Details
| Title | Алгоритм проектирования системы анализа данных испытаний работы двигателя // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIV Международной научной и учебно-практической конференции, 13–14 октября 2020 года: [в 3 частях]. Ч. 3 |
|---|---|
| Creators | Асхатовна Саитова Гузель ; Елизарова Анастасия Валерьевна |
| Organization | Уфимский государственный авиационный технический университет |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | Искусственный интеллект ; Статистический анализ многомерный ; Авиационные двигатели турбореактивные |
| UDC | 621.453.32:629.73 ; 004.8 |
| Document type | Article, report |
| File type | |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id20-216 |
| Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\66658 |
| Record create date | 4/27/2021 |
Авиационные двигатели оснащены огромным количеством датчиков, которые генерируют тысячи сигналов. Одна из самых важных проблем, особенно во время тестирования, заключается в том, что объем этих данных настолько велик, что специалисты уже не в состоянии обрабатывать эти данные. В статье рассматриваются задачи интеллектуальной обработка и анализ данных блока электронной системы управления (ЭСУ) в процессе проведения испытания двигателя. С помощью методов искусственного интеллекта выявлены причинно- следственные связи и закономерности параметров турбореактивного двигателя (ТРД), а также проанализировано большое количество данных. Результаты интеллектуального анализа данных будут использованы для дальнейшего обоснованного принятия решений и автоматизации аналитической деятельности эксперта.
Aircraft engines are equipped with a huge number of sensors that generate thousands of signals. One of the most important problems, especially during testing, is that the volume of this data is so large that specialists are no longer able to process this data. The article deals with the tasks of intellectual processing and analysis of data from the electronic control system (ESS) unit during engine testing. Using artificial intelligence methods, the cause-and-effect relationships and regularities of the parameters of the turbojet engine (turbojet engine) were identified, and a large amount of data was analyzed. The results of data mining will be used for further informed decision-making and automation of the expert's analytical activities.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | All |
|
Access count: 453
Last 30 days: 28
