关键词
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。
基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测
作者: 刘君强   胡东斌   潘春露   雷凡   赵倩茹   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 非线性   航空发动机   无迹卡尔曼滤波   超统计   剩余寿命   多阶段  
描述: 针对传统航空发动机剩余寿命预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于剩余寿命预测精度不高的问题,本文提出了一个新的多阶段航空发动机剩余寿命预测模型,包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波与
考虑脆弱性的航空发动机剩余寿命预测
作者: 吴献彪   蔡景   来源: 南京航空航天大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   剩余寿命   牛顿   比例危险模型   脆弱性   拉夫森迭代法  
描述: 比例危险模型采用协变量的方式综合多个参数实现对系统的剩余寿命预测,已在航空发动机中得到了应用。然而由于传统比例危险模型是以假设多个研究样本独立同分布,即基本失效率相同为基础的,但对于航空发动机而言
基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测
作者: 刘纳川   郭建胜   张晓丰   余稼洋   解涛   来源: 兵器装备工程学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 静态协变量编码器   分位数   剩余寿命   LSTM神经网络   多头注意力机制   门控残差机制  
描述: 针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该
基于比例风险模型的飞机部件剩余寿命预测
作者: 何浪     鲁亮     陆锦鹤     范圣娴     赵立新     张宇翔   来源: 计算机工程与设计 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 比例风险模型   剩余寿命   维修预测   飞机部件   可靠性分析   特征选择   比例风险假设检验  
描述: 为准确预测飞机部件的剩余寿命,在对某航空公司最近4年的163架波音B737 NG型号飞机的维修数据进行分析的基础上,提出基于比例风险模型的飞机部件剩余寿命预测方法。通过估计部件装拆间隔飞行时间对应
基于VMD-LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 齐阳     祝华远     吴士博   来源: 装备环境工程 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   航空发动机   变分模态分解   剩余寿命   预测   性能退化  
描述: 基于VMD-LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
基于两阶段迁移学习的Multi-scale SE-ResNet50深度卷积神经网络的多标签航空图像分类问题研究
作者: 刘乙萱   苏鑫   来源: 数学的实践与认识 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   ResNet50   航空图像分类   多标签   多尺度特征融合   迁移学习  
描述: ResNet50为核心的深度卷积特征提取网络.通过设计多尺度特征提取模块,增强模型对特征的细化能力;采取SENet与ResNet残差模块进行级联的方式在模型中嵌入通道注意力机制,强化对特征图中关键通道信息
航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别
作者: 杨雪     修吉宏     刘小嘉     罗宁   来源: 激光与红外 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   RFBs   YOLOv5   目标检测   红外图像   BiFPN  
描述: 添加CBAM注意力机制以提升检测精度。实验结果表明:在DroneVehicle数据集上的检测效果要优于原始网络,精确率(Precision)提升2.8%,召回率(Recall)提升16%,平均精度(mAP)提升2.3%。结论:可有效应用于航空红外图像的车辆自主检测识别。
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