Розглянуто питання підвищення достовірності класифікації вібраційного стану (ВС) газотурбінного двигуна (ГТД) на основі використання інтелектуальних технологій. Запропоновано використовувати поетапний підхід: на першому етапі класифікувати ВС ГТД на основі сформованих діагностичних ознак, на другому - автоматично змінювати режим роботи ГТД. Описано структуру системи автоматичного діагностування та керування режимами роботи ГТД, що допомагає автоматично змінювати режим функціонування двигуна, для зменшення негативного впливу вібрації на окремі вузли і скорочує експлуатаційні витрати. Розроблено ефективний алгоритм структурного та параметричного синтезу інтелектуальної системи автоматичного діагностування (ІСАД), яка містить радіально-базисну нейронну мережу з нечітким виведенням класифікації та прогнозуванням ВС ГТД. Викладено методику побудови "бази класів" ІСАД на основі діагностичних ознак та класу ВС ГТД, що допомагає використовувати експертні оцінки ВС ГТД, а також визначити дані ознаки з урахуванням зміни вібраційних характеристик типового двигуна, що підвищує точність класифікації ВС механічної частини ГТД.

  Завантажити