航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用

作者： 吴闯     张亮     唐希浪     崔利杰     谢小月   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   润滑系统   知识问答   知识图谱  

描述： 由于航空发动机润滑系统结构功能复杂，基于现有的健康管理系统开展故障诊断存在可解释性不足及高度依赖专家经验的问题，提出一套面向航空发动机润滑系统的故障知识图谱构建方法。在结合专家知识设计润滑系统

基于MSD-MHNN的航空发动机剩余寿命预测

作者： 陈畴镛     朱海瑞     韩刚     张忠良   来源： 计算机仿真 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   深度学习   神经网络   剩余使用寿命预测  

描述： 基于MSD-MHNN的航空发动机剩余寿命预测

改进YOLOv7的航空发动机叶片损伤检测方法

作者： 魏永超     刘嘉欣     朱泓超     朱姿翰     刘伟杰   来源： 航空发动机 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   损伤检测   航空发动机   YOLOv7模型   深度学习  

描述： 改进YOLOv7的航空发动机叶片损伤检测方法

基于EMD-PCA-SVD-CNN的航空发动机滚动轴承故障诊断研究

作者： 任延涛   来源： 山东航空学院学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   滚动轴承   奇异值分解   卷积神经网络   故障诊断   经验模态分解  

描述： 基于EMD-PCA-SVD-CNN的航空发动机滚动轴承故障诊断研究

基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断

作者： 陈虹潞   黄向华   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  

描述： 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于

基于SW/YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测

作者： 何宇豪   曹学国   刘信良   蒋浩坤   王静秋   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   实时检测   叶片损伤   深度学习   目标检测   孔探检测  

描述： 孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段，但目前依赖人工操作，耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW/YOLO模型，该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先，在主干网

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于

基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测

作者： 何宇豪     曹学国     刘信良     蒋浩坤     王静秋   来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   实时检测   叶片损伤   深度学习   目标检测   孔探检测  

描述： 孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段，但目前依赖人工操作，耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW-YOLO模型，该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先，在主干网

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢     肖洪     吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于