航空发动机薄壁结构气流激振问题诊断与分析

作者： 路阳   葛向东   高强   耿春晖   郝长明   来源： 中国设备工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 薄壁结构   整机振动   航空发动机   故障诊断   气流激振问题  

描述： 航空发动机尾喷管及燃气轮机后排气引射段等热端部件为薄壁结构，在热/声/流体载荷的共同作用下，容易产生气流激振问题，导致结构失稳。本文以某型航改燃气轮机的后排气引射段气流激振问题为研究对象，分析主机测点的振动响应情况；建立正向分析振动故障树，对故障机理进行分析，并列出现阶段的实验研究成果；结合后排气引射段的具体安装形式和频响特性试验的结果，对具体故障形式进行确认；列出排故方案以及排故验证试车的结果。文中所用到的分析方法和经验结论可为航空发动机气流激振问题的诊断与分析提供参考。

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。

面向航空影像下车辆目标的实时检测算法

作者： 杨国亮   许楠   洪志阳   范振   来源： 计算机工程与设计 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积   实时   深度学习   神经网络   车辆检测   航空影像  

描述： 为解决自然场景下的通用目标检测框架对航空影像下的小车辆目标检测性能不足的缺陷,提出一种专用于航空影像下的小车辆目标实时检测器,即轻量级尺度公平单卷积检测器(lightweight scale fair single convolution detector,LSFSCD)。相比传统检测方法和基于CNN的通用检测等方法,其架构更加简单,模型更小。该架构减少了误检和错检,实现更高检测精度的同时减少训练时间。通过使用Caffe框架在8g显存GTX1080上对VEDAI和DLR数据集进行实验,其结果验证了所提算法的有效性。

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： 2020 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： 基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

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。

一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法

作者： 崔江   唐军祥   龚春英   张卓然   来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   航空发电机   旋转整流器   深度学习   灰色关联度分析   自编码机  

描述： 提出一种基于灰色关联度分析优化堆栈自动编码器的故障特征自适应提取方法,并用于航空发电机的旋转整流器二极管故障诊断中。首先,采集发电机交流励磁机励磁电流信号;其次,借助灰色关联度和深度学习理论对堆栈

民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ：地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策

作者： 曹明   王鹏   左洪福   曾海军   孙见忠   杨卫东   魏芳   陈雪峰   来源： 航空学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障融合决策   数字孪生   航空发动机健康管理系统   深度学习   智能视情维护维修   知识图谱   寿命管理  

描述： 基于民用航空发动机健康管理（EHM）的需求及发展目标，从CBM+全流程的角度分析民用航空发动机健康管理系统应用现状及行业发展趋势，进而总结民用航空发动机健康管理的应用现状及差距、挑战，并指出未来国内需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析，重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块：地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。

不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法

作者： 王怡琳   刘鹃   乔非   张家谔   来源： 控制与决策 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 调度规则   航空发动机装配   适应性调度   深度学习   扰动识别   门控循环神经网络  

描述： 航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节，其工序多，流程复杂，生产过程中扰动频发，如装配时间波动、不合格返工等。针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题，本文提出一种基于门控循环神经网络（Gate Recurrent Unit, GRU）的适应性调度方法。该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分。扰动识别模块以滑动时间窗口为周期，利用GRU神经网络进行渐进型扰动的识别；调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发，通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型，输出适配当前生产状态的新的调度规则，用以指导生成更新的调度方案。最后，以某航空发动机装配线为研究案例，对本文提出的适应性调度方法进行验证分析，对比实验结果表明，本方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能.

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法（DBFF-YOLOv4）；通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络，建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型；针对每个缺陷，采用9次裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法扩充样本数据，在此基础上进行了模型训练与测试。结果表明，针对完整涡轮叶片，建立的缺陷检测模型在0.5的置信度阈值下可获得96.7%的平均查准率和91.87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。