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

基于深度神经网络的无人作战飞机自主空战机动决策

作者： 张宏鹏   黄长强   轩永波   唐上钦   来源： 兵工学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 无人作战飞机   空战态势   深度神经网络   飞行仿真   机动决策  

描述： 机动决策是决定无人作战飞机空战成败的关键因素。为提高空战获胜概率,提出用深度神经网络进行决策。构建了36种机动动作,通过飞行仿真,得到由当前态势、控制量和未来态势构成的样本;用样本训练深度神经网络,使其能够根据当前信息快速准确预测未来态势,设计了决策目标函数和态势评估函数,空战过程中,利用训练好的网络预测所有动作对应的未来态势,根据决策目标函数从中选出最优动作;在不同初始条件下,分别与采用简单机动和自主机动的敌机进行空战仿真,并对空战态势进行评估。结果表明,所提方法在均势时能通过较少的动作获得空战胜利,在劣势时能通过一系列机动获得优势,且决策用时缩短了9 ms.

基于深度神经网络的无人作战飞机自主空战机动决策

作者： 张宏鹏   黄长强   轩永波   唐上钦   来源： 兵工学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 无人作战飞机   空战态势   深度神经网络   飞行仿真   机动决策  

描述： 机动决策是决定无人作战飞机空战成败的关键因素。为提高空战获胜概率,提出用深度神经网络进行决策。构建了36种机动动作,通过飞行仿真,得到由当前态势、控制量和未来态势构成的样本;用样本训练深度神经网络,使其能够根据当前信息快速准确预测未来态势,设计了决策目标函数和态势评估函数,空战过程中,利用训练好的网络预测所有动作对应的未来态势,根据决策目标函数从中选出最优动作;在不同初始条件下,分别与采用简单机动和自主机动的敌机进行空战仿真,并对空战态势进行评估。结果表明,所提方法在均势时能通过较少的动作获得空战胜利,在劣势时能通过一系列机动获得优势,且决策用时缩短了9 ms.

基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演

作者： 廖晓龙   张志厚   范祥泰   路润琪   姚禹   曹云勇   徐正宣   来源： 中南大学学报(自然科学版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 频率域   深度神经网络   航空电磁   改进粒子群优化算法   反演  

描述： 传统的梯度反演方法依赖于初始模型选取,且容易陷入局部极小,在一定程度上影响着反演的求解精度和收敛速度,为此,提出一种基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法。首先,通过频率域航空电磁模型正演获取样本数据集;随后,依据样本数据集建立深度神经网络的基本框架,网络的输入为归一化垂直磁场分量,输出为相应地电模型参数;第三,提出一种惯性权重振荡衰减措施在粒子群优化算法的基础上进行改进,以提高粒子群优化算法的全局寻优能力,并利用改进的粒子群优化算法优化深度神经网络的训练过程,得到连接权值与阈值的最优解;最后,将最优的权值与阈值作为网络的初始值,并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。利用层状地质模型测试改进粒子群深度神经网络算法、粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法的反演效果,并将此方法运用于实测航空电磁数据反演。研究结果表明:本文提出的改进粒子群神经网络算法充分结合了粒子群优化算法的全局寻优性能和深度神经网络的局部寻优性能,在反演过程中能有效避免反演陷入局部极小,寻找到全局最优解,并能准确地反演出地电模型参数;与粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法相比,本文提出的方法具有更高的求解精度和收敛速度。

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

作者： 郭琳   秦世引   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  

描述： 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。

基于YOLOv3算法的深度神经网络在飞机表面缺陷识别中的应用

作者： 陈从翰   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 深度神经网络   目标检测   YOLOv3   表面缺陷   飞机  

描述： 基于YOLOv3算法的深度神经网络在飞机表面缺陷识别中的应用

基于神经网络的时间域航空电磁成像研究

作者： 李金峰   来源： 吉林大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 成像   时间域航空电磁   深度神经网络   一维反演   飞行高度  

描述： 基于神经网络的时间域航空电磁成像研究