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。

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： 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

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： 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

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

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

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

基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究

作者： 李雪   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   LSTM   机场场面轨迹预测   深度学习   PSO  

描述： 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究

基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究

作者： 李雪   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   LSTM   机场场面轨迹预测   深度学习   PSO  

描述： 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究

改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用

作者： 钱仁军   李本威   宋汉强   武晓龙   张赟   来源： 推进技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 暖机   混沌   涡扇发动机   多元宇宙优化算法   模型修正   虫洞机制公式  

描述： 航空发动机不暖机会产生性能损失，此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能，因此，需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正，以获得发动机不暖机情况下的数学模型。提出了一种改进多元宇宙优化算法（Multi-verse optimization,MVO），并将其应用于发动机不暖机模型的修正研究。在常规MVO算法基础上，修改虫洞机制公式，解决解区间偏离0轴较远时寻优计算易陷入局部最优的问题，并引入混沌思想，通过混沌化初始宇宙和在每一代最优宇宙附近区域内进行混沌搜索，增强了算法的全局搜索能力。将改进后的算法应用于发动机模型的修正研究，并将常规MVO，改进MVO，粒子群算法（Particle swarm optimization,PSO）和遗传算法（Genetic algorithm,GA）四种算法的修正结果进行了对比。结果表明：修正后发动机不暖机模型精度得到很大提高，其中推力误差仅为0.07%，能够满足舰载机起飞动力学模型输入条件的精度要求；改进MVO算法对发动机模型的修正效果优于常规MVO算法，且相比PSO和GA，改进MVO修正效果同样更优。

改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用

作者： 钱仁军   李本威   宋汉强   武晓龙   张赟   来源： 推进技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 暖机   混沌   涡扇发动机   多元宇宙优化算法   模型修正   虫洞机制公式  

描述： 航空发动机不暖机会产生性能损失，此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能，因此，需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正，以获得发动机不暖机情况下的数学模型。提出了一种改进多元宇宙优化算法（Multi-verse optimization,MVO），并将其应用于发动机不暖机模型的修正研究。在常规MVO算法基础上，修改虫洞机制公式，解决解区间偏离0轴较远时寻优计算易陷入局部最优的问题，并引入混沌思想，通过混沌化初始宇宙和在每一代最优宇宙附近区域内进行混沌搜索，增强了算法的全局搜索能力。将改进后的算法应用于发动机模型的修正研究，并将常规MVO，改进MVO，粒子群算法（Particle swarm optimization,PSO）和遗传算法（Genetic algorithm,GA）四种算法的修正结果进行了对比。结果表明：修正后发动机不暖机模型精度得到很大提高，其中推力误差仅为0.07%，能够满足舰载机起飞动力学模型输入条件的精度要求；改进MVO算法对发动机模型的修正效果优于常规MVO算法，且相比PSO和GA，改进MVO修正效果同样更优。