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关键词
- 深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
- 作者： 王兴. 来源： 长安大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空轴承 卷积神经网络 深度学习 状态识别
- 描述： 深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究
- 基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 胡立坤 何旭杰 殷林飞 来源： 计算机应用研究 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 航空发动机 自动扩展 子模块级联 剩余寿命预测
- 描述： 了95.44%，同时它的预测效果也优于现有的一些先进算法。实验充分验证了AELSTM模型在提升航空发动机剩余寿命预测准确度方面的有效性与优势。
- 基于改进生成对抗网络与ConvLSTM的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 陈维兴 常东润 李宗帅 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 梯度惩罚项 航空发动机 条件式生成对抗网络 Wasserstein距离 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机运行周期内故障数据难以采集而造成的数据失衡等问题，提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚措施的条件生成对抗网络与卷积长短时记忆网络相结合的预测模型。首先，使用WCGAN-GP
- 基于ConvJANET的航空发动机剩余寿命预测及其不确定性量化
- 作者： 苗永浩 李晨辉 石惠芳 林京 来源： 中国科学:技术科学 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 极大似然估计 不确定性量化 卷积循环神经网络 剩余寿命预测
- 描述： 航空发动机RUL预测精度较低、不确定性难以量化的问题,本文提出了一种数据驱动的航空发动机RUL区间预测方法.首先,在ConvJANET框架下构建新的卷积/卷积循环/全连接结构的深度学习模型,逐层提取
- 基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 曹越 来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 端对端预测 状态参数
- 描述： 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题，提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本，连续的剩余寿命值
- 基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
- 作者： 闫婧 武林伟 刘伟杰 韩如雪 来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 无参考模型 特征提取 卷积神经网络 特征融合 多模态数据 深度学习 网络结构 影像质量评价
- 描述： 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件，但各类传感器成像机理不同，质量影响因素多样，往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型，从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题，提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型，通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系，完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合，实现对多种模态影像数据的质量评估，进而快速有效地监测筛选采集数据的质量，提高有效数据采集效率。实验结果表明，该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
- 基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 李浩 王卓健 李哲 陈煊 李园 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 寿命预测 深度学习 预测模型 数据融合
- 描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对