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- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对
- 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
- 基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
- 作者： 胡启国 白熊 杜春超 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 剩余寿命 多信息融合 核主成分分析 双向长短时记忆
- 描述： 复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于核主成分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
- 基于状态辨识的航空发动机转子叶片剩余寿命模型
- 作者： 刘建勋 翟旭升 谢岩甫 罗志煌 答宇航 来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型辨识 支持向量机 航空发动机 剩余寿命 工作叶片
- 描述： 为有效评定航空发动机转子叶片的检查更换周期，防止叶片过度使用危及飞行安全，将叶片在不同使用阶段的装机工作时间，及典型部位的表面残余应力，作为表征叶片剩余寿命的状态参数，提出了叶片剩余寿命模型
- 基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
- 作者： 胡启国 白熊 杜春超 来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 剩余寿命 多信息融合 核主成分分析 双向长短时记忆
- 描述： 复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于核主成分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
- 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： dimensional convolutional neural network，简称1D-CNN）对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类，建立齿轮故障一维卷积神经网络模型，对航空发动机轴承进行
- 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