CC BY
18
This article describes a technique for saving energy resources consumed by autonomous sources of power supply of technical systems by changing the performance characteristics of power supply facilities. The experience of operating ground-based space infrastructure facilities has shown that the energy consumption of various technical systems is sharply variable, which leads to increased fuel consumption of autonomous power supply sources.
Key words: energy conservation, autonomous power supply sources, technical systems, performance characteristics.
Absalyamov Damir Rasimovich, doctor of technical sciences, docent, head of the department, vka@mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Halmetov Ramil Rashidovich, lecturer of the department, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Viktor Mikhailovich Motorin, candidate of technical sciences, docent, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Salnikov Vadim Mikhailovich, candidate of technical sciences, senior researcher, docent, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Mosyagin Roman Alexandrovich, candidate of political sciences, docent, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Petrov Alexey Yurievich, head of the department, a.y.petrov@qdm.sazprom.ru, Russia, St. Petersburg, PJSC «Gazprom»
УДК 681.5; 004.9
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-12-509-515
СОВОКУПНОСТЬ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ ТРЕБОВАНИЙ К БЕСПИЛОТНЫМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТАМ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ РАЗЛИВОВ НЕФТИ
К.В. Егорова, С.С. Соколов, Т.П. Кныш
Возможность использования беспилотных летательных аппаратов для идентификации разливов нефти ставит ряд важнейших задач, связанных с выбором и обоснованием используемого аппаратно-программного оборудования. Цель текущей статьи состоит в анализе технических решений и характеристик, необходимых для возможности использования беспилотных летательных аппаратов в задачах идентификации разливов нефти. Авторами производится комплексное исследование представленного вопроса, включая описание необходимого технического оснащения и требований применительно к составу беспилотного летательного аппарата.
Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, разлив нефти, идентификация, техническое оснащение, технические характеристики.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) активно используются при решении практических задач во многих профессиональных областях жизнедеятельности человека. Однако, наибольшую значимость и актуальность своего использования данные аппараты получили в нефтегазовой отрасли. Так, на основе БПЛА решается ряд важнейших задач из нефтегазового сектора, связанных с необходимостью произведения мониторинга и обнаружения различных объектов. Одной из таких задач, требующих применение инновационного инструментария цифровых технологий, является обнаружение и идентификация разливов нефти. Современные БПЛА представляют собой одно из наиболее эффективных, существующих на сегодняшний день, решений, предназначенных для автоматизированной идентификации разливов нефти. Технологический процесс решения данной задачи посредством беспилотных летательных аппаратов включает в себя ряд определенных этапов и действий [1].
Так, идентификация разливов нефти с использованием беспилотных летательных аппаратов делится на следующие основные этапы (рис.1):
1. Обеспечение непрерывного мониторинга. Для возможности оперативной и эффективной идентификации разливов нефти требуется непрерывное использование группы беспилотных летательных аппаратов. Современные технологические решения из области БПЛА имеют ограниченный запас мощности батареи и дальности ведения мониторинга. Важным моментом при обеспечении мониторинга является наличие возможности связи между БПЛА и их совместной организации для наиболее
оптимального захвата большей площади. Именно это определяет требование в наличии мощных приемопередающих устройств на борту летательного аппарата. Ключевое значение имеет использование эффективных средств радиосвязи с усилителями сигнала. К мониторингу относится непрерывное ведение наблюдения за местностью с целью выявления аномалий. Группой БПЛА захватывается определенная площадь и объекты, на которых присутствует шанс возникновения разливов нефти;
