Использование нейросетей Колмогорова-Арнольда для параметризации сигнала ионного тока в двигателях внутреннего сгорания

Будко А.Ю.

Южный федеральный университет, Таганрог

Ключевые слова: ионный ток, электропроводность пламени, двигатель внутреннего сгорания, машинное обучение, искусственные нейронные сети, Kolmogorov–Arnold Networks, обработка сигналов/

Аннотация. В работе рассматриваются вопросы обработки сигнала ионного тока, регистрируемого в камере сгорания двигателей внутреннего сгорания. Особое внимание уделяется цифровым методам обработки информации на основе аппроксимационных моделей и машинного обучения. Исследуется возможность параметризации кривой интегральной характеристики сигнала ионного тока на различных режимах работы двигателя. Научная новизна заключается в использовании аппарата Kolmogorov-Arnold Networks для параметризации кривой интегральной характеристики сигнала ионного тока, практическая значимость заключается в снижении времени параметризации интегральной характеристики сигнала ионного тока по сравнению с оптимизацией математической модели распределения Вейбулла или кривой выгорания топлива Вибе. Материалы могут быть полезны для разработчиков двигателей внутреннего сгорания, их систем управления, мониторинга и диагностики.