Применение интеллектуальной диагностической системы информационно-преобразующих авиационных систем интегрированной авионики при внешних возмущающих воздействиях


DOI: 10.34759/trd-2023-128-20

Авторы

Букирёв А. С.*, Савченко А. Ю.**, Яцечко М. И.***

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Воронеж, Россия

*e-mail: bukirev@inbox.ru
**e-mail: savaau@mail.ru
***e-mail: yatsechko@list.ru

Аннотация

Рассматривается проблема низкой глубины поиска места отказа современными бортовыми автоматизированными средствами контроля систем авиационной техники, отрицательно влияющая на интенсивность восстановления и боевую готовность. В работе исследуется модель интеллектуальной диагностической системы информационно-преобразующих авиационных систем интегрированной авионики, функционирующая при внешних возмущающих воздействиях, с оценкой качества адаптации искусственной нейронной сети к предельным внешним возмущающим воздействиям, для решения задачи повышения эффективности технической диагностики по критерию минимизации времени диагностирования и повышения вероятности своевременного вылета воздушного судна на выполнение специальных задач. Обосновывается устойчивость функционирования модели интеллектуальной диагностической системы к внешним возмущающим воздействиям, путем моделирования вышеуказанного процесса в пакете Simulink среды программирования MATLAB. В работе изложены основные принципы подхода к построению интеллектуальной диагностической системы информационно-преобразующих авиационных систем комплексов бортового оборудования интегрированной модульной авионики, с использованием искусственных нейронных сетей. Решение задачи создания модели интеллектуальной диагностической системы позволит достичь цели, заключающейся в переходе к созданию новых принципов диагностирования, закладываемых в современные бортовые автоматизированные средства контроля.

Ключевые слова:

интеллектуальная диагностическая система, искусственные нейронные сети, интегрированная модульная авионика, контроль

Библиографический список

  1. Кольцов Ю.В., Добычина Е.М. Авионика истребителя пятого поколения Су-57 // Успехи современной радиоэлектроники. 2019. № 8. С. 29-45. DOI: 10.18127/j20700784-201908-03
  2. Кольцов Ю.В., Добычина Е.М. Авионика истребителя пятого поколения Су-57. Ч. 2. // Успехи современной радиоэлектроники. 2020. № 3. С. 47-54. DOI: 10.18127/j20700784-202003-06
  3. Сытников И.А., Куликова Т.А., Куликов М.В. Уникальность бортового оборудования и материалов истребителя Су-57 // XI Международная научно-практическая конференция молодых ученых, посвященная 60-ой годовщине полета Ю.А. Гагарина в космос (Краснодар, 13–15 апреля 2021): сборник научных статей. — Краснодар: Издательский Дом «Юг», 2021. С. 340-343.
  4. Бочаров А.С., Локтиков А.Ю., Шаров И.В., Шипилов А.А. Разработка панели управления и визуализации режимов работы имитационной модели системы электроснабжения постоянного тока летательного аппарата в среде Simulink // Материалы V Международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (Тамбов, 14–16 ноября 2018). — Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2018. С. 154-160.
  5. Есев А.А. Методическое обеспечение наземных испытаний боевых вертолётов, оборудованных очками ночного видения. Автореферат дисс.... канд. техн. наук. Москва, 2010, 22 с.
  6. Ступаков В.Я., Шапкин С.Ф. Ми-28Н «ночной охотник» многоцелевой ударный вертолет // Материалы международной научно-практической конференции «Актуальные аспекты развития воздушного транспорта» Авиатранс-2018. (Ростов-на-Дону, 27–30 сентября 2018). — Ростов-на-Дону: ООО «Фонд науки и образования», 2018. С. 757-762.
  7. Савченко А.Ю., Букирёв А.С. Интеллектуальная диагностическая система // V Межвузовская НПК курсантов и слушателей «Молодежные чтения памяти Ю.А. Гагарина» (Воронеж, 16 мая 2018): сборник статей. — Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2018. С. 163-166.
  8. Бураков М.В. Нейронные сети и нейроконтроллеры. — СПб.: ГУАП, 2013.
    — 284 с.
  9. Букирёв А.С. Программа диагностики технического состояния авиационных систем на основе интеллектуальной диагностической системы. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2019618017 РФ, 26.06.2019.
  10. Жаринов О.О., Видин Б.В., Шек-Иовсепянц Р.А. Принципы построения крейта бортовой многопроцессорной вычислительной системы для авионики пятого поколения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2010. № 4 (68). С. 21-27.
  11. Николаева С.Г. Нейронные сети. Реализация в Matlab. — Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2015. — 92 с.
  12. Букирёв А.С. Метод резервирования каналов конструктивно-функциональных модулей бортовых цифровых вычислителей летательных аппаратов на основе интеллектуальной диагностической системы в условиях интегрированной модульной авионики. Патент RU № 2778366 С1, 17.08.2022.
  13. Травин А.А., Калашников Е.А., Бакрадзе Л.Г. Совершенствование диагностики механизмов машин с использованием методов неразрушающего контроля // Труды МАИ. 2022. № 127. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=170352. DOI: 10.34759/trd-2022-127-23
  14. Соколов Д.Ю. Применение искусственной нейронной сети для решения задач прогнозирования движения наземных объектов // Труды МАИ. 2022. № 123. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=165563. DOI: 10.34759/trd-2022-123-17
  15. Железняков А.О., Сидорчук В.П., Подрезов С.Н. Имитационная модель системы технического обслуживания и ремонта радиоэлектронного оборудования // Труды МАИ. 2022. № 123. https://trudymai.ru/published.php?ID=165538. DOI: 10.34759/trd-2022-123-26
  16. Клячкин В.Н., Карпунина И.Н., Кувайскова Ю.Е., Хорева А.С. Применение методов машинного обучения при решении задач технической диагностики // Научный вестник УИ ГА. 2016. № 8. С. 158-161.
  17. Добродеев И.П. Повышение эффективности нейросетевых моделей в системах диагностики технического состояния газотурбинных двигателей на основе функциональной адаптации. Дисс.... канд. техн. наук. — Рыбинск, 2010, — 218 с.
  18. Попов Е.П., Верейкин А.А, Насонов Ф.А. Исследование физических особенностей авиационных систем с применением математического моделирования на примере системы воздушного охлаждения // Труды МАИ. 2021. № 120. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=161429. DOI: 10.34759/trd-2021-120-15
  19. Букирёв А.С. Модель интеллектуальной диагностической системы информационно-преобразующих авиационных систем комплексов бортового оборудования интегрированной авионики в условиях внешних возмущающих воздействий. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2022667311 РФ, 19.09.2022.
  20. Интерфейс магистральный последовательный системы электронных модулей. ГОСТ Р 52070-2003. — М.: Стандартинформ, 2003.

    21. Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход