Возможность восстановления потерянных параметров с помощью интеллектуального анализа данных при проведении огневых испытаний жидкостных реактивных двигателей Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Испытания ракетно-космической техники

УДК 621

А. В. Ребенков, С. В. Мухин Химзавод - филиал ОАО «Красноярский машиностроительный завод», Россия, Подгорный

ВОЗМОЖНОСТЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПОТЕРЯННЫХ ПАРАМЕТРОВ С ПОМОЩЬЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ОГНЕВЫХ ИСПЫТАНИЙ ЖИДКОСТНЫХ РЕАКТИВНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

Описаны основные этапы огневых испытаний жидкостного реактивного двигателя. Для систематизации различной информации о работе двигателя предложено использовать способ интеллектуального анализа данных.

После изготовления первых экземпляров жидкостного реактивного двигателя (ЖРД) начинается наиболее трудный и длительный этап работы - его газодинамическая и прочностная доводка, целью которой является обеспечение требуемых параметров двигателя во всех высотно-скоростных условиях, а также прочности и надежности в течение установленного ресурса.

Основное содержание процесса доводки составляют многочисленные и разнообразные испытания двигателя и его отдельных узлов. В этих испытаниях определяются реальные характеристики двигателя и его систем, оптимизируются режимы совместной работы узлов, выясняются причины отклонений, вносятся изменения в конструкцию двигателя.

После проведения доводочных работ, специальных стендовых и летных испытаний двигатель предъявляется на государственные испытания, где принимается решение о его серийном производстве. В процессе серийного производства двигатель проходит контрольно-выборочные и специально-проверочные испытания.

Таким образом, весь жизненный цикл двигателя сопровождается проведением испытаний. Их основной целью является получение различной информации о работе двигателя. Эта информация поступает с

первичных преобразователей в стендовые информационно-измерительные системы (ИИС). Весьма важной характеристикой системы «датчик - ИСС» является ее надежность, так как потеря параметра может привести к срыву испытания.

Довольно часто возникает ситуация, когда во время испытания либо первичный преобразователь, либо один из модулей ИИС выходит из строя, в результате чего невозможно записать какой-либо параметр. Для разрешения данной проблемы предлагается использовать интеллектуальный анализ данных с помощью нейронных сетей, систем на основе нечетких правил или нейро-нечетких систем.

На начальном этапе необходимо создать обучающую выборку. Именно от состава, полноты и качества обучающей выборки существенно зависят время обучения и достоверность получаемых моделей. Далее выбирается способ интеллектуального анализа данных и строится математическая модель, которая впоследствии проверяется на обучающей выборке.

В настоящее время на Химзаводе - филиале ОАО «Красмаш» ведутся работы по выбору интеллектуальных информационных технологий, наиболее эффективных при проведении огневых испытаний (ОИ) ЖРД, и работы по наполнению базы данных ОИ, а также статистический анализ этих данных.

S. V. Mukhin, A. V. Rebenkov Chemical plant - branch of the JSC «Krasnoyarsk Machine-Building Plant», Russia, Podgorny

POSSIBILITY OF LOST PARAMETERS RESTORATION BY MEANS OF INTELLECTUAL ANALYSIS OF DATA DURING LIQUID-PROPELLANT ENGINE FIRING TESTS

The article describes the main stages of firing tests of liquid-propelland engine. The authors propose to use intellectual data analysis to classify the information.

© Ребенков А. В., Мухин С. В., 2011