Контроль і діагностика технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 шляхом аналізу тренду його параметрів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorВладов, С. І.
dc.contributor.authorVladov, S. I.
dc.contributor.authorORCID: https://orcid.org/0000-0001-8009-5254
dc.contributor.authorПилипенко, Л. М.
dc.contributor.authorPylypenko, L. M.
dc.contributor.authorORCID: https://orcid.org/0000-0001-5221-0921
dc.contributor.authorТутова, Н. В.
dc.contributor.authorTutova, N. V.
dc.contributor.authorORCID: https://orcid.org/0000-0001-5609-5502
dc.contributor.authorДєрябіна, І. О.
dc.contributor.authorDieriabina, I. O.
dc.contributor.authorORCID: https://orcid.org/0000-0001-5164-2976
dc.contributor.authorЯніцький, А. А.
dc.contributor.authorYanitskyi, A. A.
dc.contributor.authorORCID: https://orcid.org/0000-0001-5318-1915
dc.date.accessioned2022-11-30T13:50:59Z
dc.date.available2022-11-30T13:50:59Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionВладов, С. І. Контроль і діагностика технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 шляхом аналізу тренду його параметрів / С. І. Владов, Л. М. Пилипенко, Н. В. Тутова, І. О. Дєрябіна, А. А. Яніцький // Вісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 1(76). - С. 87-98. - DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.11.uk_UA
dc.description.abstractРозроблено 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.uk_UA
dc.description.abstractThe subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for monitoring and diagnosing its technical state. The goal of the work is development of a method of control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes by the analysis of a trend of its parameters using neural network technologies. The article solves the problem of developing a methodology for determining the optimal structure of a neural network, which consists in determining the neural network architecture, choosing an optimal algorithm for finding the weights of neurons and training a neural network, analyzing the effectiveness of various training algorithms for a neural network, determining the structure of a neural network to find the minimum error in training a neural network depending on the number of neurons in the hidden layer, as well as in the analysis of the effectiveness of the results. The following methods are used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of information systems theory and data processing. The results of numerical modeling indicate the possibility of solving the problems of control and diagnosing of TV3-117 aircraft engine technical state, allowing, along with the classical criteria for identifying the trend of parameters, to apply qualitatively new neural network criteria that expand and supplement the classical criteria that increase the reliability in control and diagnosing the technical state and decision-making stages. The results obtained indicate the possible implementation of the neural network model of the TV3-117 aircraft engine into the on-board system for control and diagnosing its state condition in flight modes.uk_UA
dc.description.abstractРазработан метод контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в полетных режимах путем анализа тренда его параметров с использованием нейросетевых технологий. Решена задача разработки методики определения оптимальной структуры нейронной сети, которая состоит в определении архитектуры нейронной сети, выборе оптимального алгоритма поиска весов нейронов и обучения нейронной сети, анализа эффективности различных алгоритмов обучения нейронной сети, определение структуры нейронной сети по нахождению минимальной ошибки обучения нейронной сети в зависимости от количества нейронов в скрытом слое, а также в анализе эффективности полученных результатов. Результаты численного моделирования свидетельствуют о возможности решения задач контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117, позволяющие наряду с классическими критериями выявления тренда параметров применять качественно новые нейросетевые критерии, которые расширяют и дополняют классические критерии, повышающие достоверность при контроле и диагностике технического состояния и на этапах принятия решений. Полученные результаты свидетельствуют о возможном внедрении нейросетевой модели авиационного двигателя ТВ3-117 в бортовую систему контроля и диагностики его технического состояния в полетных режимахuk_UA
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2021.1.11
dc.identifier.urihttp://dspace.univd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/14909
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherВісник Херсонського національного технічного університету. - 2021. - № 1(76). - С. 87-98uk_UA
dc.subjectТехніка. Технічні науки. Machinery. Engineering. Техника. Технические наукиuk_UA
dc.subjectНаукові публікації. Scientific publications. Научные публикацииuk_UA
dc.subjectавіаційний двигун ТВ3-117uk_UA
dc.subjectaircraft engine TV3-117uk_UA
dc.subjectавиационный двигатель ТВ3-117uk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectneural networkuk_UA
dc.subjectнейронная сетьuk_UA
dc.subjectдіагностика технічного стануuk_UA
dc.subjectdiagnostics of the technical conditionuk_UA
dc.subjectдиагностика технического состоянияuk_UA
dc.subjectтрендuk_UA
dc.subjecttrenduk_UA
dc.subjectфільтрuk_UA
dc.subjectfilteruk_UA
dc.subjectфильтрuk_UA
dc.titleКонтроль і діагностика технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 шляхом аналізу тренду його параметрівuk_UA
dc.title.alternativeControl and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state by analysis of its parameters trenduk_UA
dc.title.alternativeКонтроль и диагностика технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 путем анализа тренда его параметровuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kontrol i diahnostyka tekhnichnoho_2021.pdf
Розмір:
1.46 MB
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