Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки качества функционирования компонентов радиолокационной аппаратуры тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Кушнарев Василий Олегович

• Кушнарев Василий Олегович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Кушнарев Василий Олегович

Введение

Глава 1. ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ АППАРАТУРЫ

1.1 Электровакуумные приборы в блоке усилителя мощности радиолокационной станции

1.2 Анализ существующих методов оценки качества функционирования компонентов радиолокационной аппаратуры

1.3 Статистические методы контроля для оценки стабильности характеристик клистрона

1.4 Методы машинного обучения для прогнозирования качества работы блока усилителя мощности

1.5 Постановка задач исследования

Глава 2. АНАЛИЗ СТАБИЛЬНОСТИ ХАРАКТЕРИСТИК ЭЛЕКТРОВАКУУМНЫХ ПРИБОРОВ ПРИ ПОСТАВКЕ С ПРЕДПРИЯТИЯ -ИЗГОТОВИТЕЛЯ

2.1 Основные характеристики импульсного клистрона

2.2 Влияние характеристик клистрона на качество функционирования блока усилителя мощности

2.3 Оценка коррелированности характеристик клистрона

2.4 Проверка нормальности распределения показателей

2.4.1. Нормальность независимых показателей

2.4.2. Нормализация показателей с помощью преобразования Джонсона

2.4.3. Нормальность коррелированных показателей

2.5. Стабильность некоррелированных параметров

2.6. Контроль стабильности среднего уровня коррелированных параметров с использованием алгоритма Хотеллинга

2.7. Контроль многомерного рассеяния на основе алгоритма обобщенной дисперсии

2.7.1. Алгоритм обобщенной дисперсии

2.7.2. Адаптация алгоритма обобщенной дисперсии к индивидуальным наблюдениям

2.7.3. Программа построения контрольной карты обобщенной дисперсии для индивидуальных наблюдений

2.7.4. Карты обобщенной дисперсии для параметров клистрона

2.8. Предлагаемая методика контроля стабильности параметров электровакуумных приборов при поставке предприятием-изготовителем

2.9. Оценка эффективности предложенной методики контроля

2.10. Выводы по главе 2 57 Глава 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЫХОДНОЙ МОЩНОСТИ БЛОКА УСИЛИТЕЛЯ

3.1. Применение стандартного подхода

3.2. Метод опорных векторов

3.3. Использование нейронной сети

3.4. Градиентный бустинг деревьев решений

3.5. Случайный лес

3.6. Повышение качества прогнозирования с помощью модифицированного сеточного метода

3.7. Выводы по главе

Глава 4. КЛАССИФИКАЦИЯ ВОЗМОЖНЫХ СОСТОЯНИЙ БЛОКА

УСИЛИТЕЛЯ МОЩНОСТИ

4.1 Анализ возможных состояний блока усилителя мощности

4.2 Применение машинного обучения

4.3 Использование нечеткой логики для оценки состояния блока

4.4 Программа расчета

4.5 Выводы по главе

Заключение

Список использованной литературы

Приложение А. Акты реализации диссертационных исследований

Приложение Б. Свидетельства о государственной регистрации программ

для ЭВМ

Приложение В. Дипломы, грамоты, полученные при докладах на конференциях

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки качества функционирования компонентов радиолокационной аппаратуры»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Радиоэлектронная промышленность является стратегически значимой отраслью, от ее состояния и возможностей зависит обороноспособность, безопасность и экономика России. Государственная программа «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности» направлена на наращивание технологического потенциала отечественных предприятий, их стабильное экономическое и инновационное развитие, удовлетворение внутренних потребностей российской экономики в радиоэлектронной аппаратуре, что также подтверждается ростом производства и спроса на различные ее компоненты. Качество функционирования радиолокационной аппаратуры и ее компонентов является необходимым условием для решения широкого спектра задач, связанных с зондированием пространства электромагнитным сигналом, таких как аэронавигация, спутниковая связь, а также задач, связанных с воздушно-космической обороной нашей страны.

Одним из основных компонентов, входящих в состав радиолокационной аппаратуры, используемой для передачи и преобразования информации, представленной в виде электромагнитных сигналов, является передатчик, базовое устройство которого - это блок усилителя мощности. В большинстве радиолокационных комплексов основным составным элементом блока усилителя мощности являются электровакуумные приборы сверхвысоких частот -импульсные клистроны, поэтому качество функционирования блока существенно зависит от качества клистронов, необходимых для преобразования, усиления и генерации электромагнитной энергии в передающем устройстве.

Основные показатели качества функционирования блока усилителя мощности (выходная импульсная мощность в различных точках рабочего диапазона частот, относительный уровень амплитудных шумов и другие) существенно зависят от характеристик электровакуумных приборов (импульсных клистронов), которые входят в состав блока усилителя мощности. При поставке электровакуумных приборов от предприятия-изготовителя их качественные параметры находятся в

заданных пределах технических условий, однако при использовании импульсных клистронов в составе блока усилителя мощности наблюдаются изменения выходной импульсной мощности, что может отрицательно повлиять на работоспособность блока усилителя мощности в период эксплуатации. В настоящее время прогнозирование и оценка качества функционирования блока усилителя мощности осуществляется путем проведения натурного эксперимента либо в процессе длительной эксплуатации. В таком случае в процессе эксплуатации при некачественной работе блока усилителя мощности, заключающееся в падении выходной импульсной мощности, могут возникать нарушения режимов функционирования радиоэлектронной аппаратуры, которые приводят к аварийным ситуациям.

Таким образом, необходимы научно-технические решения, позволяющие спрогнозировать выходную импульсную мощность блока усилителя мощности, оценить его функционирование в зависимости от параметров поставляемых электровакуумных приборов в стационарных условиях, что будет способствовать обеспечению качества работы радиолокационной аппаратуры в процессе эксплуатации. Вышеуказанные факторы определяют актуальность темы исследования.

Степень разработанности темы исследования

Разработкой и обеспечением качества многолучевых импульсных клистронов для радиолокационных станций занимались отечественные ученые и специалисты: Л.М. Борисов, Э.А. Гельвич, А.Д. Закурдаев, А.Д. Калачев, Ю.А. Ковалев, В.Л. Крючков, А.С. Победоносцев, Б.В. Сазонов, А.Н. Юнаков и другие.

Исследование эффективных методов статистического контроля и разработку контрольных карт для анализа стабильности процессов проводили как отечественные ученые (Ю.П. Адлер, В.П. Глудкин, В.А. Лапидус, Н.В. Смирнов, Я.П. Лумельский, В.Л. Шпер), так и зарубежные исследователи (Э. Деминг, Д. Джуран, Д. Монтгомери, Г. Хотеллинг. У Шухарт, Д. Уилер и другие).