2. Детектирование аномалий. Программные средства, встроенные в процессор беспилотного летательного аппарата, имеют возможность обнаружения аномалий. Так, в случае если при мониторинге местности обнаруживаются нестандартные объекты на местности, то БПЛА поступает сигнал, требующий фотографирования местности с целью дальнейшего сканирования снимка. Наблюдение производится камерами высокого разрешения, имеющими возможность съемки в инфракрасном спектре. Так, в результате наличия высокой разности температур, направляется специальный сигнал на фотографирование с целью дальнейшего анализа изображения. Возможность улавливания разности температур достигается в результате использования съемки в инфракрасном спектре, при котором лучи от очагов разливов нефти имеют отличный от обычных линейных объектов и местности спектр излучения. Так, на основе датчика микроболометра, встроенного в камеру, происходит его нагрев при получении инфракрасного излучения от нефти. Данное изменение измеряется и сравнивается с обычными показателями температуры на обследуемой местности;
3. Сканирование и обработка изображения. Современные БПЛА должны быть оснащены программной частью, позволяющей в автоматическом режиме производить обработку изображения на выявление очагов разлива нефти. Так, в случае если при мониторинге местности были детектированы аномалии, специальная программная часть получает в обработку сделанный снимок для дальнейшего распознавания и выявления разлива нефти или опровержения потенциальной опасности. Необходимо отметить, что автоматическое сканирование и подтверждение разлива нефти на борту БПЛА позволяет сократить использование различных ресурсов на проверку ошибочного обнаружения. Так, сотрудникам в центре безопасности представляется возможность игнорирования обнаруженных аномалий до подтверждения идентификации разливов нефти. Это, в свою очередь, снижает использование человеческих и материальных ресурсов, направляемых на проверку каждого инцидента до его окончательного подтверждения в результате обработки изображения специальным программным обеспечением на борту летательного аппарата;
4. Подтверждение идентификации разлива нефти. В результате обработки программной частью БПЛА снимка, подтверждается или опровергается выявленная аномалия. Специальные алгоритмы, примером которых является уменьшение дисперсии с целью увеличения контрастности полученного изображения, позволяют с высокой долей вероятности получить окончательный вердикт по обнаруженной аномалии.
5. Передача информации об инциденте. В результате подтверждения разлива нефти беспилотный летательный аппарат производит передачу данных в информационной пункт безопасности. Стоит отметить, что в зависимости от условий в пункт могут быть переданы и данные о неподтвержденном разливе нефти. В данном случае информация будет дополнительно проверена специалистом, за которым останется итоговое решение [2].
Рис. 1. Схема идентификации разливов нефти на основе использования беспилотных летательных аппаратов
Выполнение данного комплекса действий невозможно на основе использования стандартных инструментов и классических беспилотных летательных аппаратов. Важнейшей частью для возможности идентификации разливов нефти на основе БПЛА является его аппаратно-программное оснащение, включающее множество особенностей и требований.
Основными требованиями к программной части БПЛА является наличие алгоритмов интеллектуальной или прямой математической обработки изображений или методов. С целью более качественного детектирования аномалий и обнаружения разливов нефти требуется использование специальных программных решений, позволяющих производить быструю обработку полученного изображения. Так, в качестве примера обычной математической обработки изображения возможно использование метода уменьшения дисперсии с целью увеличения контрастности. Однако наиболее эффективны являются именно интеллектуальные методы обработки изображений, построенные на архитектуре сверточных искусственных нейронных сетей. Реализация данного функционала возможна при использовании соответствующего аппаратного оснащения БПЛА [3].
В качестве одного из способов интеллектуальной обработки изображений возможно использование метода Template matching. В качестве метрики в данном способе используется сумма квадратов разниц, вычисляемая между шаблоном и картинкой. Обработка изображения, его разбиение и сканиро-
вание производится в результате обработки потоков данных в логическом комплексе на основе искусственных нейронных сетей (сверточной сети):
= ^а=0..т,Ь=0..п(/ь+а,] + Ь ~да,ь)2 (1)
ССОЯЯ^^ = Т,а=0..т,Ь=0..п(й+а,] + Ь *9а,Ь) (2)
где f и д - полученное с БПЛА изображение и шаблон размерами (к,1) и (т,п) соответственно. При этом I и ]' представляют позицию на изображении, к которой прикладывается шаблон. В результате применения данного метода кросс-корреляции представляется возможным обнаружение аномалий и идентификация разливов нефти на изображении.
