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根据【关键词:加速退化实验,卷积神经网络,门控递归单元,故障诊断,电液伺服阀】搜索到相关结果 465 条
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样本不均衡情况下的航空发动机轴承故障诊断方法
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作者:
王海泉
王亚辉
杨岳毅
Kurkova
Olga
Petrovna
温盛军
陈乐瑞
路成钢
来源:
郑州航空工业管理学院学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机轴承
故障诊断
过采样
蜂群算法
数据不平衡
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描述:
样本不均衡情况下的航空发动机轴承故障诊断方法
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作者:
姜波舟
张搏文
梁亚刚
程宝安
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
故障诊断
多尺度卷积神经网络
中介轴承
位移信息
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描述:
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空时模型融合自注意力机制的航空管路故障诊断新方法
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作者:
杨同光
袁晟友
周献文
韩清凯
于晓光
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
故障诊断
航空管路
空时融合
轻量化
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描述:
轻量化空时模型融合注意力机制的航空发动机液压管路故障诊断新方法,并命名为S-Bi-ATM-Net模型,首先,设计轻量化管路空间特征提取模块,从而融合管路故障数据的空间特征,抽取数据的细粒度特征;然后
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基于Multisim飞机纵向操纵系统力臂自动调节电路仿真研究
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作者:
张元峰
孟欣
于春风
来源:
自动化技术与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
力臂调节
故障诊断
飞机操纵
电路仿真
Multisim
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描述:
基于飞机纵向操纵系统中飞行高度和飞行速度变化对飞机舵面偏转角调节需求,研究杆系操纵系统力臂自动调节装置的电气控制原理及工作过程。首先根据不同飞行高度和速度对飞机单位过载平尾偏角固有影响规律,得出力臂自动调节规律,然后利用Multisim软件分别开展敏感电桥、差分放大、施密特触发及功率放大电路设计与仿真,得出各级控制电路电气参数传输特性变化规律,为进一步研究飞机力臂性能超差故障分析和故障预测提供借鉴。
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可解释性智能监测诊断网络构造及航空发动机整机试车与中介轴承诊断应用
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作者:
王诗彬
王世傲
陈雪峰
黄海
安波涛
赵志斌
刘永泉
李应红
来源:
机械工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
航空发动机健康管理
算法展开
可解释性人工智能
异常检测
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描述:
航空发动机故障预测与健康管理是提高航空发动机安全性、可靠性以及经济可承受性的关键技术。基于深度学习的人工智能方法在机械故障诊断领域受到广泛关注并开展了深入研究,但现有深度学习“黑箱算法”的现状仍然
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一种飞机高压直流电源系统线路故障诊断方法
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作者:
杨檬
高博
喻鸣
高聪俐
来源:
电脑编程技巧与维护
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
飞机高压直流电源系统
电压差
可靠性
线路
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描述:
为提高飞机高压直流电源系统线路的可靠性,提出了一种基于特定电压差的线路故障诊断方法。该方法采用飞机高压直流电源系统线路特定电压差作为故障诊断方法的主要物理量进行计算,并且采用积分滤波算法构造相关
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一种基于级联神经网络的飞机检测方法
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作者:
王晓林
苏松志
刘晓颖
蔡国榕
李绍滋
来源:
智能系统学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
嵌入式设备
遥感图像
级联
卷积神经网络
两阶段
深度学习
飞机检测
由粗到细
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描述:
到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用
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一种基于级联神经网络的飞机检测方法
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作者:
王晓林
苏松志
刘晓颖
蔡国榕
李绍滋
来源:
智能系统学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
嵌入式设备
遥感图像
级联
卷积神经网络
两阶段
深度学习
飞机检测
由粗到细
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描述:
到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用
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改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
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作者:
郑志强
刘妍妍
潘长城
李国宁
来源:
电光与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
Densenet
遥感图像
means
卷积神经网络
飞机识别
k
V3
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描述:
,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析
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改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
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作者:
郑志强
刘妍妍
潘长城
李国宁
来源:
电光与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
Densenet
遥感图像
means
卷积神经网络
飞机识别
k
V3
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描述:
,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析
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