关键词
基于自适应拟合建模的航空发动机健康参数估计
作者: 顾嘉辉   鲁峰   黄金泉   强子健   来源: 传感器与微系统 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 商用航空发动机   卡尔曼滤波   状态变量模型   气路健康参数   自适应拟合建模  
描述: 健康参数的状态变量模型(SVM),并设计卡尔曼滤波器进行健康参数估计。方法利用上一个采样周期内健康参数的估计值实时更新健康参数相关系数矩阵,以提高线性模型的精度。以某型商用航空发动机部件级模型为基础,在
基于RSM/XGBoost和KF的航空发动机RUL预测
作者: 李东文   王海瑞   朱贵富   刘翠琴   杨修琦   来源: 空军工程大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 随机搜索算法   航空发动机   XGBoost   卡尔曼滤波   剩余使用寿命  
描述: 航空发动机精确的剩余使用寿命预测是确保发动机安全服役必须开展的环节。针对复杂工况环境下涡扇发动机的剩余使用寿命预测问题,提出了一种基于极端梯度提升和卡尔曼滤波的寿命预测模型。首先,采用高斯分布对原始
面向远距飞机目标跟踪方法的研究
作者: 高瑞贞     许睿烁     赵子月     夏自强   来源: 机械设计与制造 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 云台控制   卡尔曼滤波   多线程   自动对焦   目标跟踪  
描述: 面向远距飞机目标跟踪方法的研究
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者: 王锦申   黄旭   万夕里   来源: 航空维修与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 损伤检测   编码器   发动机   目标检测   深度学习   一体化解决方案   神经网络   在线计数   孔探检测  
描述: 航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架、深度融合网络、目标检测和追踪算法等三种深度学习方法,以实现对大型航司发动机的损伤进行识别、检测、追踪、在线计数和孔探报告自动生成。实现结果表明这些方法对减轻劳动强度、提高生产效率和提高检测精度具有实际的应用价值,对保证发动机适航具有重要意义。
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