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

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

航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用

作者： 吴闯     张亮     唐希浪     崔利杰     谢小月   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   润滑系统   知识问答   知识图谱  

描述： 由于航空发动机润滑系统结构功能复杂，基于现有的健康管理系统开展故障诊断存在可解释性不足及高度依赖专家经验的问题，提出一套面向航空发动机润滑系统的故障知识图谱构建方法。在结合专家知识设计润滑系统故障

基于长序列的航空发动机剩余使用寿命预测方法

作者： 郭俊锋     刘国华     刘国伟   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   长序列信号   剩余使用寿命预测   堆叠膨胀卷积   Hyperband超参数优化算法  

描述： 针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足的问题，提出一种基于堆叠膨胀卷积神经网络(SDCNN)的航空发动机剩余使用寿命预测方法。将多传感器长序列数据归一化处理，降低因

基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测

作者： 刘君强   胡东斌   潘春露   雷凡   赵倩茹   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 非线性   航空发动机   无迹卡尔曼滤波   超统计   剩余寿命   多阶段  

描述： 针对传统航空发动机剩余寿命预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于剩余寿命预测精度不高的问题，本文提出了一个新的多阶段航空发动机剩余寿命预测模型，包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波与

基于截断p-shrinkage范数的航空发动机数据重构

作者： 张红梅     武江南     赵永梅     曾航     李全根   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 截断p   shrinkage范数   交替乘子法   航空发动机   张量   数据缺失  

描述： 针对航空发动机传感器的数据缺失问题，提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN，对航空发动机的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式