航空发动机状态监控和预测性维护应用研究

作者： 廖鹏程   李昂   王骁   来源： 测控技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   深度学习   健康管理   剩余寿命预测   故障预测  

描述： 为了深化飞参数据的应用价值，通过研究发动机转动件故障预测、剩余寿命预测以及气路健康等，为发动机保障决策和预测性维护提供参考。采用经验模态分解(EMD)结合相对向量机(RVM)、灰度模型(GM)用于发动机转动件、气路监测的状态监控和故障预测，选取波音某型飞机故障数据验证了模型的准确性，平均绝对百分比误差(MAPE)能达到8.46%;采用卡尔曼滤波(KF)结合梯度提升决策树(GBDT)的方法对数据进行降噪并预测剩余寿命，通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率；采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控模型，经过大量QAR数据验证和测试，预测相对误差为0.43%。针对基于数据挖掘的航空发动机故障诊断算法开展研究，设计了相应的算法，开展了实验验证，通过有效的数据预处理和模型参数调节，使得故障诊断性能达到较高水准，为航空发动机的预测性维护提供了重要参考。

基于深度学习的航空发动机磨损部位识别方法

作者： 苗慧慧   曹桂松   孙智君   康玉祥   马佳丽   陈果   来源： 润滑与密封 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   一维卷积残差网络   能谱分析   深度学习   磨损  

描述： 针对航空发动机润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多，靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题，提出一种基于深度学习的航空发动机润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元

基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测

作者： 徐震震     薛林     马凯     杨玉迪   来源： 电子测量技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   时间特征   剩余寿命预测   空间特征  

描述： 航空发动机作为一种高精密机械部件，对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本，减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系，忽略了传感器之间的空间关系。本文提出了一种时空特征融合的网络模型，利用图卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取空间特征和时间特征，运用并行结构将时间特征与空间特征融合。在CMAPSS数据集上进行验证，子数据集FD001的RMSE为12.81,Score为252.04,实验结果表明，该方法相对于其他预测方法，预测精度更高。

基于深度学习的航空航天领域专利文本分类研究

作者： 郑含笑.   来源： 郑州航空工业管理学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 深度学习   航空航天   专利文本分类   BERT   CNN模型  

描述： 基于深度学习的航空航天领域专利文本分类研究

航空器尾涡快速识别与预测研究

作者： 冷元飞.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激光雷达   尾涡识别   尾涡预测   深度学习   尾涡探测  

描述： 航空器尾涡快速识别与预测研究

深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究

作者： 王兴.   来源： 长安大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   航空轴承   卷积神经网络   深度学习   状态识别  

描述： 深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究

基于增强现实的智能虚拟民航发动机维修手册与工卡技术研究

作者： 吴梓祺.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： HoloLens2   声纹识别   增强现实   深度学习   民用航空发动机维修  

描述： 基于增强现实的智能虚拟民航发动机维修手册与工卡技术研究

基于深度学习的航空发动机附件机匣故障诊断研究

作者： 柳秀.   来源： 哈尔滨理工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   元学习   故障诊断   深度学习   联邦学习  

描述： 基于深度学习的航空发动机附件机匣故障诊断研究

航空器尾涡快速识别与预测研究

作者： 冷元飞.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激光雷达   尾涡识别   尾涡预测   深度学习   尾涡探测  

描述： 航空器尾涡快速识别与预测研究

深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究

作者： 王兴.   来源： 长安大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   航空轴承   卷积神经网络   深度学习   状态识别  

描述： 深度注意力网络驱动的航空轴承健康状态识别研究