Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Нечеткие иерархические марковские модели процессов развития отказов систем автоматического управления, контроля и диагностики ГТД

Диссертация: Нечеткие иерархические марковские модели процессов развития отказов систем автоматического управления, контроля и диагностики ГТД
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решались с использованием теории автоматического управления, теории идентификации, метода анализа иерархий, нечеткой логики, методов системного моделирования, теории марковских и случайных процессов и др. Обработка экспериментальных данных проводилась средствами диалоговой системы Matlab с интегрированной средой визуального… Читать ещё >

Нечеткие иерархические марковские модели процессов развития отказов систем автоматического управления, контроля и диагностики ГТД (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Обозначения и сокращения
  • 1. РАЗРАБОТКА ИЕРАРХИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ОТКАЗОВ САУКиД
    • 1. 1. Обзор современных методов контроля и диагностики элементов ГТД и его систем
    • 1. 2. Анализ теоретических принципов системной безопасности и исследование аппаратных структур перспективных САУКиД
    • 1. 3. Разработка иерархических моделей процессов развития отказов
  • САУКиД
  • Результаты и
  • выводы по первой главе
  • 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ САУКиД И ЕГО СИСТЕМ
    • 2. 1. Разработка методики определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики
    • 2. 2. Определение коэффициентов влияния отказов и степени деградации
    • 2. 3. Построение нечетких иерархических марковских моделей состояния силовой установки
  • Результаты и
  • выводы по второй главе
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗОВ НА ОСНОВЕ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ САУКиД
    • 3. 1. Развитие нелинейности характеристик в процессе износа и деградации гидромеханической части САУКиД как диагностический признак
    • 3. 2. Косвенная оптимизация статистических оценок марковских моделей САУКиД. ВО
    • 3. 3. Оценивание марковских моделей с использованием параллельных вычислений
  • Результаты и
  • выводы по третьей главе
  • 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОЛУНАТУРНЫХ ИСПЫТАНИЙ САУКиД ГТД НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИЧЕСКИХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ
    • 4. 1. Применение полунатурного моделирования при создании и экспериментальной доводке САУКиД ГТД
    • 4. 2. Имитационное моделирование отказов при полу натурных испытаниях САУКиД ГТД
    • 4. 3. Экспериментальные исследования методики полунатурного моделирования отказов ГТД и его систем на основе иерархических марковских моделей
  • Результаты и
  • выводы по четвертой главе
  • Результаты и
  • выводы

Актуальность темы

Безопасность полета во многом определяется состоянием силовой установки летательного аппарата и ее системы управления. Современные бортовые цифровые системы автоматического управления, контроля и диагностики (САУКиД) позволяют измерять большое количество параметров газотурбинного двигателя (ГТД) и его систем и получать массивы такой информации в цифровом виде. Для решения текущих задач управления и контроля состояний во время полета, как правило, используется малая часть этих данных. Более глубокий анализ такой информации может улучшить глубину контроля и принять соответствующие меры до наступления критических отказов, и, таким образом, повысить безопасность полетов.

Современные цифровые системы автоматического управления, контроля и диагностики характеризуются большим числом функций регулирования, контроля и диагностики, в то время как наиболее критичными в ГТД являются его элементы и блоки (датчики, исполнительные механизмы и т. д.). Анализ отечественных и зарубежных публикаций показывает, что больше всего отказов происходит в узлах двигателя и САУКиД (для САУКиД это 40−75%). Отказы, связанные с износом и разрушением элементов ГТД и его систем, могут развиваться скачкообразно либо постепенно, и своевременное обнаружение таких изменений (деградации характеристик) является актуальной задачей в области эксплуатации и технического обслуживания авиационной техники.

