Исследование представлено в сборнике «XIV Всероссийское совещание по проблемам управления». Оксиды азота — группа химических соединений с различным соотношением атомов кислорода и азота. Они образуются при высокотемпературном горении: в авиационных двигателях при достижении 1300°C атомы распадаются и формируют новые соединения.
Эти вещества — одни из наиболее опасных и устойчивых загрязнителей атмосферы. Влияние авиавыбросов особенно критично, так как они попадают в верхние слои тропосферы и нижнюю стратосферу. Здесь они интенсивнее стимулируют образование озона и сильнее воздействуют на климат, чем наземные источники. При осадках оксиды превращаются в кислоты, провоцируя кислотные дожди, что вредит экосистемам и здоровью людей.
Постоянное ужесточение экологических норм для авиадвигателей требует инновационных решений по сокращению выбросов. Точный мониторинг концентрации оксидов азота в камере сгорания крайне важен. Физические датчики для прямых замеров дороги и неэффективны: экстремальные температуры и давление выводят их из строя, а точность и непрерывность контроля оставляют желать лучшего.
Альтернативой стали компьютерные модели на базе физико-химических или нейросетевых технологий, способные прогнозировать выбросы. Однако большинство таких систем потребляют значительные ресурсы, работают медленно и не всегда адаптируются к изменяющимся условиям эксплуатации.
Специалисты Пермского Политеха создали уникальный нейросетевой измеритель для мониторинга оксидов азота, который подстраивается под режимы работы газотурбинных двигателей, сочетая скорость и точность.
– Ключевое преимущество – работа без контакта с раскалёнными газами благодаря косвенным замерам. В реальном времени система анализирует параметры двигателя: расход топлива, давление и температуру в камере, коэффициент избытка воздуха. На основании этих данных вычисляется концентрация оксидов, – поясняет Вячеслав Никулин, ассистент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ.
В основе нейросети лежит персептрон с одним скрытым слоем, обрабатывающий потоки информации. После экспериментов установлено: сеть из 3 нейронов обеспечивает оптимальный баланс, выполняя расчёты за 3,63 мс без потери точности.
Адаптивность – главная особенность разработки. Учитывая специфику режимов полёта (взлёт, крейсер, посадка), нейросеть обучали индивидуально для каждого этапа. Механизм подстройки весовых коэффициентов повысил достоверность замеров выбросов: адаптивная модель на 82,8% точнее неадаптивных аналогов.
Виртуальный измеритель представляет собой интегрируемый в систему управления двигателем алгоритм. В полёте он мгновенно обрабатывает данные топливоподачи, давления и температуры, высчитывая концентрацию оксидов. Это позволяет корректировать режимы работы двигателя для сокращения вредных выбросов без снижения тяги или топливной эффективности.
Инновация учёных Пермского Политеха открывает перспективы для создания экологичных и высокоэффективных систем управления авиадвигателями. Внедрение технологии обеспечит оперативный контроль процесса сгорания и значительное уменьшение воздействия авиации на атмосферу.