Также основным требованием к программной части анализируемых объектов является возможность коллективной организации между группой беспилотных летательных аппаратов. В данном случае необходимо использование алгоритмов, позволяющих взаимодействовать беспилотным летательным аппаратам между собой с целью реорганизации в пространстве для оптимального распределения над мониторинговой площадью. Примерами таких алгоритмов являются: непосредственное физическое взаимодействие (рис. 2, а); формации (рис. 2, Ь); рои аппаратов (рис. 2, с); кооперация (рис. 2, с1).
А А А AAA А А А А
А
5/
Л
Л
V*
Рис. 2. Методы построения группы БПЛА в пространстве
Важно отметить, что наиболее подходящим методом организации взаимодействия БПЛА является формация. В результате использования данного метода строго задается положение для сохранения формы. Это особенно важно при решении задач по идентификации разливов нефти для того, чтобы не упустить мониторинг какой-либо из областей местности.
Исходя из набора функций к программной части беспилотного летательного аппарата формируются аппаратные требования для БПЛА. Реализация интеллектуальных методов обработки изображения возможна только на основе использования соответствующих технических решений. Вариантом для практической реализации программных задач является модуль COM Express. Данный модуль представляет собой полноценный компьютер в компактном корпусе на платформе Intel Atom. Модульная плата ICE-BT COM Express T10 имеет четырех-ядерный процессор, позволяющий производить наиболее быструю обработку изображений (рис. 5, а). При этом встроенный жесткий диск объемом 4 ГБ позволяет сохранять большое количество снимков без необходимости их удаления для очистки памяти [4].
Для возможности получения снимков достаточного разрешения необходимо использование ряда технических решений. Первоочередной потребностью для эффективного мониторинга местности является наличие камеры высокого разрешения (не ниже 640 х 512 пикселей), имеющей возможность съемки в инфракрасном спектре. Именно при данном разрешении получается более отчетливое запечат-ление области разлива нефти, имеющей отличную температуру и спектр излучения относительно обычных объектов на местности. Следует отметить, что отчетливые места предполагаемой утечки нефти могут быть получены только с помощью инфракрасной камеры, ввиду возможности обнаружения повышенного теплового излучения от нефти.
При этом ввиду специфики выполняемых задач по обнаружению разливов нефти, которые определяются высокой опасностью для БПЛА, важным параметром используемой камеры должна быть функция цифрового зума. Именно на основе приближения в зуме, а не физически к очагу утечки, БПЛА имеют большую защищенность при исследовании местности. Наиболее подходящим вариантом камеры, удовлетворяющей всем представленным критериям, является DJI Zenmuse XT S (рис. 5, б). На рис. 3 представлен пример ведения съемки данной камеры в инфракрасном спектре. На рисунке отражен весь функционал, предоставляемый этим аппаратным решением.
Также требуется использование высокоэффективных антенных систем с целью эффективного приема и передачи информации о местоположении между БПЛА. Оптимальным вариантом использования является антенна ForaAS1225, включающая технологию подавления помех и слаботочный усилитель. При этом небольшие размеры позволяют установить данное решение на борт БПЛА без потерь в скорости и маневренности. На рис. 4 представлена размерная схема антенны.
Рис. 3. Съемка в инфракрасном спектре камерой DJI Zenmuse XT S
Так, в качестве основных преимуществ использования данной антенные в рассматриваемой области являются: поддержка сигналов GPS L1L2, ГЛО-НАСС G1G2 и BeiDou B1/B2/B3; точность позиционирования и стабильность фазового центра (<3 мм); высокий коэффициент усиления (больше 2 dBi); низкий уровень шума; круговая диаграмма направленности с захватом спутников на низких углах; влаго-пылезащита IP65; легкий вес: 25 г.
Таким образом, необходимо свести совокупность технических требований в единую таблицу. В таблице представлен полный набор требований к аппаратно-программному оснащению современных беспилотных летательных аппаратов, необходимых с целью быстрого и эффективного выявления и идентификации разливов нефти.