Существующие в настоящее время технологии обнаружения отказов основаны преимущественно на «четких» логических операциях и выявляют лишь два состояния — «исправное состояние» либо «отказ», и не учитывают процессы деградации элементов или блоков. Оценка степени деградации создает предпосылки к переходу от двухзначной логики к нечеткой для анализа процессов развития отказов САУКиД ГТД. Используя алгоритмические, вероятностные и нечеткие методы анализа постепенных отказов (постепенное изменение характеристик или конструктивных параметров) можно во многих случаях предотвратить возникновение аварийных и катастрофических ситуаций, либо подготовить экипаж к принятию экстренных мер путем заблаговременного информирования о «приближении» к критической ситуации.

С появлением высокопроизводительной вычислительной техники открываются возможности более глубокого и качественного анализа экспериментальных данных. Эта проблема особенно актуальна для обработки марковских моделей сложных динамических систем с отказами, особенно в части построения иерархических моделей.

Совершенствование систем автоматического управления контроля и диагностики ГТД представляет собой резерв повышения качества силовой установки и обеспечения требований к летно-техническим характеристикам в широком диапазоне режимов работы и условий полета.

Различные подходы к решению проблемы контроля и диагностики технического состояния ГТД представлены в работах В. Г. Августиновича, А. М. Ахмедзянова, И. А. Биргера, В. И. Васильева, X. С. Гумерова, В. Т. Де-деша, Н. Г. Дубравского, И. В. Егорова, С. В. Епифанова, В. Н. Ефанова, Ю. С. Кабальнова, В. Г. Крымского, Г. Г. Куликова, В. Ю. Арькова, С. В. Жернакова, А. И. Фрида, Д. Ф. Симбирского, Н. Н. Сиротина, А. П. Тунакова, В. Т. Шепеля и других.

В диссертации предлагается дальнейшее развитие моделей и методов исследования систем контроля и диагностики ГТД в аспекте оценивания степени деградации на различных уровнях иерархии сложной системы.

Целью работы является повышение эффективности контроля и диагностики технического состояния ГТД и его систем на основе нечетких иерархических марковских моделей процессов развития отказов.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать иерархическую модель процессов развития отказов на примере САУКиД.

2. Разработать методику определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики.

3. Разработать метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования нелинейной динамики.

4. Разработать методику полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей.

Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решались с использованием теории автоматического управления, теории идентификации, метода анализа иерархий, нечеткой логики, методов системного моделирования, теории марковских и случайных процессов и др. Обработка экспериментальных данных проводилась средствами диалоговой системы Matlab с интегрированной средой визуального моделирования Simulinkсхема активных экспериментов отрабатывалась на полунатурном стенде У HI 111 «Молния».

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработана иерархическая модель процессов развития отказов, отличающаяся тем, что интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний и дерево коэффициентов влияния отказов.

2. Разработана методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, отличающаяся тем, что степень деградации определяется на основе дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов.

3. Разработан метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, отличающийся тем, что для обнаружения отказов анализируется эмпирическое многомерное распределение, которое свидетельствует о нелинейности характеристик в гидромеханической части, причем для построения статистических оценок используются параллельные вычисления.

4. Разработана методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, отличающаяся тем, что включает имитацию одиночных и множественных отказов датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности.

Практическую ценность имеют:

1. Разработанная иерархическая модель процессов развития отказов, применение которой позволяет декомпозировать силовую установку на более чем 10 уровней иерархии для анализа постепенных отказов и количественной оценки степени деградации.

2. Разработанная методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, применение которой позволяет обнаруживать на стадии развития 30% постепенных отказов от всех отказов САУКиД в процессе полета и технического обслуживания на земле.

3. Разработанный метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, обеспечивающий раннее обнаружение отказов за счет анализа постепенного ухудшения характеристик, вызванных развитием нелинейности, типа зоны нечувствительности.

4. Разработанная методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, применение которой позволяет снизить объем ручных операций за счет моделирования всех видов отказов и сократить время испытаний функций контроля в 3 — 4 раза.

