Application of neural network technologies in the technical state control system of the aircraft engine TV3-117 in flight modes

Authors

  • Yu.N. Shmelev
  • S.I. Vladov
  • A.F. Kryshan
  • S.D. Gvozdyk

DOI:

https://doi.org/10.30837/rt.2018.3.194.20

Keywords:

aircraft engine, aircraft, control, parameters, metric

Abstract

Application of neural networks in problems of aircraft engineering diagnostics exemplified by the diagnostics control of the technical state of the aircraft engine TV3-117 in the on-board system is described. The relevance of this work is the ability to control certain parameters, such as the rotor speed of the compressor, the temperature of the gas behind the turbine and the pressure behind the compressor, in real time, which will identify deviations in the engine and promptly decide on further operation of the aircraft. The decision-making process on the technical condition of the engine, as a result of monitoring its parameters, is carried out on the basis of fuzzy logic, which is an important aspect in conditions of incompleteness of information.

References

Бармин И.В. Концепция управления состоянием сложных технических комплексов за пределами плановых сроков эксплуатации / И.В. Бармин, P.M. Юсупов, В.Е. Прохорович // Информационные технологии. – 2000. – № 5. – С. 2–7.

Нейрокомпьютеры в авиации : монография / А.И. Галушкин, В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, C.B. Жернаков и др. – Москва : Радиотехника, 2004. – 496 с.

Интеллектное управление динамическими системами / С.Н. Васильев, А.К. Жерлов, Е.А. Федосов, Б.Е. Федунов. – Москва : Физматлит, 2000. – 352 с.

Дубровин В.И. Интеллектуальные средства диагностики и прогнозирования надежности авиадвигателей / В.И. Дубровин, С.А. Субботин, A.B. Богуслаев. – Запорожье : Мотор-Сич, 2003. – 279 с.

Синтез нейрорегулятора NN Predictive Controller для управління трьохмасовою електромеханічною системою / Т.Ю. Василець, О.О. Варфоломієв, Р.В. Тютюн, Ю.О. Алфьоров, А.О. Власов // Системи обробки інформації. – 2017. – Вип. 3 (149). – С. 88–95.

Климова Я.Р. Обучение нейросетевого контроллера для диагностики и прогнозирования состояния двигателя вертолета Ми-8МТВ // IT перспектива : Материалы 5-й всеукр. конф. в сфере IT, 21 апреля 2018 г., Кременчуг. – Кременчуг : КрНУ имени Михаила Остроградского, 2018. – С. 66–69.

Дегтярев А.Б. Оперативный контроль параметров аварийного динамического объекта на основе нейросетевых алгоритмов / А.Б. Дегтярев, И.А. Кирюхин // Нейроинформатика. – Москва : МИФИ, 2002. – Т. 2. – С. 151–158.

Васильев В.И. Нейросетевой контроль параметров газотурбинного двигателя / В.И. Васильев, C.B. Жернаков, Л.Б. Уразбахтина // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – Москва : Радиотехника, 2001. – № 1. – С. 37–43.

Жернаков C.B. Контроль и диагностика параметров газотурбинного двигателя нейронными сетями // Нейрокомпьютеры: Разработка и применение. – Москва : Радиотехника, 2003. – № 8–9. – С. 51–66.

Айвазян С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. – Москва : Финансы и статистика, 1989. – 393 с.

Айвазян С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. – Москва : Финансы и статистика, 1985. – 385 с.

Published

2018-09-26

How to Cite

Shmelev, Y., Vladov, S., Kryshan, A., & Gvozdyk, S. (2018). Application of neural network technologies in the technical state control system of the aircraft engine TV3-117 in flight modes. Radiotekhnika, 3(194), 147–154. https://doi.org/10.30837/rt.2018.3.194.20

Issue

Section

Articles