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根据【关键词:
滚动轴承,故障诊断,深度学习,多任务,残差网络,损伤大小
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关键词
EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态
故障诊断
分析
作者:
郭文军
张自来
陈丽君
来源:
液压与气动
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
AR
多模态
故障诊断
液压泵
神经网络
EMD
描述:
针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理
故障诊断
策略难以满足现代维修保障需求的问题,开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural
基于图像特征融合的航空装备多属性维修决策方法
作者:
陈银
郝田义
彭寒
来源:
制造业自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
维修决策
故障诊断
图像特征融合
多属性
航空装备
灰色模糊矩阵
描述:
故障诊断
结果,该诊断结果即为航空装备维修的多属性;依据航空设备维修多属性,使用灰色模糊数和灰色关联关系矩阵方式获得航空装备多属性维修决策结果。实验结果表明:该方法可在航空装备图像存在缺失和模糊情况下有效对
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架、深度融合网络、目标检测和追踪算法等三种深度学习方法,以实现对大型航司发动机的损伤进行识别、检测、追踪、在线计数和孔探报告自动生成。实现结果表明这些方法对减轻劳动强度、提高生产效率和提高检测精度具有实际的应用价值,对保证发动机适航具有重要意义。
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