Диагностика функционирования технических систем различного типа и прогнозирование качества их работы различными методами, включая методы

машинного обучения, осуществлялась И.А. Биргером, В.Н. Вапником, П.П. Пархоменко, Л. Брейманом, Ф. Розенблаттом, Р. Шапире и многими другими специалистами. Применение нечеткой логики в системах управления базируется на работах Л. Заде, Э. Мамдани, Д.А. Поспелова, В.М. Курейчика и других ученых.

Значительное количество работ отечественных и зарубежных исследователей в области прогнозирования и оценки качества функционирования технических систем, включая компоненты радиолокационной аппаратуры, характеризует степень разработанности темы и подтверждает ее актуальность. Однако вопросы прогнозирования и оценки качества радиоэлектронной аппаратуры раскрыты недостаточно. В частности, существующие научно-методические решения не в полной мере обеспечивают необходимую точность прогнозирования и оценки качества работы блока усилителя мощности, в составе которого используются импульсные клистроны, что приводит к непрогнозируемым отказам радиоэлектронной аппаратуры в процессе ее эксплуатации.

Цель диссертации - повышение точности оценки состояния радиоэлектронной аппаратуры с применением электровакуумных приборов путем разработки и применения методов и алгоритмов прогнозирования и оценки качества функционирования блока усилителя мощности передающего устройства.

Объектом исследования является прогнозирование и оценка качества функционирования блока усилителя мощности передающего устройства радиолокационной станции.

Предмет исследования - математические модели, методы, алгоритмы и соответствующие компьютерные программы, обеспечивающие прогнозирование и оценку качества функционирования блока усилителя мощности. Для достижения цели исследования поставлены задачи: - провести анализ существующих методов прогнозирования и оценки качества функционирования радиолокационной аппаратуры с применением электровакуумных приборов;

- разработать методику и алгоритм контроля стабильности параметров электровакуумных приборов, учитывающие технические характеристики импульсных клистронов;

- разработать методику прогнозирования выходной мощности блока усилителя мощности радиоэлектронной аппаратуры в зависимости от параметров импульсного клистрона, провести оценку качества полученных математических моделей;

- разработать метод прогнозирования и оценки качества функционирования блока усилителя мощности радиоэлектронной аппаратуры, позволяющий классифицировать его состояние по заданным параметрам импульсных электровакуумных приборов (клистронов);

- провести апробацию предложенных научно-технических решений.

Научная новизна:

- разработана методика контроля стабильности характеристик электровакуумных приборов при поставке с предприятия-изготовителя, которая, в отличие от существующих методик, основана на новом алгоритме построения контрольной карты обобщенной дисперсии по индивидуальным наблюдениям, а также учитывает коррелированность технических характеристик импульсных клистронов;

- предложена методика прогнозирования выходной импульсной мощности блока усилителя радиоэлектронной аппаратуры в зависимости от параметров импульсного клистрона, которая основана на методах машинного обучения и включает впервые предложенный алгоритм оптимизации гиперпараметров моделей обучения с помощью модифицированного сеточного метода;

- разработан метод прогнозирования и оценки качества функционирования блока усилителя мощности радиоэлектронной аппаратуры, который, в отличие от существующих методов, основан на использовании аппарата нечеткой логики.

Теоретическая значимость работы состоит в разработке новых методик, методов и алгоритмов прогнозирования и оценки качества функционирования компонентов радиолокационной аппаратуры.

Практическая значимость работы заключается в том, что комплекс программ, разработанный на основе предложенных алгоритмов моделирования и прогнозирования, способствует повышению точности оценки функционирования компонентов радиолокационной аппаратуры в процессе их эксплуатации.

При решении поставленных задач использовались такие методы исследования, как системный анализ, статистический контроль процессов, математическая статистика, методы машинного обучения, численные методы.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

Методика контроля стабильности характеристик электровакуумных приборов при поставке с предприятия-изготовителя с использованием нового алгоритма построения контрольной карты обобщенной дисперсии по индивидуальным наблюдениям, которая позволяет получать информацию о нарушении стабильности выходной мощности импульсных клистронов;

Методика прогнозирования выходной импульсной мощности блока усилителя радиоэлектронной аппаратуры, основанная на методах машинного обучения и алгоритма оптимизации гиперпараметров моделей обучения с помощью модифицированного сеточного метода, обеспечивающая повышение качества прогнозирования выходной импульсной мощности блока в зависимости от параметров импульсного клистрона;

Метод прогнозирования и оценки качества функционирования блока усилителя мощности радиоэлектронной аппаратуры, основанный на аппарате нечеткой логики, позволяющий классифицировать его состояние по заданным параметрам импульсных электровакуумных приборов (клистронов).

Достоверность положений диссертации обеспечивается корректным использованием математических методов и подтверждается результатами статистических испытаний, а также эффективностью функционирования алгоритмов и программного комплекса при внедрении.

Реализация и внедрение результатов работы

Результаты диссертационного исследования внедрены на АО «Ульяновский механический завод» и в АО «Фазотрон-ВМЗ» (г. Москва) при оценке стабильности

параметров поставки клистронов и прогнозировании качества работы блока усилителя мощности (акты прилагаются). Получен акт внедрения от ООО «Передовые вакуумные технологии» (г. Москва).

Работа частично выполнялась при поддержке гранта Российского Научного Фонда №24-29-00432 «Разработка методов, моделей и программных средств прогнозирования и диагностики состояния технического объекта на основе интеллектуального анализа данных».

Результаты диссертационной работы используются в образовательном процессе Ульяновского государственного технического университета при изучении учебных дисциплин: «Системный анализ», «Математические методы теории надёжности», «Статистический контроль и управление процессами» - в бакалавриате и магистратуре по направлению «Прикладная математика» и «Статистические методы в управлении качеством» по направлению «Управление качеством».

Апробация работы. Теоретические положения и практические результаты работы докладывались на ежегодных научно-технических конференциях: «Математическое моделирование, инженерные расчеты и программное обеспечение для решения задач ВКО» (г. Москва) в 2023 - 2025 г.г.; на научно-технических конференциях Ульяновского государственного технического университета в 2024 - 2025 г.г.; Международной конференции аспирантов, студентов и молодых ученых «Информатика, моделирование, автоматизация проектирования» (Ульяновск, 2023 г.); Национальной конференции «Информационные технологии и интеллектуальные системы» в МИРЭА -Российском технологическом университете (г. Москва, 2024 г.); Международной научно-технической конференции «SMART-SYSTEMS» (г. Владивосток, 2024 г.); Российской научно-технической конференции аспирантов, студентов и молодых ученых «Информатика и вычислительная техника» (Ульяновск, 2025 г.) и других.

