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根据【关键词:深度置信网络】搜索到相关结果 19 条
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基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
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作者:
马楠
倪优扬
葛红娟
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发电机
故障诊断
深度置信网络
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描述:
针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造了深度置信网络故障诊断模型对航空发电机的原始故障数据集进行特征提取和故障识别。仿真试验结果表明,方法能有效识别航空主发电机的短路故障。
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基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
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作者:
马楠
倪优扬
葛红娟
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
航空发电机
故障诊断
深度置信网络
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描述:
针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造了深度置信网络故障诊断模型对航空发电机的原始故障数据集进行特征提取和故障识别。仿真试验结果表明,方法能有效识别航空主发电机的短路故障。
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基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李京峰
陈云翔
项华春
蔡忠义
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆网络
健康指标
深度置信网络
剩余寿命预测
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描述:
针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行时间序列预测;其次,将预测结果整合输入到深度置信网络进行健康指标提取;再次,结合健康指标预测曲线和失效阈值得到剩余寿命预测结果;最后,利用商用模块化航空推进系统仿真数据集开展实验并与已有方法进行对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。
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结合显著图和深度学习的遥感影像飞机目标识别
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作者:
刘相云
龚志辉
金飞
杨光
范炜康
来源:
测绘通报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
显著图
多特征融合
飞机目标识别
深度置信网络
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描述:
为准确快速识别高分辨率遥感影像中的飞机目标,提出了一种结合显著图和深度置信网络(DBN)的飞机目标识别算法。本文首先使用HC(直方图对比度)算法提取遥感影像中的显著目标;然后通过定位连通区域确定候选目标的位置;随后提取候选目标的颜色矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Tamura纹理特征和边缘方向直方图;最后将归一化后的多特征融合数据应用到深度置信网络进行目标识别。试验结果表明,本文算法的检测率为98.46%,虚警率为5.20%。算法从多种底层图像特征出发,有效克服了单一特征描述能力不足的问题,提高了飞机目标识别能力及抗干扰能力。
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基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断
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作者:
钟诗胜
李旭
张永健
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
故障诊断
不均衡样本
深度置信网络
Adaboost.M1算法
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描述:
在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。
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航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测
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作者:
彭开香
皮彦婷
焦瑞华
唐鹏
来源:
控制理论与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
健康指标
隐马尔可夫模型
深度置信网络
剩余寿命预测
健康状态识别
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描述:
预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进行系统剩余寿命预测.首先,通过无监督训练深度置信网络实现历史数据的特征提取,进而构建健康指标;其次,利用健康指标集训练隐马尔可夫模型,实现设备健康状态的自动识别;最后,通过DBN-HMM混合模型来计算系统剩余寿命.采用商用模块化航空推进系统仿真软件(C-MAPSS)给出的航空发动机数据集,验证了上述方法的有效性.
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基于KPCA和DBN的航空发动机排气温度基线模型
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作者:
王奕首
余映红
卿新林
殷锴
赵奇
来源:
航空发动机
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
核主成分分析
排气温度
健康管理
深度置信网络
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描述:
为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生
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基于KPCA和DBN的航空发动机排气温度基线模型
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作者:
王奕首
余映红
卿新林
殷锴
赵奇
来源:
航空发动机
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
核主成分分析
排气温度
健康管理
深度置信网络
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描述:
为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生
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基于虚拟仿真技术的机务培训改革与探索
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作者:
王凯
李玄玄
来源:
教育教学论坛
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
核主成分分析
排气温度
健康管理
深度置信网络
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描述:
传统的机务培训科目是由教师带领,按工卡对真实飞机部件进行相应的任务操作来完成教学的目的。这种培训方式可以很大程度真实地模拟飞机的故障及排故,但是也有很大局限性。利用虚拟仿真技术进行培训解决了这些问题,实现成本低、更新快、环境空间要求小,是未来机务培训的发展趋势。
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基于深度学习的航空发动机传感器故障检测
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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
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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,建立基于深度置信网络(DBN)的故障检测模型,利用预处理后的数据对检测模型进行训练,经过DBN故障检测模型逐层特征学习实现了传感器故障检测。仿真结果表明:在无人工特征提取和人工特征提取的情况下,基于DBN故障检测的准确率均高于BP神经网络和SVM模型。