Совокупность аппаратно-программных требований к БПЛА
№ п/п Техническое решение Вид аппаратно-программного обеспе- Назначение Требования Пример
чения
Этап: «Непрерывный мониторинг»
1 Инфракрасная камера высокого разрешения Техническое устройство Регистрация изображений (получение фотографий); сканирование местности на вопрос наличия разности температур Минимальное разрешение 640х512 DJI Zenmuse XT S Keii HL-640L
2 Антенны для БПЛА Приемо-передающее устройство Связь и организация положения в пространстве с другими БПЛА Диапазоны частот: 1800 МГц, 2.4ГГц Коэффициент усиления: 4 - 10дБ Быстросъемное подключение ForaAS1225 Tallysman HC871
Этап: «Детектирование аномалий»
3 Микропроцессор Аппаратное обеспечение Хранение информации и осуществление программных операций Четырех-ядерный процессор Жесткий диск объемом 4Гб ICE-BT COM Express T10
4 Инструмент обработки изображений Программное обеспечение Фотограмметрическая обработка данных Возможность уменьшения дисперсии с целью увеличения контрастности полученного изображения TrimbleUASMaster
Этап: «Сканирование и обработка изображения»
| Аналогично п. № 4
Этап: «Подтверждение идентификации разлива нефти»
| Аналогично п. № 4
Этап: «Передача информации об инциденте»
| Аналогично п. № 2
Общие требования
5 Наземная антенна Приемо-передающее устройство Увеличение дальности работы систем связи относительно штатных антенн Диапазоны частот: 920 МГц, 1250 МГц, 1800 МГц, 2.4 ГГц Коэффициент усиления: 13 - 25 дБ ФАР CT-HF-2LTFMxx
На рис. 5 представлены изображения устройств, выбранных в качестве наиболее оптимальных аппаратных решений для БПЛА.
Рис. 5. Аппаратные составляющие БПЛА
Ключевым вопросом использования БПЛА являются функциональные возможности и характеристики к аппаратам. Необходимо отметить, что, решающие задачи по идентификации разливов нефти, беспилотные летательные аппараты должны иметь наилучшее соотношение между временем автономной работы, дальности удаления от станции, а также максимальной скорости полета. На сегодняшний день существуют тысячи моделей БПЛА, применение которых может быть достаточно эффективно для решения задач мониторинга. На рис. 6 представлены летно-технические особенности беспилотных летательных аппаратов российского производства.
Характеристики 2А1_А 4214)4 М гльл 421-21 Орлан -[0 Диэор -600 Зиретсат -350 Иркут-2М Иненекто р - 601 Т-23 Элерон 'Эникс Ко-К
Проюводктель 2А1.А АЕШ 2АЬА АШ) стц Транчас БС Иркут Атрокон Эникс *Эннкс
Радиус: действия радиоканала, км гъ 2 110 3700 70 20 120 100 100
Г |рололжи тсльностъ и иле та. час 1,5 0,5 16 24 А 1.5 7 !,5 0,5
Длина (размах крыла), см 160 560 310 1200 350 147 520 140 500
Максимальная высота полета, м зш 2500 5000 7500 3600 3000 300« 3000 3000
Скорость, км/ч 65-120 (МО М-160 120-150 120 105 210 105 300
Максимальный втлетний вес. кг 5 1,5 20 720 9,5 3 120 3,8 150
Рис. 6. Характеристики российских БПЛА
Анализируя характеристики, выделяется очевидный лидер - Дозор-600. Однако высокая цена аппарата и сложность технического обслуживания не подтверждают рациональность использования данного варианта. Наиболее подходящим беспилотным летательным аппаратом, учитывая представленные технические характеристики, является Supercam-350 (рис. 7). Данный БПЛА имеет наиболее оптимальное соотношение в характеристиках времени автономной работы, дальности удаления от станции и максимальной скорости полета. Помимо этого, Supercam-350 имеет встроенную камеру высокого разрешения, позволяющую вести съемку в инфракрасном спектре. При этом универсальная конструкция данного БПЛА предусматривает возможность интеграции широкого спектра приборов и устройств на своем борту.
ЦЕПЕВДП НАГРУЗКА ТЯНУЩИЙ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЬ
Рис. 7. Конструкция 8ирегсат-350
Немаловажными вопросами инженерии при использовании беспилотных летательных аппаратов является и связь со станцией на земле. Максимальная прямая видимость между летательным аппаратом и наземным комплексом управления может быть повышена в результате увеличения высоты подъема наземной антенны. При этом необходимо использование ретрансляционного оборудования, спутни-
513
ковых систем связи, а также стационарных систем передачи данных. Также для компенсации затухания сигнала могут предприниматься такие меры, как увеличение выходной мощности передатчика и увеличение коэффициентов усиления антенного оборудования Г51.
Таким образом, основной целью представленной статьи являлось выполнение анализа аппаратно-программных требований для возможности использования БПЛА в задачах идентификации разливов нефти. В рамках работы были проанализированы основные этапы идентификации разливов нефти на основе использования БПЛА, а также обоснованы решения использования специального оборудования для достижения более эффективного решения задач из нефтегазовой отрасли. В заключение необходимо отметить, что беспилотные летательные аппараты представляют универсальное и эффективное решение задач из нефтегазовой отрасли, в частности, задач по идентификации разливов нефти. Грамотно подобранное оборудование и сочетания инженерии позволяют быстро и эффективно обнаруживать очаги разливов нефти, снижая экономические потери предприятия и влияние катастроф на экологию.
Список литературы
1. Аникаева А.Д., Мартюшев Д.А. Оценка потенциала применения беспилотных летательных аппаратов в нефтегазовой отрасли // Недропользование. 2020.
2. Антонец К.В. Комплексный мониторинг нефтегазовых загрязнений // IACJ. 2021.
3. Андреев С.В., Власов М.А., Ильиных В.В., Ключников А.В., Плетенев И.В. Обеспечение надёжности и качества программного обеспечения навигационной системы беспилотного летательного аппарата путем улучшения технологии отработки и испытаний // НиКа. 2018.
4. Звягинцев Д.А., Федотов М.М., Зиненков Ю.В. Способ повышения эффективности силовой установки беспилотного летательного аппарата // Вестник УГАТУ. 2022.
5. Долженков Н.Н., Пантенков Д.Г., Егоров А.Т., Ломакин А.А., Литвиненко В.П., Великоива-ненко В.И., Лю-Кэ-Сю Е.Ю. Технические характеристики комплекса средств спутниковой радиосвязи с беспилотными летательными аппаратами // Вестник ВГТУ. 2019.
6. Ilchenko, L.M., Sokolov, S.S., Egorova, K.V., Gubernatorov, O., Knish, T.: Analysis of the main types of automated information systems in the transport sector, functioning mainly in urban agglomerations. In: Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021. P. 401-406.
7. Егорова К.В., Соколов С.С. Автоматизированная идентификация разливов нефти при помощи группы беспилотных летательных аппаратов // Сборник научных статей национальной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова». СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2022.
8. Егорова К.В., Соколов С.С. Повышение эффективности автоматизированного управления группой беспилотных летательных аппаратов // Региональная информатика (РИ-2022). Юбилейная XVIII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2022)». Санкт- Петербург, 26-28 октября 2022 г.: Материалы конференции. СПОИСУ. СПб, 2022. 626 с.
Егорова Кристина Вадимовна, аспирант, natashov139 7@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова,
Соколов Сергей Сергеевич, д-р техн. наук, доцент, sokolovss@gumrf.ru, Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова,
Кныш Татьяна Петровна, канд. физ.-мат. наук, доцент, knyshtp@gumrf.ru, Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адми рала С. О. Макарова
A SET OF HARDWARE AND SOFTWARE REQUIREMENTS FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES USED IN
A UTOMATED IDENTIFICATION OF OIL SPILLS
K.V. Egorova, S.S. Sokolov, T.P. Knysh
The possibility of using unmanned aerial vehicles to identify oil spills poses a number of important tasks related to the selection and justification of the hardware and software equipment used. The purpose of the current article is to analyze the technical solutions and characteristics necessary for the possibility of using unmanned aerial vehicles in oil spill identification. The author makes a comprehensive study of the presented issue, including a description of the necessary technical equipment and requirements in relation to the composition of the unmanned aerial vehicle.
