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- 基于脉动压力变化率的航空发动机喘振检测方法
- 作者： 雷杰 房剑锋 雷晓波 来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 航空发动机 在线检测 飞行试验 喘振 压力变化率
- 描述： 根据发动机发生喘振故障时气流脉动压力会急剧变化这一特征,通过测量和计算压气机出口脉动压力变化率实时检测喘振的发生。对动态压力信号进行预处理以提取特定频段内的脉动压力,计算固定周期内脉动压力变化率;依据发动机整机地面试验结果设定喘振检测阈值及判据,判断脉动压力变化率是否满足判据来实现喘振检测。利用该方法成功检测出发动机飞行试验中的两次喘振故障。分析得出:发动机未发生喘振时,地面试验和飞行试验脉动压力变化率差异很小;发生喘振时,脉动压力变化率绝对值急剧增大;发动机在稳态和瞬态过程稳定工作时,脉动压力变化率不受发动机工作状态变化的影响。
- 国际航空网络与国际关系网络的特征提取及关联分析
- 作者： 秦昆 张凯 阮建平 卢宾宾 邢玲丽 叶茹琪 喻雪松 周扬 刘东海 秦育罗 来源： 同济大学学报(自然科学版) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 社会网络 特征提取 国际关系网络 关联分析 国际航空网络 复杂网络
- 描述： 、GDELT（全球事件、语调与语言）数据，分别构建国际航空网络、国际关系网络，基于复杂网络理论和社会网络分析方法提取2种主题网络的时空特征，并探索其关联。研究结果表明：(1) 2种网络都具有无标度特性和小
- 航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展
- 作者： 岳彩旭 周天祥 秦怡源 王乐 胡德生 来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 数字孪生 航空航天薄壁件 铣削颤振 刀具磨破损 铣削变形
- 描述： 处理、特征提取和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术，构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后，根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。
- 基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
- 作者： 周卓峰 刘伟 喻鸣 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承 特征提取 深度信念网络 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 特征提取的滚动轴承故障诊断方法，通过特征提取获得更全面数据信息，再将深度信念网络模型用于信号识别，全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证，DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上，具有较强的抗噪能力。
- 航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
- 作者： 刘伟 周卓峰 黄新阳 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习 滚动轴承 特征提取 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 。本文将机器学习应用于发动机旋转机械故障诊断，提出了一种基于集成学习的深度神经网络模型(Ensemble learning Deep Neural Network, EDNN)。该模型利用堆栈泛化
- 基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
- 作者： 周卓峰 刘伟 喻鸣 来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承 特征提取 深度信念网络 机器学习 故障诊断 旋转机械
- 描述： 特征提取的滚动轴承故障诊断方法，通过特征提取获得更全面数据信息，再将深度信念网络模型用于信号识别，全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证，DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上，具有较强的抗噪能力。
- 航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用
- 作者： 马明明 潘鹏飞 来源： 航空发动机 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑油温度 航空发动机 动态链接库 趋势监控 滑油压力 神经网络 振动值
- 描述： 为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控,采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证,获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数
- 面向航空影像下车辆目标的实时检测算法
- 作者： 杨国亮 许楠 洪志阳 范振 来源： 计算机工程与设计 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积 实时 深度学习 神经网络 车辆检测 航空影像
- 描述： 为解决自然场景下的通用目标检测框架对航空影像下的小车辆目标检测性能不足的缺陷,提出一种专用于航空影像下的小车辆目标实时检测器,即轻量级尺度公平单卷积检测器(lightweight scale fair single convolution detector,LSFSCD)。相比传统检测方法和基于CNN的通用检测等方法,其架构更加简单,模型更小。该架构减少了误检和错检,实现更高检测精度的同时减少训练时间。通过使用Caffe框架在8g显存GTX1080上对VEDAI和DLR数据集进行实验,其结果验证了所提算法的有效性。