关键词
基于深度学习的航空发动机传感器故障检测
作者: 刘云龙   谢寿生   郑晓飞   边涛   来源: 传感器与微系统 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 飞参数据   深度学习   故障检测   深度置信网络   航空发动机传感器  
描述: 针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理
基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法
作者: 高峰   曲建岭   袁涛   高峰娟   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   长短时记忆网络   寿命预测   深度学习   差分时域特征  
描述: 深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。
基于深度学习的航空监视方法研究
作者: 王艳明   王宝珠   来源: 电子测量技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 航空监视   深度学习   人工智能   国土安全   俯视视角  
描述: 我国是一个幅员辽阔的国家,地理条件复杂,常规的国土安全巡检方法会耗费大量人力物力。为此,提出了一种基于深度学习的航空监视方法,其利用无人机从高空采集图像,并利用卷积神经网络对采集图像进行分类判断
一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法
作者: 刘媛   姚剑   冯辰   来源: 测绘地理信息 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 高分辨率遥感影像   直线概率图   深度学习   飞机检测   显著性  
描述: 一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法
某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究
作者: 吴祯涛   李学仁   杜军   来源: 信号处理 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 互信息   长短期记忆网络   飞参数据   深度学习   燃油消耗  
描述: 某型军用飞机下降阶段燃油消耗模型研究
SAR图像飞机目标检测识别进展
作者: 郭倩   王海鹏   徐丰   来源: 雷达学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 飞机识别   合成孔径雷达   散射信息   深度学习   飞机检测  
描述: 的散射机制及面临的技术难点,阐述了SAR飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题,对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结,并讨论了各类方法的特点及
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
基于深度学习的航空发动机传感器故障检测
作者: 刘云龙   谢寿生   郑晓飞   边涛   来源: 传感器与微系统 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 飞参数据   深度学习   故障检测   深度置信网络   航空发动机传感器  
描述: 针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理
飞机结构健康监测技术发展研究
作者: 刘雪蓉     曹贺     张宝珍   来源: 计测技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 结构预测与健康管理   数字孪生   先进传感器   深度学习   飞机   结构健康监测  
描述: Fighter, JSF)上的典型应用。指出飞机结构健康监测技术正向智能化方向发展;未来需要重点研究传感器网络的智能诊断技术、复杂环境下的SHM技术、基于结构健康监测的健康管理技术、智能材料/结构健康监测技术,并将深度学习、数字孪生等前沿技术应用于航空领域,以推动我国飞机结构健康监测技术发展。
基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测
作者: 何宇豪     曹学国     刘信良     蒋浩坤     王静秋   来源: 推进技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   实时检测   叶片损伤   深度学习   目标检测   孔探检测  
描述: 较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.1%。最后,通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足实时检测需求,有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。
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