大转数波动条件下机理约束图权重增强网络的航空发动机附件机匣故障诊断方法

作者： 余晓霞     汤宝平     魏静     张志刚   来源： 机械工程学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 图权重增强网络   故障诊断   机理约束   大转数波动   航空发动机附件机匣  

描述： 针对现有深度学习模型在故障特征提取过程中容易受到大转数波动工况影响，导致航空发动机附件机匣故障诊断精度较低的问题，提出了一种机理约束图权重增强网络(Mechanism constraint

航空发动机燃油控制系统故障诊断技术研究进展与挑战

作者： 严如强     许文纲     王志颖     朱启翔     周峥     赵志斌     孙闯     王诗彬     陈雪峰     张军辉     徐兵   来源： 机械工程学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃油控制系统   故障诊断   物理模型   人工智能   信号处理  

描述： 等均会造成燃油控制系统的致命故障。同时，燃油控制系统具有少测点、变工况、强干扰及强非线性等特点，导致该领域对故障诊断技术存在迫切需求，同时也面临巨大挑战。为推动故障诊断技术在燃油控制系统领域的发展

基于改进LSTM的航空发动机气路参数预测方法

作者： 马帅     吴亚锋     郑华     缑林峰   来源： 测控技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   性能参数预测   特征注意力机制   LSTM网络   故障诊断  

描述： 以航空燃气涡轮发动机气路故障诊断为导向，提出了一种用于发动机气路参数预测的特征注意力增强型长短时记忆网络(Feature Attention Enhanced Long Short-Term

飞机电源系统故障诊断方法综述及发展趋势

作者： 赖思齐     陈桂鹏     颜佳佳     卿新林   来源： 航空工程进展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障诊断   电源系统   多电飞机   电力电子   故障模式  

描述： 导致飞机电源系统结构的复杂化，对飞机的可靠性、安全性、测试性和维修性提出了更高的要求，研究飞机电源系统的故障诊断技术具有重要意义。本文首先介绍了飞机电源系统的组成结构和各自功能，概述了飞机

基于频域特征的航空轴承智能诊断

作者： 李宏宇     苏越     陈康     王俨剀   来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   滚动轴承   故障诊断   双向循环长短期记忆网络   神经网络  

描述： 针对航空发动机滚动轴承的故障诊断，提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理，仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征，将其作为双向循环长短期记忆网络（BiLSTM）模型

多载荷耦合作用下飞机液压管路故障诊断方法

作者： 齐鸣   来源： 液压气动与密封 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 词袋模型   流固耦合现象   故障诊断   多载荷耦合作用   飞机液压管路  

描述： 多载荷耦合作用下飞机液压管路故障诊断方法

基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究

作者： 胡兰     欧阳华     栗娜娜   来源： 内燃机与配件 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   振动分析   故障诊断   装配试车   信号处理  

描述： 基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究

光学遥感图像飞机目标识别算法

作者： 胡楠   李润生   王载武   来源： 影像技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   R   CNN   飞机识别   深度学习   Faster  

描述： 光学遥感图像中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学遥感图像进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学遥感图像中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。

稀疏驱动的航空发动机主轴承智能监测研究（英文）

作者： 丁宝庆   武靖耀   孙闯   王诗彬   陈雪峰   李应红   来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   稀疏模型   变分自编码   智能监测   深度学习   航空发动机主轴承  

描述： 微弱特征提取是航空发动机健康监测与智能诊断的关键技术之一。本文针对航空发动机主轴承微弱故障智能监测难题,基于信号先验提出增强稀疏驱动的智能监测方法。通过分析经典凸稀疏诊断模型难以兼顾信号降噪与特征重构性能的缺陷,构建基于莫罗包络理论的非凸正则凸优化增强稀疏模型,以实现微弱特征提取;进而提出稀疏驱动的深度卷积变分自编码网络智能监测方法,通过对健康状态稀疏降噪样本的训练实现对故障异常状态的智能识别。通过航空发动机主轴承疲劳寿命试验的工程案例对提出方法进行性能验证,结果表明:增强稀疏驱动的智能监测方法具有良好的异常状态智能识别能力,能够有效支撑航空发动主轴承微弱故障的智能监测与诊断。

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。