民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

作者： 王红   李晗   李浩飞   来源： 计算机科学与探索 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   关系抽取   领域本体   门控循环单元（GRU）模型   民航突发事件  

描述： 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割

作者： 宁芊   胡诗雨   雷印杰   陈炳才   来源： 控制理论与应用 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   全卷积神经网络   建筑像素标记   多尺度特征   航空图像分割  

描述： 基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割

基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.

基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测

作者： 张加劲   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   双向长短期记忆网络  

描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题，提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向长短期网络融合模型。首先，采用卷积神经网络提取特征和双向长短期记忆网络获取特征中的长短期依赖关系；其次，使用注意力机制来突出特征中的重要部分，提高模型预测的准确率。为验证所提出方法的有效性，在C-MAPSS数据集上进行了实验。实验表明，模型可以准确地预测出航空发动机的剩余使用寿命，并比传统方法有着更高的预测精度。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  

描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入

YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用

作者： 张锐丽   张琦   高万春   李江龙   来源： 兵工自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   tiny   目标检测   YOLOv4   照相管理  

描述： 针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题，提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型，为解决开口销螺母及其他背景干扰，引入注意力机制模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明：准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%，召回率(recall,R)提高约8%，平均准确率均值(mean average precision,mAP)提高了4.9%，照片识别精度和定位精准性方面都有较优表现，满足照相管理中对目标精准识别与比对的要求。

基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测

作者： 王欣   孟天宇   周俊曦   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   预测性维护  

描述： 预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度，提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重，有效提升了模型预测精度。使用NASA C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验，与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明，提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.