In the course of the full-scale war in Ukraine, the defense forces began to receive radio-electronic weapons from partner countries. The samples of weapons that are provided are mostly not new and have a certain service life and (or) shelf life. As a result, the issue of diagnosing the technical condition of such samples became more acute. The article provides a variant of determining the technical characteristics of one of the low-reliability radio electronic components (electrolytic capacitor) of modern pulsed power supply units of radio electronic equipment. Practical methods and measuring devices for diagnosis and typical problems that have to be faced during work on determining the technical condition of the control object are considered. The main physical properties are described, which are the basis of the proposed method of determining the technical condition and the presented equivalent circuit of the diagnostic signal sensor. Calculations of empirical studies and assumptions expressed in previous works of the authors have been mathematically confirmed. The presented method is based on the use of a non-contact induction method. The determination of the technical condition of the radio-electronic component is carried out on the basis of the analysis of the output signals of the functional nodes that contain this component. The use of the proposed method requires the availability of a reference signal (response to the test signal) with which the signal obtained during the test is compared. Based on the potential effectiveness, informativeness and safety of the proposed method, the expediency of a non-fundamental change in the design of the control object is substantiated, in order to effectively apply the proposed method both directly in the blocks of mounted boards and circuits and on test stands.
Умови сьогодення та перспективи розвитку ЗС України вимагають підвищення надійності телекомунікаційного обладнання, як складової системи управління. Стан та умові існування власного військово-промислового комплексу, не дозволяють в повній мірі забезпечити війська достатньою кількістю нових зразків сучасного телекомунікаційного обладнання. Одним зі способів вирішувати поставлені завдання є продовження терміну експлуатації наявного телекомунікаційного обладнання. Це можливо реалізувати шляхом здійснення якісного, своєчасного та повного технічного обслуговування. Таким чином, важливим завданням існуючої системи технічного обслуговування та ремонту стає пошук нових та удосконалення існуючих методів визначення технічного стану телекомунікаційного обладнання, підвищення достовірності прогнозу його працездатності. Виходячи зі сказаного в даній статті проаналізовано та узагальнено основні проблемні питання, які стосуються системи діагностування телекомунікаційного обладнання. Розглянуті особливості експлуатації вторинних джерел живлення сучасного телекомунікаційного обладнання подвійного призначення. Описано специфіку використання електролітичних конденсаторів у вторинних джерелах живлення сучасного телекомунікаційного обладнання подвійного призначення. Проведений порівняльний аналіз існуючих на теперішній час способів діагностування. Запропоновано альтернативну можливість визначення фактичного технічного стану зазначених елементів (без вилучення зі схеми) в реальному часі безконтактним індукційним методом спираючись на досліджені фізико-хімічні процесів в них.
In the XXI century, neural networks are widely used in various fields, including computer simulation and mechanics. This popularity is due to the factthat they give high precision, work fast and have a very wide range of settings. The purpose of creating a software product using elements of artificialintelligence, for interpolation and approximation of experimental data. The software should work correctly, and yield results with minimal error. Thedisadvantage of using mathematical approaches to calculating and predicting hysteresis loops is that they describe unloading rather poorly, thus, weobtain incorrect data for calculating the stress-strain state of a structure. The solution tool use of elements of artificial intelligence, but rather neuralnetworks of direct distribution. The neural network of direct distribution has been built and trained in this work. It has been trained with a teacher (ateacher using the method of reverse error propagation) based on a learning sample of a pre-experiment. Several networks of different structures werebuilt for testing, which received the same dataset that was not used during the training, but was known from the experiment, thus finding a networkerror in the amount of allocated energy and in the mean square deviation. The article describes in detail the mathematical interpretation of neuralnetworks, the method for training them, the previously conducted experiment, structure of network that was used and its topology, the training method,preparation of the training sample, and the test sample. As a result of the robots carried out, the software was tested in which an artificial neuralnetwork was used, several types of neural networks with different input data and internal structures were built and tested, the error of their work wasdetermined, the positive and negative sides of the networks that were used were formed.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.