CC BY
135
УДК 629.78
М. Д. Евтифьев, Е. А. Лысенко
АВТОМАТИЗАЦИЯ ВИБРАЦИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ ЭЛЕМЕНТОВ КОНСТРУКЦИИ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Рассматривается вариант применения нейронных сетей для автоматизации вибрационных испытаний элементов конструкции летательных аппаратов.
Вибрация для ЛА (частотный диапазон 20.. .2 000 Гц, максимальное допустимое виброускорение 200 м/с2) является причиной усталостных разрушений элементов конструкции, сокращения ресурса работы двигателей, колебания корпуса. Вибрационные перегрузки вызывают механические повреждения аппаратуры и нарушение режима работы, а в отдельных случаях могут быть причиной неработоспособности аппаратуры [1].
Основное назначение вибрационных испытаний, как и всех других видов испытаний ЛА, - это проверка и обеспечение работоспособности и надежности разрабатываемых ЛА. С помощью этих испытаний проверяются состояние и характеристики элементов ЛА. При выявлении отклонения отдельных характеристик от заданных значений производится доводка элементов конструкции ЛА до требований технического задания (ТЗ).
В состав виброиспытаний входят два основных вида испытания - на вибропрочность и виброустойчивость, которые могут быть реализованы следующими методами:
- испытанием гармонической вибрацией на фиксированных частотах;
- испытанием гармонической вибрацией с использованием метода качающейся частоты;
- испытанием полигармонической вибрацией;
- испытанием широкополосной случайной вибрацией;
- испытанием узкополосной случайной вибрацией;
- испытанием реальной вибрацией [2].
Большинство экспериментальных методов определения собственных частот, форм колебаний и коэффициентов демпфирования элементов конструкции ЛА основано на возбуждении гармонических колебаний объектов. Соответствующая математическая модель имеет вид
Aq + Bq + Cq = F sin at, где А, В, С - соответственно матрицы инерции, демпфирования и жесткости; q - вектор обобщенных координат (за обобщенные координаты принимаются абсолютные перемещения точек системы); F - матрица-столбец амплитуд внешних сил F1, F2, ..., Fn [3].
Так как конечные результаты виброиспытаний имеют большое значение для дальнейшей эксплуатации ЛА, то для более качественного и быстрого получения этих результатов особое внимание следует уделять автоматизации виброиспытаний.
Одним из наиболее перспективных вариантов решения вопросов автоматизации любых испытаний, в том числе и виброиспытаний, является применение в процессах управления и обработки информации испытаний элементов искусственного интеллекта (ЭИИ). В настоящее время наиболее развитыми и используемыми для
процессов испытаний являются такие ЭИИ, как экспертные системы (ЭС) и нейронные сети (НС).
Задачу автоматизации для виброиспытаний можно решить путем введения в контур управления информационного обмена виброустановок программно-аппаратных средств с ЭС или НС.
Хорошо известно, что экспертные системы являются значительным практическим достижением в области искусственного интеллекта, получившим всеобщее признание. О роли и значимости ЭС можно судить по объемам финансирования этих работ. Особенно в данной области преуспели США и Япония. Россия все еще находится в начале пути и не достигла высокого уровня в направлении применения ЭС в процессах диагностики и испытаний [4].
Для испытаний ЛА наиболее важной является одна из особенностей экспертных систем - использование неформализованных и эвристических знаний при решении определенного круга задач в данной предметной области. Экспертная система - это система искусственного интеллекта общего назначения, предназначенная для решения неформализованных, т. е. основанных на не точном знании, задач.
Экспертные системы характеризуются следующими способностями, необходимыми в процессе испытаний и диагностики:
- они могут формировать и пояснять свои действия и сообщения;
- работать с нечеткой информацией;
- обобщать свойства проектных решений и делать из этого обобщения выводы о том, какие действия целесообразно выполнять дальше;
- расширяться путем добавления новых знаний;
- использовать описательное представление знаний, которое легко взаимодействует с естественным языком [5; 6; 7].
В последнее время активно стало развиваться другое направление ЭИИ - нейронные сети.
Т еория нейронных сетей включают широкий круг вопросов из разных областей науки: биофизики, математики, информатики, схемотехники и технологии. Поэтому понятие «нейронные сети» детально определить сложно.
Искусственные нейронные сети представляют собой сеть элементов - искусственных нейронов, связанных между собой синаптическими соединениями. Работа сети состоит в преобразовании входных сигналов во времени, в результате чего меняется внутреннее состояние сети и формируются выходные воздействия. Обычно нейронные сети оперирует цифровыми, а не символьными величинами.
Большинство моделей НС требуют обучения. В общем случае обучение - это такой выбор параметров сети, при котором сеть лучше всего справляется с поставленной проблемой. Обучение - это задача многомерной оптимизации, и для ее решения существует множество алгоритмов.
