关键词
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KPCA和DBN的航空发动机排气温度基线模型
作者: 王奕首   余映红   卿新林   殷锴   赵奇   来源: 航空发动机 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   核主成分分析   排气温度   健康管理   深度置信网络  
描述: 为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生
基于KPCA和DBN的航空发动机排气温度基线模型
作者: 王奕首   余映红   卿新林   殷锴   赵奇   来源: 航空发动机 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   核主成分分析   排气温度   健康管理   深度置信网络  
描述: 为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生
基于虚拟仿真技术的机务培训改革与探索
作者: 王凯   李玄玄   来源: 教育教学论坛 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   核主成分分析   排气温度   健康管理   深度置信网络  
描述: 传统的机务培训科目是由教师带领,按工卡对真实飞机部件进行相应的任务操作来完成教学的目的。这种培训方式可以很大程度真实地模拟飞机的故障及排故,但是也有很大局限性。利用虚拟仿真技术进行培训解决了这些问题,实现成本低、更新快、环境空间要求小,是未来机务培训的发展趋势。
不同结构深度神经网络的时间域航空电磁数据成像性能分析
作者: 李金峰   刘云鹤   来源: 世界地质 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 电磁数据   地球物理   成像   深度神经网络  
描述: 时间域航空电磁系统采样密集,数据量大,所以在该领域较为实用的数据处理方法主要为一维反演和电阻率成像法。笔者从成像问题出发,建立了庞大的数据-模型训练集,研究并分析了不同结构的神经网络的成像精度。通过对比分析测试结果,获得了在一定条件下适用于航空电磁成像的最优网络模型结构,包含其神经元个数和层数等信息。本文采用早停法训练神经网络,压制数据中噪声对成像结果的影响。
不同结构深度神经网络的时间域航空电磁数据成像性能分析
作者: 李金峰   刘云鹤   来源: 世界地质 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 电磁数据   地球物理   成像   深度神经网络  
描述: 时间域航空电磁系统采样密集,数据量大,所以在该领域较为实用的数据处理方法主要为一维反演和电阻率成像法。笔者从成像问题出发,建立了庞大的数据-模型训练集,研究并分析了不同结构的神经网络的成像精度。通过对比分析测试结果,获得了在一定条件下适用于航空电磁成像的最优网络模型结构,包含其神经元个数和层数等信息。本文采用早停法训练神经网络,压制数据中噪声对成像结果的影响。
DNN加速器技术发展及航空计算系统应用展望
作者: 赵一煊   刘飞阳   高晗   王建生   来源: 航空计算技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 智能计算   深度神经网络   航空电子系统   硬件加速器  
描述: 新一代航空计算系统将以高性能智能数据处理为核心,能够支撑智能化的图像/雷达目标识别、大数据分析、指控决策、故障自诊断等多种应用场景。深度神经网络硬件加速器是面向人工智能领域专用的硬件加速平台,能够为深度卷积神经网络、循环神经网络等人工智能算法提供一个灵活可配置的运行环境,与通用计算硬件相比将获得高性能、低时延、低功耗等优势,其核心技术主要包括智能计算单元设计、并行计算加速结构、存储结构优化等。重点分析国内外深度神经网络硬件加速器技术发展情况,总结关键技术解决方案,探讨其在航空计算系统的应用场景及未来需要重点突破的技术方向,为新一代智能航空计算系统研制提供理论支撑。
基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
作者: 马楠   倪优扬   葛红娟   来源: 航空计算技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   航空发电机   故障诊断   深度置信网络  
描述: 针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造了深度置信网络故障诊断模型对航空发电机的原始故障数据集进行特征提取和故障识别。仿真试验结果表明,方法能有效识别航空主发电机的短路故障。
基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究
作者: 马楠   倪优扬   葛红娟   来源: 航空计算技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   航空发电机   故障诊断   深度置信网络  
描述: 针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造了深度置信网络故障诊断模型对航空发电机的原始故障数据集进行特征提取和故障识别。仿真试验结果表明,方法能有效识别航空主发电机的短路故障。
基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
作者: 李京峰   陈云翔   项华春   蔡忠义   来源: 系统工程与电子技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 长短时记忆网络   健康指标   深度置信网络   剩余寿命预测  
描述: 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行
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