило підвищити коефіцієнт довіри прийняття рішення при наявності дефекту в конкретному вузлі траєкторії повітряних двигунів на етапі льотної експлуатації вертольотів. Запропоновано реалізацію нечіткої експертної системи з використанням нечіткої нейронної мережі Ванга-Менделя, що дозволило на тестовому прикладі визначити наявність дефекту в компресорі, наявність якого вказує на ступінь 1 % підвищення тиску в компресорі.uk_UA
dc.description.abstractThe paper has report the actual scientific and practical problem of constructing a fuzzy expert system for control and diagnostics of helicopter aircraft engines technical state in flight modes. The algorithm for control and diagnostics of air-craft engines technical state has been further developed on the basis of a modified method of diagnostic matrices and fuzzy logic, which differs from the existing ones in that due to the introduction of fuzzy expert rules corresponding to the physics of processes occurring in aircraft engines with a free turbine, it has made it possible to increase the confidence coefficient decision-making on the presence of a defect in a particular node of the flow path of helicopters aircraft engines at the stage of helicopters flight operation. The implementation of a fuzzy expert system with the use of a Wang-Mendel fuzzy neural network is proposed, which made it possible to determine on a test example the presence of a defect in the compressor, the presence of which indicates a 1 % degree of pressure increase in the compressor.en
dc.description.abstractВ работе отражена актуальная научно-практическая проблема построения нечеткой экспертной системы для контроля и диагностики технического состояния двигателей вертолетов авиации в режимах полета. На основе модифицированного метода диагностических матриц и нечеткой логики, отличающегося от существующих, за счет введения нечетких экспертных правил, соответствующих физическим процессам, происходящим в авиационных двигателях со свободной турбиной, позволило повысить коэффициент доверия принятия решения при наличии дефекта в конкретном узле траектории воздушных двигателей на этапе лётной эксплуатации вертолетов. Предложена реализация нечеткой экспертной системы с использованием нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя, что позволило на тестовом примере определить наличие дефекта в компрессоре, наличие которого указывает на степень 1% повышения давления в компрессоре.ru
dc.identifier.urihttp://ceur-ws.org/Vol-3013/20210040.pdf
dc.identifier.urihttp://dspace.univd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/11542
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer: Proceedings of the 17th International Conference (Kherson, Ukraine, September 28 - October 2, 2021). - Volume I: Main Conference, PhD Symposium, and Posters. - P. 40-52uk_UA
dc.subjectТехніка. Технічні науки. Machinery. Engineering. Техника. Технические наукиuk_UA
dc.subjectНаукові публікації. Scientific publications. Научные публикацииuk_UA
dc.subjectpublikatsii u Scopusuk_UA
dc.subjectавіаційний двигунuk_UA
dc.subjectекспертна системаuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectтехнічний станuk_UA
dc.subjectнейро-нечітка мережа Ванга-Менделяuk_UA
dc.subjectдіагностична матрицяuk_UA
dc.subjectнечіткі експертні правилаuk_UA
dc.subjectaircraft engineuk_UA
dc.subjectexpert systemuk_UA
dc.subjectneural networkuk_UA
dc.subjecttechnical stateuk_UA
dc.subjectWang Mendel's neuro- fuzzy networkuk_UA
dc.subjectdiagnostic matrixuk_UA
dc.subjectfuzzy expert rulesuk_UA
dc.subjectавиационный двигательuk_UA
dc.subjectэкспертная системаuk_UA
dc.subjectнейронная сетьuk_UA
dc.subjectтехническое состояниеuk_UA
dc.subjectнейронечеткая сеть Ванга-Менделяuk_UA
dc.subjectдиагностическая матрицаuk_UA
dc.subjectнечеткие экспертные правилаuk_UA
dc.titleA neuro-fuzzy expert system for the control and diagnostics of helicopters aircraft engines technical stateuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
A neuro fuzzy expert system_Vladov_Shmelov_Petchenko_2021.pdf
Розмір:
789 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Stattia
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові публікації (Scientific publications). УДК 62