ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА СУГЕНО В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА АВИАЦИОННЫХ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Актуальной в современном мире является проблема повышения помехоустойчивости, скрытности, надежности, пропускной способности и дальности действия наземных и бортовых радиоэлектронных систем (РЭС), а также определение величин остаточного ресурса. Техническое состояние радиотехнических систем зависит от множества факторов, основные из которых будем учитывать. Зная нормативные значения диагностических параметров узлов и агрегатов, можно прогнозировать остаточный ресурс системы, т.е. ее наработку от момента технического диагностирования параметра до момента получения им предельного значения. Материалы и методы. Рассматривается применение алгоритма нечетко-логического вывода Сугено – Кана для оценки остаточного ресурса для авиационных радиотехнических средств. Результаты. Изложено теоретическое представление нечеткой логики, остаточного ресурса и применение алгоритмов логико-нечеткого вывода для решения задач продления и прогнозирования остаточного ресурса авиационных радиотехнических устройств. Выводы. Получены технические рекомендации для практических приложений продления и прогнозирования остаточного ресурса технических изделий.

Об авторах

Чан Минь Хай

Академия противовоздушной обороны и Военно-воздушных сил Вьетнама

Автор, ответственный за переписку.
Email: minhhai.kq80@gmail.com

кандидат технических наук, преподаватель кафедры радиотехники

(Вьетнам, г. Ханой)

Ку Тхань Фонг

Академия противовоздушной обороны и Военно-воздушных сил Вьетнама

Email: thanhphongkshk@gmail.com

кандидат технических наук, преподаватель кафедры радиотехники

(Вьетнам, г. Ханой)

Нгуен Тхе Тханг

Академия противовоздушной обороны и Военно-воздушных сил Вьетнама

Email: thethang.pkkq@gmail.com

кандидат технических наук, преподаватель кафедры радиотехники

(Вьетнам, г. Ханой)

Нгуен Тхань Санг

Академия противовоздушной обороны и Военно-воздушных сил Вьетнама

Email: thanhsang8227@gmail.com

кандидат технических наук, преподаватель кафедры радиотехники

(Вьетнам, г. Ханой)

Николай Кондратьевич Юрков

Пензенский государственный университет

Email: yurkov_NK@mail.ru

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоаппаратуры

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Фам Ван Ту

Войска противовоздушной обороны и Военно-воздушных сил Вьетнама

Email: phamvantu15a@gmail.com

аспирант, 361-я дивизия

(Вьетнам, г. Ханой)