На защиту выносятся:

1. Иерархическая модель процессов развития отказов, которая интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний, дерево коэффициентов влияния отказов.

2. Методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики для оценки степени деградации САУКиД, его узлов и элементов на основе нечеткой дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов.

3. Метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования путем идентификации нелинейных характеристик в гидромеханической части на основе когнитивной графики и параллельных вычислений.

4. Методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, включающая имитацию одиночных, множественных отказов датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности.

В первой главе проведен обзор существующих методов контроля и диагностики состояния ГТД и его систем. Поставлена задача повышения эффективности контроля и диагностики технического состояния ГТД и его систем. Разработана иерархическая модель процессов развития отказов для анализа системной безопасности ГТД и предложена иерархическая классификация отказов на примере САУКиД ГТД.

Во второй главе разработана методика оценки параметров состояний на основе нечеткой логики для контроля и диагностики процессов развития отказов. Определены функции принадлежности для состояний «Исправно» и «Отказ», что позволяет оценить степень деградации и анализировать процесс развития отказа и устанавливать предотказное состояние. Оценка коэффициентов влияния отказов проводится на основе модифицированного метода анализа иерархий. Предложено анализировать динамику состояния системы в полете с использованием марковских моделей.

В третьей главе описывается метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования путем выявления развивающейся нелинейности. Рассматривается проблема идентификации нелинейности в гидромеханической части САУ на примере обнаружения постепенного ухудшения характеристик дозирующего элемента по мере его износа. Для обнаружения нелинейности используются марковские модели стохастической динамики. Для обработки большого объема экспериментальных данных рассмотрена возможность параллельной реализации метода анализа распределения для обнаружения нелинейности на суперкомпьютере в среде Ма^аЬ.

В четвертой главе разработана методика полунатурных испытаний САУКиД ГТД, которая заключается в имитационном моделировании двигателя, датчиков и исполнительных механизмов в реальном масштабе времени, причем «расписание» испытаний составляется на основе иерархических нечетких марковских моделей процессов развития отказов. Предложено оптимизировать «расписание» включения отказов для снижения доли ручных операций в процессе полунатурных испытаний.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1. Разработана иерархическая модель процессов развития отказов, отличающаяся тем, что интегрирует функциональную, физическую структуру элементов и блоков САУКиД, дерево состояний, дерево коэффициентов влияния отказов и позволяет декомпозировать силовую установку на более чем 10 уровней иерархии для количественной оценки состояния деградации системы.

2. Предложена методика определения параметров состояния САУКиД и его систем на основе нечеткой логики, которая отличается тем, что степень деградации определяется на основе дискретно-упорядоченной шкалы и коэффициентов влияния отказов, что позволяет обнаруживать на стадии развития 30% постепенных отказов от всех отказов САУКиД в процессе полета и технического обслуживания на земле.

3. Разработан метод обнаружения отказов на основе марковского моделирования, который отличается тем, что для обнаружения отказов анализируется эмпирическое многомерное распределение, которое свидетельствует о нелинейности характеристик в гидромеханической части, причем для построения статистических оценок используются параллельные вычисления, что в результате обеспечивает раннее обнаружение постепенных отказов за счет выявления постепенного ухудшения характеристик.