Область исследований диссертации соответствует пунктам 4, 11, 13 паспорта научной специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика»: п. 4. Разработка методов и алгоритмов

решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта; п. 11. Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества, надежности функционирования сложных систем управления и их элементов; п. 13. Методы получения, анализа и обработки экспертной информации, в том числе на основе статистических показателей.

Результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 17 научных работах, в том числе в 6 статьях в журналах из перечня ВАК. Получены два свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Сведения о личном вкладе автора. Постановка задач исследования осуществлялась совместно с научным руководителем. Все основные теоретические и практические исследования проведены автором диссертационной работы самостоятельно.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ КАЧЕСТВА

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ

АППАРАТУРЫ

1.1. Электровакуумные приборы в блоке усилителя мощности

радиолокационной станции

Обеспечение эффективности работы средств воздушно-космической обороны в значительной степени определяется качеством функционирования радиолокационной аппаратуры, в том числе при использовании в аппаратуре электровакуумных приборов (клистронов), в частности, блока усилителя мощности в передающем устройстве радиолокационной станции (РЛС).

Если рассматривать составляющие части практически любой радиолокационной станции, то в ней всегда присутствуют следующие элементы: система контроля и управления, приемник, передатчик, антенна. Передатчик - это та часть системы РЛС, которая определяет качественные возможности системы в целом. Основной получаемый параметр — это мощность передающего устройства. Базовым прибором передатчика является усилитель мощности, его качество, функциональные возможности определяют тактико-технические характеристики (ТТХ) РЛС. В большинстве отечественной техники подобного типа, предназначенной для решения задач противовоздушной, противоракетной, воздушно-космической обороны, применяются мощные электровакуумные приборы (клистроны).

Электронные вакуумные приборы - устройства, предназначенные для преобразования, усиления, генерации электромагнитной энергии. Внутреннее пространство приборов безвоздушно, то есть из них максимально откачивают воздух, создавая вакуум. Изготавливаются из металлов, керамики, стекла. Внутри прибора находятся электроды, связанные с внешними контактами посредством применения керамических или стеклянных изоляторов. В безвоздушном (рабочем)

пространстве происходит движение электронов от катода (редко - без нагрева, (холодный), обычно прямого либо косвенного нагрева, обработанного специальными составами для лучшей эмиссии электронов в безвоздушное пространство устройства) к аноду. На пути электронного потока в зависимости от конструкции устройства размещаются фокусирующие электроды, сетки, резонаторы, экраны люминесцентные и др. [17,18,71,73,78,46].

В 1943 году был создан НИИ-160 (ныне - НПП «Исток»), который возглавил ведение разработок приборов СВЧ нашей страны. Начальные варианты исполнения клистронов были маломощными. Серьёзным шагом эволюции клистронов стало появление многолучевых клистронов (МЛК), которые появились в 60-х-70-х годах ХХ века. Конструкция данного типа изменила массу и габариты прибора, его источника питания, а также значительно уменьшила напряжение катода. Главная преимущество многолучевых клистронов - это расширение рабочей полосы, оно обеспечено плотным размещением лучей, резонаторами, в которых несколько лучей взаимодействуют с полем одной полуволны электрического СВЧ поля. Когда в данных резонаторах увеличивается количество лучей, то характеристическое сопротивление уменьшается медленнее, чем сопротивление суммарного электронного потока, когда преодолевает зазор взаимодействия. С течением времени многие предприятия страны (город Москва - «Торий», город Саратов -«Контакт», город Санкт-Петербург - «Светлана» и др.) занимались производством МЛК с резонаторами. Приблизительно в конце ХХ века набирает рост интерес к МЛК в других странах. Однако, изучив публикации открытого доступа заграничных изданий, мы видим, что характеристики и параметры МЛК РЛС иностранного исполнения в настоящее время по ряду параметров уступают приборам данного типа в РФ [73].

Отечественные разработки мощных МЛК, функционирующих в сантиметровом и дециметровом диапазонах, имеющих уровень импульсной мощности 1 кВт - 30 МВт, применяются в различных системах вооружения в качестве выходного каскада усилительной цепочки.

Рисунок 1.1. Схематическое изображение усилительного импульсного

клистрона

Импульсные усилительные клистроны (рис. 1.1) используются в качестве конечных импульсных усилителей передающих устройств РЛС с мощностью в импульсе до 200 кВт (учитывая нужную мощность клистрона), в системах сверхдальней локации от 200 кВт до 30 МВт и в ускорителях заряженных частиц.

Мощные широкополосные МЛК широко применяются в выходном каскаде усиления передатчиков РЛС различного назначения. К применению клистронов в современных РЛС предъявляется ряд требований по качеству и другим техническим характеристикам. Актуальным функционированием сегодняшних радиолокационных устройств является работа посылкой, которая состоит из множества коротких СВЧ импульсов, это увеличивает разрешающую способность по дальности и скорости при одном коротком облучении. Уменьшение питающих напряжений клистрона позволит добиться изменения масса-габаритных параметров источников питания, а, следовательно, и самого передатчика. Для достижения значения помехозащищенности станции необходимо иметь широкую полосу рабочих частот клистрона. Необходимая выходная импульсная мощность равняется десяткам, сотням кВт при уровне средней мощности не ниже 10 кВт [18]. Обеспечение электрической прочности является одной из главных задач создания мощных широкополосных клистронов. Работа при больших длительностях

импульса (до 1 миллисекунды) также является необходимым требованием к клистронам для мощных РЛС.

В ходе достаточно длительного периода разработок МЛК ведется постоянная работа по улучшению качества производимых устройств. Приоритетной задачей является обеспечение стабильной выходной мощности в заданных параметрах для выполнения поставленных задач. Для создания высоко качественных ЭВП СВЧ должны соблюдаться следующие принципы:

- разработка изделия, продуманная и проработанная досконально. При современном многомерном моделировании разработчик имеет неограниченные возможности в расчётах своего разрабатываемого продукта;

- технология производства, обеспечивающая заложенное качество конструкцией прибора. Достичь стабильности технологических процессов, управляемости, точности выполнения, высокого качества всего комплекса технологических операций;

- испытания изделия на всех этапах его жизненного цикла - от разработки до ввода в эксплуатацию [17].

В настоящее время решены проблемы обеспечения высокой долговечности, стабильного и высокого вакуума в приборах, вакуумной плотности оболочки, эффективной тренировки при изготовлении, устойчивости к высоковольтным пробоям (пробои при эксплуатации практически исключены).

Несмотря на достигнутые успехи в повышении качества ЭВП СВЧ есть вопросы, требующие внимания.

Проверка качества электровакуумных приборов осуществляется на предприятиях-изготовителях в соответствии с техническими условиями и государственными стандартами. Предусматривается ряд различных испытаний, проверок и методов контроля качества, не всегда доступных для повторения в эксплуатирующей продукцию организации.

