通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探

作者： 王翔   来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   训练飞行   异常检测  

描述： ,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。

通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探

作者： 王翔   来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   训练飞行   异常检测  

描述： ,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。

基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测

作者： 常洪彬   李文举   李文辉   来源： 吉林大学学报(理学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像   注意力机制   目标检测   深度学习  

描述： 针对在航空遥感图像目标检测中，航空图像在俯视图下呈任意方向排列，存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题，为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果，提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测模型.该模型首先采用RetinaNet作为基线模型，在原有检测器结构的基础上，增加额外的角度参数以适应旋转框目标检测；然后提出一个新的通道语义提取注意力模块(CSE),用于捕获全局语义信息和通道关系，并预测粗糙包围盒与分类分数；最后采用特征对齐和改进的Fast R-CNN检测头进行精细化处理，进一步提升检测精度，得到最后的分类和回归结果.实验结果表明，该方法在公开航空遥感数据集DOTA上的检测精度达到77.71%,优于其他先进的旋转框目标检测方法.

基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 马依琳   陶慧玲   董启文   王晔   来源： 华东师范大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命  

描述： 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究,提出了一种基于Transformer的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据,使用排列熵对传感器之间的关系进行分析,并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机CMAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)数据集上进行了实验验证.实验结果表明,该方法优于现有的先进预测方法,可有效提高预测精度.

基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法

作者： 辛佳雯   王睿   谢艳霞   孙军华   来源： 仪器仪表学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测   深度学习   双目立体视觉   缺陷检测  

描述： 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题，本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN（attention deformable convolution-cascaded pyramid network， AD-CPN）的级联卷积神经网络，实现了图像中螺栓及二维关键点的检测，可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷，通过欧式距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对，最后对检测点对三维重构，并计算出螺栓的实际长度，从而判断螺栓是否错装。实验结果表明，相较于CPN，AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%；螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%，可见该方法具有较高的缺陷检测准确率，有效保障了航空发动机的安全运行。

基于Transformer的航空目标检测算法

作者： 季长清   高志勇   秦静   汪祖民   来源： 无线电工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 倾斜目标   Transformer   深度学习   航空检测  

描述： 近几年，基于深度学习的目标检测算法在航空图像检测任务中得到了广泛的应用。针对传统的水平目标检测算法无法定位航空图像中大量密集排列的倾斜目标的问题，提出了TF-BBAVectors模型算法来实现

多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法

作者： 王兴   张晗   朱家正   林建波   杜朝辉   来源： 振动与冲击 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 多头注意力   航空轴承   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大，导致微弱故障特征往往存在于多子空间中，目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题，提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method, MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取；然后引入多头注意力模块，使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平；最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明，提出的MADM该诊断方法可实现转速为12 000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm~2的航空轴承高精度可靠诊断，且优于目前主流的深度诊断方法。

基于多分辨率遥感影像的飞机检测研究

作者： 侯宇青阳   全吉成   魏湧明   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 显著性提取   遥感影像   目标检测   深度学习  

描述： 从多分辨遥感图像特点、深度学习网络结构和飞机目标尺寸三个方面进行研究,明确了检测结果与图像中飞机目标像素数的定量关系,对影响图像中目标像素数的两个因素飞机实际尺寸和图像分辨率关系进行定量分析。在检测

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

作者： 晁安娜   刘坤   来源： 微型机与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   飞机识别   深度学习  

描述： 遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。

航空轮胎有限元分析

作者： 刘坤   苏彤   王典   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   深度学习   模糊不变   目标识别  

描述： 由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积神经网络模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural Network)的目标识别方法。与仅优化多项式逻辑回归目标的传统CNN(Convolutional Neural Network)模型的训练不同,BICNN引入和学习一个新的模糊不变层改善模糊目标的识别率,提高目标识别的鲁棒性。首先,BICNN通过增加模糊不变约束项及正则化来优化本文提出的模糊不变目标函数进行训练;其次,通过减小模糊不变目标函数值来规定训练样本在模糊之前和之后的特征映射相一致,最终实现模糊不变性。测试结果表明验证,BICNN改善了因模糊造成识别率降低的问题,进而提升运动模糊图像的识别率。