350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №9 за 2015 г.
Статья в номере:
Алгоритмы контроля и диагностики авиационного газотурбинного двигателя на основе нейро-нечетких сетей
Ключевые слова: нейросетевая модель нейро-нечеткий алгоритм газотурбинный двигатель
Авторы:
С.В. Жернаков - д.т.н., профессор, зав. кафедрой электроники и биомедицинских технологий, Уфимский государственный авиационный технический университет А.Т. Гильманшин - аспирант, кафедра электроники и биомедицинских технологий, Уфимский государственный авиационный технический университет
Аннотация:
Рассмотрено применение нейросетевых и гибридных интеллектуальных алгоритмов в системах контроля и диагностики авиационных газотурбинных двигателей (ГТД), описан подход к созданию нейросетевой математической модели ГТД и нейро-нечеткого классификатора отказов, отражены их достоинства и недостатки перед классическими методами диагностики.
Страницы: 4-9
Список источников

 

  1. Васильев В.И., Жернаков С.В., Фрид А.И. и др. Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты) / под ред. В.И. Васильева, Б.Г. Ильясова, С.Т. Кусимова. Кн. 14: Учеб. пособие для вузов. М.: Радиотехника. 2003. 496 с.
  2. Жернаков С.В. К вопросу о построении гибридных нейро-нечетких экспертных систем кдиагностики и контроля ГТД // Управление в сложных системах. Уфа: УГАТУ. 1999. С. 119-126.
  3. Интеллектуальные системы управления и контроля газотурбинных двигателей / под ред. С.Т. Кусимова, Б.Г. Ильясова, В.И. Васильева. М.: Машиностроение. 2008. 549 с.
  4. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком. 2006. 452 с.
  5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. 1104 с.
  6. Чуян Р.К. Методы математического моделирования двигателей летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1988. 288 с.
  7. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячаялиния - Телеком. 2007. 288с.