Key words. Unmanned aerial vehicle, oil spill, identification, technical equipment, technical characteristics.
Egorova Kristina Vadimovna, postgraduate, natashov1397@mail.ru, Russia, St. Petersburg, Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping,
Sokolov Sergey Sergeevich, doctor of technical sciences, docent, sokolovss@gumrf.ru, Russia, St. Petersburg, Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping,
Knysh Tatiana Petrovna, candidate of physical and mathematical sciences, knyshtp@gumrf.ru, Russia, St. Petersburg, Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping
УДК 62-144
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-12-515-519
ПОДХОДЫ К СБЕРЕЖЕНИЮ ЭНЕРГОРЕСУРСОВ, ПОТРЕБЛЯЕМЫХ АВТОНОМНЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НАЗЕМНОЙ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ЗА СЧЕТ ВЫРАВНИВАНИЯ ГРАФИКОВ НАГРУЗОК ПУТЕМ ИЗМЕНЕНИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
Д.Р. Абсалямов, Р.Р. Хальметов, В.М. Моторин, В.М. Сальников, А.Ю. Петров
В настоящей статье описан опыт эксплуатации объектов наземной космической инфраструктуры (ОНКИ), который показал, что энергопотребление различных систем носит резкоперемен-ный характер, что приводит к увеличенному расходу топлива автономных источников электроснабжения (АИЭ), в качестве которых используются дизель-генераторные установки (ДГУ).
Ключевые слова: сбережение энергоресурсов, автономные источники электроснабжения, объекты наземной космической инфраструктуры, выравнивание графиков нагрузок.
Анализ существующих способов сбережения энергоресурсов [1] позволяет сделать вывод, что на ОНКИ целесообразно применить выравнивание графиков нагрузки технологических режимов, не изменяющих суммарную величину потребляемой мощности.
Реализация этого способа возможна за счет использования аккумулирующих свойств потребителей-регуляторов: компрессоров, насосных установок, вентиляционных установок, холодильных машин. Аккумулирующие свойства потребителей-регуляторов характеризуются временем работы тр, необходимым для создания аккумулирующего задела, и допустимой паузой в работе гП, определяемой этим заделом.
Для управления энергоресурсопотреблением при резкопеременных нагрузочных характеристиках предложен новый метод снижения удельного эффективного расхода топлива за счет выравнивания графиков нагрузок путем перераспределения энергии из областей максимальных нагрузок в области с минимальным потреблением при фиксированных и изменяемых ограничениях по выравниванию.
Неравномерность графика нагрузок может быть представлена в виде следующего коэффициента неравномерности нагрузки
= pi,i+i/pi,i+i (1\ "•1,1 + 1 'min ' max ■ W
Тогда в качестве показателя эффективности расходования энергоресурса принимаем удельный эффективный расход топлива:
Ь1/+1(а) = Вч*ац+1 , (2)
где Вч - часовой расход топлива; N - потери мощности на трение; N - индикаторная мощность двигателя внутреннего сгорания (ДВС).
Выражение (2) характеризует зависимость этого показателя от коэффициента неравномерности нагрузки, представленного на рис. 1.
Исследования показали, что существует недопустимое минимальное значение коэффициента а, при котором может произойти остановка ДГУ, что проиллюстрировано на рис. 1 и учтено в ограничениях (5). Этот же рисунок иллюстрирует возможность линеаризации зависимости (2) в рабочем диапазоне, соответствующем значениям коэффициента неравномерности нагрузки от 0,6 до 1.
Представление зависимости (2) линейным многочленом Тейлора:
ье (ац+1) = Ье' (а^ ) + —— (ац+1- а0' ), (3)
где: b'e (а) = d - (с "J 2 - производная от функции удельного эффективногорасхода топлива.
Пусть Аа=(ац+1 -а1^1); Аа =[ Aalj2, Аа23,..., Аац+1,..., Аак_1к]; для Vi (i = 1 ,К) найти Aai:i+1(Pi,Pi+1) при которых
да*= arg min-i- E^fr (<+1) Даи+1 (4)
D= te = аз *0,6 = sti^i) (5)
515
