关键词
基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
作者: 曹越   来源: 航空计算技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   端对端预测   状态参数  
描述: 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
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
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者: 吕卫民   孙晨峰   任立坤   赵杰   李永强   来源: 兵工学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 轻量级梯度提升机   注意力机制   航空发动机   故障诊断   时间卷积神经网络  
描述: 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
作者: 李鑫   李香蓉   汪诚   李秋良   李卓越   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   机器视觉   YOLOv5   表面缺陷检测  
描述: 针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法,自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略,实现
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Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
作者: 王兴隆   尹昊   丁俊峰   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 场面监视雷达   注意力机制   Transformer   数据融合   广播式自动相关监视  
描述: 针对飞行区航空器单一监视源存在监视精度低、位置跳变的问题,提出了一种基于Transformer和注意力机制的航空器监视数据融合方法。首先利用Transformer的编码器结构分别对各监视源数据进行特征提取,然后通过注意力机制对不同监视源赋予权重值,最后经过全连接网络进行回归计算,以获得最终的融合结果。选取场面监视雷达和广播式自动相关监视系统的监视数据作为融合源,多点定位数据作为真实标签,实验结果表明,该方法有效降低了单一监视源的监视误差,且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法,平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。
基于卷积神经网络的航空零件去噪技术
作者: 赵安安   郑炜   郭俊刚   来源: 机械设计与制造工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   法线估计   计算机辅助设计   点云去噪  
描述: 为去除在用三维激光扫描技术扫描航空零部件时,因扫描环境、设备等因素带来的大量零件点云噪声,提出基于卷积神经网络的航空零件去噪技术。首先应用经典卷积神经网络预测点云法线信息,然后以此进一步对点云进行位置更新,从而实现点云去噪。经实验证明,与目前的去噪方法相比,所提方法在去噪方面更具优越性。
基于两阶段迁移学习的Multi-scale SE-ResNet50深度卷积神经网络的多标签航空图像分类问题研究
作者: 刘乙萱   苏鑫   来源: 数学的实践与认识 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   ResNet50   航空图像分类   多标签   多尺度特征融合   迁移学习  
描述: 的提取;利用两阶段迁移学习优化模型初始化参数,进一步提高模型精度和泛化能力.实验结果表明,算法在UCM多标签数据集上的macro-F1为98.4%,分别高于MobileNet v2,VGG16
基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测
作者: 刘纳川   郭建胜   张晓丰   余稼洋   解涛   来源: 兵器装备工程学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 静态协变量编码器   分位数   剩余寿命   LSTM神经网络   多头注意力机制   门控残差机制  
描述: 针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该
基于图像识别的航空姿态指引仪故障检测系统
作者: 彭俊榕   魏麟   谭任翔   何峻毅   来源: 仪表技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 姿态指引仪   卷积神经网络   维修   故障检测   图像识别   Hough变换  
描述: 对于航空姿态指引仪的维修,仅靠人工目视检测效率低下,为了解决该问题,研究出一种基于Hough变换和改进的AlexNet卷积神经网络的图像识别算法。通过分析处理和识别分类指引仪表盘图像的特定区域,及时检测出指引仪倾斜角和俯仰角的指示情况。实验表明,以该算法为核心的故障检测系统,能够较准确地判断指引仪是否存在故障或是否符合维修标准,检出率在90%以上。由于该系统的应用,机务维修人员可以远程诊断航空姿态指引仪的故障,高效完成维修工作。
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