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根据【关键词:
航空发动机,故障诊断,深度学习,抗干扰能力,决策融合
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关键词
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
一种基于TCN-LGBM的
航空发动机
气路
故障诊断
方法
作者:
吕卫民
孙晨峰
任立坤
赵杰
李永强
来源:
兵工学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
轻量级梯度提升机
注意力机制
航空发动机
故障诊断
时间卷积神经网络
描述:
长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的
航空发动机
经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其
故障诊断
时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
基于改进LSTM的
航空发动机
气路参数预测方法
作者:
马帅
吴亚锋
郑华
缑林峰
来源:
测控技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
性能参数预测
特征注意力机制
LSTM网络
故障诊断
描述:
以航空燃气涡轮发动机气路
故障诊断
为导向,提出了一种用于发动机气路参数预测的特征注意力增强型长短时记忆网络(Feature Attention Enhanced Long Short/Term
航空发动机
的IGWO-KELM
故障诊断
方法
作者:
崔建国
李勇
王景霖
于明月
来源:
机械设计与制造
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
改进灰狼算法
核极限学习机
核独立分量分析
描述:
为提高
航空发动机
滑油系统的
故障诊断
有效性,本文提出了一种改进的灰狼算法优化核极限学习机(IGWO-KELM)的
航空发动机
故障诊断
方法,对
航空发动机
进行了
故障诊断
技术研究。首先对
航空发动机
滑油系统
航空发动机
机械磨损故障的诊断分析
作者:
刘永亚
来源:
科技资讯
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
机械磨损故障
航空发动机
磨损机理
故障诊断
诊断方法
描述:
航空运输由于其舒适性和便捷性成为大多数人出现方式的第一选择,但是,因为
航空发动机
磨损导致的事故问题较多,影响到了航空运输安全。故而,该文以
航空发动机
机械磨损故障为例,首先从
航空发动机
机械磨损
故障诊断
基于融合卷积Transformer的
航空发动机
故障诊断
作者:
赵洪利
杨佳强
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
自注意力机制
航空发动机
故障诊断
深度神经网络
融合卷积Transformer
描述:
航空发动机
长期处于恶劣的气路环境下工作会面临腐蚀、侵蚀等问题,且故障参数特征不明显,因此精准的
航空发动机
故障诊断
方法对保证飞机安全运行具有重要意义。为提高预测准确性,提出了一种基于融合卷积
基于增强最小熵解卷积的
航空发动机
故障诊断
作者:
赵艺珂
王家序
张新
吴磊
刘治汶
来源:
中国机械工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
无偏自相关
故障诊断
轴承
最小熵解卷积
描述:
。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。
航空发动机
故障诊断
案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承
故障诊断
的有效性。
航空发动机
薄壁结构气流激振问题诊断与分析
作者:
路阳
葛向东
高强
耿春晖
郝长明
来源:
中国设备工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
薄壁结构
整机振动
航空发动机
故障诊断
气流激振问题
描述:
航空发动机
尾喷管及燃气轮机后排气引射段等热端部件为薄壁结构,在热/声/流体载荷的共同作用下,容易产生气流激振问题,导致结构失稳。本文以某型航改燃气轮机的后排气引射段气流激振问题为研究对象,分析主机测
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
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