基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： .87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法

作者： 王怡琳   刘鹃   乔非   张家谔   来源： 控制与决策 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 调度规则   航空发动机装配   适应性调度   深度学习   扰动识别   门控循环神经网络  

描述： 航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节，其工序多，流程复杂，生产过程中扰动频发，如装配时间波动、不合格返工等。针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题，本文提出一种基于门控循环神经网络（Gate Recurrent Unit, GRU）的适应性调度方法。该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分。扰动识别模块以滑动时间窗口为周期，利用GRU神经网络进行渐进型扰动的识别；调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发，通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型，输出适配当前生产状态的新的调度规则，用以指导生成更新的调度方案。最后，以某航空发动机装配线为研究案例，对本文提出的适应性调度方法进行验证分析，对比实验结果表明，本方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能.

面向航空影像下车辆目标的实时检测算法

作者： 杨国亮   许楠   洪志阳   范振   来源： 计算机工程与设计 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积   实时   深度学习   神经网络   车辆检测   航空影像  

描述： 为解决自然场景下的通用目标检测框架对航空影像下的小车辆目标检测性能不足的缺陷,提出一种专用于航空影像下的小车辆目标实时检测器,即轻量级尺度公平单卷积检测器(lightweight scale

基于深度学习的航空传感器故障诊断方法

作者： 郑晓飞   郭创   姚斌   冯华鑫   来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 信号重构   故障诊断   深度学习   航空传感器   深度置信网络   故障隔离  

描述： 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信网络隐层节点数选取的递推公式,构建深度置信网络状态观测器。离线训练时,利用飞行数据训练深度置信网络观测器。在线诊断时,通过比较观测器输出值与实际输出值判断故障类型,并给出3种故障隔离与信号重构方法。仿真结果表明,与BP神经网络观测器相比,该方法能够快速准确地进行故障诊断与隔离,并且完成信号重构。

一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法

作者： 崔江   唐军祥   龚春英   张卓然   来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   航空发电机   旋转整流器   深度学习   灰色关联度分析   自编码机  

描述： 提出一种基于灰色关联度分析优化堆栈自动编码器的故障特征自适应提取方法,并用于航空发电机的旋转整流器二极管故障诊断中。首先,采集发电机交流励磁机励磁电流信号;其次,借助灰色关联度和深度学习理论对堆栈

面向航空影像下车辆目标的实时检测算法

作者： 杨国亮   许楠   洪志阳   范振   来源： 计算机工程与设计 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积   实时   深度学习   神经网络   车辆检测   航空影像  

描述： 为解决自然场景下的通用目标检测框架对航空影像下的小车辆目标检测性能不足的缺陷,提出一种专用于航空影像下的小车辆目标实时检测器,即轻量级尺度公平单卷积检测器(lightweight scale

基于深度学习的航空传感器故障诊断方法

作者： 郑晓飞   郭创   姚斌   冯华鑫   来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 信号重构   故障诊断   深度学习   航空传感器   深度置信网络   故障隔离  

描述： 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信网络隐层节点数选取的递推公式,构建深度置信网络状态观测器。离线训练时,利用飞行数据训练深度置信网络观测器。在线诊断时,通过比较观测器输出值与实际输出值判断故障类型,并给出3种故障隔离与信号重构方法。仿真结果表明,与BP神经网络观测器相比,该方法能够快速准确地进行故障诊断与隔离,并且完成信号重构。

一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法

作者： 崔江   唐军祥   龚春英   张卓然   来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   航空发电机   旋转整流器   深度学习   灰色关联度分析   自编码机  

描述： 提出一种基于灰色关联度分析优化堆栈自动编码器的故障特征自适应提取方法,并用于航空发电机的旋转整流器二极管故障诊断中。首先,采集发电机交流励磁机励磁电流信号;其次,借助灰色关联度和深度学习理论对堆栈

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： .87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： .87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。