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- 基于航空单目相机的目标定位技术
- 作者： 王鑫 李玉芳 任航 韩松伟 刘立刚 孙明超 宋策 来源： 中国光学(中英文) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 特征匹配 目标定位技术 姿态
- 描述： 为了提升无人机机载光电吊舱在特殊工况条件下的自主侦察能力，本文结合实际工程项目研发了适用于机载光电吊舱的目标定位技术，并在嵌入式GPU(Graphics Processing Unit，型号为Jetson-TX2i)上实现了功能验证。首先，提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GPU加速数字图像处理方案，对不同焦距下获取的两幅图像进行实时特征检测与匹配。接着，利用几何交比不变性校正图像边缘畸变特征点的位置信息。最后，使用最小二乘法估计目标深度信息并结合四元数空间模型确定目标姿态信息，从而实现目标定位。实验结果表明，改进的SURF算法在特征匹配方面，精度和速度都优于经典的SURF算法。若角点特征位置误差控制在一个像素以内，深度误差不超过2%，方位角、俯仰角和滚转角的角度误差分别小于4°，5°和2°，这一误差满足机载光电吊舱的目标定位准确性需求。此外，处理一组（两帧）分辨率为1080P的图像，利用GPU加速可以将处理时间提升至74 ms，这一速度满足机载光电吊舱数据处理的实时性需求。
- 考虑不确定性的航空发动机燃油计量组件典型故障仿真与特征分析
- 作者： 朱赟 徐瑀童 唐皓 朱昕昀 来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃油计量组件 不确定分析 特征提取 AMESim
- 描述： 燃油计量组件(fuel metering unit, FMU)是航空发动机的核心部件之一，其工作性能的优劣直接影响到发动机整体的安全性和可靠性。因此开展燃油计量组件的仿真建模和故障诊断研究，是航空发动机健康管理技术的重要内容，具有重大研究价值。以某型燃油计量组件为研究对象，基于AMESim建立其仿真模型，考虑系统工作过程中出现的不确定因素，使用基于概率的方法度量系统不确定性，进行不确定性传播。提取计量活门滑阀位移和伺服阀控制电流，建立速度增益曲线表征组件整体工作性能，针对故障特征的不确定性，基于受试者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线提出了故障特征评估方法，定量评价故障特征对于故障诊断的潜力。
- 基于特征定位的航空航天制孔多视测量拼接方法
- 作者： 王嘉瑞 崔海华 史建猛 高凯元 国荣辉 来源： 应用光学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 点云配准 孔检测 三维重建
- 描述： 为满足航空航天大部件对制孔质量的数字化原位检测需求，提出一种基于特征板的制孔多视点云拼接方法，实现孔壁完整三维形貌重建与检测。分析制孔多视检测的需求，提出采用特征定位板辅助的多视点云配准方法。介绍了内角不等四边形特征板的设计与相应的点云分割、识别算法。说明基于特征自定位的多视点云拼接及参数提取方法。结合机械臂搭建实验平台，对常用钛、铝及复合材料的试件模拟原位检测，结果显示各平均误差分别为0.011 mm、0.034 mm、0.041 mm，验证了配准算法的可靠性；并对比传统单视与该方法检测结果，体现该方法的鲁棒性。
- 基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测
- 作者： 傅荣春雪 刘君强 冯潇楠 余卓倩 来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO 图像去噪 目标检测 孔探图像 剪枝算法
- 描述： 航空发动机叶片作为航空器重要的零件，其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤，目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主，检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此，实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理，按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像，实验结果表明，相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型，本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。
- 基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测
- 作者： 夏正洪 何琥 吴建军 魏汝祥 来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 召回率 精确率 深度学习 目标检测 航空铆钉
- 描述： 针对航空铆钉小目标检测准确率较低、速率较慢等问题，提出1种基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先，根据钉头外观对航空铆钉进行分类，制作航空铆钉数据集；然后，构建航空铆钉分类及异常情况检测
- 基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
- 作者： 杨阳 张建超 项洋 陆海鹰 来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 叶尖间隙 特征提取 机器学习 零维仿真 空气系统
- 描述： 问题，通过机器学习模型对发动机工况参数进行特征提取，利用有效特征求解传热问题的边界，从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。机器学习模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%，叶尖间隙模型的验证误差为4.3%，得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律，计算耗时小于0.03s。
- 航空发动机状态监控和预测性维护应用研究
- 作者： 廖鹏程 李昂 王骁 来源： 测控技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 深度学习 健康管理 剩余寿命预测 故障预测
- 描述： 为了深化飞参数据的应用价值，通过研究发动机转动件故障预测、剩余寿命预测以及气路健康等，为发动机保障决策和预测性维护提供参考。采用经验模态分解(EMD)结合相对向量机(RVM)、灰度模型(GM)用于发动机转动件、气路监测的状态监控和故障预测，选取波音某型飞机故障数据验证了模型的准确性，平均绝对百分比误差(MAPE)能达到8.46%;采用卡尔曼滤波(KF)结合梯度提升决策树(GBDT)的方法对数据进行降噪并预测剩余寿命，通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率；采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控模型，经过大量QAR数据验证和测试，预测相对误差为0.43%。针对基于数据挖掘的航空发动机故障诊断算法开展研究，设计了相应的算法，开展了实验验证，通过有效的数据预处理和模型参数调节，使得故障诊断性能达到较高水准，为航空发动机的预测性维护提供了重要参考。
- 基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法
- 作者： 郭璠 李小虎 朱洪 唐琎 来源： 红外与毫米波学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 特征提取 图像配准 特征匹配 远红外
- 描述： 航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题，因此针对远红外航空图像的配准问题，文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式，即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性，还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF/BA。其中，RF/BA粗匹配充分利用拓扑图的结构，通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF/BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则，提升配准精度。实验结果表明，与已有的几种代表性配准方法相比，所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。
- 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： 2023 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： 孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段，但目前依赖人工操作，耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW/YOLO模型，该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先，在主干网络加入了空间通道注意力模块（Spatial Channel / Convolutional Block Attention Module，SC/CBAM），有效避免位置信息丢失，提高目标边界回归能力，相较于YOLOv5，其平均精度均值mAP@0.5提高了5.4%。其次，在颈部网络对特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）进行了改进，通过融合低层特征，扩大了模型感受野，有利于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。