Виртуальный адаптивный векторно-матричный измеритель окислителя камеры сгорания газотурбинного двигателя


DOI: 10.34759/trd-2021-121-21

Авторы

Никулин В. С.*, Хижняков Ю. Н., Сторожев С. А.

Пермский национальный исследовательский политехнический университет, ПНИПУ, Комсомольский проспект, 29, Пермь, 614990, Россия

*e-mail: kalif23@yandex.ru

Аннотация

Рассматривается применение нейро-нечеткого векторно-матричного адаптивного подхода при расчете коэффициента камеры сгорания газотурбинного двигателя с целью повышения точности расчетов, сокращении времени обучения, расширении область применения исследуемых алгоритмов при автоматизации недетерминированных объектов в системе MISO.В работе получены аналитические выражения предикатов нейро-нечеткого векторно-матричного адаптивного подхода и их графическое представление, а также проведены исследования в области проектирования нейро-нечеткого адаптивного измерителя окислителя газотурбинного двигателя.

Ключевые слова:

прямоугольный функции принадлежности, предикаты, продукционные правила, нечеткая прямая и обратная импликация, метод средневзвешенного, полиномы Сугено

Библиографический список

  1. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. — М.: Горячая линия -Телеком, 2006. — 452 c.
  2. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and applications to modeling and control // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1985, SMC-15, pp. 116-132. URL: http://dx.doi.org/10.1109/TSMC.1985.6313399
  3. Гостев В.И. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления. — СПб: БХВ-Петербург, 2011. — 416 с.
  4. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта силовыми установками. — М.: Машиностроение, 1991. — 320 с.
  5. Никулин В.С., Сторожев С.А., Абдуллин Д.М., Хижняков Ю.Н. Адаптивный виртуальный измеритель вредных веществ в камере сгорания ГТД с применением нечеткой логики // Труды МАИ. 2020. № 116. URL: http://trudymai.ru/eng/published.php?ID=121086. DOI: 10.34759/trd-2021-116-11
  6. Сторожев С.А., Хижняков Ю.Н. Новый метод адаптации регулятора состояний с применением нечеткой логики // Труды МАИ. 2021. № 118. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=158255. DOI 10.34759/trd-2021-118-16
  7. Zadeh L.A. Outline of a New Approach to Analysis of Complex Systems and Decision Processes // 1EEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1973, no. 1, pp. 28-44.
  8. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях / В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. — М.: Мир, 1976. С. 172-215.
  9. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 165 с.
  10. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе / В кн.: Классификация и кластер. — М.: Мир, 1980. С. 208-247.
  11. Хижняков Ю.Н. Нечеткое, нейронное и гибридное управление. — Пермь: Изд-во ПНИПУ, 2013. — 303 с.
  12. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 798 с.
  13. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и FuzzyTech. — СПб.: БХВ Петербург, 2005. — 736 с.
  14. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: — М.: Финансы и статистика, 2004. — 320 с.
  15. Mamdani E.H. Application of fuzzy algorithms for the control of a simple dynamic plant // Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 1974, vol. 121, no.12, pp. 1585-1588.
  16. Марценюк М.А., Селетков И.П. Нечеткий клеточный автомат для регулирования поля температуры. // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2015. № 2-3 (212-217). С. 125-138.
  17. Марценюк М.А., Поляков В.Б., Селетков И.П. Матричная реализация алгоритмов нечёткого вывода. // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2012. № 6 (162). С. 133-141.
  18. Мосолов С.В. Сидлеров Д.А., Пономарев А.А. Сравнительный анализ особенностей рабочего процесса в камерах сгорания ЖРД со струйно-струйными и струйно-центробежными форсунками на основе численного моделирования // Труды МАИ. 2012. № 59. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=34989
  19. Бакланов А.В., Макарова Г.Ф., Васильев А.А., Нуждин А.А. Влияние перфорированного обтекателя фронтового устройства на основные характеристики камеры сгорания ГТД // Труды МАИ. 2018. № 103. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=100700
  20. Чичерова Е.В. Использование алгоритмов нечёткой логики для управления частотой вращения силовой турбины газотурбинного двигателя // Труды МАИ. 2015. № 81. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=57812
  21. Верещиков Д.В., Волошин В.А., Ивашков С.С., Васильев Д.В. Применение нечеткой логики для создания имитационной модели управляющих действий летчика // Труды МАИ. 2018. № 99. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=91926



Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход