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根据【关键词:
电声故障,故障诊断,深度学习,航空通信
】搜索到相关结果
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关键词
基于
深度学习
的航空发动机齿轮
故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
传统的机械
故障诊断
方法需要将采集的故障波信号进行信号处理,再结合神经网络进行特征提取与分类,不仅流程复杂、耗费时间,而且识别准确率不高。针对此问题,采用一维卷积神经网络(one
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承
故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机轴承进行
故障诊断
。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承
故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机轴承进行
故障诊断
。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动
基于
深度学习
的航空发动机
故障诊断
方法研究
作者:
马善涛
来源:
哈尔滨理工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
自监督学习
小样本
故障诊断
孪生网络
深度学习
描述:
基于
深度学习
的航空发动机
故障诊断
方法研究
基于
深度学习
的航空发动机
故障诊断
方法研究
作者:
马善涛
来源:
哈尔滨理工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
自监督学习
小样本
故障诊断
孪生网络
深度学习
描述:
基于
深度学习
的航空发动机
故障诊断
方法研究
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
描述:
针对当前基于
深度学习
的航空发动机滚动轴承
故障诊断
技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承
故障诊断
方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行
故障诊断
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿
作者:
程一
李桐林
周帅
来源:
地球物理学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
误差传递模型
事后误差补偿
深度学习
重力梯度仪
描述:
的
深度学习
方法对航空动态测量误差进行补偿,并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性;最后,通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用,验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性,进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性,为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.
基于
深度学习
的航空器场面轨迹预测
作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用
深度学习
中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
基于
深度学习
的航空器场面轨迹预测
作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用
深度学习
中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
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