飞行员疲劳检测的多模态神经网络方法研究

作者： 王礼恩.   来源： 西安工业大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 多模态生理信号   特征提取   深度神经网络   疲劳检测  

描述： 飞行员疲劳检测的多模态神经网络方法研究

飞行员疲劳检测的多模态神经网络方法研究

作者： 王礼恩.   来源： 西安工业大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 多模态生理信号   特征提取   深度神经网络   疲劳检测  

描述： 飞行员疲劳检测的多模态神经网络方法研究

基于数据的航空发动机故障诊断及预测方法研究

作者： 李晓宇.   来源： 齐鲁工业大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   特征提取   故障诊断   剩余使用寿命预测  

描述： 基于数据的航空发动机故障诊断及预测方法研究

航空遥感光电图像预处理与目标特征提取技术研究

作者： 李晓峰   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 图像去雾   Gabor变换   特征提取   卷积神经网络  

描述： 航空遥感光电图像预处理与目标特征提取技术研究

航空遥感光电图像预处理与目标特征提取技术研究

作者： 李晓峰   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 图像去雾   Gabor变换   特征提取   卷积神经网络  

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基于Inception-BiLSTM的航空电缆电弧故障检测

作者： 刘岱     李晨辉   来源： 科学技术与工程 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空电缆电弧故障   特征提取   Inception模块   双向长短期记忆网络  

描述： 基于Inception-BiLSTM的航空电缆电弧故障检测

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.

基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测

作者： 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源： 中国科学:技术科学 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  

描述： 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上的相关性,然后将经过预训练的生成器附加到GRU之后得到整体模型.具体来说,本文采用预训练的GAN网络生成模块替代传统自编码器,解决了由自编码器参数过多引起的GRU模块训练不充分的问题,提升了时空相关特性的提取能力、提高了模型的泛化性能、提升了预测精度.本文利用CMAPSS涡扇发动机数据来验证模型效果,通过与不同机器学习方法进行对比,实验结果显示,该方法在均方根误差和指数型评价指标这两个评价指标上都有较高的预测精度.

基于航空交流故障电弧标准的电弧仿真研究

作者： 孟驰华   马娅娜   韦清瀚   杨昌   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   特性分析   模型优化策略   电弧标准   航空交流故障电弧  

描述： 随着飞机多电全电技术的迅猛发展，电力系统在飞机中的重要程度不断提升，而电弧故障是航空电力系统多发的一类电气故障，会引起飞机火灾，轻则烧毁线路，重则引起飞机坠毁。因此，航空交流故障电弧的研究对保障飞机电力系统的安全十分重要。针对传统航空交流故障电弧模型种类单一、难以准确模拟真实故障电弧的特点，基于航空交流故障电弧试验标准下点接触电极、点接触截断和松动接线柱试验中得到的故障电弧电压、电流特性进行分析后，提出模型改进方法，形成航空交流电弧仿真优化策略，从而涵盖所提航空交流电弧试验标准下的故障电弧特性。通过MATLAB/Simulink完成了电弧模型的搭建，对电弧数据及模型仿真结果进行特征量提取及比较，验证了航空交流故障电弧模型仿真策略和方法的有效性。

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。