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- 基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断
- 作者： 黄帆 李艳军 曹愈远 李依林 来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机 油液分析 航空发动机 故障诊断 相对劣化度 免疫系统
- 描述： 针对航空发动机油液数据种类多样,所处状态阶段存在矛盾性,且传统三线值法制定状态界限值存在缺陷等问题,结合支持向量机理论(SVM),相对劣化度评估和人工免疫算法(AIS),提出了一种航空发动机磨损故障诊断的方法。利用SVM拟合数据的概率密度函数,根据磨粒数据的概率分布制定正常、预警和警告的界限值;根据相对劣化度评估,分析各状态参数偏离正常状态的程度;利用人工免疫算法对待测数据进行故障模式识别。通过实例验证,方法对油液监测数据反映的航空发动机磨损故障具有出色的识别能力,相较于直接归一化原始数据进行故障诊断,有利于故障类别的分离,并且可以有效降低诊断时间,提高识别效率。
- 基于航空正射影像的面向对象林隙识别
- 作者： 毛学刚 邢秀丽 李佳蕊 谭良全 范文义 来源： 林业科学 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 面向对象 支持向量机 航空正射影像 影像分割 对象特征 林隙
- 描述： 【目的】研究分割尺度及对象特征对航空正射影像面向对象林隙识别的影响,评价基于航空正射影像林隙识别适宜性。【方法】以真彩色航空正射影像为基础数据,采用面向对象分类方法,以东北典型天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区进行林隙识别。在面向对象分类过程中,对航空正射影像的3个分量(Blue、Green和Red)采用10种尺度(10～100,步长为10)进行分割,应用拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))评价分割结果。对每种尺度分割结果,应用航空正射影像的光谱及光谱+纹理结合特征,采用带有线性核的支持向量机(SVM)分类器进行林隙、非林隙和树冠分类,共获得20种分类结果。利用混淆矩阵计算的生产者精度、用户精度、分类总精度和Kappa系数4个评价指标对分类结果进行精度评价。【结果】对象特征(大小和形状)受尺度参数影响,小尺度分割产生小面积对象,大尺度分割产生大面积对象,但大尺度不能有效将明显的林隙从冠层中分离出来,存在明显分割不足的现象。拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))说明与参考对象最相似的分割对象结果是在尺度20时获得的分割结果(R_(A(or))和R_(A(os))较大且接近,D_(sr)较小)。光谱及光谱+纹理结合特征分类方案分类总精度具有相似的变化特征,即小尺度分类总精度较低,随着尺度增大,分类总精度也再提高并在某个尺度达到最大值,之后分类总精度随尺度增大而降低,并趋于平稳。光谱+纹理结合特征的分类总精度低于仅使用光谱特征的分类总精度,在中小尺度上尤其明显。在尺度参数为20时使用光谱+纹理结合特征分类总精度低19个百分点,在尺度参数为30时低13个百分点。基于航空正射影像分割最优尺度参数为20。【结论】基于航空正射影像进行林隙识别,最高精度仅为74%(Kappa=61%),林隙生产者和用户精度在60%以上,非林隙生产者和用户精度在90%左右。基于航空正射影像林隙识别纹理特征的加入还将继续降低识别精度。
- 类不平衡条件下的航空发动机故障检测方法研究
- 作者： 习鹏鹏 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机 航空发动机 类不平衡学习 故障检测 实时性 鲁棒性
- 描述： 类不平衡条件下的航空发动机故障检测方法研究
- 基于图像识别的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
- 作者： 王海燕 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机 铆钉质量检测 深度学习 k Means聚类 Hough变换
- 描述： 基于图像识别的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
- 基于峰度偏度和WD-LDA的飞机目标分类方法
- 作者： 亢朋朋 倪国新 陈知明 来源： 现代雷达 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 峰度偏度 特征提取 发动机引擎调制 小波分辨 线性差别分析 目标分类
- 描述： 目前,多数的喷气发动机调制特征提取方法都是基于调制波的周期或调制线谱的谱间间隔,但该类谱估计方法往往受信噪比、脉冲重复频率及观测时间影响很难获得很好的分类性能。文中对三类飞机目标回波进行统计分析发现
- 基于脉动压力变化率的航空发动机喘振检测方法
- 作者： 雷杰 房剑锋 雷晓波 来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 航空发动机 在线检测 飞行试验 喘振 压力变化率
- 描述： 根据发动机发生喘振故障时气流脉动压力会急剧变化这一特征,通过测量和计算压气机出口脉动压力变化率实时检测喘振的发生。对动态压力信号进行预处理以提取特定频段内的脉动压力,计算固定周期内脉动压力变化率;依据发动机整机地面试验结果设定喘振检测阈值及判据,判断脉动压力变化率是否满足判据来实现喘振检测。利用该方法成功检测出发动机飞行试验中的两次喘振故障。分析得出:发动机未发生喘振时,地面试验和飞行试验脉动压力变化率差异很小;发生喘振时,脉动压力变化率绝对值急剧增大;发动机在稳态和瞬态过程稳定工作时,脉动压力变化率不受发动机工作状态变化的影响。
- 基于深度置信网络的民航发动机气路故障诊断方法研究
- 作者： 李旭 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民航发动机 特征提取 故障诊断 多维时间序列 不均衡样本 深度置信网络
- 描述： 基于深度置信网络的民航发动机气路故障诊断方法研究
- 基于学习网络的航空发电机旋转整流器特征提取技术研究
- 作者： 孟飒飒 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 宽度学习 特征提取 数字信号处理器 航空发电机 旋转整流器 深度置信网络
- 描述： 基于学习网络的航空发电机旋转整流器特征提取技术研究