Багатовимірна система автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 на базі нейромережевого регулятора
Вантажиться...
Дата
2020
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. - 2020. - Вип. 2(121). - С. 79-84
Анотація
Розроблено багатовимірну систему автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 на базі нейромережевого регулятора із застосуванням рекурентної нейронної мережі архітектури персептрон. Це дозволило забезпечити виконання широкого комплексу вимог до процесів управління (астатизм – нульова статична помилка, фізична реалізація нейромережевого регулятора, стійкість і задану якість процесів управління на фіксованій множині режимів роботи двигуна, мінімальна складність багатовимірного нейромережевого регулятора) заприн ципом мінімальної складності регулятора, що формує можливості вибору мінімальної за складністю системи автоматичного управління при заданому рівні якості процесів управління. Проведено моделювання системи автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 із синтезованим нейромережевим регулятором, результати якого свідчать про те, що перехідні процеси в системі управління задовольняють поставленим вимогам, а їх відмінність від еталонних значень не перевищує декількох відсотків. Підкреслено, що метод мінімальної складності інтелектуальних систем управління складними технічними об’єктами набув подальшого розвитку. Він відрізняється від існуючих тим, що за рахунок використання рекурентної нейронної мережі архітектури персептрон у нейромережевому регуляторі створено систему автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 з високою точністю відтворювання перехідних процесів у двигуні.
The purpose of this work is to develop of a multidimensional for TV3-117 aircraft engine automatic control system based on a neural network controller using a perceptron recurrent neural network, which makes it possible to ensure the fulfillment of a wide range of requirements for control processes (astatism – zero static error, physical implementation of a neural network controller, stability and specified quality of control processes on a fixed set of engine operating modes, minimum complexity of a multidimensional neural network controller) according to the principle of minimum complexity of the controller, which makes it possible to choose the minimum complexity of the automatic control system for a given level of quality control processes. The work is based on neuroinformatics method in the development of a neural network of a neural network controller of an automatic control system and a gradient method with an adaptive step in training a neural network. An algorithm has been developed for the structural synthesis of the multidimensional multimode neural network controller of TV3-117 aircraft engine, which ensures the fulfillment of a wide range of requirements for control processes (astatism, stability and a given quality of control processes) with minimal complexity of the controller. As a universal approach to the synthesis of a nonlinear multimode TV3-117 aircraft engine automatic control system it is possible to use multilayer neural networks with training in their parameters based on standard optimization algorithms. The scientific novelty of the results is that the method of minimal complexity of intelligent control systems for complex technical objects was further developed. It differs from the existing ones in that due to the use of the perceptron architecture neural network in the neural network controller, a TV3-117 aircraft engine automatic control system with high fidelity of transient processes in the engine is created. The developed method is a component of the intelligent system of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes.
Разработана многомерная система автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 на базе нейросетевого регулятора с использованием рекуррентной нейронной сети архитектуры персептрон. Это позволило обеспечить выполнение широкого комплекса требований к процессам управления (астатизм – нулевая статическая ошибка, физическая реализация нейросетевого регулятора, стойкость и заданное качество процессов управления на фиксированном множестве режимов работы двигателя, минимальная сложность многомерного нейросетевого регулятора) по принципу минимальной сложности регулятора, формирующего возможности выбора минимальной по сложности системы автоматического управления при заданном уровне качества процессов управления. Проведено моделирование системы автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 с синтезированным нейросетевым регулятором, результаты которого свидетельствуют о том, что переходные процессы в системе управления удовлетворяют предъявляемым требованиям, а их отличие от эталонных значений не превышает нескольких процентов. Подчеркнуто, что метод минимальной сложности интеллектуальных систем управления сложными техническими объектами получил дальнейшее развитие. Он отличается от существующих тем, что за счет использования рекуррентной нейронной сети архитектуры персептрон в нейросетевом регуляторе создана система автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 с высокой точностью воспроизведения переходных процессов в двигателе.
The purpose of this work is to develop of a multidimensional for TV3-117 aircraft engine automatic control system based on a neural network controller using a perceptron recurrent neural network, which makes it possible to ensure the fulfillment of a wide range of requirements for control processes (astatism – zero static error, physical implementation of a neural network controller, stability and specified quality of control processes on a fixed set of engine operating modes, minimum complexity of a multidimensional neural network controller) according to the principle of minimum complexity of the controller, which makes it possible to choose the minimum complexity of the automatic control system for a given level of quality control processes. The work is based on neuroinformatics method in the development of a neural network of a neural network controller of an automatic control system and a gradient method with an adaptive step in training a neural network. An algorithm has been developed for the structural synthesis of the multidimensional multimode neural network controller of TV3-117 aircraft engine, which ensures the fulfillment of a wide range of requirements for control processes (astatism, stability and a given quality of control processes) with minimal complexity of the controller. As a universal approach to the synthesis of a nonlinear multimode TV3-117 aircraft engine automatic control system it is possible to use multilayer neural networks with training in their parameters based on standard optimization algorithms. The scientific novelty of the results is that the method of minimal complexity of intelligent control systems for complex technical objects was further developed. It differs from the existing ones in that due to the use of the perceptron architecture neural network in the neural network controller, a TV3-117 aircraft engine automatic control system with high fidelity of transient processes in the engine is created. The developed method is a component of the intelligent system of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes.
Разработана многомерная система автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 на базе нейросетевого регулятора с использованием рекуррентной нейронной сети архитектуры персептрон. Это позволило обеспечить выполнение широкого комплекса требований к процессам управления (астатизм – нулевая статическая ошибка, физическая реализация нейросетевого регулятора, стойкость и заданное качество процессов управления на фиксированном множестве режимов работы двигателя, минимальная сложность многомерного нейросетевого регулятора) по принципу минимальной сложности регулятора, формирующего возможности выбора минимальной по сложности системы автоматического управления при заданном уровне качества процессов управления. Проведено моделирование системы автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 с синтезированным нейросетевым регулятором, результаты которого свидетельствуют о том, что переходные процессы в системе управления удовлетворяют предъявляемым требованиям, а их отличие от эталонных значений не превышает нескольких процентов. Подчеркнуто, что метод минимальной сложности интеллектуальных систем управления сложными техническими объектами получил дальнейшее развитие. Он отличается от существующих тем, что за счет использования рекуррентной нейронной сети архитектуры персептрон в нейросетевом регуляторе создана система автоматического управления авиационным двигателем ТВ3-117 с высокой точностью воспроизведения переходных процессов в двигателе.
Опис
Владов, С. І. Багатовимірна система автоматичного управління авіаційним двигуном ТВ3-117 на базі нейромережевого регулятора / С. І. Владов, Н. П. Назаренко, Н. В. Тутова та ін. // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. - 2020. - Вип. 2(121). - С. 79-84. - DOI: 10.30929/1995-0519.2020.2.79-84.
Ключові слова
Техніка. Технічні науки. Machinery. Engineering. Техника. Технические науки, Наукові публікації. Scientific publications. Научные публикации, авіаційний двигун ТВ3-117, aircraft engine TV3-117, авиационный двигатель ТВ3-117, нейромережевий регулятор, neural network regulator, нейросетевой регулятор, система автоматичного управління, automatic control system, система автоматического управления, персептрон, perceptron