关键词
基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
作者: 黄续芳   赵平   冯铃   张丽   来源: 机床与液压 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 液压管路   故障诊断   深度学习   Bi/GRU模型  
描述: 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
航空通信电声故障诊断技术研究
作者: 于文刚     郑凯     孙增泽     邢轶博   来源: 数字通信世界 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 电声故障   故障诊断   深度学习   航空通信  
描述: 航空通信电声故障诊断技术研究
基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
作者: 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源: 现代电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  
描述: 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题,提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型,通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系,完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合,实现对多种模态影像数据的质量评估,进而快速有效地监测筛选采集数据的质量,提高有效数据采集效率。实验结果表明,该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
作者: 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: 传统的机械故障诊断方法需要将采集的故障波信号进行信号处理,再结合神经网络进行特征提取与分类,不仅流程复杂、耗费时间,而且识别准确率不高。针对此问题,采用一维卷积神经网络(one
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断
作者: 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源: 中国电机工程学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断
作者: 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源: 中国电机工程学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动
基于深度学习的航空发动机故障融合诊断
作者: 车畅畅   王华伟   倪晓梅   洪骥宇   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   深度学习   抗干扰能力   决策融合  
描述: 通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机
基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
作者: 陈虹潞   黄向华   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  
描述: 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
作者: 康玉祥   陈果   尉询楷   潘文平   王浩   来源: 振动与冲击 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   故障诊断   深度学习   多任务   残差网络   损伤大小  
描述: 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
作者: 郑晓飞   郭创   姚斌   冯华鑫   来源: 计算机工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 信号重构   故障诊断   深度学习   航空传感器   深度置信网络   故障隔离  
描述: 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信
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