 |
реклама |
|
|
|
|
|
|
|
Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад
|
Оптимизационный алгоритм выделения
информативных признаков для диагностики
элекромеханических систем летательных аппаратов |
Вересников Г.С., Скрябин А.В., Голев А.В.
Применение методов машинного обучения в интеграции с методами выделения информативных признаков для диагностики
электромеханических систем (ЭС) является перспективным направлением научных исследований, связанных с решением важной
научной задачи обеспечения безопасности полета современных летательных аппаратов. В работе предлагаются алгоритмы
выделения информативных признаков, позволяющие построить классификационные модели с использованием методов машинного обучения для оценки технического состояния ЭС на основе спектрального анализа стационарных сигналов. Дается формализованное описание оптимизационных моделей, реализованных в этих алгоритмах. Предлагается схема выполнения оптимизационных расчетов для выделения информативных признаков. Приводятся результаты расчетных исследований на примере
диагностики технического состояния электромеханического привода рулевой поверхности летательного аппарата.
Ключевые слова: диагностика, электромеханические системы, летательный аппарат, машинное обучение, информативные
признаки.
DOI: 10.25791/asu.4.2024.1499
Стр. 17-24. |
|
|
|
Последние новости:
Выставки по автоматизации и электронике «ПТА-Урал 2018» и «Электроника-Урал 2018» состоятся в Екатеринбурге Открыта электронная регистрация на выставку Дефектоскопия / NDT St. Petersburg Открыта регистрация на 9-ю Международную научно-практическую конференцию «Строительство и ремонт скважин — 2018» ExpoElectronica и ElectronTechExpo 2018: рост площади экспозиции на 19% и новые формы контент-программы Тематика и состав экспозиции РЭП на выставке "ChipEXPO - 2018" |