基于多尺度U-Net与Transformer特征融合的航空遥感图像飞机检测方法

作者： 张善文     邵彧     李萍     令伟锋   来源： 弹箭与制导学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： Transformer   Net与Transformer   航空遥感图像飞机检测   多尺度U   Net  

描述： 航空遥感图像(ARSI)飞机检测一直是一个重要且具有挑战性的课题。针对现有ARSI飞机检测方法(ARSIAD)检测目标的边缘模糊、小目标的检测精度低、没有充分利用ARSI的全局上下文信息等问题，提出一种基于多尺度U-Net与Transformer (MSU-Trans)特征融合的ARSIAD方法。通过多尺度卷积模块Inception提取ARSI中多样性目标的分类特征，通过Transformer增强模型的全局语义检测性能，通过特征融合模块整合高层和低层特征，得到航空目标图像完整的边缘和纹理特征。该模型结合多尺度U-Net较强的局部特征提取能力和Transformer较强的全局上下文依存关系提取能力，进而提高MSU-Trans的整体检测性能。在ARSI集上的试验表明，与U-Net、多尺度U-Net、注意力U-Nets相比，MSU-Trans具有较高的检测精度，精度超过95%,该方法为ARSIAD提供一定的技术支撑。

低转速航空发动机滚动轴承故障深度异常检测方法

作者： 康玉祥     陈果     盛嘉玖     王浩     尉询楷   来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   航空发动机   Transformer   深度异常检测   低转速  

描述： 针对航空发动机滚动轴承在低转速状态下故障难检测的问题，提出了一种基于Transformer框架的深度支持向量描述方法用于检测低转速滚动轴承的故障。首先，构建了基于Transformer模型的振动特征提取主干网络。然后，将所提取的特征输入一个三层自编码器结构，用于计算网络模型的损失函数。为减少网络计算量，提高训练速度，在预处理中将滚动轴承的振动加速度时域信号通过快速傅里叶变换(FFT)得到的频谱结果作为网络的输入，且仅依靠正常数据完成模型的训练。最后，在带机匣的航空发动机转子试验器和某型真实的航空发动机上分别进行了试验验证。结果表明，所提方法能够准确的实现对低转速滚动轴承故障的检测，且检测精度分别为93%和100%,充分表明该方法具有很好的异常检测能力及应用价值。

基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测

作者： 王欣     黄佳琪     许雅玺   来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   概率稀疏自注意力   剩余寿命预测  

描述： 航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义，针对长序列、多维度的航空发动机监测参数，提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型

基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

作者： 曹锦山.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  

描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

基于DETR的高清航空图像目标检测算法研究

作者： 许伟伟.   来源： 电子科技大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： DETR   Transformer   知识蒸馏   滑动窗口   航空目标检测  

描述： 基于DETR的高清航空图像目标检测算法研究

基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

作者： 曹锦山.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  

描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

基于DETR的高清航空图像目标检测算法研究

作者： 许伟伟.   来源： 电子科技大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： DETR   Transformer   知识蒸馏   滑动窗口   航空目标检测  

描述： 基于DETR的高清航空图像目标检测算法研究

基于改进退化网络的航空零件超分辨率重建方法

作者： 杨海马     肖啸天     刘瑾     李筠     张大伟     廖宏锴   来源： 兰州交通大学学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： Transformer   航空精密零件检测   超分辨   失焦图像恢复   Swin  

描述： 基于改进退化网络的航空零件超分辨率重建方法

基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   付强   来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   时间序列预测   性能退化分析   GRU神经网络   剩余寿命预测  

描述： 状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统

飞机完好率预测仿真研究

作者： 孙璐璐   滕曰   黄锐   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   支持向量机   时间序列预测   飞机完好率   神经网络  

描述： 利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高。两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度。