Найти

Результаты поиска

• АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫМ НЕОБИТАЕМЫМ ПОДВОДНЫМ АППАРАТОМ ПРИ ПОИСКЕ НАЗНАЧЕННОГО ДОННОГО ОБЪЕКТА ПРИ КОМПЛЕКСНОМ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РАЗЛИЧНЫХ СРЕДСТВ МОНИТОРИНГА ДНА

  В.С. Быкова , А.И. Машошин

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  Поиск назначенных донных объектов является одной из наиболее сложных задач, решаемых АНПА, что обусловлено рядом факторов, основными из которых являются: разнообразие объектов поиска (затонувшие подводные лодки, надводные корабли, самолёты, вертолёты, мины, подводные трубопроводы и кабели связи, различная подводная инфраструктура), необходимостью комплексного использования для поиска различных средств мониторинга дна, отличающихся физическими принципами функционирования, разрешающей способностью и поисковой производительностью. Целью работы, результаты которой приведены в статье, была разработка алгоритма управления АНПА при поиске назначенного донного объекта, удовлетворяющего этим требованиям, и его проверка с использованием цифрового полигона и цифрового двойника АНПА.
  В качестве критерия выбора средства мониторинга дна в каждом конкретном случае была принята вероятность правильного отнесения обнаруженного донного объекта к объекту поиска.
  В результате логика поиска назначенного донного объекта выглядит следующим образом. Осуществляется поиск донных объектов средством с максимальной производительностью поиска. При обнаружении донного объекта определяется вероятность его принадлежности объекту поиска. Если она больше заданного высокого порога, принимается решение об обнаружении назначенного донного объекта. Если же она меньше заданного низкого порога, принимается решение, что обнаружен посторонний объект. В остальных случаях принимается решение о необходимости обследования объекта средством с большей разрешающей способностью. Описана технология классификации донных объектов на основе обучения искусственной нейронной сети с использованием синтезированного обучающего материала. Приведены результаты проверки эффективности разработанного алгоритма с использованием цифрового полигона и цифрового двойника АНПА. Выполненное моделирование разработанного алгоритма показало, что комплексное использование средств мониторинга дна повышает вероятность успешного решения задачи и сокращает время её решения

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ДОСЫЛА АРТИЛЛЕРИЙСКОГО СНАРЯДА В КАМОРУ ОРУДИЯ

  В.А. Шурыгин, В.А. Серов, С. А. Устинов, А. В. Леонард, С. Е. Червонцев, В.Н. Платонов, С. С. Мазлов

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Целью работы является разработка и исследование метода контроля досыла артилле-рийского снаряда в камору орудия и интеллектуальной системы контроля досыла по акусти-ческому портрету. Существующий метод контроля досыла артиллерийского боеприпаса в камору орудия при раздельном способе заряжания основан на измерении скорости одного из элементов досылателя. Такой подход к контролю досыла не дает гарантированной надеж-ности ввиду невозможности измерения скорости на конечном отрезке движения снаряда по инерции. Суть предложенного в статье метода заключается в возбуждении акустических колебаний в системе «снаряд – камора орудия» и выделении характерных акустических портретов (сигнатур) с их последующем анализом.Для исследования данного метода разра-ботан экспериментальный стенд, имитирующий ствол орудия с каморой, и имитатор сна-ряда с различными обтюраторными поясками. Удар снаряда в момент заклинивания в конусе каморы или нанесенный извне возбуждает характерные акустические колебания, которые различаются для случаев надежного и недостаточного досыла.Для однозначной классифика-ции событий надежного заклинивания и недостаточного досыла необходим выбор опти-мального вектора признаков акустического портрета полученных аудиозаписей. Обычное спектральное преобразование позволяет выделить характерные частоты, однако использо-вание набора таких спектральных составляющих в качестве классификационных признаков нецелесообразно ввиду избыточного массива данных.В качестве классификационных призна-ков выбраны мел-частотные кепстральные коэффициенты. На основании набора таких ко-эффициентов с использованием искусственной нейронной сети осуществляется классифика-ция степени заклинивания имитатора снаряда в стенде на три категории: «снаряд не закли-нен», «недостаточный досыл снаряда», «снаряд заклинен». В результате обучения нейронной сети на значительной выборке аудиозаписей была достигнута точность классификации более 90%.Разработанный метод может быть применен в робототехнических комплексах, оснащенных артиллерийским вооружением, а также в других отраслях, например, в нефте-газовой промышленности для контроля стыковки сочленяемых труб.

• ВИБРОМОНИТОРИНГ ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ

  А.В. Логунов , А.Л. Береснев

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Работа посвящена проблеме диагностирования автомобильных двигателей внутрен-
  него сгорания. Проблема контроля состояния двигателей внутреннего сгорания сейчас
  наиболее актуально из-за увеличения числа автомобилей и ужесточения экологических
  требований. В работе рассмотрены последствия работы неисправного двигателя внут-
  реннего сгорания. Целью работы является обоснование выбора из существующих методов
  диагностики такого метода который способен помочь наиболее точно и быстро обнару-
  жить неисправность. Для этого в работе подробно рассмотрены современные средства
  диагностики, выделены принципы работы, достоинства и недостатки. С появлением со-
  временных технологий давно известный метод оценки состояния двигателей внутреннего
  сгорания по звуку может стать самым передовым, поскольку исключается человеческий
  фактор, для обработки сигнала применяется вычислительная техника анализ звукового
  спектра в которой осуществляется с помощью искусственных нейронных сетей. Примене-
  ние искусственных нейронных сетей для анализа звукового спектра нашло применение в
  распознавание речи и для диагностики заболеваний дыхательной системы. В статье рас-
  смотрены механизмы, которые способны генерировать звуковые сигналы во время работы
  двигателя внутреннего сгорания, некоторые из них фазированы т.е. привязаны к рабочим
  тактам, некоторые не фазированы. Предложенный способ диагностики позволяет выде-
  лить «полезные» звуки из общего числа шумов двигателя, после сравнительного анализа
  указать на узел звук которого отличается от эталонного, исправного. Научная новизна
  состоит в том, что процесс диагностики становится автоматизированным, все звуки,
  снятые датчиками, обрабатывается в ЭВМ или специальном сканере, на дисплей выводит-
  ся информация о состоянии тех или иных узлов, в отличие от традиционных методов где
  диагностика осуществляется визуально или на слух. Таким образом повышается точность
  диагностики и снижается общая трудоемкость за счет исключения частичной или полной
  разборки двигателя.

• ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ДИАГНОСТИКА ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

  А. В. Логунов , А. Л. Береснев

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Работа посвящена проблеме диагностирования двигателя внутреннего сгорания
  транспортных средств эта проблема сейчас наиболее актуально из-за постоянного роста
  автопарка и ужесточения требований к безопасной эксплуатации. Своевременный и точ-
  ный контроль состояния двигателя внутреннего сгорания способен предотвратить выход из строя целых узлов транспортного средства, а также избежать таких серьезных по-
  следствий как дорожно-транспортное происшествие. С появлением современных техноло-
  гий давно известный метод оценки состояния двигателя по звуку может стать самым
  передовым, поскольку исключается человеческий фактор, для обработки сигнала применя-
  ется вычислительная техника анализ звукового спектра в которой осуществляется с по-
  мощью искусственных нейронных сетей. Применение искусственных нейронных сетей для
  анализа звукового спектра нашло применение в распознавание речи и для диагностики забо-
  леваний дыхательной системы. В статье рассмотрена неисправность одного из основных
  узлов двигателя внутреннего сгорания – подшипника. Представлены все возможные виды
  неисправностей подшипников и причины, по которым они возникают. Перечислены узлы и
  механизмы двигателя внутреннего сгорания в которых применяются подшипники. Описан
  алгоритм экспериментальной части. Выполнен эксперимент, включающий в себя преобра-
  зование полученных звуковых сигналов в спектрограммы и извлечение признаков с помощью
  которых выполняется классификация. Выполненная экспериментальная часть доказала
  возможность диагностирования двигателя внутреннего сгорания с применением искусст-
  венных нейронных сетей. Научная новизна состоит в том, что процесс диагностики ста-
  новится автоматизированным, все звуки, снятые датчиками, обрабатывается в ЭВМ или
  в перспективе в специальном сканере, на дисплей выводится информация о состоянии тех
  или иных узлов, в отличие от традиционных методов где диагностика осуществляется
  визуально или на слух. Таким образом повышается точность диагностики и снижается
  общая трудоемкость за счет исключения частичной или полной разборки двигателя.