4. Предложена методика автоматизированных полунатурных испытаний САУКиД ГТД на основе иерархических марковских моделей, которая отличается тем, что имитирует одиночные и множественные отказы датчиков, исполнительных механизмов и двигателя, а также их комбинации в заранее заданной последовательности и позволяет снизить объем ручных операций за счет моделирования всех видов отказов и сократить время испытаний функций контроля в 3 — 4 раза.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Behbahani A.R. Adaptive Distributed Intelligent Control Architecture for Future Propulsion Systems / Air Force Research Laboratory 61st Meeting of the Society for Machinery Failure Prevention Technology. AFRL-PR-WP-TP-2007−228.-USA, 2007.
  2. Behbahani A.R., Culley D.E., et al. Status, Vision, and Challenges of an Intelligent Distributed Engine Control Architecture, SAE Paper 2007−01−3859, SAE Aerotech Congress, Los Angeles, California, September 18−20, 2007.
  3. Blanke M., Kinnaert M., Lunze J., Staroswiecki M. Diagnosis and Fault-Tolerant Control. Berlin, New York, Springer-Verlag, 2006 672 p.
  4. Breikin T.V., Arkov V.Y., Kulikov G.G. Application of Markov chains to identification of gas turbine engine dynamic models // International Journal of Systems Science, Vol. 37, No. 3, February 2006,-p. 197−205.
  5. L., Koren I., Naccache D., Seifert J.P. (Eds.) Fault Diagnosis and Tolerance. Berlin, New York, Springer-Verlag, 2006 253 p.
  6. F., Villani L. (Eds.) Fault Diagnosis and Fault Tolerance for Mechatronic Systems. Berlin, New York, Springer-Verlag, 2003- 191 p.
  7. Culley D.E., Thomas R., and Saus J., Concepts for Distributed Engine Control, NASA TM-2007−214 994.
  8. Culley D.E.- Paluszewski P.J.- Storey W.S., Bert J. The Case for Distributed Engine Control in Turbo-Shaft Engine Systems. NASA/TM—2009−215 654, Washington, DC 20 546−0001.
  9. Руководство P-4761 по методам оценки безопасности систем и бортового оборудования самолетов гражданской авиации / Авиационный регистр. Межгосударственный Авиационный Комитет. М. :Авиаиздат, 2010. — 265 с.
  10. SAE ARP 4761 Guidelines and Methods for Conducting the Safety Assessment Process on Civil Airborne Systems And Equipment // Aerospace recommended practice. 1996.-331 p. (http://standards.sae.org/arp4761)
  11. Kosko В. Fuzzy Systems as Universal Approximators // IEEE Trans, on Computers. 1994. Vol. 43. № 11. P.1329 1333
  12. Авиационные правила АП-23. Нормы летной годности гражданских легких самолетов. Межгосударственный авиационный комитет- М.: Авиаиздат, 2000 145 с.
  13. Н.И. Основы ситуационного подхода к управлению техническими объектами в условиях помех и критических ситуаций: Спец.05.13.01.-Управление в технических системах: Дисс.. д.т.н. Уфа: УГАТУ, 1998.- 327 с.
  14. М.М. Исследование и разработка алгоритмов системы автоматического управления по выводу сложного объекта из критических ситуаций, обусловленных изменением ресурса управления: Спец.05.13.07.: Дисс.. к.т.н -Уфа: УАИ, 1984, — 136 с.
  15. Р.А. Теория статистики М.: Финансы и статистика, 2 009 654 с.
  16. Kulikov G., Arkov V., Abdulnagimov A. Markov modelling for energy efficient control of gas turbine power plant // Proc. IF AC Conf. on Control Methodologies and Technology for Energy Efficiency, Portugal, 2010.
  17. Kulikov G., Breikin Т., Arkov V. and Fleming P. Real-time simulation of aviation engines for FADEC test-beds. // Proc. Int. Gas Turbine Congress, Kobe, Japan, 1999, p.949−952.
