航空发动机燃油分配器健康状态评估及寿命预测研究

作者： 赵子仪.   来源： 沈阳工业大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 健康状态评估   寿命预测   双向长短期记忆网络   航空发动机燃油分配器   云模型  

描述： 航空发动机燃油分配器健康状态评估及寿命预测研究

航空发动机燃油分配器健康状态评估及寿命预测研究

作者： 赵子仪.   来源： 沈阳工业大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 健康状态评估   寿命预测   双向长短期记忆网络   航空发动机燃油分配器   云模型  

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航空发动机燃油分配器健康状态评估及寿命预测研究

作者： 赵子仪.   来源： 沈阳工业大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 健康状态评估   寿命预测   双向长短期记忆网络   航空发动机燃油分配器   云模型  

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航空发动机燃油分配器健康状态评估及寿命预测研究

作者： 赵子仪.   来源： 沈阳工业大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 健康状态评估   寿命预测   双向长短期记忆网络   航空发动机燃油分配器   云模型  

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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

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

基于VFDT特征的空中飞机目标分类方法

作者： 李秋生   张华霞   来源： 雷达科学与技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   低分辨雷达   目标分类   方差分形维轨迹  

描述： 的多重分形算法对飞机回波进行特性分析和特征提取,基于提出的VFDT特征并结合支持向量机(SVM),对实际录取的多种类型飞机回波进行了目标分类识别实验。实验结果表明,VFDT特征可以较好地对多种不同类型的飞机目标进行分类辨识,并具有较小的计算量。

傅里叶分解在航空发动机复合故障诊断中的应用研究

作者： 左红艳   刘晓波   洪连环   来源： 南昌航空大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 复合故障诊断   特征提取   航空发动机   傅里叶分解  

描述： 针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳特性，应用傅里叶分解方法 (Fourier Decomposition Method,FDM)实现航空发动机转子复合故障诊断。首先应用傅里叶分解方法将振动信号分解为一系列固有频带分量，然后计算每个固有频带分量与原信号的互相关系数及峭度值，将互相关系数与峭度值的阈值作为判断准则，提取信号的主要固有频带分量，重构信号，并且生成边际谱，实现主要频谱成分的分析。最后通过互相关系数与峭度值相结合的准则，实现谐波分量与冲击分量信号的提取，实现复合故障类型进一步分析与诊断。应用此方法对航空发动机转子试验器的松动-碰摩-不对中复合故障信号进行诊断，可将不对中、松动、碰摩的故障特征有效分离出来，证明了FDM在复合故障特征分离与诊断中的有效性。

基于高分辨率UCE航空影像的面向对象分类

作者： 孙玉鑫   周立鹏   皮原征   来源： 经纬天地 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   UCE   近红外波段   监督分类  

描述： 本文利用微软UltraCam Eagle航摄仪（以下简称UCE航摄仪）拍摄的带有近红外波段的高分辨率航空影像，采用面向对象多尺度分割方法对影像光谱进行特征提取，使用KNN、SVM和PCA方法分别

基于航空单目相机的目标定位技术

作者： 王鑫   李玉芳   任航   韩松伟   刘立刚   孙明超   宋策   来源： 中国光学(中英文) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   特征匹配   目标定位技术   姿态  

描述： 为了提升无人机机载光电吊舱在特殊工况条件下的自主侦察能力，本文结合实际工程项目研发了适用于机载光电吊舱的目标定位技术，并在嵌入式GPU(Graphics Processing Unit，型号为Jetson-TX2i)上实现了功能验证。首先，提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GPU加速数字图像处理方案，对不同焦距下获取的两幅图像进行实时特征检测与匹配。接着，利用几何交比不变性校正图像边缘畸变特征点的位置信息。最后，使用最小二乘法估计目标深度信息并结合四元数空间模型确定目标姿态信息，从而实现目标定位。实验结果表明，改进的SURF算法在特征匹配方面，精度和速度都优于经典的SURF算法。若角点特征位置误差控制在一个像素以内，深度误差不超过2%，方位角、俯仰角和滚转角的角度误差分别小于4°，5°和2°，这一误差满足机载光电吊舱的目标定位准确性需求。此外，处理一组（两帧）分辨率为1080P的图像，利用GPU加速可以将处理时间提升至74 ms，这一速度满足机载光电吊舱数据处理的实时性需求。