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根据【关键词:航空发动机,深度神经网络,深度置信网络,无失效数据,可靠性监测,多层贝叶斯方法】搜索到相关结果 2283 条
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结合显著图和深度学习的遥感影像飞机目标识别
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作者:
刘相云
龚志辉
金飞
杨光
范炜康
来源:
测绘通报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
显著图
多特征融合
飞机目标识别
深度置信网络
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描述:
为准确快速识别高分辨率遥感影像中的飞机目标,提出了一种结合显著图和深度置信网络(DBN)的飞机目标识别算法。本文首先使用HC(直方图对比度)算法提取遥感影像中的显著目标;然后通过定位连通区域确定候选目标的位置;随后提取候选目标的颜色矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Tamura纹理特征和边缘方向直方图;最后将归一化后的多特征融合数据应用到深度置信网络进行目标识别。试验结果表明,本文算法的检测率为98.46%,虚警率为5.20%。算法从多种底层图像特征出发,有效克服了单一特征描述能力不足的问题,提高了飞机目标识别能力及抗干扰能力。
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基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断
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作者:
钟诗胜
李旭
张永健
来源:
航空动力学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
故障诊断
不均衡样本
深度置信网络
Adaboost.M1算法
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描述:
在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。
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航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测
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作者:
彭开香
皮彦婷
焦瑞华
唐鹏
来源:
控制理论与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
健康指标
隐马尔可夫模型
深度置信网络
剩余寿命预测
健康状态识别
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描述:
,通过DBN-HMM混合模型来计算系统剩余寿命.采用商用模块化航空推进系统仿真软件(C-MAPSS)给出的航空发动机数据集,验证了上述方法的有效性.
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基于深度学习的航空发动机传感器故障检测
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作者:
刘云龙
谢寿生
郑晓飞
边涛
来源:
传感器与微系统
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞参数据
深度学习
故障检测
深度置信网络
航空发动机传感器
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描述:
针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理
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基于FWA-DBN的航空发电机偏心故障诊断
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作者:
杨占刚
徐海义
成博源
石旭东
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
航空发电机
烟花算法
深度置信网络
偏心故障
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描述:
针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小,造成故障不易识别的问题,提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型,通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据;然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的DBN网络,得到最佳DBN-ELM模型结构;最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明,相较于传统的故障诊断方法,应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断,可以获得更高的准确率,平均准确率达到99.203%。
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基于深度学习的航空发动机气路参数基线建模和趋势预测研究
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作者:
余映红
来源:
厦门大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
长短期记忆网络
基线建模
支持向量回归机
趋势预测
深度置信网络
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描述:
基于深度学习的航空发动机气路参数基线建模和趋势预测研究
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基于数据驱动的飞机发动机气路健康监测
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作者:
周碧嘉
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
健康监测
模糊积分
发动机
深度置信网络
独立成分分析
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描述:
基于数据驱动的飞机发动机气路健康监测
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飞行器气动力数据建模方法及可视化交互系统研究与实现
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作者:
周志高
来源:
西南科技大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
移动最小二乘法
建模方法
气动力
深度置信网络
可视化系统
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描述:
飞行器气动力数据建模方法及可视化交互系统研究与实现
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基于新型深度神经网络的民机表面缺陷识别
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作者:
张德银
陈从翰
黄选红
徐志强
来源:
计算技术与自动化
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
深度神经网络
表面缺陷识别
Inception
Net
残差
民航飞机
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描述:
为解决机务人员依靠经验来对民航飞机的表面缺陷进行识别时易发生误判的问题,开发了一种用于民机表面的缺陷识别的结合Inception-net和残差模块的新型深度神经网络。首先,通过对各机场的在修飞机表面缺陷进行采样建立数据集,手段包括使用图像处理修复不合格图像、使用数据增强缓解数据类别不平衡、使用立方卷积插值法降采样保留图像特征等图像预处理操作。然后在自建的数据集上对新型深度神经网络与其他神经网络进行对比测试。实验结果表明,新型神经网络在较少的参数下能够达到最深的网络深度,且在自建数据集的测试集上的识别率和查全率分别为74.23%和62.29%,优于进行对比的其他网络。说明在一定程度上该网络能够有效用于民机表面缺陷识别工作中。
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应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断
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作者:
逄珊
杨欣毅
张勇
韦祥
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
故障诊断
深度神经网络
核方法
涡扇发动机
部件
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描述:
运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为