eng
Выпуск #3/2024
Е. Д. Позднякова, К. Г. Потапов
Подход к совершенствованию систем диагностики технического состояния в авиационной отрасли на базе цифровых технологий
Подход к совершенствованию систем диагностики технического состояния в авиационной отрасли на базе цифровых технологий
Просмотры: 958
DOI: 10.22184/2499-9407.2024.36.3.74.78
Представлен подход к анализу систем мониторинга с точки зрения принципов их построения. Предложено описание методики использования фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии вертолетной техники, а также описаны основные элементы программного обеспечения для обработки и анализа получаемой измерительной информации.
Представлен подход к анализу систем мониторинга с точки зрения принципов их построения. Предложено описание методики использования фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии вертолетной техники, а также описаны основные элементы программного обеспечения для обработки и анализа получаемой измерительной информации.
Теги: control helicopter life cycle measurement measuring technology phasochronometric method transmission vibration diagnostics вертолет вибродиагностика жизненный цикл измерение измерительная технология контроль трансмиссия фазохронометрический метод
Подход к совершенствованию систем диагностики
технического состояния в авиационной отрасли
на базе цифровых технологий
Е. Д. Позднякова, К. Г. Потапов
Представлен подход к анализу систем мониторинга с точки зрения принципов их построения. Предложено описание методики использования фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии вертолетной техники, а также описаны основные элементы программного обеспечения для обработки и анализа получаемой измерительной информации.
Введение
Современное развитие цифровых технологий оказывает значительное влияние на множество отраслей промышленности, включая авиационную сферу. С каждым годом авиационная промышленность расширяет свои технологические возможности, и интеграция цифровых технологий играет ключевую роль в этом процессе.
Одними из важнейших требований к узлам и агрегатам воздушной техники являются максимально возможная надежность, ремонтопригодность и оперативная диагностика с последующей возможностью оценки остаточного ресурса на всех этапах жизненного цикла и идентификацией предотказного состояния. Для принятия управляющих решений необходимы системы мониторинга и диагностики, которые позволяют получать информацию о количественных значениях измеряемой величины. При этом получаемая ими измерительная информация должна отражать изменения в состоянии механизма в течение заданного периода времени, правильно восприниматься и однозначно интерпретироваться в сложившихся условиях.
Стремление к постоянному совершенствованию систем безопасности и повышению общей надежности подчеркивает актуальность внедрения цифровых технологий в авиационной отрасли [1, 2]. Совершенствование систем диагностики технического состояния в авиационной промышленности является критически важной задачей для обеспечения безопасности полетов и повышения эффективности эксплуатации авиационного оборудования. Внедрение новых технологий и материалов позволяет создавать более точные и надежные датчики, способные контролировать различные параметры технического состояния сложных объектов: такие как вибрация, температура, давление и т. д. [3]. Системы мониторинга позволяют оперативно получать информацию о состоянии оборудования в режиме реального времени и предсказывать возможные отказы. Специальное программное обеспечение (СПО) является неотъемлемой частью измерительного комплекса, а его алгоритмы строятся на технологиях, реализуемых в системах мониторинга.
Описание методики использования фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии
Вследствие приработки, износа, изменения режимов работы и условий эксплуатации, а также в связи с деградацией технических систем параметры колебательных процессов претерпевают неизбежные изменения, что, в свою очередь, влияет на устойчивость диагностических признаков на всем периоде эксплуатации объекта. На длительных интервалах работы циклических элементов происходит изменение структуры спектров колебательных процессов, а следовательно, теряется основная диагностическая информация, что не позволяет проводить сравнение характеристик для оценки эволюции технического состояния.
В настоящее время задача получения информации об особенностях функционирования циклических машин и механизмов для оценки текущего технического состояния с использованием традиционных подходов остается в полной мере нерешенной. При этом известный фазохронометрический подход [4, 5, 6] позволяет получать устойчивые во времени диагностические признаки на различных этапах ЖЦП циклических элементов конструкции.
