Для безопасности полетов и предотвращения аварийных ситуаций необходима непрерывная оценка состояния двигателя при разных режимах эксплуатации, поясняют в вузе суть работы ученых. Чтобы точно отслеживать изменения, возможно применение адаптивных технологий на основе сложных математических моделей. Но они требуют больших вычислительных ресурсов, и их не реализовать на существующих цифровых агрегатах.
Применяемая сейчас адаптивная модель авиадвигателя основана на методе диагностической матрицы. Она позволяет определять неизмеряемые параметры (изменения эффективности работы (КПД) основных узлов двигателя, отборы воздуха, утечки) через физически измеряемые. Но процесс базируется на неопределенных системах уравнений, для решения которых необходимо выбрать эффективный метод.
Ученые Пермского Политеха для оптимизации автоматического управления двигателем предложили внедрять генетический алгоритм, работающий по принципу естественного отбора. Такой эволюционный алгоритм поиска производит случайный подбор оптимального решения диагностической системы уравнений, которое будет удовлетворять заданному критерию качества, на основе комбинирования и вариации искомых параметров двигателя.
Разработанные учеными Пермского Политеха алгоритмы помогут точно идентифицировать состояние авиадвигателя в реальном времени, адаптируя его ко всем возможным режимам эксплуатации. Внедрение метода позволит создавать еще более надежные системы автоматического управления для авиадвигателей нового поколения.
