SCI Библиотека

Для мониторинга технического состояния роторных машин предложен новый параметр - максимальный дискриминант, вычисляемый по данным многомерного дискриминантного анализа. Приведены результаты сравнения предлагаемого параметра с общепринятыми для вибромониторинга величинами среднеквадратичного значения виброускорения и пик-фактора на примере мониторинга технического состояния подшипников качения.

Представлены результаты разработки средств интеллектуального робастного управления параметрами триботронной роторно-опорной системы с коническим подшипником со смещаемой втулкой. Предложенный контроллер реализован на основе глубокого нейросетевого Q-обучения с подкреплением (DQN), синтезированного на основе верифицированной численной модели роторно-опорной системы. Стратегия управления включала в себя одновременное управление положением вала и трением в смазочном слое. Помимо синтеза управления для детерминированной системы также представлен новый метод синтеза робастного DQN-контроллера для системы со стохастичностью параметров. Метод позволяет учитывать неопределённости в системе на этапе обучения посредством случайного варьирования параметров её численной модели. Численное тестирование полученных контроллеров показывает лучшую способность контроллера, обученного с учётом неопределенностей, справляться с переменными нагрузками, а также прогнозировать возможные изменения в системе и превентивно переводить систему в более выгодные состояния.

На основе ранее предложенного автором метода для определения параметров контакта при взаимодействии двух круговых цилиндров в условиях перекоса, решена актуальная задача о распределении нагрузки по длине ролика в радиальном подшипнике с бомбинированными роликами в редукторных системах авиационной техники. Получены аналитические формулы для определения радиуса «бочки», а также описан подход для оценки повышения нагрузочной способности роликового подшипника в результате бомбинирования ролика.