基于飞参数据的航空发动机故障预报研究

作者： 荆竹   巩美娟   来源： 电子测试 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   飞参数据   故障预报  

描述： 为能够充分的体现出飞行参数数据的应用价值,本篇文章研究了对飞行参数历史数据的发动机故障预测方法。在对飞行参数数据里面多组数据与发动机性能参数关系进行理论分析的基础上,讨论了四种发动机的可行性和具体预测方法的不足,同时还研究了这个方法在发动机故障预测里面的应用。结合到飞机飞行参数系统记录的实际数据,这个研究的结果对飞行安全的问题具有了重要的意义。

基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模

作者： 李帅国   彭靖波   王玮轩   郑劲松   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机   BP神经网络   飞参数据   动态建模  

描述： 基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模

基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究

作者： 马楠   倪优扬   葛红娟   来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   航空发电机   故障诊断   深度置信网络  

描述： 针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造了深度置信网络故障诊断模型对航空发电机的原始故障数据集进行特征提取和故障识别。仿真试验结果表明,方法能有效识别航空主发电机的短路故障。

基于DBN的航空发电机故障诊断方法研究

作者： 马楠   倪优扬   葛红娟   来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   航空发电机   故障诊断   深度置信网络  

描述： 针对目前故障诊断方法多依赖于信号处理技术、步骤较为繁琐的问题,研究了一种基于深度置信网络的航空主电源故障诊断方法,直接对原始时域信号进行故障特征提取。分析了航空发电机的典型短路故障,构造了深度置信网络故障诊断模型对航空发电机的原始故障数据集进行特征提取和故障识别。仿真试验结果表明,方法能有效识别航空主发电机的短路故障。

基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李京峰   陈云翔   项华春   蔡忠义   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆网络   健康指标   深度置信网络   剩余寿命预测  

描述： 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行时间序列预测;其次,将预测结果整合输入到深度置信网络进行健康指标提取;再次,结合健康指标预测曲线和失效阈值得到剩余寿命预测结果;最后,利用商用模块化航空推进系统仿真数据集开展实验并与已有方法进行对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。

如何控制飞机维修中的人为差错分析

作者： 何大伟   彭靖波   胡金海   宋志平   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 工作状态识别   航空发动机   多核支持向量数据描述   飞参数据   改进蝙蝠算法  

描述： 为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法优化的多核支持向量数据描述(CRBA-MKSVDD)智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述(MKSVDD)改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法的收敛速度和收敛精度,得到了混沌脉冲蝙蝠算法(CRBA);通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.5479%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。

航空发动机参数自动判读和监控系统设计

作者： 向丰   何旺   董洋   程波   来源： 机电工程技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   专家系统   飞参数据   自动判读   参数监控  

描述： 针对航空发动机参数判读和监控的传统方法存在缺陷以及现有先进技术高度依赖专用软件无法拓展等问题，介绍了一种航空发动机参数自动判读和监控系统设计技术。采用Matlab为开发平台，设计飞机数据、自动判读、参数监控等模块，通过对飞参数据报表进行参数重构，利用专家系统方法，设计自定义判据，将发动机参数判读分解成对发动机进行全过程、工作状态标志、具体工作状态3种判据进行判读，绘制统计报表给用户直观展示判读结果。同时根据发动机调试与维护工作的经验总结选取14个重要参数，运用趋势分析法进行参数监控。结果表明，相比传统人工回放数据分析参数的方法，该技术能够提高参数判读准确率、效率，扩大判读覆盖面，提高参数监控力度，且能够根据使用需要对判读和监控参数进行拓展，能有效提升航空发动机的保障力度。

结合显著图和深度学习的遥感影像飞机目标识别

作者： 刘相云   龚志辉   金飞   杨光   范炜康   来源： 测绘通报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像   显著图   多特征融合   飞机目标识别   深度置信网络  

描述： 为准确快速识别高分辨率遥感影像中的飞机目标,提出了一种结合显著图和深度置信网络(DBN)的飞机目标识别算法。本文首先使用HC(直方图对比度)算法提取遥感影像中的显著目标;然后通过定位连通区域确定候选目标的位置;随后提取候选目标的颜色矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Tamura纹理特征和边缘方向直方图;最后将归一化后的多特征融合数据应用到深度置信网络进行目标识别。试验结果表明,本文算法的检测率为98.46%,虚警率为5.20%。算法从多种底层图像特征出发,有效克服了单一特征描述能力不足的问题,提高了飞机目标识别能力及抗干扰能力。

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

作者： 钟诗胜   李旭   张永健   来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航发动机   故障诊断   不均衡样本   深度置信网络   Adaboost.M1算法  

描述： 在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。

航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测

作者： 彭开香   皮彦婷   焦瑞华   唐鹏   来源： 控制理论与应用 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 健康指标   隐马尔可夫模型   深度置信网络   剩余寿命预测   健康状态识别  

描述： 预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进行系统剩余寿命预测.首先,通过无监督训练深度置信网络实现历史数据的特征提取,进而构建健康指标;其次,利用健康指标集训练隐马尔可夫模型,实现设备健康状态的自动识别;最后,通过DBN-HMM混合模型来计算系统剩余寿命.采用商用模块化航空推进系统仿真软件(C-MAPSS)给出的航空发动机数据集,验证了上述方法的有效性.