При эксплуатации клистронов в аппаратуре применения возникает ряд вопросов, связанных с качеством поставляемой продукции, методов проверки качества посредством входного контроля, которого недостаточно для полного

определения соответствия поставляемой продукции ввиду ее сложного устройства и протекающих процессов внутри клистрона во время длительной эксплуатации. Расширение параметров проверки характеристик клистронов при входном контроле требует серьезных финансовых затрат, разворачивания испытательного центра входного контроля. В связи с этим при проверке поставляемой продукции целесообразным является разработка методики прогнозирования качества по средствам фиксации ряда электрических параметров, получаемых на различных производственных этапах настройки аппаратуры применения. Создание такой методики является актуальным направлением, так как во многом позволит определить качество поставляемых устройств до выпуска продукции, тем самым определить стабильность работы изделия в целом.

Существующий подход к решению задач обеспечения качества на предприятиях радиоэлектронного комплекса в реальных условиях оказывается неэффективным. Необходимо существенно расширить проведение работ по технологическому прогнозированию, аналитическим оценкам и т.п., что позволит резко повысить качество производства радиопередающих систем. В будущем огромная роль в процессах проведения анализа и подготовки полного жизненного цикла изделия будет принадлежать СЛЬБ-технологиям и виртуальным производствам.

Для практического прогнозирования качества функционирования блока усилителя мощности с применением клистрона контролируются следующие параметры клистрона в составе блока усилителя мощности сигнала СВЧ: напряжение и ток накала, токи управляющего электрода и катода, потребляемая мощность, импульсный ток резонаторного блока, входная и выходная мощности. Для контроля стабильности параметров клистрона могут быть построены контрольные карты [46,67,42].

В блоке усилителя мощности сигнала могут контролироваться: - входная мощность, подаваемая по каналам «О» (обзор) и «П» (подсвет);

- выходная импульсная мощность канала «О», кВт, в различных точках рабочего диапазона частот, в режимах квази-непрерывного импульса (КНИ) и линейно-частотной модуляции (ЛЧМ);

- выходная мощность канала «П» в непрерывном режиме, кВт, в различных точках рабочего диапазона частот;

- относительный уровень амплитудных шумов каналов «О» и «П» при отстройках от несущей частоты;

- параметры импульсов огибающей канала «О»:

В режиме квази-непрерывного импульса

1) уменьшение длительности огибающей СВЧ сигнала относительно входного ИЗП (импульса запуска), нс;

2) длительность фронта и спада импульса огибающей, нс;

В режиме линейно-частотной модуляции

3) скол вершины импульса огибающей, %;

- задержка фронта импульса огибающей СВЧ сигнала относительно фронта импульса в режиме КНИ, нс;

- коэффициенты затухания выходной мощности на контрольных выходах «О» и «П»;

- токи потребления по цепям, А: икат, 220В 400ГЦ, +27В БС(бортовая сеть);

- проводится испытание на непрерывную работу блока (по 4 часа - 3 раза):

1) контроль выходной мощности каналов «О» и «П»;

2) проверка относительного уровня амплитудных шумов каналов «О» и «П».

Учитывая характеристики клистронов при поставке потребителю, результаты

измерения параметров клистронов при работе в составе блоков, параметры блоков при настройке и проверки работоспособности до установки в состав готового изделия, могут быть спрогнозированы возможные неисправности, возникающие в процессе эксплуатации блоков, по различным вышеперечисленным параметрам с использованием методов машинного обучения.

Ключевым элементом передающих устройств радиолокационных станций является блок усилителя мощности, который обеспечивает необходимый уровень

потенциала высокочастотных сигналов для эффективной роботы РЛС. В современных передающих устройствах РЛС одними из основных типов приборов, используемых в блоке усилителя мощности, являются электровакуумные приборы, в частности, клистроны, лампы бегущей волны и маломощные лампы накала.

Клистроны представляют собой вакуумные лампы, в которых усиление электромагнитных колебаний осуществляется за счет модуляции пучка электронов, движущегося между двумя резонаторами. Высокая выходная мощность, широкая полоса пропускания и высокий коэффициент усиления клистронов обеспечивают их широкое применение в передающих устройствах радиолокационных станций различного назначения. Современные клистроны способны генерировать радиочастотные колебания с выходной мощностью до нескольких мегаватт, что позволяет эффективно возбуждать излучающие элементы антенных систем РЛС.

При проектировании клистронных усилителей мощности передающих устройств РЛС важное значение имеет обеспечение высоких показателей качества приборов, поскольку неисправность клистрона может привести к выходу из строя всего передающего устройства. Основными факторами, влияющими на ресурс и стабильность работы клистронов, являются режимы электрического и теплового нагружения, состояние вакуума внутри баллона и срок наработки. Анализ результатов эксплуатации клистронов в составе РЛС показывает, что основными причинами их отказов являются появление течи, ухудшение вакуума, выход из строя электродов и нарушение режима пучка.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кушнарев Василий Олегович, 2026 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адлер, Ю., Шпер, В. Практическое руководство по статистическому управлению процессами. // М.: Альпина Паблишер, 2019. - 234 с.

2. Бакуменко, А.В., Мелешкевич, П.В., Рувинский, Г.В. Отказы при эксплуатации и реставрации ЭВП СВЧ. // Наукоемкие технологии. 2006. Т. 7. № 45. С. 25-28.

3. Бацев, В.И. Проблема создания высоконадежных ЭВП СВЧ. Электронная техника ССР. // Электроника СВЧ. Вып.12(348). 1982. С.39-43.

4. Беляков, Р.А., Игнатьев, С.В., Тихонов, В.Б., Харитонов, А.В. Модель системы технического обслуживания радиоэлектронной аппаратуры по состоянию // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 11. С. 25-29.

5. Боев, С.Ф., Логовский, А.С. Управление процессами создания РЛС до функционально-блочной структуры // Журнал радиоэлектроники. 2017. №7. С. 12.

6. Боев, С.Ф., Рахманов, А.А. Современное состояние и направления совершенствования систем технического обслуживания комплексов специального назначения, ведущих зарубежных военно-промышленных компаний. 2019. 29 с

7. Борисов, А.А. Основные направления развития отечественной СВЧ-электроники. // Электронная техника. Серия 1: СВЧ-техника. 2013. № 3 (518). С. 17- 23.

8. Борисов, А.А., Галдецкий, А.В., Щербаков, С.В. О радиолокационных применениях полупроводниковых и вакуумных СВЧ приборов. // В сборнике: СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии (КрыМиКо'2017). Материалы 27-ой Международной Крымской конференции. В 9-ти томах. 2017. С. 25-33.