Измерительная фазохронометрическая технология сопровождения жизненного цикла элементов трансмиссии состоит из следующих этапов:
Так, модель трансмиссии может быть описана системой дифференциальных уравнений [7, 8]:
mẍ + k1ẋ + q x + k (ẋ + φ̇2 y) = q e cos φ2;
mÿ + k1ẏ + q y + k (ẏ − φ̇2 x) = q e sin φ2 − mg;
J1 φ̈1 + k12 (φ̇1 − φ̇2) + q12 (φ1 − φ2) = m1 (φ̇1); (1)
J2 φ̈2 + k12 (φ̇2 − φ̇1) + q12 (φ2 − φ1) =
= −m2 + q e ( y cos φ2 − x sin φ2 ) − m g e cos φ,
В условиях численного моделирования производные ẋ, ẍ, φ̈ в рассматриваемой модели определяются методом конечных разностей.
Математическая модель является неотъемлемой частью измерительной фазохронометрической технологии. Например, дефекты подшипника сказываются на балансе мощности и вызывают различные изменения угловой скорости вращения.
Частоту вращения тела (шарика) fm вокруг своей оси, если вращение вызвано движением внутреннего кольца, можно определить из выражения:
fm = fв.к = − 1 , (2)
где fв.к – частота вращения внутреннего кольца; dm, dср – диаметр тел качения и средний диаметр подшипника соответственно.
При моделировании работы подшипника с дефектом тела качения (dср = 85 мм, dm = 15 мм, fв.к = 2 800 мин−1) и разбиении одного оборота на N = 48 долей в соответствии с формулой (2), можно определить, что тело качения совершит пять оборотов вокруг своей оси за один оборот внутреннего кольца. С учетом двух дорожек качения, вследствие ударов в течение одного оборота, в хронограмме вращения вала будут выделяться 10 пиков. Проведение спектрального анализа позволит найти доминирующую частоту, которая отвечает за возмущения в хронограмме вращения.
Для обеспечения возможности качественного получения результата измерений с помощью ФХМ системы, погрешность применяемых первичных преобразователей должна составлять ~10−7 с [9, 10], тогда относительная погрешность датчиков не должна превышать 2 · 10–4 %.
Информация с прецизионных датчиков поступает в блок обработки сигналов измерения интервалов времени. Расположение датчиков обуславливается конструктивными особенностями трансмиссии. Места установки определяются с точки зрения получения наиболее полной информации [11, 12].
Структурная схема измерительной системы на базе ФХМ представлена на рис. 1.
При обработке результатов измерения для оценки текущего технического состояния трансмиссии проводят уточнение величин параметров, входящих в математические модели. За счет имитационного моделирования появляется возможность сравнить полученные величины с течением времени и сделать заключение и возможных дефектах.
Разработка программного обеспечения для обработки и анализа получаемой измерительной информации
В ходе отработки методики фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии было разработано программное обеспечение, реализующее специальные алгоритмы обработки данных, получаемых с датчиков. Эти алгоритмы позволяют выявлять неисправности и определять их причины.
Для получения достоверной информации о работе трансмиссии необходимо, чтобы проявляемые диагностические признаки были узнаваемы на различных временных отрезках.
На рис. 2 представлены круговые хронограммы вращения с границами допускаемых значений на холостом ходу трансмиссии, полученные в различные промежутки времени, отражающие повторяемость результатов измерения на протяжении жизненного цикла.
Данные хронограммы получены с использованием разработанного СПО для обработки данных, написанного на языке программирования python. Оно обеспечивает не только содержательное, но и зрительное восприятие полученной измерительной информации.
При анализе измерительной фазохронометрической информации происходит обработка экспериментальных данных. Разработанное СПО позволяет при анализе хронограмм вращения производить следующие действия:
При сглаживании необходимо задать количество точек, по которым будет производиться усреднение. Новое значение хронограммы вычисляется по формуле:
Δt = , (3)
где n – количество точек усреднения.
При вычислении синхронных накоплений суммируются значения одноименных фаз от оборота к обороту. Так, по j-ой фазе суммарные накопления определяются по формуле:
ΔtΣj = ∑mi=1 Δti·k+j , (4)
где k – число фаз, m – число циклов.
Вычисление автокорреляционной функции осуществляется по формуле:
r̂τ = , (5)
где T − интервал, на котором вычисляется АКФ, τ − лаг.
После вычисления хронограммы можно вычислить спектр АКФ. Вычисление спектра именно АКФ, а не хронограммы, позволяет убрать из данных случайный шум. Для нахождения вещественного спектра применяется дискретное преобразование Фурье.
