Использование способов машинного обучения при оценке технического состояния узлов маслосистемы газотурбинных двигателей при СВЧ плазменных измерениях
В работе приведены сведения по возможностям СВЧ плазменного метода для измерения параметров металлических частиц изнашивания в маслосистеме ГТД. Описан принцип действия СВЧ плазменного анализатора и определяемые параметры металлической примеси. Описаны диагностические признаки для пробы масла и пробы смыва с маслофильтра, позволяющие судить о техническом состоянии узлов и деталей, омываемых маслом, авиационного двигателя. Разработан классификатор технического состояния узлов трения, омываемых смазочных маслом двигателей Д30КП/КП-2 по состояниям «в норме», «особый контроль», «дефектный». В основу классификатора положен алгоритм машинного обучения «случайный лес». Алгоритм обучался по результатам СВЧ плазменных измерений параметров металлической примеси в пробах смывов с маслофильтров двигателей, для которых техническое состояние узлов трения маслосистемы двигателя определено экспертным методом. Результат классификатора совпадает с показаниями экспертного метода в 73%, 52%, 66% случаев для состояний «в норме», «особый контроль», «дефектный», соответственно. Предложены приоритетные способы улучшения результата классификации, такие как снижение погрешности определения частиц сложных составов и ревизия экспертной оценки с последующим переобучением алгоритма.