Список литературы

  1. Ярлыков М. С., Богачев А. С., Меркулов В. И., Дрогалин В. В. Радиоэлектронные комплексы навигации, прицеливания и управления вооружением летательных аппаратов. Т. 1. Теоретические основы / под ред. М. С. Ярлыкова. М. : Радиотехника, 2012. 504 с.
  2. Барбашев П. М., Гаврюшин В. Н., Мощенко А. А., Пипченко И. П. Бортовое радиоэлектронное оборудование : учеб. пособие. Иркутск : ИВВАИУ (ВИ), 2007. 246 с.
  3. Тихонов В. И. [и др.]. Авиационные системы и комплексы радиосвязи : учебник для слушателей и курсантов вузов ВВС / под ред. В. И. Тихонова. М. : ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 2007. 784 с
  4. Авиационные радиолокационные комплексы и системы / под ред. П. И. Дудника. М. : ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 2006. 1112 с.
  5. Егишянц С. А., Гулина О. М., Коновалов Э. Н. Оценка распределения ресурса при суммировании повреждений // Известия высших учебных заведений. Ядерная энергетика. 1997. № 1. С. 18–21.
  6. Антонов А. В., Никулин М. С. Статистические методы в теории надежности. М. : Абрис, 2012. 390 с.
  7. Садыхов Г. С. Остаточный ресурс технических объектов и методы его оценки. М. : Знание, 1986. 50 с
  8. Абрамов О. В. Дестабилизирующие факторы и случайные процессы изменения параметров технических устройств и систем // Надежность и качество сложных систем. 2024. № 1. С. 13–20. doi: 10.21685/2307- 4205-2024-1-2
  9. Морозов В. Б., Морозова М. А. О методах оценки интенсивности отказов оборудования для вероятностного анализа безопасности проектируемой АЭС при объединении данных от различных источников // Надежность и качество сложных систем. 2024. № 1. С. 39–48. doi: 10.21685/2307-4205-2024-1-5
  10. Воробьев В. Г., Константинов В. Д. Надежность и техническая диагностика авиационного оборудования : учебник. М. : МГТУ ГА, 2010. 448 с.
  11. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб. : БХВ-Петербург, 2003. 736 с.
  12. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М. : Горячая линия – Телеком, 2007. 288 с.
  13. Дмитриевцев А. Ю., Зырянов Ю. Т., Нестерович С. А., Хрипунов С. П. Постановка задачи оценки технического состояния информационно-измерительных систем на основе формализованного описания знаний экспертов // Надежность и качество сложных систем. 2024. № 2. С. 113–119. doi: 10.21685/2307-4205-2024- 2-13.
  14. Заяра А. В., Данилин М. Е. Применение нечеткого логического вывода для моделирования процесса изменения технического состояния электроаппаратуры мобильных робототехнических комплексов // Надежность и качество сложных систем. 2024. № 2. С. 120–125. doi: 10.21685/2307-4205-2024-2-14
  15. Baldwin J. F. A new aproach to approximate reasoning using a fuzzy logic // Fuzzy Sets and Sustems. 1979. P. 225–251.
  16. Kudłacik P. Advantages of an Approximate Reasoning Based on a Fuzzy Truth Value // J. Medical Informatics & Technologies. 2010. Vol. 16. P. 125–132.
  17. Заде Л. Нечеткая логика: понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М. : Мир, 1976. С. 167.
  18. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта : пер. с пол. М. : Горячая Линия – Телеком, 2010. 520 с.
  19. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечѐткие системы. М. : Мир, 1993. 368 c.
  20. Mamdani E. H. Applications of Fuzzy Algorithm for Control a Simple Dynamic Plant // Proc. IEEE. 1974. Vol. 121, № 12. P. 1585–1588.
  21. Larsen P. M., Industrial applications of fuzzy logic control // Int. J. Man Mach. Studies. 1980. Vol. 12, № 1. P. 3–10.
  22. Sinuk V. G., Kutsenko D. A. Inference methods for systems with many fuzzy inputs // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2015. Vol. 54. P. 375–383.
  23. Tsukamoto Y. An approach to fuzzy reasoning method // Advances in Fuzzy Set Theory and Applications / ed. by M. M. Gupta, R. K. Ragade, R. R. Yager. Amsterdam : NorthHolland, 1979.
  24. Мишанов Р. О., Пиганов М. Н. Методика определения набора информативных параметров для проведения индивидуального прогнозирования показателей качества и надежности радиоэлектронных средств // Надежность и качество сложных систем. 2017. № 1. С. 93–104. doi: 10.21685/2307-4205-2017-1-12
  25. Заяра А. В., Данилин М. Е. Применение нечеткого логического вывода для моделирования процесса изменения технического состояния электроаппаратуры мобильных робототехнических комплексов // Надежность и качество сложных систем. 2024. № 2. С. 120–125. doi: 10.21685/2307-4205-2024-2-14
  26. Тарасян В. С. Пакет Fuzzy Logic Toolbox for Matlab : учеб. пособие. Екатеринбург : Изд-во УрГУПС, 2013. 112 с.
  27. Рыбанов А. А., Фадеева М. В. Методы анализа нечеткой информации: курс лекций : учеб. пособие. Волжский : Волжский политехнический институт, 2019.
  28. Хижняков Ю. Н. Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени : учеб. пособие. Пермь : Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. 156 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).