Использование современных методов кластеризации для параметрической диагностики неисправностей турбовентиляторных двигателей
Аннотация
Ключевые слова
Об авторе
I. J. BuraimahНигерия
главный инженер отдела инженерных космических систем,
Абуджа
Список литературы
1. Бураймах И.Д. Применимости нейросетевых алгоритм к оценке технического состояния авиационных двигателей // Научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуков ского: сборник докладов XII Всероссийской научно-технической конференции. Москва, 16–17 апреля 2015 г. М.: ООО «Экспериментальная мастерская НаукаСофт». С. 104–106.
2. DePold H.R., Gass F.D. The application of expert systems and neural networks to gas turbine prognostics and diagnostics // ASME. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. 1999. Vol. 121, iss. 4. Pp. 607–612. DOI: https://doi.org/10.1115/1.2818515
3. Polycarpou M.M. An on-line approximation approach to fault monitoring, diagnosis, and accommodation // SAE Technical Paper 941217. 1994. DOI: https://doi.org/10.4271/941217
4. Merrigton G.L. Fault diagnosis in gas turbines using a model-based technique // ASME. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. 1994. Vol. 116, iss. 2. Pp. 374–380. DOI: https://doi.org/10.1115/1.2906830
5. Gorinevsky D., Nwadiogbu E., Mylaraswany D. Model based diagnostics for small-scale turbomachines // Proceedings of the 41st IEEE Conference on Decision and Control. NV, USA, Las Vegas, 2002. Vol. 4. Pp. 4784–4789. DOI: 10.1109/CDC.2002.1185136
6. Бураймах И.Д. О применимости нейросетевых алгоритмов к оценке технического состояния авиационных двигателей // Авиация: история, современность, перспективы развития: сборник трудов IV международной научно-практической конференции. Минск, 22 мая 2013 г. Минск, 2014. С. 87–88.
7. Wang X., Syrmos V. Fault detection, identification and estimation in the electro-hydraulic actuator system using EKF-based multiple-model estimation // 16th Mediterranean Conference on Control and Automation, 2008. Pp. 1693–1698. DOI: 10.1109/MED.2008.4602248
8. Luo J. Model-based prognostic techniques [maintenance applications] / J. Luo, M. Namburu, K. Pattipati, L. Qiao, M. Kawamoto, S. Chigusa // Proceedings AUTOTESTCON 2003. IEEE Systems Readiness Technology Conference. Anaheim, CA, USA, 2003. Pp. 330–340. DOI: 10.1109/AUTEST.2003.1243596
9. Ofsthum S.C., Wilmering T.J. Model-driven development of integrated health management architectures // IEEE Aerospace Conference Proceedings (IEEE Cat. No.04TH8720). Big Sky. MT, 2004. Vol. 6. Pp. 3692–3705. DOI: 10.1109/AERO.2004.1368185
10. Bezdek J.C. Pattern recognition with fuzzy objectives function algorithm. New York: Springer US, 1981. 272 p. DOI: 10.1007/978-1-4757-0450-1
11. Dunn J.C. A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact, well separated clusters // Cybernetics and System Journal. 1973. Vol. 3, iss. 3. Pp. 32–57. DOI: https://doi.org/10.1080/01969727308546046
Рецензия
Для цитирования:
Buraimah I.J. Использование современных методов кластеризации для параметрической диагностики неисправностей турбовентиляторных двигателей. Научный вестник МГТУ ГА. 2020;23(6):20-27. https://doi.org/10.26467/2079-0619-2020-23-6-20-27
For citation:
Buraimah I.J. Using modern clustering techniques for parametric fault diagnostics of turbofan engines. Civil Aviation High Technologies. 2020;23(6):20-27. https://doi.org/10.26467/2079-0619-2020-23-6-20-27