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- 基于ELM的航空发动机故障诊断方法
- 作者： 崔建国 刘宏伟 陶书弘 于明月 高阳 来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 极限学习机 故障诊断 小波包
- 描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。
- 多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测
- 作者： 卢晓光 周波 韩萍 韩宾宾 来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 极化合成孔径雷达 飞机目标检测 SVM分类器
- 描述： 针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector Machine, SVM)分类器;利用异化散射功率提取疑似飞机目标,进一步提取多个极化特征送入SVM分类获得检测结果。利用UAVSAR系统采集的多幅实测数据进行实验,并与现有的PolSAR图像飞机目标检测算法进行对比,结果表明该方法能够有效检测出飞机目标,并且虚警和漏警较少,方法自适应性有所提高。
- 基于ARMA谐波恢复的飞机目标分类
- 作者： 李秋生 张华霞 邓仰晨 刘小燕 来源： 赣南师范大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 谐波建模 目标分类 常规雷达
- 描述： 作为一类复杂目标,飞机的机体振动、姿态变化和旋转部件的转动都会对雷达照射回波施加非线性的调制作用,对回波进行ARMA谐波建模可以对其非线性调制特征进行精细刻画.在介绍常规低分辨飞机目标雷达回波的数学模型和谐波恢复的ARMA建模算法的基础上,对实际录取的多种类型飞机回波进行了ARMA谐波建模分析,并对ARMA谐波模型参数在目标分类中的应用进行探讨.研究结果表明,基于谐波恢复的ARMA建模法能够有效地对飞机目标雷达回波进行建模,且其模型特征能够较好地对各种不同类型实验目标进行分类.
- 傅里叶分解在航空发动机复合故障诊断中的应用研究
- 作者： 左红艳 刘晓波 洪连环 来源： 南昌航空大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 复合故障诊断 特征提取 航空发动机 傅里叶分解
- 描述： 针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳特性，应用傅里叶分解方法 (Fourier Decomposition Method,FDM)实现航空发动机转子复合故障诊断。首先应用傅里叶分解方法将振动信号分解为一系列固有频带分量，然后计算每个固有频带分量与原信号的互相关系数及峭度值，将互相关系数与峭度值的阈值作为判断准则，提取信号的主要固有频带分量，重构信号，并且生成边际谱，实现主要频谱成分的分析。最后通过互相关系数与峭度值相结合的准则，实现谐波分量与冲击分量信号的提取，实现复合故障类型进一步分析与诊断。应用此方法对航空发动机转子试验器的松动-碰摩-不对中复合故障信号进行诊断，可将不对中、松动、碰摩的故障特征有效分离出来，证明了FDM在复合故障特征分离与诊断中的有效性。
- 基于高分辨率UCE航空影像的面向对象分类
- 作者： 孙玉鑫 周立鹏 皮原征 来源： 经纬天地 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 UCE 近红外波段 监督分类
- 描述： 本文利用微软UltraCam Eagle航摄仪（以下简称UCE航摄仪）拍摄的带有近红外波段的高分辨率航空影像，采用面向对象多尺度分割方法对影像光谱进行特征提取，使用KNN、SVM和PCA方法分别
- 考虑不确定性的航空发动机燃油计量组件典型故障仿真与特征分析
- 作者： 朱赟 徐瑀童 唐皓 朱昕昀 来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃油计量组件 不确定分析 特征提取 AMESim
- 描述： 燃油计量组件(fuel metering unit, FMU)是航空发动机的核心部件之一，其工作性能的优劣直接影响到发动机整体的安全性和可靠性。因此开展燃油计量组件的仿真建模和故障诊断研究，是航空发动机健康管理技术的重要内容，具有重大研究价值。以某型燃油计量组件为研究对象，基于AMESim建立其仿真模型，考虑系统工作过程中出现的不确定因素，使用基于概率的方法度量系统不确定性，进行不确定性传播。提取计量活门滑阀位移和伺服阀控制电流，建立速度增益曲线表征组件整体工作性能，针对故障特征的不确定性，基于受试者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线提出了故障特征评估方法，定量评价故障特征对于故障诊断的潜力。
- 基于特征定位的航空航天制孔多视测量拼接方法
- 作者： 王嘉瑞 崔海华 史建猛 高凯元 国荣辉 来源： 应用光学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 点云配准 孔检测 三维重建
- 描述： 为满足航空航天大部件对制孔质量的数字化原位检测需求，提出一种基于特征板的制孔多视点云拼接方法，实现孔壁完整三维形貌重建与检测。分析制孔多视检测的需求，提出采用特征定位板辅助的多视点云配准方法。介绍了内角不等四边形特征板的设计与相应的点云分割、识别算法。说明基于特征自定位的多视点云拼接及参数提取方法。结合机械臂搭建实验平台，对常用钛、铝及复合材料的试件模拟原位检测，结果显示各平均误差分别为0.011 mm、0.034 mm、0.041 mm，验证了配准算法的可靠性；并对比传统单视与该方法检测结果，体现该方法的鲁棒性。
- 基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测
- 作者： 姚相坤 万里红 霍宏 方涛 来源： 计算机工程 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 卷积神经网络 多结构网络 目标检测 高分遥感影像
- 描述： 传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层数,分别设计4种不同结构的CNN以提取目标从低层、中层到高层不同尺度的特征信息,并将4种CNN输出采用串行方式连接并输入到BP神经网络分类器进行训练。在检测阶段采用滑动窗口方法进行目标搜索。对高分辨遥感影像中飞机的检测实验结果表明,MSCNN在虚警率和召回率上较4种单一结构的CNN具有明显的检测优势,召回率平均提升6%,虚警率平均降低3%。对油罐的检测结果进一步表明,MSCNN可以推广到对遥感影像其他目标的检测。
- 基于多视影像匹配模型的倾斜航空影像自动连接点提取及区域网平差方法
- 作者： 张力 艾海滨 许彪 孙钰珊 董友强 来源： 测绘学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 光束法最小二乘平差 倾斜航空摄影 多视影像匹配 仿射不变性特征提取算子
- 描述： 自动可靠地获取精确且均匀分布的连接点并进行区域网平差解算,是使用倾斜航空影像进行高精度测绘、三维信息提取和三维城市模型构建等应用的前提。本文提出了一种实用化的大重叠率倾斜航空影像的全自动连接点匹配和联合区域网平差方法。一方面,针对倾斜航空影像因遮挡严重、尺度变化大和几何变形严重而引起的同名点匹配困难问题,充分利用POS数据和平均飞行高度等初始数据,同时顾及这些数据的误差,通过有效组合一种改进的ASIFT算法和基于窗口的多角度多视影像匹配模型(WMVM),使用由粗到细的多分辨率分层匹配策略完成连接点的全自动提取;另一方面,在传统的最小二乘光束法平差的基础上,根据倾斜航空影像数据的特点,提出了基于稳健估值原理的粗差自动探测与剔除关键算法。最后,利用多组典型试验区域的倾斜航空影像数据试验结果验证了所提算法的可靠性、精度和实际性能。