Искусственные нейронные сети являются набором математических и алгоритмических методов для решения широкого круга задач. Искусственные НС как универсальный инструмент для решения испытательных задач обладают следующими характерными чертами:
а) НС - средство обработки информации:
- гибкая модель для нелинейной аппроксимации многомерных функций;
- средство прогнозирования во времени для процессов, зависящих от многих переменных;
- классификатор по многим признакам, позволяющий разделить входное пространство на области;
- средство распознавания образов;
- инструмент для поиска по ассоциациям;
е) модель для поиска закономерностей в массивах данных;
б) НС свободны от ограничений обычных компьютеров благодаря параллельной обработке и сильной связанности нейронов [8].
Основные задачи, решаемые нейронными сетями яв-следующие:
- нелинейная аппроксимация многомерных функций;
- средство прогнозирования во времени для процессов, зависящих от многих переменных, - нелинейное моделирование в управлении процессами;
- классификатор по многим признакам - определение класса состояния в диагностике;
- распознавание зрительных, слуховых образов - акустический анализ ДУ, управление акустическими испытаниями; распознавание скрытых дефектов на рентгенограммах изделий, в сварных швах, поиск течи при испытаниях на герметичность, при аэродинамических испытаниях, анализ видео- и фотоснимков обтекания тел потоком газа; спектральный анализ;
- поиск по ассоциациям - ассоциативный поиск информации и создание ассоциативных моделей;
- поиск закономерностей в массивах данных;
- формирование моделей и различных нелинейных и трудно описываемых математически систем, прогнозирование развития этих систем во времени (системы управления и регулирования с предсказанием: управление стендами, другими сложными устройствами, принятие решений и диагностика, исключающие логический вывод, особенно в областях, где отсутствуют четкие математические модели) [9].
Применение НС имеет большее значение в сфере испытаний, чем ЭС, так как круг задач, решаемых нейронными сетями в сфере испытаний, шире, чем у экспертных систем. Это связанно с их умением распознавать, обобщать, предсказывать, ассоциировать. К тому же на разработку НС (несколько месяцев) необходимо затратить меньше времени и средств, чем на разработку ЭС (несколько лет). Однако не стоит забывать о комбинированных системах, например НС, способных объяснить свое решение и т. д.
Рассмотрим реальный вариант автоматизации виброиспытаний элементов конструкции ЛА с применением НС на примере, уже существующей электродинамической виброустановки, созданной в 90-х гг. ХХ в. [10] (рис. 1).
8 19 Рис. 1. Схема вибростенда: 1 - экран; 2 - камера; 3 - крышка;
4 - основание; 5 - плата; 6, 13 - водораспределительное кольцо; 7 - основание; 8 - питатель; 9 - стол с подвижной катушкой; 10 - мембрана верхняя; 11 - катушка размагничивания; 12 - мембрана нижняя; 14, 15 - крышки;
16 - кольцо; 17 - катушка подмагничивания;
18 - гидроклапан;19 - основание
Конструктивно в состав установки входят шесть составных частей:
- генератор низкочастотных управляющих сигналов;
- усилительное устройство (УУ);
- питающее устройство (ПУ);
- электродинамический вибростенд, состоящий из электромагнита, подвижной системы, системы размагничивания, системы водоохлаждения;
- вентилятор;
- согласующий усилитель (СУ) [10].
Части установки соединяются между собой электрическими кабелями.
Установка работает следующим образом: с выхода генератора низкочастотных сигналов напряжение синусоидальной формы, усиленное УУ через ПУ, подается на вход вибростенда. В вибростенде это напряжение преобразуется в механические колебания синусоидальной формы той же частоты. Имеется отрицательная обратная связь на вход генератора сигналов от пьезодатчика через СУ. Режим испытания задается генератором сигналов.
Электродинамическую силу, вызывающую перемещение подвижной обмотки и присоединенных к ней частей и создавшую при взаимодействии тока в подвижной обмотке с постоянным магнитным полем, можно определить по формуле
F = (ВН^т а,
где В - магнитная индукция в зазоре; I - длина проводника в магнитном поле (длина части проводника подвижной обмотки, находящейся в зазоре); г - ток в подвижной обмотке; а - угол между направлением тока в проводнике и силовыми линиями магнитного поля.
Ускорение, получаемое столом вибростенда с объектом испытания, зависит от амплитуды и частоты вибрации и определяется по формуле
а = А/2 / 250,
где а - ускорение в долях земного притяжения; А - амплитуда виброперемещений; /- частота вибраций.
Функциональная схема рассматриваемой виброустановки приведена на рис. 2.
На этом вибростенде проверяется поведение сварных швов элементов конструкции ЛА (фланцы, трубопроводы, переходники, шар-баллоны и т. д.) [10]. Особых ограничений при испытаниях элементов конструкции ЛА нет, благодаря с наличию специальных приспособлений для установки на рабочий стол каждого типа деталей. Главное требование касается размеров рабочей зоны изделия, которая должна быть не менее 500 мм. Максимальный размер детали и узлов ограничивается размерами помещения, в которых проводятся испытания; масса испытуемого объекта вместе с приспособлением не должна превышать 100 кг [10].
