Нейросетевые технологии при полунатурном моделировании в цифровом образовательном процессе университета 4.0

Авторы

  • Сергей Владимирович Новиков
  • Ансаф Ирекович Абдулнагимов
  • Георгий Константинович Агеев

Ключевые слова:

ГТД; рекуррентная нейронная сеть; GRU; NARX; машинное обуче-ние; динамическая модель; полунатурное моделирование

Аннотация

Обсуждается одно из научно-образовательных направлений развития университета нового поколения по созданию интеллектуальных моделей сложных систем. Рассматривается принцип реализации математических моделей газотурбин-ных двигателей в виде рекуррентных нейронных сетей и их применение в полунатур-ном комплексном моделировании для отладки систем автоматического управления, контроля и диагностики. Проводится сравнение NARX и GRU архитектур, описывается методика построения нейросетевой модели газотурбинного двигателя, реализация модели на стенде полунатурного моделирования. Приводятся результаты полунатур-ного моделирования параметров авиационного двигателя с реальной системой управления. Проводится анализ точности и адекватности моделей.

Загрузки

Опубликован

2021-12-10

Выпуск

Раздел

АВИАЦИОННАЯ И РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА