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- 应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
- 作者： 逄珊 杨欣毅 张勇 韦祥 来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机 故障诊断 深度神经网络 核方法 涡扇发动机 部件
- 描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
- 应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
- 作者： 逄珊 杨欣毅 张勇 韦祥 来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机 故障诊断 深度神经网络 核方法 涡扇发动机 部件
- 描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
- 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： YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法（DBFF-YOLOv4）；通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络，建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型；针对每个缺陷