  18. Ogaji S.O.T., Marinai L., Sampath S., Singh R., Prober S.D. Gas-turbine fault diagnostics: a fuzzy-logic approach // Applied Energy, 2005−82(1), p. 81−89.
  19. Обеспечение отказоустойчивости распределенных САУ ГТД на основе встроенных моделей // Авиадвигатели XXI века Электронный ресурс.: материалы конф. М.: ЦИАМ, 2010. — 181 с.
  20. Seifi H., Seifi A.R. An intelligent tutoring system for a power plant simulator // Electric Power Systems Research, vol.62(3), 2002 p. 161−171
  21. Sobhani-Tehrani E., Khorasani K. Fault Diagnosis of Nonlinear Systems Using a Hybrid Approach. Springer, 2009 p. 268.
  22. V.S. Vissarionov, A.I. Abdulnagimov, V.Yu. Arkov. JPC Project: Real-Time Java for Process Control // Computer Science and Information Technologies (CSIT'2009), October 5−8, 2009.Vol.2, Ufa State Aviation Technical University. -p.146−149.
  23. Vasilyev V.l., Ilyasov B.G., Valeyev S.S., Intelligent Control Systems for gas Turbine engines // Proc. of the Second Scientific Technical Seminar on GT Engines, Turkey, Istanbul, 1996. P.71−78.
  24. Yasar M., Ray A. Hierarchical control of aircraft propulsion systems: Discrete event supervisor approach // Control Engineering Practice, 2007- 15(2).- p. 149 162.
  25. A.C. 1 371 294 СССР. Устройство для определения динамических параметров ГТД / Черкасов Б. А., Куликов Г. Г., Мунасыпов P.A., Хасанов А. Ю., Еникеев P.P.- 1987 г.
  26. A.C. 1 505 246 СССР. Способ резервирования регуляторов параметров авиационной силовой установки / Рыжов Г. И., Куликов Г. Г.- 1989 г.
  27. A.C. 1 433 249 СССР. Устройство для определения динамических параметров ГТД / Хомяков И. М., Куликов Г. Г., Мунасыпов P.A., Еникеев P.P.- 1988 г.
  28. A.C. 1 264 904 СССР. Устройство для определения динамических параметров ГТД / Черкасов Б. А., Куликов Г. Г., Хасанов А. Ю., Мунасыпов P.A., Еникеев P.P.- 1986 г.
  29. A.C. 1 371 114 СССР. Способ регулирования турбореактивного двигателя / Куликов Г. Г., Лянцев О. Д., Мартьянова Т.С.- 1985 г.
  30. A.C. 1 408 852 СССР. Способ управления газотурбинным двигателем / Арьков Ю. Г., Куликов Г. Г., Арьков В.Ю.- 1988 г.
  31. A.C. 3 253 218 СССР. Способ регулирования авиационного двигателя / Куликов Г. Г., Павлов C.B., Степанов В.В.- 1986 г.
  32. А.И., Арьков В. Ю. Технологии полунатурных испытаний систем автоматического управления и контроля газотурбинных двигателей // Сб. тез. второй науч.-техн. конф. молод, спец.— Уфа: УМПО, 2006 С.73−74.
  33. В.Ю., Абдулнагимов А. И. Системы искусственного интеллекта: обзор примеров применения и перспективы // Управление в сложных системах: Межвуз. науч. сб.-Уфа: УГАТУ, 2009.- С.36−50.
  34. В.Ю., Куликов Г. Г., Епифанов C.B., Минаев И. И. Полунатурное моделирование отказов ГТД для испытаний систем контроля и диагностики двигателей // Авиационно-космическая техника и технология.- № 7(15), 2004, — С. 167−173.
  35. В.Ю., Минаев И. И., Брейкин Т. В. Адаптивное моделирование случайных шумов в нелинейных устройствах и системах// Разработка и применение САПР ВЧ и СВЧ электронной аппаратуры: Тез. докл. Всеросс. науч.- техн. конф, — Владимир, ВлГУ, 1994.-С.5.
  36. Р.Н. Концептуальные проблемы управления живучестью сложных технических объектов // Труды VIII Международной конференции по проблемам управления и моделирования в сложных системах. Самара: Сам. НЦ РАН, 2006. — С.274−284.
  37. Р.Н. Управление живучестью космического аппарата // Полет, — 2006, — № 9, — С. 16−20.
