基于深度强化学习的舰载机在线调度方法与应用研究

作者： 于彤彤   来源： 北京工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 在线调度   深度学习   强化学习   多目标优化   舰载机持续出动回收  

描述： 基于深度强化学习的舰载机在线调度方法与应用研究

航空重力梯度仪动态测量的噪声抑制

作者： 庄严   来源： 吉林大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 正演模拟   深度学习   噪声抑制   数据补偿   信号解调  

描述： 航空重力梯度仪动态测量的噪声抑制

光伏清洁无人机目标检测与定位研究

作者： 卫芃毅   来源： 中北大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： SSD算法   深度学习   目标检测与定位   光伏清洁   DSSD算法  

描述： 光伏清洁无人机目标检测与定位研究

基于Mask R-CNN的航空光学影像目标检测研究

作者： 董旭彬   来源： 太原理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空影像目标   区域建议网络   深度学习   图像融合   特征金字塔  

描述： 基于Mask R-CNN的航空光学影像目标检测研究

基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法的研究

作者： 荆茂春   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据   稀疏自编码器   深度学习   ELM   ConvLstm  

描述： 基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法的研究

VHR航空影像城市建筑物提取及其变化检测研究

作者： 林欣   来源： 长安大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据集   建筑物提取   深度学习   变化检测   航空影像  

描述： VHR航空影像城市建筑物提取及其变化检测研究

基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断

作者： 陈虹潞   黄向华   来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  

描述： 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构

稀疏驱动的航空发动机主轴承智能监测研究（英文）

作者： 丁宝庆   武靖耀   孙闯   王诗彬   陈雪峰   李应红   来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   稀疏模型   变分自编码   智能监测   深度学习   航空发动机主轴承  

描述： 微弱特征提取是航空发动机健康监测与智能诊断的关键技术之一。本文针对航空发动机主轴承微弱故障智能监测难题,基于信号先验提出增强稀疏驱动的智能监测方法。通过分析经典凸稀疏诊断模型难以兼顾信号降噪与特征重构性能的缺陷,构建基于莫罗包络理论的非凸正则凸优化增强稀疏模型,以实现微弱特征提取;进而提出稀疏驱动的深度卷积变分自编码网络智能监测方法,通过对健康状态稀疏降噪样本的训练实现对故障异常状态的智能识别。通过航空发动机主轴承疲劳寿命试验的工程案例对提出方法进行性能验证,结果表明:增强稀疏驱动的智能监测方法具有良好的异常状态智能识别能力,能够有效支撑航空发动主轴承微弱故障的智能监测与诊断。

基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法

作者： 康玉祥   陈果   尉询楷   潘文平   王浩   来源： 振动与冲击 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承   故障诊断   深度学习   多任务   残差网络   损伤大小  

描述： 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题，提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法，该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架，建立能够同时进行故障诊断

基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测

作者： 刘龙庚   翟俐民   韩云祥   来源： 计算机工程与设计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   时间序列   空管大数据   航迹聚类   深度学习   智能交通   航迹预测  

描述： 采集空管大数据,根据空管大数据的特点,对数据进行数据融合,利用改进的聚类算法处理航迹数据,对得到的各类航迹数据分别构建模型,提高模型的预测精度。分别构建Stack LSTM和基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型,以真实雷达数据为例进行仿真实验,对仿真结果进行对比,其结果表明,基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型可以将预测的均方根误差控制在400s内,验证了预测模型可以实现航空器轨迹的精确预测。