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根据【关键词:
注意力机制,特征提取,PyQt5,深度学习,目标检测
】搜索到相关结果
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关键词
基于航空交流故障电弧标准的电弧仿真研究
作者:
孟驰华
马娅娜
韦清瀚
杨昌
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
特性分析
模型优化策略
电弧标准
航空交流故障电弧
描述:
随着飞机多电全电技术的迅猛发展,电力系统在飞机中的重要程度不断提升,而电弧故障是航空电力系统多发的一类电气故障,会引起飞机火灾,轻则烧毁线路,重则引起飞机坠毁。因此,航空交流故障电弧的研究对保障飞机电力系统的安全十分重要。针对传统航空交流故障电弧模型种类单一、难以准确模拟真实故障电弧的特点,基于航空交流故障电弧试验标准下点接触电极、点接触截断和松动接线柱试验中得到的故障电弧电压、电流特性进行分析后,提出模型改进方法,形成航空交流电弧仿真优化策略,从而涵盖所提航空交流电弧试验标准下的故障电弧特性。通过MATLAB/Simulink完成了电弧模型的搭建,对电弧数据及模型仿真结果进行特征量提取及比较,验证了航空交流故障电弧模型仿真策略和方法的有效性。
基于航空交流故障电弧标准的电弧仿真研究
作者:
孟驰华
马娅娜
韦清瀚
杨昌
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
特性分析
模型优化策略
电弧标准
航空交流故障电弧
描述:
随着飞机多电全电技术的迅猛发展,电力系统在飞机中的重要程度不断提升,而电弧故障是航空电力系统多发的一类电气故障,会引起飞机火灾,轻则烧毁线路,重则引起飞机坠毁。因此,航空交流故障电弧的研究对保障飞机电力系统的安全十分重要。针对传统航空交流故障电弧模型种类单一、难以准确模拟真实故障电弧的特点,基于航空交流故障电弧试验标准下点接触电极、点接触截断和松动接线柱试验中得到的故障电弧电压、电流特性进行分析后,提出模型改进方法,形成航空交流电弧仿真优化策略,从而涵盖所提航空交流电弧试验标准下的故障电弧特性。通过MATLAB/Simulink完成了电弧模型的搭建,对电弧数据及模型仿真结果进行特征量提取及比较,验证了航空交流故障电弧模型仿真策略和方法的有效性。
航空发动机附件齿轮箱滚动轴承故障诊断方法研究
作者:
李业政
来源:
北京化工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
齿轮箱滚动轴承
故障诊断
变工况
描述:
航空发动机附件齿轮箱滚动轴承故障诊断方法研究
多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断研究
作者:
薛政坤
来源:
辽宁科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
振动分析
故障诊断
航空液压管路
信号处理
描述:
多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断研究
航空发动机附件齿轮箱滚动轴承故障诊断方法研究
作者:
李业政
来源:
北京化工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
齿轮箱滚动轴承
故障诊断
变工况
描述:
航空发动机附件齿轮箱滚动轴承故障诊断方法研究
多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断研究
作者:
薛政坤
来源:
辽宁科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
振动分析
故障诊断
航空液压管路
信号处理
描述:
多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断研究
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:
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
1
7.8%,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
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
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
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