全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 一种基于改进堆栈自动编码器的航空发电机旋转整流器故障特征提取方法
- 作者： 崔江 唐军祥 龚春英 张卓然 来源： 中国电机工程学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 航空发电机 旋转整流器 深度学习 灰色关联度分析 自编码机
- 描述： 提出一种基于灰色关联度分析优化堆栈自动编码器的故障特征自适应提取方法,并用于航空发电机的旋转整流器二极管故障诊断中。首先,采集发电机交流励磁机励磁电流信号;其次,借助灰色关联度和深度学习理论对堆栈编码器网络进行训练学习,以确立其较优的网络结构,通过该网络可以自适应地从励磁电流信号中提取故障特征;训练完毕,借助于支持向量机(support vector machine,SVM)分类器实施故障诊断。对所提方法与快速傅里叶变换方法进行了仿真和物理实验,并对分类性能进行比较。结果表明,所提方法自动化程度高,自适应性能好,所提取的特征用SVM评估可以取得很好的分类效果。
- 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的多任务模型。首先，在数据预处理中，将滚动轴承的振动加速度时域信号转换为频谱图，并直接作为网络的输入；然后，应用标签平滑技术对故障类别标签做了平滑处理以提高网络的测试精度；最后，利用两组实际的滚动轴承故障数据集对所建立的多任务模型进行试验验证，将诊断任务划分为：故障状态识别(正常和异常)、故障部位识别(内圈、外圈和滚动体故障)、以及故障程度识别(损伤尺寸大小预测)。结果表明，所搭建的多任务模型在故障状态识别和部位诊断中的准确率达到97%以上。同时，在故障识别中，损伤大小预测达到了满意的精度，充分表明该方法具有很强的故障多任务诊断能力。
- 旋翼飞行器噪声抑制及机舱内语音增强
- 作者： 李保明 来源： 西安电子科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 相位补偿 核自适应滤波 Cadzow谱估计 旋翼噪声 有源噪声消除 深度学习
- 描述： 旋翼飞行器噪声抑制及机舱内语音增强
- 基于深度学习网络的航空发电机旋转整流器诊断技术研究
- 作者： 师鸽 来源： 南京航空航天大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发电机 旋转整流器 故障诊断 深度学习 自动编码器 深度置信网络
- 描述： 基于深度学习网络的航空发电机旋转整流器诊断技术研究
- 飞机发动机枞树槽加工质量检测方法研究
- 作者： 王军 来源： 天津科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 电火花线切割加工 机器学习 无监督学习 深度学习 枞树槽 加工质量检测
- 描述： 飞机发动机枞树槽加工质量检测方法研究
- 深度学习在军用飞机识别与检测中的应用
- 作者： 黄蓉蓉 来源： 兰州大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 计算机视觉 数据增强 目标检测 深度学习 军用飞机 图像识别
- 描述： 深度学习在军用飞机识别与检测中的应用
- 基于视觉引导的民航维修工具抓取检测方法研究
- 作者： 左奎军 来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 图像匹配 YOLO 机器人 深度学习 抓取检测 民航维修 视觉引导
- 描述： 基于视觉引导的民航维修工具抓取检测方法研究
- 时间域航空电磁激发极化参数正反演研究
- 作者： 满开峰 来源： 吉林大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激发极化效应 时间域航空电磁法 三维正反演 深度学习 交错网格有限差分 地球物理电磁勘探 Pearson相关性约束
- 描述： 时间域航空电磁激发极化参数正反演研究
- 民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅱ：地面综合诊断、寿命管理和智能维护维修决策
- 作者： 曹明 王鹏 左洪福 曾海军 孙见忠 杨卫东 魏芳 陈雪峰 来源： 航空学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障融合决策 数字孪生 航空发动机健康管理系统 深度学习 智能视情维护维修 知识图谱 寿命管理
- 描述： 基于民用航空发动机健康管理（EHM）的需求及发展目标，从CBM+全流程的角度分析民用航空发动机健康管理系统应用现状及行业发展趋势，进而总结民用航空发动机健康管理的应用现状及差距、挑战，并指出未来国内需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析，重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块：地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。