Объекты испытаний поступают на виброиспытания с предварительно рассчитанными конструктором эксплуатационными параметрами, которые формируют режим виброиспытаний (см. таблицу).
Анализ существующего оборудования, необходимого для автоматизации рассматриваемой виброустановки, показывает, что для этих целей можно использовать оборудование фирмы «Ь-Саг&> как наиболее доступное. В частности, блоки ЦГС модульной системы сбора данных с разно-
образных датчиков и управления нашли широкое применение в решении задач промышленной и лабораторной автоматизации, включая задачи с повышенными требованиями к качеству измерительных трактов (0,1 % и выше), а также задачи, в которых необходимо измерять и управлять большим количеством разнородных сигналов [11].
При проведении виброиспытаний, целью которых является определение резонансных частот, форм колебаний и коэффициентов демпфирования и жесткости объектов испытаний, в качестве ядра автоматизированного комплекса управления и обработки данных можно использовать нейронные сети, решающие задачу классификации объектов по набору параметров. Из нескольких методов свободных колебаний был выбран резонансный метод, так как он наиболее удобен при реализации НС для определения частоты резонанса по ее кривой.
После анализа имеющегося программного обеспечения (ПО) в области ЭИИ был сделан выводу, что готового ПО для автоматизированных комплексов не существует. Авторы предлагают использовать универсальную библиотеку «NeuroWindows» от WSG Inc, которая включает все основные архитектуры нейронных сетей и методы обучения. На ее основе можно разработать программные комплексы любой сложности для решения широкого круга задач. Такой метод внедрения НС будет наиболее выгоден с точки зрения затрат времени и средств на разработку, так как нет необходимости разрабатывать ПО с нуля.
Блок-схема автоматизированной виброустановки (рис. 3) состоит из 4 блоков.
В блок 1 входит персональный компьютера (ПК), две платы асинхронного цифрового ввода-вывода на шину ISA и аналого-цифровой преобразователь (АЦП) на шину ISA.
Блоки 2 и 3 являются крейт-блоками для снятия сигналов с датчиков и преобразования их в цифровые сигналы. Они
Рис. 2. Функциональная схема виброустановки
Параметры Значения
Диапазоны частот, Гц 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60
Амплитуда виброускорений, м/с2 19,62-49,05 49,05-58,86 58,86-98,1 98,1 98,1-196,2
Время испытаний, с 120 120 120 120 120
состоят из контроллера, обеспечивающего управление установленными в крейте модулями и обменом информацией с ПК, модуля вывода дискретных сигналов с гальваноразвязкой, генератора аналоговых сигналов, многофункционального модуля ввода-вывода дискретных сигналов, предназначенного для ввода-вывода цифровых данных и управления приборами, АЦП для снятия данных с датчиков.
Блок 4 представляет собой вибростенд с приспособлениями и объектом испытаний, а также с датчиками, установленными на объект.
В отличие от старой схемы новая схема на базе блоков ЦГС более мобильна, функциональна и обеспечивает повышение качества испытаний. Данная схема также может быть применена к любому типу виброиспытаний. Время ввода и обработки данных при такой автоматизации значительно сокращается. Для обслуживания виброиспытаний требуется всего один оператор. Затраты на приобретение оборудования и программного обеспечения для такой автоматизации по расчетам могут окупиться за 1 год.
Библиографический список
1. Соустин, Б. П. Виброиспытания космических аппаратов / Б. П. Соустин. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 2000.
2. Измерения и испытания: справ. / пред. ред. совета В. Н. Челомей. М.: Машиностроение, 1981. Т. 5.
3. Афанасьев, В. А. Экспериментальная отработка космических летательных аппаратов / В. А. Афанасьев, М.: Машиностроение, 1994.
4. Искусственный интеллект. Системы общения и экспертные системы: справ. / под ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.
5. Попов, Э. В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э. В. Попов. М.: Наука, 1987.
6. Построение экспертных систем: пер. с англ. / под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. М.: Мир, 1987.
7. Джексон, П. Введение в экспертные системы: пер. с англ. / П. Джексон. М.: Вильямс, 2001.
8. Мкртчян, С. О. Нейронные сети. Введение в теорию формальных нейронов / С. О. Мкртчян. М.: Энергия, 1971.
9. Суровцев, И. С. Нейронные сети / И. С. Суровцев, В. И. Клюкин, Р. П. Пивоваров; ВГУ. Воронеж, 1994.
10. Вибрация в технике. Вибрационные процессы и машины: справочник / председ. ред. совета В. Н. Чело-мей. М.: Машиностроение, 1981. Т. 4.
11. Описание крейтовой системы ЦГС / ЗАО <^-саМ». М., 1999.
Рис. 3. Блок-схема автоматизированной виброустановки
M. D. Evtifjev, E. A. Lysenko
NEURAL NETWORK BASED AUTOMATION FOR VIBRATION TESTING THE SPACE VEHICLE STRUCTURAL ASSEMBLIES
In the paper it is considered an application of the neural networks for automation of vibration testing of space vehicle structural assemblies.
