Влияние модуля расширенной внутренней диагностики нейронного самомаршрутизирующегося АЦП на время измерения параметров газотурбинного двигателя

Авторы и правообладатели:

• Наборщиков А. А. , Пермский национальный исследовательский политехнический университет (Пермь, Россия)

• 1. Назаров М.А. Анализ нелинейно-инерционных свойств устройств оцифровки с использованием их модели в виде нелинейного рекурсивного фильтра / М.А. Назаров, Э.В. Семенов // Доклады ТУСУР. – 2022. – Т. 25, № 4. – С. 110–114. DOI: 10.21293/1818-0442-2022-25-4-110-114.
• 2. Бутков А.А. Аналого-цифровые преобразователи / А.А. Бутков, С.Н. Бондарь // Тенденции развития науки и образования. – 2021. – № 76-1. – С. 115–118. DOI: 10.18411/lj-08-2021-25.
• 3. Кузнецова Т.А. Применение генетических алгоритмов и нейронных сетей для прогнозирования изменения состояния и аварийных режимов авиадвигателей / Т.А. Кузнецова, В.Г. Августинович, В.О. Фофанов // Нечеткие системы и мягкие вычисления. – 2022. – Т. 17, № 2. – С. 7–27. DOI: 10.26456/fssc89.
• 4. Курносов Р.Ю. Метрологический анализ измерительной процедуры цифровых средств измерений / Р.Ю. Курносов, Т. И. Чернышова // Вестник Тамбовского гос. техн. ун-та. – 2023. – Т. 29, № 3. – С. 375–382. DOI: 10.17277/vestnik.2023.03.pp.375-382.
• 5. Сутягин А.Н. Обзор датчиков современных ГТД и их применения в рамках концепции цифровых двойников / А.Н. Сутягин, В.И. Колесова // Вестник РГАТА им. П.А. Соловьева. – 2022. – № 4 (63). – С. 85–90.
• 6. Кораблев Ю.А. Разработка антипомпажной отказоустойчивой системы управления / Ю.А. Кораблев // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. – 2021. – № 9. – С. 18–23.
• 7. Зеленков Ю.А. Комплексная автоматизация испытаний газотурбинных двигателей. Часть 1: Управление стендом и сбор данных / Ю.А. Зеленков, В.Ю. Чувилин, В.Е. Журавлев // Вестник Уфим. гос. авиационного техн. ун-та. – 2011. – Т. 15, № 2 (42). – С. 119–125.
• 8. Extending an Industrial Robot Controller: Implementation and Applications of a Fast Open Sensor Interface / A. Blomdell, G. Bolmsjö, T. Brogårdh, P. Cederberg, M. Isaksson, R. Johansson, M. Haage, K. Nilsson, M. Olsson, T. Olsson // IEEE Robotics & Automation Magazine. – 2005. – Vol. 12, No. 3. – P. 85–94. DOI: 10.1109/MRA.2005.1511872.
• 9. Implementation Aspects of Model Predictive Control for Embedded Systems / J.P. Zometa, M.J. Kögel, T. Faulwasser, R. Findeisen // Proc. of the American Control Conference (ACC 2012). – Montreal, Canada, 2012. – P. 1205–1210. DOI: 10.1109/ACC.2012.6315076.
• 10. Hähn F. Hybrid compliance compensation for path accuracy enhancement in robot machining / F. Hähn, M. Weigold // Production Engineering. – 2020. – Vol. 14, No. 4. – P. 425–433. DOI: 10.1007/s11740-020-00976-7.
• 11. Душиц-Коган Г.Д. Опыт разработки САУ двигателя РД-93 БАРК-93 / Г.Д. Душиц-Коган, С.А. Сумачев // Вестник Самар. ун-та. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. – 2006. – № 2-1(10). – С. 372–375.
• 12. Цыбульский О.А. Проективная модель измерений Проективные АЦП // Наноиндустрия. – 2024. – Т. 17, № S10-1(128). – С. 232–234.
• 13. Романов А.А. Способ диагностики возникновения предпомпажного состояния газотурбинных двигателей на основе спектральной оценки виброакустических процессов // Вестник РГАТА им. П. А. Соловьева. – 2022. – № 2 (61). – С. 10–19.
• 14. Локтюхин В.Н. Нейросетевые аналого-цифровые преобразователи с каскадным соединением гибридных нейронов / В.Н. Локтюхин, С.В. Челебаев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2008. – № 3-4. – С. 12–20.
• 15. Челебаева Ю.А. Преобразователи частотно-временны́х параметров биосигналов в код на основе нейросети с одним слоем обучаемых весовых коэффициентов / Ю.А. Челебаева, С.В. Челебаев // Биомедицинская радиоэлектроника. – 2023. – Т. 26, № 3. – С. 90–98. DOI: 10.18127/j15604136-202303-11.
• 16. Deng H. An efficient background calibration technique for analog-to-digital converters based on neural network / H. Deng, Y. Hu, L. Wang // Integration, the VLSI Journal. – 2020. – Vol. 74. – P. 63–70. DOI: 10.1016/j.vlsi.2020.04.003.
• 17. Daponte P. Gray Code ADC Based on an Analog Neural Circuit / P. Daponte, D. Grimaldi, L. Michaeli // Radiocngineering. – 1995. – Vol. 4, No. 1. – P. 7–12.
• 18. Посягин А.И. Разработка аналого-цифрового преобразователя на основе нейронной сети / А.И. Посягин, А.А. Южаков // Электротехника. – 2012. – № 11. – С. 18–24.
• 19. Елтышев А.В. Построение новой архитектуры для нейросетевого аналого-цифрового преобразователя с использованием многоуровневого кольца / А.В. Елтышев, А.И. Посягин, А.А. Южаков // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2017. – № 6. – С. 15–19.
• 20. Макагонов Н.Г. Принципы самомаршрутизации сигналов в аналого-цифровом преобразователе на основе однослойной нейронной сети / Н.Г. Макагонов, А.И. Посягин, А.А. Южаков // Электротехника. – 2016. – № 11. – С. 3–6.
• 21. Структура основного измерительного нейрона в самомаршрутизирующемся аналого-цифровом преобразователе / А.Ф. Васбиева, Л.М. Онискив, А.И. Посягин, А.А. Южаков // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2015. – Т. 13, № 9. – С. 3–8.
• 22. Наборщиков А.А. Анализ алгоритмов проведения процедуры самодиагностики в аналого-цифровом преобразователе на основе нейронной сети / А.А. Наборщиков, А.И. Посягин, А.А. Южаков // Вестник Поволж. Гос. технологического ун-та. – Сер.: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. – 2024. – № 1 (61). – С. 35–46. DOI: 10.25686/2306-2819.2024.1.35.