Наукова періодика України Вестник двигателестроения


Кулик Н. С. 
Розробка методу отримання даних для навчання нейронних мереж визначенню технічного стану газоперекачувальних агрегатів / Н. С. Кулик, О. С. Якушенко, О. В. Попов, А. Дж. Мірзоєв, О. I. Чумак, В. М. Охмакевич // Вестник двигателестроения. - 2019. - № 2. - С. 70-81. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vidv_2019_2_11
Одним з перспективних шляхів підвищення ефективності оцінки технічного стану газоперекачувальних агрегатів є використання засобів та методів штучного інтелекту на базі нейронних мереж. Для того, щоб така мережа почала працювати, її необхідно попередньо навчити, використовуючи заздалегідь підготовлені навчальні приклади. Ці дані повинні повно характеризувати роботу об'єкта в широкому діапазоні режимів роботи та при різному технічному стані вузлів, що діагностуються. Слід зазначати, що необхідно мати аналогічний набір даних для контролю якості навчання нейронної мережі. Для якісного навчання мережі розпізнанню одного типу несправностей необхідно мати набір, що містить від 20 - 200 і більш навчальних прикладів. Одержання такої інформації в експлуатації або при стендових випробуваннях є досить тривалим або дорогим процесом. Розроблено метод одержання навчального і контрольного наборів даних. Набори призначені для навчання статичної нейронної мережі розпізнаванню одиночних і множинних несправностей конструктивних вузлів проточної частини газотурбінного двигуна й газоперекачувального агрегату. Метод дозволяє одержувати набори параметрів робочого процесу, що характеризують роботу об'єкта з різним технічним станом проточної частини, вплив помилок виміру та функціонування об'єкта в широкому діапазоні режимів і зовнішніх умов. Для газоперекачувального агрегату додатково враховується склад газу, що перекачується. Для одержання необхідних параметрів використовується математична модель робочого процесу об'єкта другого рівня складності. Набори характеризують роботу справних об'єктів і об'єктів, що мають значні несправності каскадів компресорів, турбін і камери згоряння, а, у випадку газоперекачувального агрегату, і його нагнітача. Розглянуто два варіанти формування наборів: з використанням вимірюваних параметрів робочого процесу об'єкту; з використанням відхилень вимірюваних параметрів від еталонних значень та параметрів, які використано як режимні у математичній моделі робочого процесу. Даний підхід дозволяє здійснювати класифікацію технічного стану об'єкту з глибиною діагностування до конструктивного вузла.
  Повний текст PDF - 1.219 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

Цитованість авторів публікації:
  • Кулик Н.
  • Якушенко О.
  • Попов О.
  • Мірзоєв А.
  • Чумак О.
  • Охмакевич В.

  • Бібліографічний опис для цитування:

    Кулик Н. С. Розробка методу отримання даних для навчання нейронних мереж визначенню технічного стану газоперекачувальних агрегатів / Н. С. Кулик, О. С. Якушенко, О. В. Попов, А. Дж. Мірзоєв, О. I. Чумак, В. М. Охмакевич // Вестник двигателестроения. - 2019. - № 2. - С. 70-81. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vidv_2019_2_11.

    Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
    (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)
  • Якушенко Олександр Сергійович (технічні науки)
  • Попов Олександр Вікторович (1975–) (технічні науки)
  • Попов Олександр Володимирович (технічні науки)
  • Попов Олександр Володимирович (технічні 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"
     
    Відділ інформаційно-комунікаційних технологій
    Пам`ятка користувача

    Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського