Найти

Результаты поиска

• 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.

• ВОЗМОЖНОСТИ ВИБРОАКУСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ПОДВЕСКИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

  А.В. Логунов , А. Л. Береснев

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  Работа посвящена проблеме диагностирования подвески транспортных средств.
  Проблема контроля состояния подвески сейчас наиболее актуально из-за постоянного
  роста автопарка и ужесточения требований к безопасной эксплуатации. Своевременный и
  точный контроль состояния подвески способен предотвратить выход из строя целых уз-
  лов транспортного средства, а также избежать таких серьезных последствий как до-
  рожно-транспортное происшествие. В работе подробно рассмотрены современные сред-
  ства диагностики, выделены принципы работы, достоинства и недостатки, представлено
  обоснование выбора из существующих методов такого, который способен помочь наибо-
  лее точно и быстро обнаружить неисправность. С появлением современных технологий
  давно известный метод оценки состояния подвески по звуку может стать самым передо-
  вым, поскольку исключается человеческий фактор, для обработки сигнала применяется
  вычислительная техника анализ звукового спектра в которой осуществляется с помощью
  компьютерных технологий. В статье рассмотрены механизмы, которые способны генери-
  ровать звуковые сигналы. Предложенный способ диагностики позволяет выделить «полез-
  ные» звуки из общего числа шумов подвески, после сравнительного анализа указать на узел
  звук которого отличается от эталонного, исправного. Данное решение в диагностике по-
  зволяет существенно снизить общую трудоемкость за счет исключения частичной или
  полной разборки подвески, как результат несмотря на упрощение, точность обнаружениянеисправностей только возрастет. Целью работы является исследование виброакустиче-
  ских сигналов, излучаемых узлами подвески. С помощью датчиков сигналы считываются,
  далее происходит математическая обработка на ЭВМ. В результате исследований разра-
  ботан способ диагностики, позволяющий обнаружить скрытые дефекты узлов подвески и
  определяющий степень износа. Научная новизна состоит в том, что процесс диагностики
  становится автоматизированным, все сигналы, снятые датчиками, обрабатывается в
  ЭВМ или специальном сканере, на дисплей выводятся информация о состоянии тех или
  иных узлов, в отличие от существующих методов, где диагностика осуществляется визу-
  ально или на слух, таким образом, становится возможным избежать ошибок.