Діагностика технічного стану авіаційних двигунів вертольотів у польотних режимах за допомогою нейромережевого ансамблю

Abstract

Проведений порівняльний аналіз показав можливість розв’язання задачі діагностики технічного стану авіаційних двигунів вертольотів за допомогою різних архітектур нейронних мереж, а також методу найменших квадратів, що забезпечують високу достовірність розпізнавання дефектів, включаючи подвійні дефекти, у різних вузлах двигуна.

Проведенный сравнительный анализ показал возможность решения задачи диагностики технического состояния авиационных двигателей вертолетов с помощью различных архитектур нейронных сетей, а также метода наименьших квадратов, обеспечивающих высокую достоверность распознавания дефектов, включая двойные дефекты, в разных узлах двигателя.

The comparative analysis carried out showed the possibility of solving the problem of diagnosing the technical condition of aircraft engines of helicopters using various architectures of neural networks, as well as the least squares method, which provides high reliability of defect recognition, including double defects, in different engine nodes.