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

多源数据融合的民航发动机修后性能预测

作者： 谭治学   钟诗胜   林琳   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   航空发动机   多源数据融合   发动机维修决策   修后性能预测  

描述： 针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8. 3%。

航空发动机传感器与执行机构信息重构算法

作者： 孙浩   郭迎清   赵万里   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   广义似然比(GLR)   故障幅值估计   信息重构  

描述： 航空发动机传感器与执行机构信息重构算法

免疫支持向量机用于航空发动机磨损故障诊断

作者： 张建   李艳军   曹愈远   张丽娜   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 免疫算法   航空发动机   支持向量机(SVM)   铁谱分析   磨损故障诊断  

描述： 航空发动机在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。首先,总结

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   洪骥宇   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   深度学习   抗干扰能力   决策融合  

描述： 通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机

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

基于融合卷积Transformer的航空发动机故障诊断

作者： 赵洪利   杨佳强   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 自注意力机制   航空发动机   故障诊断   深度神经网络   融合卷积Transformer  

描述： ， BP网络）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）相比，准确率分别提高了6.552%、28.117%、13.189%和10.29%，证明了本文方法的有效性，可为航空发动机故障诊断提供一定的参考。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

基于融合卷积Transformer的航空发动机故障诊断

作者： 赵洪利   杨佳强   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 自注意力机制   航空发动机   故障诊断   深度神经网络   融合卷积Transformer  

描述： ， BP网络）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）相比，准确率分别提高了6.552%、28.117%、13.189%和10.29%，证明了本文方法的有效性，可为航空发动机故障诊断提供一定的参考。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。