  38. , Р. Н. Методы и модели автономного управления живучестью автоматических космических аппаратов дистанционного зондирования Земли // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. С. П. Королева 2008. № 2. — С. 194−210.
  39. С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. — М.: Высш. шк., 2000. -462 с.
  40. В.И., Ильясов Б. Г., Валеев С. С., Жернаков C.B. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учеб. пособие.- Уфа: УГАТУ, 1997. 92 с.
  41. ГОСТ 20 417–75. Техническая диагностика. Общие положения о порядке разработки систем диагностирования-М.: Стандарты. 1980. 16с.
  42. ГОСТ 20 911–89. Техническая диагностика. Термины и определения.
  43. ГОСТ 24 212–80. Система технического обслуживания и ремонта авиационной техники. Термины и определения- М.: Издательство Стандартов. 1980. 16с.
  44. ГОСТ 26 656–85. Техническая диагностика. Контролепригодность. Общие требования.
  45. ГОСТ 27.002−89. Надежность в технике. Основные понятия и определения.
  46. ГОСТ 27.310−95. Межгосударственный стандарт. Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения.
  47. ГОСТ 27 518–87. Диагностирование изделий. Общие требования.
  48. ГОСТ Р 27.004- 2009. Надежность в технике. Модели отказов. Москва. Стандартинформ. 2010.
  49. ГОСТ Р 27.302−2009. Надежность в технике. Анализ дерева неисправностей. Москва. Стандартинформ. 2011.
  50. О.С. Перспективные направления развития САУ ГТД в работах ГНЦ ЦИАМ // Авиадвигатели XXI века Электронный ресурс.: материалы конф. -М.: ЦИАМ, 2010. 1696 с.
  51. Ю.С., Крымов В. В., Малиновский К. А., Попов В. Г. Технология эксплуатации, диагностики и ремонта газотурбинных двигателей. М.: Высш. шк., 2002. — 355 с.
  52. C.B. Оптимальный синтез систем диагностирования технического состояния авиационных ГТД с целью обеспечения их надежности: Дисс.. д.т.н.: специальность 05.07.05. Харьков: ХАИ, 2001. -с. 424.
  53. С. В. Алгоритмы контроля и диагностики авиационного ГТД в условиях бортовой реализации на основе технологии нейронных сетей // Вестник УГАТУ, т. 14, № 3(38), 2010. С.42−56.
  54. C.B. Контроль и диагностика технического состояния авиационных двигателей на основе интеллектуального анализа данных : Дисс.. д.т.н.: 05.13.01 Уфа: УГАТУ, 2005.-364 с.
  55. JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений-М.: Мир, 1976 166 с.
  56. A.A. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д.А. Поспелова-М.: Наука, 1991.-192 с.
  57. Р. Цифровые системы управления: Пер. с англ.- М.: Мир, 1984.-541 с.
  58. A.A., Нихамкин М. А. и др. Газотурбинные двигатели. Т.4. Динамика и прочность авиационных двигателей и энергетических установок М.: Машиностроение, 2008 — 204 с.
  59. A.A., Нихамкин М. А., Сандрацкий В. Л. Динамика и прочность авиационных двигателей. Пермь: ОАО «Авиадвигатель». 2007−210 с.
  60. Интеллектуальные системы автоматического управления / под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. М.:ФИЗМАТЛИТ, 2001. — 576 с.
  61. Интеллектуальные системы управления и контроля газотурбинными двигателями / Под ред. С. Н. Васильева. М.: Машиностроение, 2008. — 550 с.
  62. М., Парамонов П., Сабом Ю. Надежность и безопасность летательных аппаратов // Аэрокосмический курьер, № 3−4, 2009. с. 32−37.
  63. Г. Г., Арьков В. Ю., Абдулнагимов А. И. Нечеткая марковская модель реального времени для контроля и диагностики газотурбинных двигателей // Авиадвигатели XXI века электронный ресурс.: материалы конф. М.:ЦИАМ, 2010, — С.1579−1583