Использование разработанного программного обеспечения для анализа спектров крутильных колебаний, полученных от сигналов со стенда в отсутствие внешних воздействий, позволило выявить основные частоты, связанные с конструкцией трансмиссии и ее функционированием (табл. 1). Сравнение частот спектров, получаемых с датчиков до и после редуктора, дает возможность оценить его техническое состояние за счет проявления в спектре частот, характерных для особенностей его работы (строки 4, 6 табл. 1).
СПО для фазохронометрической системы позволило оценить повторяемость результатов измерения. Проведенный анализ спектров показал хорошее (в пределах 0,15%) совпадение спектральных максимумов. Что свидетельствует о высоком уровне повторяемости результатов измерения даже разнесенных по времени экспериментов (табл. 2).
Метрологический уровень фазохронометрической системы выявил на круговых хронограммах, полученных на стенде в отсутствие внешних воздействий, неравномерность вращения, связанную с конструкцией трансмиссии и ее функционированием.
Заключение
Совершенствование систем диагностики технического состояния в авиационной промышленности является неотъемлемой частью развития отрасли. Улучшение датчиков и систем мониторинга, разработка алгоритмов обработки данных, применение прогнозирующего обслуживания и использование дистанционного мониторинга – все это способствует повышению безопасности полетов и эффективности эксплуатации авиационного оборудования.
Разработана измерительная фазохронометрическая технология сопровождения жизненного цикла элементов трансмиссии летательных аппаратов.
В работе представлены основные элементы разработанного специального программного обеспечения для определения диагностируемых параметров и возможных дефектов на примере стенда трансмиссии.
Показано, что сочетание анализа рабочего цикла объекта исследования, прецизионные измерения интервалов времени, соответствующих фазам рабочего цикла и математическое моделирование позволяют установить связь результатов измерения с соответствующими фазами цикла для элементов трансмиссии. Метрологический уровень разработанной фазохронометрической системы обеспечивает получение параметров, влияющих на изменение параметров конструкции трансмиссии и ее функционирования.
Литература
Ларькина Ю. В. Инновационные подходы к обеспечению авиационной безопасности: анализ и перспективы // Актуальные исследования. 2024. № 6 (188). Ч. I. С. 35–38.
Якунина А. А. Искусственный интеллект и цифровизация в авиации // Colloquium-Journal. 2022. № 29–1(152). С. 57–59.
Адамов А. П., Адамова А. А., Семенцов С. Г. Современные материалы в конструкции датчиков для аэрокосмических аппаратов // Надежность и качество сложных систем. 2020. № 1. С. 67–75.
Киселев М. И., Пронякин В. И. Фазовый метод исследования циклических машин и механизмов на основе хронометрического подхода // Измерительная техника. 2001. № 9. С. 15–18.
Киселев М. И. Прогнозирование техногенных катастроф: применение фазохронометрического подхода // Стандарты и качество. 2013 № 10. С. 56–59.
Киселев М. И., Комшин А. С., Матвеев В. А. Система информационно-метрологического сопровождения объектов энергетики страны на базе спутниковой группировки // Наукоемкие технологии. 2017. Т. 18. № 6. С. 68–72.
Филлипов А. П. Колебания деформируемых систем. М.: Машиностроение, 1970. 736 с.
Киселев М. И., Комшин А. С., Матвеев В. А. Система информационно-метрологического сопровождения объектов энергетики страны на базе спутниковой группировки //Наукоемкие технологии. 2017. Т. 18. № 6. С. 68–72.
Пронякин В. И. К вопросу оценки результатов измерений и их обработки в целях получения информации о функционировании машин и механизмов // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2016. № 5(674). С. 74–83.
Пронякин В. И. Проблемы диагностики циклических машин и механизмов // Измерительная техника. 2008. № 10. С. 9–13.
Позднякова Е. Д. Современная концепция реализации измерительной технологии сопровождения эксплуатации летательных аппаратов // Приборы. 2023. № 10. С. 40–46.
Метелкина Е. Д. Система диагностирования технического состояния углового редуктора // Приборы. 2016. № 11. С. 14–20.
Авторы
Позднякова Екатерина Дмитриевна – старший преподаватель кафедры «Метрология и взаимозаменяемость» МГТУ им. Н. Э. Баумана
Потапов Константин Геннадьевич – кандидат технических наук, доцент кафедры «Метрология и взаимозаменяемость» МГТУ им. Н. Э. Баумана
технического состояния в авиационной отрасли
на базе цифровых технологий
Е. Д. Позднякова, К. Г. Потапов
Представлен подход к анализу систем мониторинга с точки зрения принципов их построения. Предложено описание методики использования фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии вертолетной техники, а также описаны основные элементы программного обеспечения для обработки и анализа получаемой измерительной информации.