9. Борисов, А.А., С.В. Щербаков, А.С. Котов, П.М. Мелешкевич, А.Д. Закурдаев, М.С. Востров, Е.В. Жарый, В.И. Пугнин, К.Г. Симонов, Б.В. Сазонов, Т.И. Полянская, Е.А. Стройков, А.Н. Юнаков, С.В. Евсеев. Электровакуумные усилители СВЧ, выпускаемые АО «НПП Исток» им. Шокина // Обмен опытом в области создания сверхширокополосных радиоэлектронных систем. Материалы VI общероссийской научно-технической конференции. Омск, 19-20 апреля 2016 г.

10. Борисов, Л., Щелкунов, Г. Мощные и сверхмощные СВЧ-источники: от клистронов до нового класса приборов // Электроника: наука, технологии, бизнес, №4 (00118), 2012. - С.102-106.

11. Боровиков, В. Statistica: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. // СПб.: Питер, 2001. - 656 с.

12. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на Statistica. // М., 2018. 288 с.

13. Воробьев, М.Д., Юдаев, Д.Н., Зорин, А.Ю. Оценка качества термоэлектронных катодов сверхвысокочастотных электровакуумных приборов с использованием характеристик низкочастотного шума. // Вестник Московского энергетического института. Вестник МЭИ. 2018. № 5. С. 120-127.

14. Гаврилов, Н.М., Геращенко, О.В., Токаев, М.А., Масленников, О.Ю., Петрова, О.П., Струков, Ю.Н., Красиков, А.В., Максимов, А.О., Федотова, Е.И. Оценка электрических параметров катодно-модуляторного блока клистрона сантиметрового диапазона ЭВП СВЧ. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 10. С. 20-26.

15. ГОСТ Р ИСО 7870-2-2015. Статистические методы. Контрольные карты. // Часть 2 Контрольные карты Шухарта. М. : Стандартинформ, 2019.

16. Данилов, В.В. Алгоритм выбора оптимальных значений гиперпараметров нейронных сетей на основе критерия Стьюдента // Cloud of Science, 2020. Том 7, №1. С.165-179

17. Ежов, А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. // Учебное пособие - М.: МИФИ 1998. - 224 с.

18. Жутяева, Т.С., Зайцев, М.Ф. Проектирование цифровых устройств обработки сигналов в обзорных РЛС. // Учебное пособие по курсу «Радиолокационные методы исследования окружающей среды». Ч.1 -М.: Изд-во МЭИ, 1998. - 78 с.

19. Зюзин, Г.А., Кушнарев, В.О., Клячкин, В.Н. Нейронная сеть для оценки качества функционирования блока усилителя мощности // Вестник УлГТУ, 2025. №1. С.28-31.

20. Иванов, А.А., Степанов, С.В., Суховерхий, А.В., Цыбко, В.Г. Современное состояние и основные направления развития элементной базы для РЛС на основе ЭВП СВЧ в НПП «САЛЮТ». // Радиопромышленность. 2008. № 2. С. 191-198.

21. Ингберман, М.И., Эпштейн, М.С. Оптимальные режимы применения и эксплуатации электровакуумных приборов. - М.: Радио и связь, 1985

22. И.Л. Кафтанчиков, Проблемы формирования обучающей выборки в задачах машинного обучения. /И.Л. Кафтанчиков, А.В. Паралич. 2020 - 15 с. Текст : электронный

23. Калачев, А.Д. Пути повышения комплекса выходных параметров миниатюрного многолучевого клистрона Ku-диапазона // XII Всероссийская научно-техническая конференция "Электроника и микроэлектроника СВЧ". Сборник докладов. Санкт-Петербург. 29 мая - 2 июня 2023 г. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

24. Калинина, М.И., Соловьев, Ю.В. Методический подход к оцениванию эффективности функционирования радиолокационной станции как элемента сложной организационно-технической системы. // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 7. С. 132-137.

25. Калинов, И.А., Кочкаров, А.А., Матвеева, С.С. Основные принципы применения методов машинного обучения для оценки функционирования радиолокационных станций. // Радиотехника. 2018. № 10. С. 18-23.

26. Канащенков, А., Копылов, В., Рогов, В. Электронные СВЧ-компоненты - база настоящих и будущих радиолокационных систем. // Электроника: Наука, технология, бизнес. 2003. № 7 (49). С. 26-29.

27. Карпеев, А.А., Кушнарев, В.О. Использование метода «случайный лес» при прогнозировании характеристик технического объекта // В сборнике: Информатика и вычислительная техника (ИВТ-2025). Сборник научных трудов XVII Всероссийской научно-технической конференции аспирантов, студентов и молодых ученых. Ульяновск, 2025. С. 55-59.

28. Клячкин, В.Н. Многомерный статистический контроль процессов // Стандарты и качество. 2024. №13. С. 70-81.

29. Клячкин, В.Н. Модели и методы статистического контроля многопараметрического технологического процесса. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2011. -196 с.

30. Клячкин, В.Н. Методы машинного обучения в задачах управления качеством // Контроль качества продукции. 2025. №3. С. 56-60.

31. Клячкин, В.Н., Алексеева, А.В. Статистический контроль многомерного рассеяния по индивидуальным наблюдениям // Автоматизация. Современные технологии. 2022. № 10. С. 476-480.

32. Клячкин, В.Н., Алексеева, А.В. Оптимизация многомерного статистического контроля рассеяния показателей технологического процесса // Программные продукты и системы. 2022. №2. С. 215-221

33. Клячкин, В.Н., Дедевшин, А.С. Распределение показателей качества регрессий при использовании бустинга деревьев решений // Автоматизация процессов управления. 2023. №3 (73). С. 47-53.

34. Клячкин, В.Н., Ковальногов, В.Н., Шеркунов, В.В., Хуссейн Мохамед. Сравнительный анализ методов построения математических моделей функционирования объекта с применением машинного обучения // Программные продукты и системы. 2023. №2. С. 189-195.

35. Клячкин, В.Н., Крашенинников, В.Р., Кувайскова, Ю.Е. Прогнозирование и диагностика стабильности функционирования технических объектов. М.: РУСАЙНС, 2020. - 200 с.

36. Клячкин, В.Н., Кувайскова, Ю.Е., Алексеева, В.А. Статистические методы анализа данных. М.: Финансы и статистика, 2016. 240 с.

37. Клячкин, В.Н., Кувайскова, Ю.Е., Ломовцева, Н.А. Диагностика состояния технического объекта с помощью классификации методами машинного обучения // Программные продукты и системы. 2021. №4. С. 572-578.

38. Клячкин, В.Н., Санталов, А.А. Разработка нейронной сети для оценки исправности гидроагрегата по результатам вибромониторинга // Программные продукты и системы. 2020. № 4. С. 629-634.