  64. Г. Г., Арьков В. Ю., Абдулнагимов А. И. Технология полунатурных испытаний интегрированных систем управления и контроля авиационных ГТД // Известия вузов. Авиационная техника, № 1, 2008. С.37−40.
  65. Г. Г., Арьков В. Ю., Абдулнагимов А. И., Непараметрическая идентификация динамических моделей сложных систем на основе управляемых марковских цепей // Мехатроника, автоматизация, управление, № 9, 2007. С.49−54.
  66. Г. Г., Арьков В. Ю., Абдулнагимов А. И. Перспективы иейросетевой настройки процедуры спектрального анализа при идентификации динамических моделей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, № 10, 2007. С.42−46.
  67. Г. Г., Арьков В. Ю., Брейкин Т. В. Марковское моделирование динамических объектов для полунатурных испытаний // Известия РАН. Теория и системы управления, № 2, 2000. С. 124−128.
  68. Г. Г., Арьков В. Ю., Брейкин Т. В. К вопросу о применении моделей Маркова в полунатурных стендах для испытания САУ ГТД // Известия вузов. Авиационная техника, 2000, № 1- С.50−53.
  69. Г. Г., Флеминг П.Дж., Брейкин Т. В., Арьков В. Ю. Марковские модели сложных динамических систем: идентификация, моделирование и контроль состояния (на примере цифровой САУ ГТД). Уфа: УГАТУ, 1998— 104 с.
  70. Г. Г., Арьков В. Ю., Абдулнагимов А. И. Нечеткие марковские модели систем автоматического управления и контроля // Интеллектуальные системы управления / Под ред. акад. С. Н. Васильева.- М.: Машиностроение, 2010 С.154−163.
  71. H.A., Пугачев В. И. Вероятностный анализ систем автоматического управления М.: Советское радио, 1963. — 438 с.
  72. В.П., Платонов С. Н. Элементы искусственного интеллекта в задаче обеспечения живучести системы ориентации ИСЗ // Динамика и управление космическими объектами Новосибирск: Наука, 1992. С. 193 202.
  73. И.И. Автоматизация процессов испытаний интегрированных САУ многодвигательными силовыми установками летательных аппаратов. Дисс.. К.Т.Н.-Уфа: УГАТУ, 1996, — 162 с.
  74. Основы работоспособности технических систем / В. А. Зорин. М.: Академия, 2009. — 208 с.
  75. Г. И., Азанов М. Р., Абдулнагимов А. И., Арьков В. Ю. Полунатурный стенд для испытаний САУ ГТД с имитацией датчиков и обеспечением информационного обмена с информационными моделями систем самолета, // Сб. Мавлютовские тезисы, Уфа: УГАТУ, 2007.
  76. Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия -Телеком, 2006. 452 с.
  77. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.-316 с.
  78. Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. — М.: Издательство ЛЕСИ, 2008. — 360 с.
  79. Системы автоматического управления авиационными газотурбинными двигателями. Труды ЦИАМ № 1346 / Под ред. О. С. Гуревича. М.: ТОРУС ПРЕСС, 2010.-264 с.
  80. Системы автоматического управления авиационными ГТД: Энциклопедический справочник / Под ред. д.т.н., проф. О. С. Гуревича. М.: ТОРУС ПРЕСС, 2011. — 208 с.
  81. В.Г. Адаптивное управление-М.: Наука, 1981 384 с.
  82. В.И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982. -624 с.
  83. , В. Распределенная архитектура перспективных встроенных систем управления / В. Федюкин, Л. Бондарев, В. Клепиков // Электроника: наука, технология, бизнес. 2007. № 6. — С. 60−65.
  84. .А. Автоматика и регулирование воздушно-реактивных двигателей. М.: Машиностроение, 1988. — 360 с.
  85. О.В. Современные проблемы применения существующей нормативной базы для обеспечения надежности САУ авиационных двигателей // Авиадвигатели XXI века Электронный ресурс.: материалы конф. М.: ЦИАМ, 2010. — 1696 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!