КЛАСИФІКАЦІЯ ВІБРАЦІЙНОГО СТАНУ ГАЗОТУРБІННОГО ДВИГУНА В ПРОЦЕСІ ЕКСПЛУАТАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

Abstract

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.22.20 − експлуатація та ремонт засобів транспорту. − Національний авіаційний університет, м. Київ, 2010. Дисертацію присвячено підвищенню достовірності класифікації ві-браційного стану ГТД на основі використанням інтелектуальних техноло-гій. В роботі запропоновано використовувати поетапний підхід: на пер-шому етапі класифікувати вібраційний стан ГТД на основі сформованих діагностичних ознак, на другому – автоматична змінювати режим роботи ГТД. При цьому другий етап здійснюється лише тоді, коли вібраційних параметри двигуна перебувають у діапазоні «потребує вжиття заходів». У дисертаційній роботі вдосконалено структуру системи автомати-чного діагностування та керування режимами роботи ГТД, що дозволяє автоматично змінювати режим функціонування двигуна, для зменшення негативного впливу вібрації на окремі вузли і тим самим скоротити екс-плуатаційні витрати. Розроблено ефективний алгоритм структурного та параметричного синтезу ІСАД, яка містить у собі радіально-базисну нейронну мережу з нечітким виведенням класифікації і прогнозуванням вібраційного стану ГТД. Розроблено методику побудови «бази класів» ІСАД у вигляді: «якщо (діагностичні ознаки), то (клас вібраційного стану ГТД), що дає змогу використовувати експертні оцінки вібраційного стану ГТД, а також сформувати діагностичні ознаки з урахуванням зміни вібраційних характеристик типового двигуна, що дозволяє підвищувати точність класифікації вібраційного стану механічної частини ГТД.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.22.20 − эксплуатация и ремонт средств транспорта. − Национальный авиационный университет, г. Киев, 2010. Диссертация посвящена повышению достоверности классификации вибрационного состояния газотурбинного двигателя (ГТД) на основе использования интеллектуальных технологий. В работе разработан эффективный алгоритм структурного и параметрического синтеза ИСАД, который вмещает радиально-базисную нейронную сеть с нечетким выводом классификации вибрационного состояния ГТД. Разработана методика построения «базы классов» ИСАД в виде: «если (диагностические признаки), то (класс вибрационного состояния ГТД)», позволяющая использовать экспертные оценки вибрационного состояния ГТД, а также сформировать диагностические признаки с учетом изменения эксплуатационных характеристик двигателя, обеспечивающая повышение точности классификации вибрационного состояния механической части ГТД. Достоверность предложенной модели ИСАД подтверждается кор-ректным применением апробированного математического аппарата, со-гласованностью результатов математического моделирования режимов работы ГТД с результатами уже известных исследований и теоретических положений, а также экспериментом. Ключевые слова: газотурбинный двигатель, техническое состояние, вибрационная диагностика машин и механизмов, интеллектуальная си-стема автоматического диагностирования, нейро-фаззи сети, искусствен-ные нейронные сети, системы нечеткой классификации, методы обучения.

The thesis for the candidate degree in technical sciences on the specialty 05.22.20 − operation and the repair of the means of transport. − National Aviation University, Kiev, 2010. Current research work is dedicated to an increase in the authenticity of the classification of gas-turbine engine (GTE) vibration state on the basis of the intellectual technologies use. In the dissertation improved the structure of the system of automatic diagnostics and control of the regimes of GTE work for an automatic change in the regime of the functioning of engine for decreasing the negative influence of vibration on the separate units or to exclude GTE stoppage with the appearance of the random, short-term levels of vibration, and to thus reduce operating costs. In the dissertation is developed the effective algorithm of structural and parametric synthesis of the intellectual system of automatic diagnosis (ISAD), which includes radial-basic neuron network with the illegible conclusion of classification and the prognostication of GTE vibration state. The procedure of construction «rule base» of ISAD is developed in the form: «if (diagnostic signs), then (class of vibration state GTE)», which makes it possible to use ex-pert estimations of GTE vibration state, and also to form diagnostic signs taking into account a change in the operating characteristics of typical engine, which made it possible to increase the accuracy of the classification of the vibration state of GTE mechanical part. The authenticity of the proposed ISAD model is confirmed by the cor-rect application of the approved mathematical apparatus, by the coordination of the results of the mathematical simulation of the regimes of GTE work with the results of already known studies and theoretical positions, and also experiment.