Детальная информация

Название: Алгоритм проектирования системы анализа данных испытаний работы двигателя // Системный анализ в проектировании и управлении. Ч. 3: сборник научных трудов XXIV Международной научной и учебно-практической конференции, 13–14 октября 2020 года: [в 3 частях]
Авторы: Асхатовна Саитова Гузель; Елизарова Анастасия Валерьевна
Организация: Уфимский государственный авиационный технический университет
Выходные сведения: Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020
Коллекция: Общая коллекция
Тематика: Искусственный интеллект; Статистический анализ многомерный; Авиационные двигатели турбореактивные
УДК: 621.453.32:629.73; 004.8
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: PDF
Язык: Русский
DOI: 10.18720/SPBPU/2/id20-216
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (0,6 Мб)

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования

stat Количество обращений: 30
За последние 30 дней: 15
Подробная статистика