Мета роботи - розробка нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні й експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота з метою діагностики і подальшого прогнозування його стану, скорочуючи час обчислень і збільшуючи рівень достовірності результатів. Проблему інформаційної діагностики авіаційної техніки описано в роботах, в яких застосовуються різні методи визначення несправностей авіаційної техніки. Використання нейронних мереж у розв'язанні завдань управління динамічними системами вивчається вченими і дослідниками, робота яких демонструє високий потенціал об'єднання двох обчислювальних технологій і штучних нейронних мереж і генетичних алгоритмів для розв'язання задач синтезу інтелектуальних систем керування. Виділення недосліджених частини загальної проблеми. Нині є безліч підходів до проблеми діагностики складних динамічних об'єктів, у тому числі авіаційного генератора вертольота, найбільш поширеним з яких є інформаційна діагностика, одним із методів якої є використання нейронних мереж. Використання нейронних мереж управління надає змогу суттєво усунути математичні проблеми аналітичного синтезу й аналізу властивостей досліджуваного об'єкта. Це пояснюється тим, що якість процесів управління в нейронних системах багато в чому залежить від фундаментальних властивостей багатошарових нелінійних нейронних мереж, а не від аналітичних розрахованих оптимальних законів. Багатошарові нейронні мережі мають ряд переваг, що надає змогу їх використовувати в задачах управління динамічними об'єктами. Мета роботи - створення нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні й експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота. Під час діагностування авіаційного генератора вертольота мають враховуватися такі параметри: теплові параметри генератора, рівень шуму генератора, частота обертання генератора, опір ізоляції контурів ротора, струм зворотної послідовності, рівень вібрації генератора, биття валу генератора, відхилення напруги, коливання напруги, коефіцієнт несинусоїдальності кривої напруги, коефіцієнт n-й гармонійної складової напруги непарного (парного) порядку, коефіцієнти нульової послідовності, відхилення частоти імпульсної напруги. Водночас необхідно швидко обчислити вихідний стан генератора у поточному режимі роботи для даної функції. Найбільш оптимальним методом розв'язання проблеми є використання нейронних мереж, що скоротить час обчислень, підвищить рівень надійності результатів. Виконано синтез нейрорегулятора прогнозу NN Prediction Controller для вирішення завдання автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота в реальних режимах роботи шляхом розробки моделі нейромережевої системи в Simulink програмного пакету MATLAB. Також встановлено, які параметри суттєво впливають на якість регулювання та визначено оптимальні значення параметрів. Використання нейромережевої моделі для автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота забезпечило високу якість ідентифікації параметрів нейрорегулятора. Це надало змогу вибрати оптимальні значення параметрів нейрорегулятора, що забезпечить високі динамічні характеристики системи діагностики стану авіаційного генератора вертольота.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Бойко Сергій Володимирович (економічні науки)
• Бойко Сергій Васильович (технічні науки)
• Бойко Сергій Олександрович (медичні науки)
• Бойко Сергій Михайлович (біологічні науки)
• Бойко Світлана Станіславівна (політичні науки)
• Бойко Світлана Василівна (економічні науки)
• Бойко Світлана Володимирівна (економічні науки)
• Бойко Сергій Миколайович (технічні науки)
• Бойко Світлана Володимирівна (економічні науки)
• Бойко Світлана Миколаївна (філософські науки)
• Бойко Світлана Миколаївна (педагогічні науки)
• Бойко Сергій Олександрович (економічні науки)
• Бойко Сергій Анатолійович (біологічні науки)
• Бойко Сергій Миколайович (економічні науки)
• Бойко Сергій Сергійович (фізико-математичні науки)
• Бойко Світлана Тихонівна (психологічні науки)
• Бойко Сергій Юрійович (юридичні науки)
• Городній Олексій Миколайович (технічні науки)
• Борисенко Ольга Михайлівна (технічні науки)
• Борисенко Олег Миколайович (медичні науки)
• Борисенко Олег Анатолійович (1963–) (фізико-математичні науки)
• Борисенко Ольга Петрівна (економічні науки)
• Борисенко Олена Сергіївна (економічні науки)
• Борисенко Олександр Іванович (психологічні науки)
• Борисенко Олена Вікторівна (технічні науки)
• Борисенко Олександр Олексійович (фізико-математичні науки)
• Борисенко Оксана Миколаївна (технічні науки)
• Борисенко Оксана Михайлівна (психологічні науки)
• Борисенко Олена Євгенівна (економічні науки)
• Борисенко Олександр Людвікович (технічні науки)
• Борисенко Ольга Миколаївна (1972–) (мистецтвознавство)
• Борисенко Олександр Ігорович (сільськогосподарські науки)
• Борисенко Олександр Андрійович (1946–) (фізико-математичні науки)
• Борисенко Оксана Анатоліївна (медичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"