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- 基于深度学习的航空发动机异常检测方法研究
- 作者： 张光耀 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 特征提取 深度学习 健康管理 异常检测
- 描述： 基于深度学习的航空发动机异常检测方法研究
- 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编码器网络进行训练学习,以确立其较优的网络结构,通过该网络可以自适应地从励磁电流信号中提取故障特征;训练完毕,借助于支持向量机(support vector machine,SVM)分类器实施故障诊断。对所提方法与快速傅里叶变换方法进行了仿真和物理实验,并对分类性能进行比较。结果表明,所提方法自动化程度高,自适应性能好,所提取的特征用SVM评估可以取得很好的分类效果。
- 森林三维场景倾斜航空影像匹配
- 作者： 李志鹏 来源： 北京林业大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空倾斜摄影 算法 特征匹配 无人机 森林可视化
- 描述： 森林三维场景倾斜航空影像匹配
- 基于多电飞机概念下的飞机电气发展方向
- 作者： 李阳 任殿龙 张超 杨学岭 来源： 雷达与对抗 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 微多普勒 经验模态分解
- 描述： 研究经验模态分解方法在飞机微多普勒特性分析中的应用。首先介绍经验模态分解方法的核心思想和算法步骤,然后设计了详细的复信号的经验模态分解算法流程,最后利用实测数据验证了经验模态分解对飞机微多普勒特性分析的有效性。
- 基于ELM的航空发动机故障诊断方法
- 作者： 崔建国 刘宏伟 陶书弘 于明月 高阳 来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 极限学习机 故障诊断 小波包
- 描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。
- 航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术
- 作者： 林桐 陈果 张全德 王洪伟 陈立波 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 灵敏度分析 滚动轴承 特征融合 状态评估
- 描述： 针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析;在此基础上,将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较;最后,进行了轴承疲劳加速试验,将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计,基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高;其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏,相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。
- 分数阶Fourier域低分辨雷达飞机回波的分形特性分析与目标分类
- 作者： 李秋生 谢晓春 朱红 吴倩媛 来源： 计算机应用研究 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 低分辨雷达 分形 分数阶Fourier变换 目标分类
- 描述： 常规低分辨雷达体制下的目标分类与辨识是雷达目标识别领域的一个研究难点。研究表明，地、海、空等雷达杂波具有分形特性，不同类型目标会对回波分形特性产生不同的影响，但在强杂波背景下，回波的分形特性更多地表现为杂波的特性。作为一种非平稳信号分析工具，分数阶Fourier变换可以有效地获取目标回波信号的细节特征并充分抑制杂波，且具有快速算法。为此，立足于分形及其相关理论，拟从分数阶Fourier域对常规雷达飞机目标回波的分形特性进行分析，估计和分析其分形参数，并对分数阶Fourier域回波分形特征在飞机目标分类中的应用进行探讨。研究结果表明，在最优变换阶数下，分数阶Fourier域飞机目标回波具有显著的分形特性，且充分反映了目标的特性，分形测度分析可以揭示回波的动力学演化机制，且最优变换域回波分形特征可以有效用于飞机目标的分类和识别。
- 基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策
- 作者： 车畅畅 王华伟 刘伟 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 运行安全 特征提取 维修等级决策 深度信念网络 状态监控
- 描述： 等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。