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根据【关键词:特征提取,实例分割,卷积注意力模块,基于掩模区域的卷积神经网络,深度学习,动态蛇形卷积,航空发动机保险丝】搜索到相关结果 599 条
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某型航空发动机中介轴承故障诊断技术研究
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作者:
董欢
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
故障诊断
随机森林
中介轴承
最小熵解卷积
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描述:
航空发动机是飞机的心脏,为满足气动稳定性和减轻重量、提高推重比等方面要求,现代航空发动机多采用双转子或三转子结构,而转子支承系统使用一个或多个中介轴承。由于中介轴承工作时内外圈转速高、动载荷大、环境温度高,因此,故障率高,对飞机的安全运行造成严重威胁。可见,开展航空发动机中介轴承故障诊断与状态监测技术研究,对保证飞机安全可靠运行具有重要意义。本文以某型航空发动机中介轴承为研究对象,利用航空发动机中介轴承故障模拟实验台模拟并采集轴承在正常、外圈故障、滚动体故障三种状态下的振动信号。针对发动机中介轴承信号易受干扰、故障信号微弱的难题,提出了基于最小熵解卷积的去噪方法,提高了信噪比,恢复出原始的冲击信号。提出了固有时间尺度分解(ITD)与近似熵相结合的特征信号提取方法,通过ITD方法将非平稳、非线性的中介轴承振动信号分解成一组固有旋转分量(PR),然后计算其近似熵。将随机森林分类器引入到中介轴承故障诊断,选取不同尺度的近似熵值作为特征向量,输入到分类器模型中进行分类识别与故障诊断。对比分析了不同分类器对中介轴承数据的诊断效果,得出随机森林分类器故障诊断准确率高,最后,应用此方法对某型发动机试验数据进行了研究分析。研究表明,最小熵解卷积方法能有效去除发动机中介轴承故障振动信号中的噪声成分,ITD近似熵方法能准确的提取出中介轴承信号故障特征。采用随机森林对中介轴承故障信号分类,提高了故障诊断准确率。基于某型发动机试验数据,本文所提方法能有效提取出机匣表面振动信号中微弱的中介轴承振动故障信号特征,故障诊断准确率高,具有工程实用性。
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某型航空发动机中介轴承故障诊断技术研究
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作者:
董欢
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
故障诊断
随机森林
中介轴承
最小熵解卷积
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描述:
航空发动机是飞机的心脏,为满足气动稳定性和减轻重量、提高推重比等方面要求,现代航空发动机多采用双转子或三转子结构,而转子支承系统使用一个或多个中介轴承。由于中介轴承工作时内外圈转速高、动载荷大、环境温度高,因此,故障率高,对飞机的安全运行造成严重威胁。可见,开展航空发动机中介轴承故障诊断与状态监测技术研究,对保证飞机安全可靠运行具有重要意义。本文以某型航空发动机中介轴承为研究对象,利用航空发动机中介轴承故障模拟实验台模拟并采集轴承在正常、外圈故障、滚动体故障三种状态下的振动信号。针对发动机中介轴承信号易受干扰、故障信号微弱的难题,提出了基于最小熵解卷积的去噪方法,提高了信噪比,恢复出原始的冲击信号。提出了固有时间尺度分解(ITD)与近似熵相结合的特征信号提取方法,通过ITD方法将非平稳、非线性的中介轴承振动信号分解成一组固有旋转分量(PR),然后计算其近似熵。将随机森林分类器引入到中介轴承故障诊断,选取不同尺度的近似熵值作为特征向量,输入到分类器模型中进行分类识别与故障诊断。对比分析了不同分类器对中介轴承数据的诊断效果,得出随机森林分类器故障诊断准确率高,最后,应用此方法对某型发动机试验数据进行了研究分析。研究表明,最小熵解卷积方法能有效去除发动机中介轴承故障振动信号中的噪声成分,ITD近似熵方法能准确的提取出中介轴承信号故障特征。采用随机森林对中介轴承故障信号分类,提高了故障诊断准确率。基于某型发动机试验数据,本文所提方法能有效提取出机匣表面振动信号中微弱的中介轴承振动故障信号特征,故障诊断准确率高,具有工程实用性。
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基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法
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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
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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。
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基于改进YOLOv8的飞机起降飞行姿态风险检测
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作者:
罗凤娥
杜裕鑫
刘玉妍
朱子垚
吴小林
韩晓彤
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
风险检测
特征提取
目标检测
改进YOLOv8
起降飞行姿态
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描述:
基于改进YOLOv8的飞机起降飞行姿态风险检测
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作者:
殷萌暄
胡明华
尹嘉男
乔沛然
姚梦芸
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
特征提取
机场场面
滑行轨迹预测
自然语言处理
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描述:
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作者:
王丽芳
来源:
装备维修技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
增强包络谱
齿轮箱
快速谱相干
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描述:
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基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法
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作者:
岳龙飞
杨任农
杨文达
左家亮
刘会亮
许凌凯
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
机动动作识别
特征提取
无监督学习
正则化自动编码器
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描述:
飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题,考虑到机动数据的高维性、时序性的特点,提出基于正则化自动编码
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基于频域特征的航空轴承智能诊断
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作者:
李宏宇
苏越
陈康
王俨剀
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
滚动轴承
故障诊断
双向循环长短期记忆网络
神经网络
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描述:
针对航空发动机滚动轴承的故障诊断,提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的512个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型的输入,可对内圈故障、外圈故障、滚动体故障及每种故障所对应3种不同的故障程度进行诊断。该模型不仅弥补完全由原始振动信号输入导致输入数据冗长,特征不明显等缺点,也弥补由人工提取振动特征来进行故障诊断的不确定性。在滚动轴承公开数据集上进行实验,结果表明故障识别的准确度达到99.8%以上。搭建航空轴承实验器来对方法与模型进行检验。基于频域特征的双向循环长短期记忆网络模型能够更准确地对轴承进行故障诊断,所提方法对于航空发动机滚动轴承故障诊断具有重要工程价值。
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基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计
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作者:
史利莹
来源:
沈阳理工大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
机器视觉
目标识别
神经网络
目标跟踪
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描述:
基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计
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航空发动机附件齿轮箱滚动轴承故障诊断方法研究
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作者:
李业政
来源:
北京化工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
齿轮箱滚动轴承
故障诊断
变工况
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描述:
航空发动机附件齿轮箱滚动轴承故障诊断方法研究
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