РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ
Предметом дослідження в статті є режими роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 та методи їх розпізнавання. Мета роботи – розробка методів класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі нейромережевих технологій у режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: формуванн...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2018-12-01
|
| Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/98 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850056327771979776 |
|---|---|
| author | Юрій Миколайович Шмельов Сергій Ігорович Владов Олексій Федорович Кришан Станіслав Денисович Гвоздік Людмила Іванівна Чижова |
| author_facet | Юрій Миколайович Шмельов Сергій Ігорович Владов Олексій Федорович Кришан Станіслав Денисович Гвоздік Людмила Іванівна Чижова |
| author_sort | Юрій Миколайович Шмельов |
| collection | DOAJ |
| description | Предметом дослідження в статті є режими роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 та методи їх розпізнавання. Мета роботи – розробка методів класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі нейромережевих технологій у режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: формування принципів класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117, визначення основних кроків розв’язку задачі класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 в нейромережевому базисі, розробка методу класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 з використанням нейронних мереж. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Отримано наступні результати: Сформульовані принципи класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 та визначено основні кроки розв’язку даної задачі. Обґрунтовано, що розв’язок задачі класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 у нейромережевому базисі дозволяє більш ефективно і якісно вирішити цю задачу, з меншими витратами часу і обчислювальних ресурсів у порівнянні з використанням класичних методів (наприклад, методу Байеса). Досліджена багаторівнева інформаційна структура. Висновки: Застосування нейромережевих технологій для класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 дозволяє зменшити час обробки даних, причому основний час, що витрачається на розв’язок даної задачі, використовується на процес навчання нейронної мережі. Перспективами подальшого дослідження є розробка експертної системи, одним із модулів якої є модуль класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117, яка використовується в бортовій системі для контролю і діагностики технічного стану двигуна та взаємодіє з системами управління двигуном, що дозволяє останньому плавно та своєчасно діяти на виконавчих механізмах, з одного боку, з метою поліпшення якість управління двигуном та його підсистемами, а з іншого – підвищення його надійності у процесі його експлуатації. |
| format | Article |
| id | doaj-art-d5cb7b0b5af14d0d8b5ef057e744c6ec |
| institution | DOAJ |
| issn | 2522-9818 2524-2296 |
| language | English |
| publishDate | 2018-12-01 |
| publisher | Kharkiv National University of Radio Electronics |
| record_format | Article |
| series | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
| spelling | doaj-art-d5cb7b0b5af14d0d8b5ef057e744c6ec2025-08-20T02:51:43ZengKharkiv National University of Radio ElectronicsСучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості2522-98182524-22962018-12-014 (6)10.30837/2522-9818.2018.6.09390РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙЮрій Миколайович Шмельов0Сергій Ігорович Владов1Олексій Федорович Кришан2Станіслав Денисович Гвоздік3Людмила Іванівна Чижова4Кременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університетуКременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університетуКременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університетуКременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університетуКременчуцький льотний коледж Національного авіаційного університетуПредметом дослідження в статті є режими роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 та методи їх розпізнавання. Мета роботи – розробка методів класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі нейромережевих технологій у режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: формування принципів класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117, визначення основних кроків розв’язку задачі класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 в нейромережевому базисі, розробка методу класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 з використанням нейронних мереж. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Отримано наступні результати: Сформульовані принципи класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 та визначено основні кроки розв’язку даної задачі. Обґрунтовано, що розв’язок задачі класифікації режимів роботи авіаційного двигуна ТВ3-117 у нейромережевому базисі дозволяє більш ефективно і якісно вирішити цю задачу, з меншими витратами часу і обчислювальних ресурсів у порівнянні з використанням класичних методів (наприклад, методу Байеса). Досліджена багаторівнева інформаційна структура. Висновки: Застосування нейромережевих технологій для класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117 дозволяє зменшити час обробки даних, причому основний час, що витрачається на розв’язок даної задачі, використовується на процес навчання нейронної мережі. Перспективами подальшого дослідження є розробка експертної системи, одним із модулів якої є модуль класифікації та розпізнавання станів авіаційного двигуна ТВ3-117, яка використовується в бортовій системі для контролю і діагностики технічного стану двигуна та взаємодіє з системами управління двигуном, що дозволяє останньому плавно та своєчасно діяти на виконавчих механізмах, з одного боку, з метою поліпшення якість управління двигуном та його підсистемами, а з іншого – підвищення його надійності у процесі його експлуатації.https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/98авіаційний двигуннейронна мережаперсептронрежими роботикласифікація |
| spellingShingle | Юрій Миколайович Шмельов Сергій Ігорович Владов Олексій Федорович Кришан Станіслав Денисович Гвоздік Людмила Іванівна Чижова РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості авіаційний двигун нейронна мережа персептрон режими роботи класифікація |
| title | РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ |
| title_full | РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ |
| title_fullStr | РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ |
| title_full_unstemmed | РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ |
| title_short | РОЗРОБКА МЕТОДУ КЛАСИФІКАЦІЇ РЕЖИМІВ РОБОТИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117 НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ |
| title_sort | розробка методу класифікації режимів роботи авіаційного двигуна тв3 117 на основі нейромережевих технологій |
| topic | авіаційний двигун нейронна мережа персептрон режими роботи класифікація |
| url | https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/98 |
| work_keys_str_mv | AT ûríjmikolajovičšmelʹov rozrobkametoduklasifíkacíírežimívrobotiavíacíjnogodvigunatv3117naosnovínejromereževihtehnologíj AT sergíjígorovičvladov rozrobkametoduklasifíkacíírežimívrobotiavíacíjnogodvigunatv3117naosnovínejromereževihtehnologíj AT oleksíjfedorovičkrišan rozrobkametoduklasifíkacíírežimívrobotiavíacíjnogodvigunatv3117naosnovínejromereževihtehnologíj AT staníslavdenisovičgvozdík rozrobkametoduklasifíkacíírežimívrobotiavíacíjnogodvigunatv3117naosnovínejromereževihtehnologíj AT lûdmilaívanívnačižova rozrobkametoduklasifíkacíírežimívrobotiavíacíjnogodvigunatv3117naosnovínejromereževihtehnologíj |