39. Клячкин, В.Н., Ташниченко, В.О. К вопросу об оптимизации параметров многомерного статистического контроля процесса // Надежность и качество сложных систем. 2024. №4 (48). С. 111-118.

40. Комаров, Д.А., Якушкин, Е.П., Парамонов, Ю.Н., Калашников, Д.А., Саблин, В.М. Влияние динамической расфокусировки на выходные параметры многолучевых клистронов с фокусировкой постоянными магнитами (стр.301-304) // Электроника и микроэлектроника СВЧ. 2023. Т. 1. С. 301-304.

41. Коэльо, Л.П., Ричарт, В. Построение систем машинного обучения на языке Python. 2016. 302 с.

42. Кремер, И. Я., Нахмансон, Г. С. Оптимальная обработка сигналов при когерентном многопозиционном приеме на фоне внутренних и внешних шумов // Радиотехника и электроника. 1979. № 12. С. 2478-2487

43. Крючков, В.Л. Обеспечение качества проектирования и производства твердотельных усилителей мощности передатчиков РЛС на основе метода преобразований эвристических моделей. // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. 2011.

44. Кувайскова, Ю. Е., Алешина А.А. Техническая диагностика объектов с использованием методов нечеткой логики // Радиотехника. 2017. № 6. С. 32-34.

45. Кувайскова, Ю.Е. Использование методов и алгоритмов нечеткой логики при решении задач классификации / В сборнике: Информационные технологии в моделировании и управлении: подходы, методы, решения. III Всероссийская научная конференция с международным участием: сборник докладов. Тольятти, 2021. С. 348-354.

46. Кузьмин, С. З. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Сов. радио, 1974. 432 с

47. Кушнарев, В.О. Влияние характеристик клистрона на качество функционирования блока усиления мощности // Вестник УлГТУ, 2025. №2. С.28- 31.

48. Кушнарев, В.О. Контроль стабильности параметров электровакуумных приборов по критерию многомерного рассеяния // Вестник УлГТУ, 2024. №1. С.28- 31.

49. Кушнарев, В.О. Оценка исправности блока усилителя мощности радиолокационной аппаратуры методами машинного обучения // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2025. №3(2). С. 422-429.

50. Кушнарев, В.О., Алексеева, В.А., Мазур, А.Е., Клячкин, В.Н. Оценка гиперпараметров композиционных методов при прогнозировании качества функционирования радиолокационной аппаратуры // Автоматизация процессов управления. 2025. №2 (80). С. 50-55.

51. Кушнарев, В.О., Климовский, А.Б. Обеспечение качества функционирования блока усилителя мощности передающего устройства РЛС // Вестник УлГТУ. 2023. № 4 (104). С. 56-61.

52. Кушнарев, В.О., Климовский, А.Б., Клячкин, В.Н. Анализ стабильности параметров электровакуумных приборов в блоке усилителя мощности передающего устройства РЛС // Автоматизация процессов управления. 2024. №2 (76). С .87-93

53. Кушнарев, В.О., Климовский, А.Б., Клячкин, В.Н. К вопросу об оценке качества функционирования блока усилителя мощности // Радиоэлектронная техника, 2024. с.143-147.

54. Кушнарев, В.О., Климовский, А.Б., Клячкин, В.Н. Программа построения контрольной карты обобщенной дисперсии по индивидуальным наблюдениям. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025682943 от 28.08.2025г.

55. Кушнарев, В.О., Климовский, А.Б., Клячкин, В.Н. Оценка качества функционирования блока усилителя мощности с использованием метода опорных векторов // Сборник тезисов докладов науч.-техн. конф. «Математическое моделирование, инженерные расчеты и программное обеспечение для решения задач ВКО» / НОЦ ВКО «Алмаз-Антей». М., 2024. С.26-27.

56. Кушнарев, В.О., Климовский, А.Б., Клячкин, В.Н. Применение метода опорных векторов для прогнозирования качества функционирования блока усилителя мощности // Автоматизация процессов управления. 2024. №4 (78). С.76- 81.

57. Кушнарев, В.О., Климовский, А.Б., Клячкин, В.Н. Прогнозирование качества функционирования блока усилителя мощности // Тезисы докладов науч.-техн. конф. «Математическое моделирование, инженерные расчеты и программное обеспечение для решения задач ВКО» / НОЦ ВКО «Алмаз-Антей». М., 2023. С. 54- 55.

58. Кушнарев, В.О., Клячкин, В.Н. Повышение эффективности радиолокационной аппаратуры на основе прогнозирования качества функционирования блока усилителя мощности // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2025. №8. С. 33-39.

59. Кушнарев, В.О., Клячкин, В.Н. Применение методов машинного обучения и статистического управления процессами для оценки качества функционирования блока усилителя мощности // Сборник научных трудов «Информационные технологии и интеллектуальные системы», М. : РТУ МИРЭА, 2024. С. 883-887.

60. Кушнарев, В.О., Кувайскова, Ю.Е., Петров, С.А., Клячкин, В.Н. Классификация возможных состояний блока усилителя мощности с целью повышения эффективности радиолокационной аппаратуры // Автоматизация процессов управления. 2025. №3 (81). С. 86-90.

61. Кушнарев, В.О., Сироткин, Д.В. Алгоритм обобщенной дисперсии при контроле по индивидуальным наблюдениям // В сборнике: Информатика, моделирование, автоматизация проектирования (ИМАП-2023). Сборник научных трудов XV Международной научно-технической конференции аспирантов, студентов и молодых ученых. Ульяновск, 2024. С. 55-59.

62. Макаров, В.Н., Суходолец, Л.Г. Перспективы развития мощных передатчиков РЛС с использованием электровакуумных приборов СВЧ. Радиотехника. 2010. № 1. С. 97-106.

63. Мельников, В.А., Платонов, С.А., Поляков, Ю.В. способ оценки текущего состояния электровакуумных приборов сверхвысокой частоты и комплекс для его осуществления. Патент на изобретение RU 2813632 С2, 14.02.2024. Заявка от 18.07.2022.

64. Многомерное тестирование нормальности (Mardia) https://real-statistics.com/multivariate-statistics/multivariate-normal-distribution/multivariate-normality-testing/

65. Непряев, А.А. Модель динамического формирования приоритетов радиолокационных целей с помощью методов нечеткой логики. // Программные продукты и системы. 2021. № 2. С. 281-288.

66. Первун, О.Е. Реализация настройки гиперпараметров моделей случайного леса методом байесовского оценивания // Перспективы науки. 2020. № 9 (132). С. 11-13.

67. Петров, А. В., Яковлев, А. А. Анализ и синтез радиотехнических комплексов. М.: Радио и связь, 1984. 248 с.

