Сортировать по:
1. Статья из журнала
Оценка технического состояния элементов радиолокационной станции на основе оптимизации частоты опроса встроенных средств диагностического контроля / А. Ю. Перлов, В. А. Панкратов, С. В. Мацеевич, К. В. Львов. - Текст : электронный
// ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. АВИАЦИОННАЯ ТЕХНИКА. - Казань : КНИТУ-КАИ, 2025. - № 3. - С. 207-214. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=88759296 (дата обращения: 13.05.2026). - URL: https://aviatech.kai.ru/issue/view/37 (дата обращения: 13.05.2026). - Режим доступа: свободный.
Авторы:Перлов, А. Ю., Панкратов, В. А., Мацеевич, С. В., Львов, К. В.
Ключевые слова:Радиолокационные станции, Контрольно-диагностические системы, Частота опроса датчиков, Прогнозирование технического состояния
Аннотация:Разработана методика оценки технического состояния элементов радиолокационной станции оптимизацией частоты опроса встроенных средств диагностического контроля. Разработанная методика позволяет за счет непрерывной оценки в реальном времени технического состояния элементов и прогноза их технического состояния уменьшить время принятия решения оператором радиолокационной станции по поддержанию значений функциональных характеристик станции на заданном уровне
Поиск:Источник
Ссылка на ресурс:https://elibrary.ru/item.asp?id=88759296
2. Статья из журнала
Алгоритм диагностики электромеханического привода летательного аппарата с использованием полносвязной нейронной сети типа «автокодировщик» / Г. С. Вересников, Г. М. Авхименко, А. В. Скрябин [и др.]. - Текст : электронный
// ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ. АВИАЦИОННАЯ ТЕХНИКА. - Казань : КНИТУ-КАИ, 2025. - № 3. - С. 200-206. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=88759295 (дата обращения: 13.05.2026). - URL: https://aviatech.kai.ru/issue/view/37 (дата обращения: 13.05.2026). - Режим доступа: свободный.
Авторы:Вересников, Г. С., Авхименко, Г. М., Скрябин, А. В., Гончаренко, В. И., Михайлов, Ю. Г., Соболев, Д. Н.
Ключевые слова:Обнаружение аномалий, Автокодировщики, Электромеханические приводы, Диагностика технического состояния, Нейронные сети
Аннотация:Предлагается алгоритм, позволяющий анализировать техническое состояние электромеханического привода рулевой поверхности беспилотного летательного аппарата с использованием моделей машинного обучения, предназначенных для обнаружения аномалий и решающих известную задачу обнаружения новизны в наблюдаемых данных, которая интерпретируется как неисправность контролируемого объекта. Вычислительные эксперименты проведены на данных, полученных в результате моделирования работы электромеханического привода. Рассмотрены неисправности, описан способ разделения данных на обучающую и тестовые выборки. Выбрана архитектура полносвязной нейронной сети типа «автокодировщик» для решения задачи обнаружения аномалий. Рассмотрены вопросы выделения диагностических признаков и описана методология их извлечения из временных рядов. Приведены оценки эффективности разработанного алгоритма диагностики на разных видах тестовых выборок и выполнен анализ полученных результатов
Поиск:Источник
Ссылка на ресурс:https://elibrary.ru/item.asp?id=88759295