Введение
Современное развитие цифровых технологий оказывает значительное влияние на множество отраслей промышленности, включая авиационную сферу. С каждым годом авиационная промышленность расширяет свои технологические возможности, и интеграция цифровых технологий играет ключевую роль в этом процессе.
Одними из важнейших требований к узлам и агрегатам воздушной техники являются максимально возможная надежность, ремонтопригодность и оперативная диагностика с последующей возможностью оценки остаточного ресурса на всех этапах жизненного цикла и идентификацией предотказного состояния. Для принятия управляющих решений необходимы системы мониторинга и диагностики, которые позволяют получать информацию о количественных значениях измеряемой величины. При этом получаемая ими измерительная информация должна отражать изменения в состоянии механизма в течение заданного периода времени, правильно восприниматься и однозначно интерпретироваться в сложившихся условиях.
Стремление к постоянному совершенствованию систем безопасности и повышению общей надежности подчеркивает актуальность внедрения цифровых технологий в авиационной отрасли [1, 2]. Совершенствование систем диагностики технического состояния в авиационной промышленности является критически важной задачей для обеспечения безопасности полетов и повышения эффективности эксплуатации авиационного оборудования. Внедрение новых технологий и материалов позволяет создавать более точные и надежные датчики, способные контролировать различные параметры технического состояния сложных объектов: такие как вибрация, температура, давление и т. д. [3]. Системы мониторинга позволяют оперативно получать информацию о состоянии оборудования в режиме реального времени и предсказывать возможные отказы. Специальное программное обеспечение (СПО) является неотъемлемой частью измерительного комплекса, а его алгоритмы строятся на технологиях, реализуемых в системах мониторинга.
Описание методики использования фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии
Вследствие приработки, износа, изменения режимов работы и условий эксплуатации, а также в связи с деградацией технических систем параметры колебательных процессов претерпевают неизбежные изменения, что, в свою очередь, влияет на устойчивость диагностических признаков на всем периоде эксплуатации объекта. На длительных интервалах работы циклических элементов происходит изменение структуры спектров колебательных процессов, а следовательно, теряется основная диагностическая информация, что не позволяет проводить сравнение характеристик для оценки эволюции технического состояния.
В настоящее время задача получения информации об особенностях функционирования циклических машин и механизмов для оценки текущего технического состояния с использованием традиционных подходов остается в полной мере нерешенной. При этом известный фазохронометрический подход [4, 5, 6] позволяет получать устойчивые во времени диагностические признаки на различных этапах ЖЦП циклических элементов конструкции.
Измерительная фазохронометрическая технология сопровождения жизненного цикла элементов трансмиссии состоит из следующих этапов:
- определение перечня диагностируемых параметров и возможных дефектов объекта циклического действия;
- структурное разбиение машины на конструктивные части, критически важные для диагностирования параметров и оценки возможных дефектов;
- анализ рабочего цикла объекта и разбиение его и его элементов на отдельные фазы;
- прецизионные измерения интервалов времени между отрезками фаз рабочего цикла;
- математическое моделирование с целью установления связи результатов измерения с соответствующими фазами цикла путем сравнения полученных данных и смоделированных зависимостей рабочего цикла для частей механизма и их взаимодействия.
Так, модель трансмиссии может быть описана системой дифференциальных уравнений [7, 8]:
mẍ + k1ẋ + q x + k (ẋ + φ̇2 y) = q e cos φ2;
mÿ + k1ẏ + q y + k (ẏ − φ̇2 x) = q e sin φ2 − mg;
J1 φ̈1 + k12 (φ̇1 − φ̇2) + q12 (φ1 − φ2) = m1 (φ̇1); (1)
J2 φ̈2 + k12 (φ̇2 − φ̇1) + q12 (φ2 − φ1) =
= −m2 + q e ( y cos φ2 − x sin φ2 ) − m g e cos φ,
- где: x, y – координаты центра тяжести диска в неподвижной системе координат;
- k1, k – коэффициенты внешнего и внутреннего затухания при изгибных колебаниях;
- k12 – коэффициент затухания при крутильных колебаниях;
- q – жесткость вала в точке крепления диска;
- e, J2, m – эксцентриситет, момент инерции и масса диска;
- m1 и m2 – движущий момент и момент сопротивления;
- J2 – момент инерции двигателя;
- φ1, φ2 – углы поворота маховой массы двигателя и диска.
