Науково обгрунтовано та розроблено нейротехнічний класифікатор технічного стану лопаток авіаційних двигунів у процесі віброакустичного моніторингу за стаціонарних і нестаціонарних режимів експлуатації. Досліджено ефективність розпізнавання нейронними мережами різних типів стану лопаток з використанням діагностиного методу вільних коливань. Установлено, що нелінійне розділення простору ознак на класи забезпечує імовірнісна нейронна мережа. Проведено синтез і оптимізацію класифікатора на основі імовірнісної мережі адаптивної резонансної теорії для розпізнавання стану лопаток за результатами біспектрального аналізу за стаціонарного режиму. Оцінено вірогідність контролю. Розроблено схеми класифікатора, алгоритмічне та програмне забезпечення.

  Скачати повний текст