68. Рашка, С. Python и машинное обучение. Пер. с англ. М. : ДМК Пресс, 2017. - 418 с.

69. Садыхов, Г.С., Савченко, В.П., Сидняев, Н.И. Модели и методы оценки остаточного ресурса изделий радиоэлектроники. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. 382 с.

70. Татузов, А. Л., Чухлеб, Ф. С. Использование нейросетевой технологии при обработке радиолокационной информации // Информационные технологии. 1999. № 1. С. 25-30.

71. Татузов, А.Л. Нейронные сети в задачах радиолокации. Кн. 28 - М.: Радиотехника, 2009. - 432 с. (Научная серия «Нейрокомпьютеры и их применение»).

72. Уилер, Д., Чамберс, Д. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. М. : Альпина Бизнес Букс, 2009. 409 с.

73. Фарина, А., Студер, Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. М.: Радио и связь, 1993. 319 с.

74. Фрейдович, И.А., Балабанов, А.К., Акимов, П.И. и др.: Перспективы развития многолучевых клистронов. //Материалы III Всероссийской научно-технической конференция "Электроника и микроэлектроника СВЧ", г. С-Петербург, 2014

75. Фролова, A.A. Применение алгоритма обобщенной дисперсии при многомерном статистическом контроле по индивидуальным наблюдениям // Aвтоматизация процессов управления. 2021. № 3 (65). С. 61-66.

76. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс С. 2006. 1104 с.

77. Хан Г., Шапиро, С. Статистические модели в инженерных задачах. М. : Мир, 1969. 395 с.

78. Черняк, В. С. Многопозиционная радиолокация. М.: Радио и связь, 1993. 416 с.

79. Чучуева, ИА. Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия, 2012. 153 с.

80. Шитиков, В.К., Мастицкий, С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R / https : //ranalytics.github. io/data-mining/

81. Щербаков, Ю.Н. Электрофизические, теплофизические, термомеханические процессы в электронно-оптических системах ЭВП СВЧ. Aвтореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук // Институт проблем точной механики и управления. Саратов, 1998

82. Юнаков, A.K Исследование и разработка широкополосных многолучевых клистронов с выходной средней мощностью более 10кВт и низковольтным управлением на пространственно-развитых резонаторах в средней части сантиметрового диапазона длин волн. // Aвтореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. 2011.

83. Ярлыков, М. С. Применение Марковской теории нелинейной фильтрации в радиотехнике. М.: Сов. радио, 1980. 360 с.

84. A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance / Thyago P. Carvalhoa, Roberto Vitac, Roberto da P. Franciscob, Joäo P. Bastoc, Symone G. S. Alcaláb.

85. AMLB: an AutoML Benchmark. P. Gijsbers, M.L.P. Bueno, S. Coors, E. LeDell, S. Poirier, J. Thomas, B. Bischl and J. Vanschoren // Journal of Machine Learning Research. 2024. Vol. 25. pp. 1-65.

86. Auto-WEKA: Combined Selection and Hyperparameter Optimization of Classification Algorithms. C. Thornton, F. Hutter, H.H. Hoos, K. Leyton-Brown. // Proc. of 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp 847-855.

87. Caryotakis, G. High energy microwave device research at the Stanford Linear Accelerator Center // Proceedings International University Conference 'Electronics and Radiophysics of Ultra-High Frequencies' (Cat. No.99EX356). 1999. - p. 28-31

88. Caryotakis, G. The future of klystrons // Abstracts. International Vacuum Electronics Conference 2000 (Cat. No.00EX392). 2000. - p. 1 pp.

89. Chen, R., Paschalidis, I. A Robust Learning Approach for Regression Models Based on Distributionally Robust Optimization // Journal of Machine Learning Research. - 2018, 19. - pp. 1-48.

90. Fernandez-Delgado, Eva Cernadas, Sen'en Barro. Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems? The Journal of Machine Learning Research. 2014. V.15. pp. 3133-3181.

91. Forno, M.D., Tantawi, S.G., Ruth, R.D. et al. Progress on design of radial klystrons. //Proc. 2016 IEEE International Vacuum Electronics Conference (IVEC). 2016 - C. 1-2.

92. Guzilov, I.A. L and S-band high-efficiency multi beam klystron development. BAC - method of increasing efficiency. CLIC workshop, Geneva, CERN, 3-7 February, 2014.

93. https://timofey.pro/static/pdfdocs/AI_026_SVM_in_Russian.pdf

94. Hutter, F., Hoos, H.H., Leyton-Brown K. Sequential Model-Based Optimization for General Algorithm Configuration // Learning and Intelligent Optimization. 2011. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6683. Springer, 2011. Pp. 507-523.

95. Iskenderoglu, F. C. et al. Comparison of support vector regression and random forest algorithms for estimating the SOFC output voltage by considering hydrogen flow rates // International Journal of Hydrogen Energy. 2020. T. 45. № 60. C. 35023 - 35038.

96. Karpunina, I., Klyachkin, V. PRINCIPAL COMPONENTS METHOD FOR STATISTICAL CONTROL OF HYDRAULIC UNIT VIBRATION STABILITY // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon 2020. С. 9271321.

97. Klyachkin, V., Alekseeva, A. Parameters Optimization of the Generalized Dispersion Algorithm // 7th IEEE International Conference on Information Technology and Nanjtechnologe. 2021.

98. Klyachkin, V., Zhukov, D., Karpunina, I. HYDRAULIC UNIT VIBRATION MONITORING USING MACHINE LEARNING // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon 2020. С. 9271439.

99. Konstantinov, A., Utkin, L., Muliukha, V. Gradient boosting machine with partially randomized decision trees. 28th Conf. of Open Innovations Association (FRUCT). IEEE. 2021.

100. Kovalnogov, V., Fedorov, R., Klyachkin, V., Generalov, D., Kuvayskova, Y. Applying the Randon Forest Method to Improve Burner Efficiency // Mathematics. 2022. V.10. #12.

101. Kuvayskova, Y., Klyachkin, V., Krasheninnikov, V., Alekseeva, A. FUZZY MODELS FOR PREDICTING THE TECHNICAL STATE OF OBJECTS // CEUR Workshop Proceedings. 6. Сер. "ITNT-DS 2020 - Proceedings of the 6th International Conference Information Technology and Nanotechnology. Session Data Science" 2020. С. 215-218.

102. Kuvayskova, Y., Klyachkin, V., Krasheninnikov, V. RECOGNITION AND FORECASTING OF A TECHNICAL OBJECT STATE BASED ON ITS OPERATION INDICATORS MONITORING RESULTS // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon 2020. С. 9271119.

