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- 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： 针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题，提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型，为解决开口销螺母及其他背景干扰，引入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 average precision,mAP)提高了4.9%，照片识别精度和定位精准性方面都有较优表现，满足照相管理中对目标精准识别与比对的要求。
- 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： 预测性维护的核心技术之一是设备剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测。为了提高航空发动机的剩余寿命预测精度，提出了一种基于注意力与长短期记忆(directional 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 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17.8%,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、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.
- 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
- 基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
- 作者： 王琛 李峰 来源： 自动化应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 故障检测 神经网络 传感器
- 描述： 针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果，并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况，引入神经网络，开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究。通过航空发动机传感器运行数据采集与处理
- 基于集成学习的航空发动机排气温度预测
- 作者： 易文川 王兴 王翔 唐庆如 来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习 航空发动机 排气温度 神经网络
- 描述： 准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而，传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法，被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理，提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法，避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。
- 基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
- 作者： 杨曦中 高冠鸿 熊智 张玲 来源： 航空电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 目标检测 深度学习 神经网络 CenterNet
- 描述： 为实现高精度的航空图像目标检测，将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中，同时使用Resnet50主干网络，并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
- 基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究
- 作者： 李雅 来源： 河南大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 图注意力 残差网络
- 描述： 基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究