В условиях численного моделирования производные ẋ, ẍ, φ̈ в рассматриваемой модели определяются методом конечных разностей.
Математическая модель является неотъемлемой частью измерительной фазохронометрической технологии. Например, дефекты подшипника сказываются на балансе мощности и вызывают различные изменения угловой скорости вращения.
Частоту вращения тела (шарика) fm вокруг своей оси, если вращение вызвано движением внутреннего кольца, можно определить из выражения:
fm = fв.к = − 1 , (2)
где fв.к – частота вращения внутреннего кольца; dm, dср – диаметр тел качения и средний диаметр подшипника соответственно.
При моделировании работы подшипника с дефектом тела качения (dср = 85 мм, dm = 15 мм, fв.к = 2 800 мин−1) и разбиении одного оборота на N = 48 долей в соответствии с формулой (2), можно определить, что тело качения совершит пять оборотов вокруг своей оси за один оборот внутреннего кольца. С учетом двух дорожек качения, вследствие ударов в течение одного оборота, в хронограмме вращения вала будут выделяться 10 пиков. Проведение спектрального анализа позволит найти доминирующую частоту, которая отвечает за возмущения в хронограмме вращения.
Для обеспечения возможности качественного получения результата измерений с помощью ФХМ системы, погрешность применяемых первичных преобразователей должна составлять ~10−7 с [9, 10], тогда относительная погрешность датчиков не должна превышать 2 · 10–4 %.
Информация с прецизионных датчиков поступает в блок обработки сигналов измерения интервалов времени. Расположение датчиков обуславливается конструктивными особенностями трансмиссии. Места установки определяются с точки зрения получения наиболее полной информации [11, 12].
Структурная схема измерительной системы на базе ФХМ представлена на рис. 1.
При обработке результатов измерения для оценки текущего технического состояния трансмиссии проводят уточнение величин параметров, входящих в математические модели. За счет имитационного моделирования появляется возможность сравнить полученные величины с течением времени и сделать заключение и возможных дефектах.
Разработка программного обеспечения для обработки и анализа получаемой измерительной информации
В ходе отработки методики фазохронометрического подхода применительно к элементам трансмиссии было разработано программное обеспечение, реализующее специальные алгоритмы обработки данных, получаемых с датчиков. Эти алгоритмы позволяют выявлять неисправности и определять их причины.
Для получения достоверной информации о работе трансмиссии необходимо, чтобы проявляемые диагностические признаки были узнаваемы на различных временных отрезках.
На рис. 2 представлены круговые хронограммы вращения с границами допускаемых значений на холостом ходу трансмиссии, полученные в различные промежутки времени, отражающие повторяемость результатов измерения на протяжении жизненного цикла.
Данные хронограммы получены с использованием разработанного СПО для обработки данных, написанного на языке программирования python. Оно обеспечивает не только содержательное, но и зрительное восприятие полученной измерительной информации.
При анализе измерительной фазохронометрической информации происходит обработка экспериментальных данных. Разработанное СПО позволяет при анализе хронограмм вращения производить следующие действия:
- фильтрацию;
- сглаживание;
- синхронные накопления;
- автокорреляционную функцию (АКФ);
- спектр АКФ.
При сглаживании необходимо задать количество точек, по которым будет производиться усреднение. Новое значение хронограммы вычисляется по формуле:
Δt = , (3)
где n – количество точек усреднения.
При вычислении синхронных накоплений суммируются значения одноименных фаз от оборота к обороту. Так, по j-ой фазе суммарные накопления определяются по формуле:
ΔtΣj = ∑mi=1 Δti·k+j , (4)
где k – число фаз, m – число циклов.
Вычисление автокорреляционной функции осуществляется по формуле:
r̂τ = , (5)
где T − интервал, на котором вычисляется АКФ, τ − лаг.
После вычисления хронограммы можно вычислить спектр АКФ. Вычисление спектра именно АКФ, а не хронограммы, позволяет убрать из данных случайный шум. Для нахождения вещественного спектра применяется дискретное преобразование Фурье.
