Вычисление параметров масляной системы авиационного газотурбинного двигателя на основе технологий нейронных сетей
- 1 д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Электроника и биомедицинские технологии», Уфимский государственный авиационный технический университет
- 2 аспирант, Уфимский государственный авиационный технический университет
Аннотация
Даны нейросетевые алгоритмы для контроля и диагностики технического состояния масляной системы авиационного газотурбинного двигателя. Рассмотрена задача комплексной оценки теплового состояния роторных подшипников ГТД в нейросетевом базисе.
Для цитирования
Жернаков С.В., Равилов Р.Ф. Вычисление параметров масляной системы авиационного газотурбинного двигателя на основе технологий нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 3. С. 44–48.
Список источников
- Жернаков С.В.Идентификация характеристик ГТД на основе технологии нейронных сетей // Информационные технологии. 2010. № 3. С.39-47.
- Жернаков С.В., Равилов Р.Ф. Идентификация характеристик газотурбинного двигателя и его масляной системы на основе технологии нейронных сетей // Интеллектуальные системы в производстве. 2011. Т. 17. № 1. С. 91-104.
- Жернаков С.В., Равилов Р.Ф. Идентификация обратной многорежимной модели ГТД по параметрам его масляной системы на основе технологии нейронных сетей // Вестник ИжГТУ. Т. 51. 2011. №3.С.126-129.
- Жернаков С.В., Кобылев С.В. Контроль и диагностика комплексных отказов САУ ГТД с использованием рекуррентных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 10. С. 28-45.