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航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展
作者: 岳彩旭   周天祥   秦怡源   王乐   胡德生   来源: 航空制造技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   数字孪生   航空航天薄壁件   铣削颤振   刀具磨破损   铣削变形  
描述: 处理、特征提取和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术,构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后,根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。
基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者: 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 特征提取的滚动轴承故障诊断方法,通过特征提取获得更全面数据信息,再将深度信念网络模型用于信号识别,全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证,DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上,具有较强的抗噪能力。
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者: 王锦申   黄旭   万夕里   来源: 航空维修与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 损伤检测   编码器   发动机   目标检测   深度学习   一体化解决方案   神经网络   在线计数   孔探检测  
描述: 航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架、深度融合网络、目标检测和追踪算法等三种深度学习方法,以实现对大型航司发动机的损伤进行识别、检测、追踪、在线计数和孔探报告自动生成。实现结果表明这些方法对减轻劳动强度、提高生产效率和提高检测精度具有实际的应用价值,对保证发动机适航具有重要意义。
航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
作者: 陈华坤   章卫国   史静平   何启志   占正勇   来源: 西北工业大学学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 故障预测和健康管理   维数估计   支持向量机   特征提取   综合模块化航电系统   极大似法   DC变换器   降噪自编码神经网络   DC  
描述: 故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法
基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
作者: 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源: 现代电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  
描述: 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题,提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型,通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系,完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合,实现对多种模态影像数据的质量评估,进而快速有效地监测筛选采集数据的质量,提高有效数据采集效率。实验结果表明,该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
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