Использование разработанного программного обеспечения для анализа спектров крутильных колебаний, полученных от сигналов со стенда в отсутствие внешних воздействий, позволило выявить основные частоты, связанные с конструкцией трансмиссии и ее функционированием (табл. 1). Сравнение частот спектров, получаемых с датчиков до и после редуктора, дает возможность оценить его техническое состояние за счет проявления в спектре частот, характерных для особенностей его работы (строки 4, 6 табл. 1).
СПО для фазохронометрической системы позволило оценить повторяемость результатов измерения. Проведенный анализ спектров показал хорошее (в пределах 0,15%) совпадение спектральных максимумов. Что свидетельствует о высоком уровне повторяемости результатов измерения даже разнесенных по времени экспериментов (табл. 2).
Метрологический уровень фазохронометрической системы выявил на круговых хронограммах, полученных на стенде в отсутствие внешних воздействий, неравномерность вращения, связанную с конструкцией трансмиссии и ее функционированием.
Заключение
Совершенствование систем диагностики технического состояния в авиационной промышленности является неотъемлемой частью развития отрасли. Улучшение датчиков и систем мониторинга, разработка алгоритмов обработки данных, применение прогнозирующего обслуживания и использование дистанционного мониторинга – все это способствует повышению безопасности полетов и эффективности эксплуатации авиационного оборудования.
Разработана измерительная фазохронометрическая технология сопровождения жизненного цикла элементов трансмиссии летательных аппаратов.
В работе представлены основные элементы разработанного специального программного обеспечения для определения диагностируемых параметров и возможных дефектов на примере стенда трансмиссии.
Показано, что сочетание анализа рабочего цикла объекта исследования, прецизионные измерения интервалов времени, соответствующих фазам рабочего цикла и математическое моделирование позволяют установить связь результатов измерения с соответствующими фазами цикла для элементов трансмиссии. Метрологический уровень разработанной фазохронометрической системы обеспечивает получение параметров, влияющих на изменение параметров конструкции трансмиссии и ее функционирования.
Литература
Ларькина Ю. В. Инновационные подходы к обеспечению авиационной безопасности: анализ и перспективы // Актуальные исследования. 2024. № 6 (188). Ч. I. С. 35–38.
Якунина А. А. Искусственный интеллект и цифровизация в авиации // Colloquium-Journal. 2022. № 29–1(152). С. 57–59.
Адамов А. П., Адамова А. А., Семенцов С. Г. Современные материалы в конструкции датчиков для аэрокосмических аппаратов // Надежность и качество сложных систем. 2020. № 1. С. 67–75.
Киселев М. И., Пронякин В. И. Фазовый метод исследования циклических машин и механизмов на основе хронометрического подхода // Измерительная техника. 2001. № 9. С. 15–18.
Киселев М. И. Прогнозирование техногенных катастроф: применение фазохронометрического подхода // Стандарты и качество. 2013 № 10. С. 56–59.
Киселев М. И., Комшин А. С., Матвеев В. А. Система информационно-метрологического сопровождения объектов энергетики страны на базе спутниковой группировки // Наукоемкие технологии. 2017. Т. 18. № 6. С. 68–72.
Филлипов А. П. Колебания деформируемых систем. М.: Машиностроение, 1970. 736 с.
Киселев М. И., Комшин А. С., Матвеев В. А. Система информационно-метрологического сопровождения объектов энергетики страны на базе спутниковой группировки //Наукоемкие технологии. 2017. Т. 18. № 6. С. 68–72.
Пронякин В. И. К вопросу оценки результатов измерений и их обработки в целях получения информации о функционировании машин и механизмов // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2016. № 5(674). С. 74–83.
Пронякин В. И. Проблемы диагностики циклических машин и механизмов // Измерительная техника. 2008. № 10. С. 9–13.
Позднякова Е. Д. Современная концепция реализации измерительной технологии сопровождения эксплуатации летательных аппаратов // Приборы. 2023. № 10. С. 40–46.
Метелкина Е. Д. Система диагностирования технического состояния углового редуктора // Приборы. 2016. № 11. С. 14–20.
Авторы
Позднякова Екатерина Дмитриевна – старший преподаватель кафедры «Метрология и взаимозаменяемость» МГТУ им. Н. Э. Баумана
Потапов Константин Геннадьевич – кандидат технических наук, доцент кафедры «Метрология и взаимозаменяемость» МГТУ им. Н. Э. Баумана
Отзывы читателей
