САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМПЕРАТРИЦЫ ЕКАТЕРИНЫ II

ПЕРВОЕ ВЫСШЕЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ В РОССИИ

Нейросетевые технологии при полунатурном моделировании в цифровом образовательном процессе университета 4.0

Ссылка для цитирования (ENG)

Новиков Сергей Владимирович , Абдулнагимов А. И., Агеев Г. К. Нейросетевые технологии при полунатурном моделировании в цифровом образовательном процессе университета 4.0 Вестник УГАТУ. 2021. №3. pp. 42-49. http://journal.ugatu.su/index.php/Vestnik/issue/view/109

Авторы

Новиков Сергей Владимирович , Абдулнагимов А. И., Агеев Г. К.

Журнал

Вестник УГАТУ

Год

2021

Ключевые слова


Аннотация

Обсуждается одно из научно-образовательных направлений развития университета нового поколения по созданию интеллектуальных моделей сложных систем. Рассматривается принцип реализации математических моделей газотурбинных двигателей в виде рекуррентных нейронных сетей и их применение в полунатурном комплексном моделировании для отладки систем автоматического управления, контроля и диагностики. Проводится сравнение NARX и GRU архитектур, описывается методика построения нейросетевой модели газотурбинного двигателя, реализация модели на стенде полунатурного моделирования. Приводятся результаты полунатурного моделирования параметров авиационного двигателя с реальной системой управления. Проводится анализ точности и адекватности моделей.