103. Montgomery, D.C. Introduction to statistical quality control. New York: John Wiley and Sons, 2009. 754 р.

104. Montgomery, D.C., Wadsworth. Jr. H.M. Some Techniques for Multivariate Quality Control Applications // ASQC Technical Conference Transactions. Washington, DC, 1972. рр. 427-435.

105. Neykov, M., Jun, S. Liu, Tianxi Cai. On the Characterization of a Class of Fisher-Consistent Loss Functions and its Application to Boosting // Journal of Machine Learning Research. 2016. №17(70). Рр 1-32.

106. Pedregosa, F., Bach, A., Gramfort, A.. On the Consistency of Ordinal Regression Methods // Journal of Machine Learning Research. - 2017, 18. - pp. 1-35

107. R. Liu, Q. Zhang, D. Lin, W. Zhang and S. X. Ding. Causal Disentangled Graph Neural Network for Fault Diagnosis of Complex Industrial Process // IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2025, vol. 21, no. 1. pp. 386-395

108. Sun, X., Du, P., Wang, X., Ma, P. Optimal penalized function-on-function regression under a reproducing kernel Hilbert space framework. J. of the American Statistical Association, 2018, vol. 113, no. 524.

109. Susto, G.A. Работа с данными временных рядов в задачах прогнозирования технического обслуживания. // Susto, G.A., &Beghi, A. (2016).

110. Wyner, A. J., Matthew Olson, Justin Bleich, David Mease. Explaining the Success of AdaBoost and Random Forests as Interpolating Classifiers // Journal of Machine Learning Research. 2017. №18(48). Рр. 1-33.

111. Zebin, Yang, Aijun Zhang. Hyperparameter Optimization via Sequential Uniform Designs // Journal of Machine Learning Research, 2021, (22), (149). Рр. 1-47.

127

Приложение А Акты реализации диссертационных исследований

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ ПЕРЕДОВЫЕ

ВАКУУМНЫЕ

_ТЕХНОЛОГИИ_

Москва, 117545, уп. Подольских Курсантов, д. 3, офис 221, теп. +7 »25 5890879,

УТВЕРЖДАЮ ИСП0Л

АКТ

о реализации научных результатов, полученных Кушнаревым Василием Олеговичем

г. Москва

16 октября 2025г.

Комиссия в составе:

Председателя комиссии

Заместителя директора по производству Байков П.С.

Членов комиссии:

Инженера-конструктора Н.Д. Симич-Лафицкий Инженера-технолога О.М. Ананьева

подтверждает, что научные результаты, полученные Кушнаревым Василием Олеговичем при проведении диссертационного исследования на тему «Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки качества функционирования компонентов радиолокационной аппаратуры», а именно:

- метод контроля стабильности характеристик электровакуумных приборов, включающий алгоритм и программу построения контрольной карты обобщенной дисперсии по индивидуальным наблюдениям (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025682943 от 28.08.2025г.);

метод оценки и прогнозирования выходной мощности блока радиоэлектронной аппаратуры в зависимости от параметров клистрона, включающий алгоритм и программу прогнозирование выходной мощности блока радиолокационной станции (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025682573 от 25.08.2025г.);

использованы ООО «ПВТ» для разработки:

- метода контроля тепловой стабильности характеристик магнитных систем электровакуумных приборов, включающий. алгоритм и программу построения контрольной карты обобщенной дисперсии по индивидуальным наблюдениям (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025682943 от 28.08.2025г.);

- метода оценки и прогнозирования амплитуды индукции магнитного поля в зависимости от параметров магнитопровода, включающий алгоритм и программу прогнозирование выходной мощности блока радиолокационной станции (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025682573 от 25.08.2025г.);

которые применены в технологическом процессе изготовления специальных комплектующих изделий электровакуумных приборов сверхвысоких частот, что позволило увеличить выход годных магнитных систем на 3 %.

Заместитель директора по производству

Инженер-конструктор

Инженер-технолог

П. С. Байков

Н.Д. Симич-Лафицкий

О.М. Ананьева

«УТВЕРЖДАЮ»

Первый проректор УлГТУ, юректор по учебной работе 0А/ Е.В. Суркова

сентября 2025 г.

СПРАВКА О ВНЕДРЕНИИ В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС

Ульяновского государственного технического университета результатов диссертационной работы В.О. Кушнарева

Результаты диссертационной работы Кушнарева Василия Олеговича «Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки качества функционирования компонентов радиолокационной аппаратуры», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, а именно: метод и алгоритм построения контрольной карты обобщенной дисперсии по индивидуальным наблюдениям, а также методы оценки и прогнозирования состояния технических объектов с применением машинного обучения на базе оптимизации гиперпараметров с помощью модифицированного сеточного метода, рассматриваемые при изучении дисциплин «Системный анализ», «Математические методы теории надёжности», «Статистический контроль и управление процессами», читаемых студентам, обучающимся по направлениям «Прикладная математика» и «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», а также «Статистические методы в управлении качеством» по направлению «Управление качеством», и разработанное программное обеспечение, используемое в лабораторном практикуме, внедрены в учебный процесс Ульяновского государственного технического университета.

Применение указанных результатов -позволило повысить эффективность обучения студентов за счет использования современных математических методов, алгоритмов и компьютерных технологий диагностики состояния и прогнозирования параметров функционирования сложных технических систем.

Зав. кафедрой

«Прикладная математика и информатика» канд. техн. наук, доцент

Ю.Е. Кувайскова

131

Приложение Б

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы лля ЭВМ

Л°2025682943

Программа построения контрольной карты обобщенной днсперснн по ннлнвндуальным наблюдениям

Правообладатель: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ульяновский государственный технический университет» (1117)

Авторы Куишарее Василий Олегович (Л17), Клячкин Владимир Николаевич (ЯЧ), Климовскнй Андрей Борисович (КЦ)

Заявка № 2025681682

Дата поступления 15 ИЮЛЯ 2025 Г. Дата государственной регистрации

в Реестре программ хтя ЭВМ 28 августа 2025

Руководитель Федеральной слу жбы по интеллектуальной собственности

долям*« 1. ¡цпнгм* «<н» *0НМ<ам попу***

• о' • I" / -уГов Юя"'41'р--«^"' ... -Ц44Г

ТтттШЖАШ ФВДШРАЩШЩ

133

Приложение В

Дипломы, грамоты, полученные при докладах на конференциях

награждается

Кушнарев Василий Олегович

за лучший доклад

«Прогнозирование качества функционирования блока усилителя мощности»

на VIII Научно-технической конференции для специалистов организаций, входящих в АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей» «Математическое моделирование, инженерные расчеты и программное обеспечение для решения задач ВКО»

П.А. Созинов

Генеральный АО «Концерн<ВКО

МОСКВА - 2023 год