The use of an artificial neural network in thermal diagnostics of the printed node of the on-board take-off control device of an aircraft
Authors: Увайсов С.У. , Черноверская В.В. , Нгуен В.Д. , Нгуен В.Т. 
Published: July 2024

Техническая диагностика и контроль радиоэлектронного устройства являются неотъемлемой частью его жизненного цикла, поскольку позволяют оценить не только техническое состояние узлов и модулей в текущий момент времени, но также дают возможность выявить скрытые дефекты, возникшие в процессе производства или эксплуатации устройства, и сделать прогноз об остаточном ресурсе изделия. Можно сказать, что в процессе технического диагностирования осуществляется оценка надежностных показателей исследуемого устройства и степень соответствия заложенного и реализуемого функционала, что неразрывно связано с качественной характеристикой изделия. Современные радиоэлектронные устройства, характеризующиеся высокой схемотехнической, конструктивной и технологической сложностью, требуют дополнительной проработки существующих методов диагностики и поиска новых подходов, позволяющих повысить разрешающую способность, достоверность и эффективность диагностических процедур. В последнее время в этой сфере наряду с традиционными, проверенными на практике методами, активно используются достижения из области искусственного интеллекта, машинного обучения, аппарата нейронных сетей. Кроме этого, применение моделирования и вычислительного эксперимента в конструкторском проектировании позволили на ранних этапах разработки, еще до изготовления опытного образца, объединить проектные и диагностические процедуры, провести разноплановые исследования виртуального двойника устройства и своевременно внести необходимые изменения, предупредив тем самым проявление негативных эффектов в готовом изделии. В статье приведены результаты исследования, направленного на создание тепловой модели проектируемого узла и разработку искусственной нейронной сети для распознавания конструктивных дефектов устройства по его тепловому полю. В ходе исследования активно применялись специализированные системы автоматизированного проектирования, включающие средства инженерного анализа и расчетов, а также высокоуровневый язык программирования Python. Результаты исследования имеют практическую направленность и могут использоваться разработчиками радиоэлектронных устройств с целью достижения высоких показателей надежности и эксплуатационных характеристик изделия на всех стадиях его жизненного цикла.

Technical diagnostics and monitoring of an electronic device are integral parts of its life cycle since they help to assess not only the technical condition of components and modules in real time, but also make it possible to identify hidden defects that have arisen during the production or operation of the device, and make a forecast about the residual life of the product. It can be said that in the process of technical diagnostics, the reliability indicators of the device under study and the compliance degree of the embedded and implemented functionality are evaluated, which is inextricably linked with the qualitative characteristics of the product. Modern radio-electronic devices characterized by high circuit, structural and technological complexity require additional study of the existing diagnostic methods and the search for new approaches to increasing the resolution, reliability, and effectiveness of diagnostic procedures. In this area, achievements from the field of artificial intelligence, machine learning, and neural networks along with traditional, proven methods have been actively used recently. In addition, the use of modeling and computational experiment in design made it possible to combine design and diagnostic procedures, conduct diverse studies of the virtual twin of the device and make the necessary changes in a timely manner, thereby preventing the manifestation of negative effects in the finished product at the early stages of development even before the production of a prototype. The article presents the results of a study aimed at creating a thermal model of the designed node and developing an artificial neural network for recognizing structural defects of the device by its thermal field. In this research, specialized computer-aided design systems were actively employed, including engineering analysis and calculation tools, as well as the high-level Python programming language. The findings have a practical importance and can be utilized by developers of radio-electronic devices in order to achieve high reliability and operational characteristics of the product at all stages of its life cycle.