基于改进经验小波变换多特征融合的航空交流串联电弧故障检测

作者： 崔芮华   张振   佟德栓   崔建平   来源： 电工技术学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   经验小波变换   时频分析   多特征融合   航空电弧故障   经验模态分解  

描述： IEWT变换，自适应分解为5个经验模态分量（EMFs），提取EMFs的权重能量熵、EMF4的样本熵及EMF1的方均根值作为特征量。在进行数据标准化后，将3个电弧故障特征融合并形成多维特征矩阵，最后通过

基于MEMS-IMU的航母着舰点位置高精度测量技术研究

作者： 张振鹏   来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 船体变形   极限学习机   误差补偿   经验模态分解   Huber滤波   信号降噪  

描述： 基于MEMS-IMU的航母着舰点位置高精度测量技术研究

结合显著图和深度学习的遥感影像飞机目标识别

作者： 刘相云   龚志辉   金飞   杨光   范炜康   来源： 测绘通报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像   显著图   多特征融合   飞机目标识别   深度置信网络  

描述： 为准确快速识别高分辨率遥感影像中的飞机目标,提出了一种结合显著图和深度置信网络(DBN)的飞机目标识别算法。本文首先使用HC(直方图对比度)算法提取遥感影像中的显著目标;然后通过定位连通区域确定候选目标的位置;随后提取候选目标的颜色矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Tamura纹理特征和边缘方向直方图;最后将归一化后的多特征融合数据应用到深度置信网络进行目标识别。试验结果表明,本文算法的检测率为98.46%,虚警率为5.20%。算法从多种底层图像特征出发,有效克服了单一特征描述能力不足的问题,提高了飞机目标识别能力及抗干扰能力。

航空发动机快变信号的匹配同步压缩变换研究

作者： 陈雪峰   王诗彬   程礼   来源： 机械工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   同步压缩变换   故障诊断   时频分析  

描述： 航空发动机快变信号特征提取是航空发动机健康监测与故障诊断的关键技术之一。针对航空发动机快变信号特征提取需求及其瞬时频率快变的特点,提出了匹配同步压缩变换方法。构造了匹配快变信号调频结构的瞬时频率估计算子,能同时考虑快变信号时频能量随频率和时间方向的分布,从而提高快变信号时频表示的能量聚集性,提升航空发动机快变信号提取能力。通过航空发动机主轴承寿命试验机的碰摩故障试验,以及某型航空发动机的碰摩故障诊断工程案例,验证匹配同步压缩变换方法对于航空发动机快变信号处理的有效性。工程应用结果表明,对于航空发动机转子系统动静碰摩故障,匹配同步压缩变换能够有效提取该故障导致的振动信号瞬时频率快速振荡的强时变特征,从而诊断转子系统碰摩故障。

基于改进EWT特征融合的航空发动机转子故障诊断

作者： 胡毅伟   来源： 河南工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 转子系统   支持向量机   经验小波变换   线性局部切空间排列   混合域特征集  

描述： 基于改进EWT特征融合的航空发动机转子故障诊断

基于模式识别的多特征航空电弧故障检测算法研究

作者： 李英男   来源： 河北工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 最大重叠离散小波包变换   线性扫频Z变换   模式识别   航空电弧故障   特征选择  

描述： 基于模式识别的多特征航空电弧故障检测算法研究

航空电弧故障的组合加权随机森林分类方法

作者： 桑益芹   葛红娟   李静   潘姝越   李煌   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障分类   加权随机森林   航空电弧故障   时频域特征   特征价值量  

描述： 针对现有电弧时频域分析适用范围存在局限性，以及电弧故障分类未考虑特征价值量的问题，提出以电弧能量为时域特征、以电弧电流为频域特征的组合加权随机森林电弧故障分类方法。通过离散分数阶傅里叶变换分析频域特征，以类散度作为评价指标得到时频域的特征价值量，结合由随机森林自检测功能得到的特征重要度，构建新的组合权重。在纯阻、阻感、阻容性条件下，以航空28 V、270 V直流串联和并联电弧为研究对象，比较所提方法和现有随机森林的故障分类效果。结果表明，采用的时域和频域特征能有效区分不同电压和负载条件下的电弧故障程度，提出的加权随机森林比现有随机森林的故障分类准确率提高了2.44%,诊断效果更好。

基于多电飞机概念下的飞机电气发展方向

作者： 李阳   任殿龙   张超   杨学岭   来源： 雷达与对抗 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   微多普勒   经验模态分解  

描述： 研究经验模态分解方法在飞机微多普勒特性分析中的应用。首先介绍经验模态分解方法的核心思想和算法步骤,然后设计了详细的复信号的经验模态分解算法流程,最后利用实测数据验证了经验模态分解对飞机微多普勒特性分析的有效性。

基于时序分析和经验模态分解的航空发动机振动传感器数据验证技术

作者： 甘茂锐   丁力   来源： 科学技术创新 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   时序分析   振动传感器   经验模态分解  

描述： 本文提出的基于时序分析的航空发动机振动传感器数据有效性验证技术，能够对通过数据预处理、AR自回归模型预测等，判断数据的有效性，从而有效避免了误判问题。而基于经验模态分解的传感器故障诊断，与传统的小波分析相比也能进一步提高诊断结果的精确性和可靠性。在简要概述振动传感器数据验证和故障诊断技术的基础上，开展试验进行了技术验证。试验结果表明，AR模型预测结果的残差向量较小，采用EMD方法的故障诊断结果精确，能够满足技术使用要求。

多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测

作者： 徐俊峰   张保明   余东行   林雨准   郭海涛   来源： 遥感学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 高分辨率遥感影像   卷积神经网络   多特征融合   变化检测   飞机目标   遥感   多元变化检测  

描述： 为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。