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。

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，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

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： 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。

基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测

作者： 陈琨     李放     冯振宇     陈向明     段龙坤   来源： 交通运输工程学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空   深度学习   轨迹预测   应急撤离   社交隐式模型  

描述： 基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测

基于深度学习的智慧航空物流综合服务智能问答方法

作者： 章丰田   来源： 自动化应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 综合服务   智能问答   深度学习   航空物流   智慧航空  

描述： 基于深度学习的智慧航空物流综合服务智能问答方法

飞机装配过程错漏装检测技术研究进展

作者： 王振宇     张祥春     严佳     张晓庆     武湛君   来源： 无损检测 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 错漏装   机器视觉   深度学习   无损检测   模板匹配  

描述： 飞机装配过程错漏装检测技术研究进展

作者： 秦子轩     张晓东     白广芝     任先聪   来源： 航空发动机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   剩余可用寿命   深度学习   多头注意力机制   多尺度卷积双向长短期记忆网络  

描述：

技能领域深度学习评价核心指标构建与量表开发研究——以飞机维修虚拟仿真学习为例

作者： 穆肃     高春瑾     田巨   来源： 广州开放大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机维修   深度学习   量表开发   虚拟仿真   评价指标  

描述： 学生主动、有深度的学习有利于促进职业技能提升。教学质量评价是职业技能教学的重要一环，深度学习理论可为技术支持下的专业技能教学与评价提供理论支持和实践指导。本研究以飞机维修虚拟仿真教学为例，采用专家

航空发动机叶片表面损伤与检测研究进展

作者： 程亚茹     李湉     薛辉     黎红英     王丹     唐鋆磊   来源： 航空发动机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器视觉   叶片损伤   深度学习   无损检测  

描述： 航空发动机叶片的工作环境极其恶劣，表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作，严重依赖工作经验，但人工检测不仅效率低下，而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤，从叶片失效形式出发，综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理，并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术，分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战，认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。