基于卡尔曼滤波的航空器飞行航迹预测

作者： 唐陈宇   唐建   曾孟佳   来源： 现代信息科技 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   卡尔曼滤波   航迹预测  

描述： 航空器的轨迹预测是空中管理技术的基础，由于空中交通环境存在不确定性因素，航空器飞行轨迹的准确预测一直是业内关注的焦点。卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种能够过滤线性噪声并对当前状态进行预测的状态方程，具有占用内存小、速度快的优点，可应用于含有不确定信息的动态系统中。基于此，提出一种基于卡尔曼滤波的飞行航迹预测，不仅能够预测航空器的当前轨迹，解决不确定因素带来的影响，还能节省预测成本。

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

作者： 刘源   牛伟   赵建平   来源： 信息技术与信息化 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   预测与健康管理   剩余使用寿命  

描述： 航空发动机作为飞机的重要部件，其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题，提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施，通过对数据进行了获取以及预处理；然后构建神经网络层并进行了训练；最后，通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

基于时间序列的民用运输航空器碳排放预测研究

作者： 向小军   杨志晗   赵赶超   来源： 现代计算机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 时间序列   LSTM   ARIMA   WOA   碳排放  

描述： 随着中国民航业的高速发展，运输航空器的碳排放问题逐渐引起关注。采用时间序列的方法建立了传统的差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型以及优化的长短期记忆网络（LSTM）模型，对航空器碳排放量、碳排放强度以及吨公里碳排放量进行了预测，通过鲸鱼优化算法（WOA）对LSTM中的学习率和隐藏节点数进行优化，避免了人为选择参数的主观性和盲目性，有利于提高模型预测的准确性。通过对比两种模型的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）,ARIMA模型在航空器碳排放预测中有较好表现，WOA-LSTM模型在碳排放强度、吨公里碳排放的预测中有较好表现。

基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 胡立坤   何旭杰   殷林飞   来源： 计算机应用研究 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   自动扩展   子模块级联   剩余寿命预测  

描述： 对航空发动机进行实时状态监测与健康管理可以有效降低发动机故障风险，确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段，其中长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络常被使用。但由于航空发动机复杂的机械结构与运行模式，使用传统的LSTM网络对航空发动机的剩余寿命进行单次预测后，所得预测结果的准确率不足以满足其寿命预测的精度要求。基于LSTM网络的广泛使用以及它对时间序列数据的有效预测能力，并考虑到采用多级预测的方法能够有效降低预测误差，提出了一种新型的可自动扩展的长短期记忆(AutomaticallyExpandableLSTM,AELSTM)预测模型。AELSTM模型依托多个子模块逐级连接的网络结构，不断地提取前一级模块的输出误差作为后一级模块的训练值，形成了误差的多级预测机制，有效降低了模型的预测误差，提升了预测结果的准确性。最后，基于美国国家航空航天局发布的C-MAPSS数据集的四个子集，对AELSTM模型的预测效果进行了测试。实验结果表明，与传统的LSTM网络相比，AELSTM模型在四个子集上的均方根误差平均减少了95.44%，同时它的预测效果也优于现有的一些先进算法。实验充分验证了AELSTM模型在提升航空发动机剩余寿命预测准确度方面的有效性与优势。

航空器爬升与下降阶段4D航迹预测

作者： 赵元棣   李科频   朱文心   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   4D航迹预测   循环神经网络   机器学习   航空运输  

描述： 准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性，提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先，利用爬升阶段提取研究指标，构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short/term memory, LSTM);其次，在下降阶段进行数据维度拓展，构建RNN、LSTM模型进行航迹预测；最后，对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明，爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高，展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。

基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法

作者： 辛佳雯   王睿   谢艳霞   孙军华   来源： 仪器仪表学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测   深度学习   双目立体视觉   缺陷检测  

描述： 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题，本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN（attention deformable convolution-cascaded pyramid network， AD-CPN）的级联卷积神经网络，实现了图像中螺栓及二维关键点的检测，可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷，通过欧式距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对，最后对检测点对三维重构，并计算出螺栓的实际长度，从而判断螺栓是否错装。实验结果表明，相较于CPN，AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%；螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%，可见该方法具有较高的缺陷检测准确率，有效保障了航空发动机的安全运行。

多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法

作者： 王兴   张晗   朱家正   林建波   杜朝辉   来源： 振动与冲击 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 多头注意力   航空轴承   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大，导致微弱故障特征往往存在于多子空间中，目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题，提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method, MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取；然后引入多头注意力模块，使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平；最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明，提出的MADM该诊断方法可实现转速为12 000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm~2的航空轴承高精度可靠诊断，且优于目前主流的深度诊断方法。

基于Transformer的航空目标检测算法

作者： 季长清   高志勇   秦静   汪祖民   来源： 无线电工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 倾斜目标   Transformer   深度学习   航空检测  

描述： 近几年，基于深度学习的目标检测算法在航空图像检测任务中得到了广泛的应用。针对传统的水平目标检测算法无法定位航空图像中大量密集排列的倾斜目标的问题，提出了TF-BBAVectors模型算法来实现航空图像中倾斜目标的检测任务。首先，为了避免深度卷积神经网络带来的网络退化等问题使用Transformer结构搭建特征提取网络；其次，针对密集地、小尺度图像目标的问题，采用多尺度特征融合的方法提升检测效果；最后针对倾斜目标检测的问题，通过边界框边缘感知向量表示任意角度的倾斜目标。在DOTA 1.0和SSDD+数据集上的部分测试结果表明，此方法的平均精度分别为72.39%和79.98%，证明了TF-BBAVectors模型算法的有效性。

基于深度学习的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践

作者： 李军吉   应良中   陶文旷   来源： 测绘通报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   无人机   航空影像   非正规垃圾堆放点  

描述： 城市化进程的加快导致垃圾随处堆放的问题日益突出，给城市的环境及居民的生活质量造成了严重的影响。利用遥感手段快速监测非正规垃圾堆放点具有及时性和高效性，因此具有十分重要的意义。本文结合无人机高分辨率航空影像及非正规垃圾堆分布特征，提出了按地域特征勾画样本数据集提取样本数据特征，采用U/Net和Swin Transformer融合模型，以及针对性改进训练流程开展非正规垃圾堆放点信息分类研究。试验以绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域，利用飞马航测无人机获取航空影像数据，对比分析了本文提出的方法和基于深度学习的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用，试验结果表明本文提出的方法准确率提高了1.72倍。