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- 基于QAR数据的民航客机对称发动机差异监控模型和算法
- 作者： 张春晓 李润辉 石晓磊 来源： 数理统计与管理 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能参数 民航发动机 QAR数据 HOLT双参数指数平滑模型 差异监控
- 描述： 从某型民航客机发动机机队管理的实际出发,利用HOLT双参数指数平滑方法,建立基于机载QAR数据的对称发动机性能参数的差异监控模型,并给出实现对称发动机差异监控的算法。算例分析表明模型和算法能有效地识别发动机运行状态,并能预测发动机故障征兆,使发动机排故端口提前,且方法简单易于实现。
- 基于扩散映射和快速聚类算法的航空发动机异常状态诊断
- 作者： 程弓 吴奇 来源： 第36届中国控制会议 年份： 2017 文献类型 ： 会议论文 关键词： QAR数据 航空发动机 快速聚类 异常状态诊断 扩散映射
- 描述： QAR设备能够准确记录飞机飞行过程中航空发动机的各项参数,为航空发动机故障诊断提供准确的数据支持。然而由于其记录的数据量过于庞大,且缺准确高效的数据处理方法,导致QAR数据无法被有效的利用,从而造成了极大的数据浪费。针对这一现象,本文提出了一种基于扩散映射和快速聚类算法的航空发动机QAR数据处理方法,通过对高维数大容量QAR数据进行降维和分类,实现对航空发动机异常状态的监控与诊断,并通过实验与对比验证了该方法的准确性和实用性。
- 基于分段距离和子序列匹配的飞机故障检测
- 作者： 马发民 王锦彪 张林 来源： 计算技术与自动化 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 子序列匹配 QAR数据 分段概率提取 Tree FP 飞机故障检测
- 描述： 针对飞机故障检测数据中重复率高数据量大,监测算法效率和准确率低的问题,本文在PAA压缩数据的基础上使用分段概率提取细分QAR数据,调整FP-Growth算法创建独具特色FP-Tree降低数据的重复度,提高数据的查询速度,提出了基于分段距离和子序列匹配算法,本文采用真实的飞机飞行QAR数据验证该算法的有效性和准确度。
- 基于分段距离和子序列匹配的飞机故障检测
- 作者： 马发民 王锦彪 张林 来源： 计算技术与自动化 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 子序列匹配 QAR数据 分段概率提取 Tree FP 飞机故障检测
- 描述： 针对飞机故障检测数据中重复率高数据量大,监测算法效率和准确率低的问题,本文在PAA压缩数据的基础上使用分段概率提取细分QAR数据,调整FP-Growth算法创建独具特色FP-Tree降低数据的重复度,提高数据的查询速度,提出了基于分段距离和子序列匹配算法,本文采用真实的飞机飞行QAR数据验证该算法的有效性和准确度。
- 基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
- 作者： 俞汝劼 杨贞 熊惠霖 来源： 计算机应用 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 深度学习 目标检测识别 航空器检测
- 描述： %的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。
- 基于民航陆空对话的语音识别关键技术研究
- 作者： 张志辉 来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 受限制玻尔兹曼机 声学模型 深度学习 民航陆空对话 语音识别
- 描述： 民航陆空对话语音指令的正确识别一直是确保航空器飞行安全的关键问题。近年来,由陆空对话问题导致的民航安全事故时有发生,给民航安全带来严重威胁。因此如何在现有条件下探索降低陆空对话风险的新方法,保障陆空对话指令的正确传输,成为一个有待解决的重要问题。近年来,语音识别技术一直是模式识别领域的研究热点并被广泛应用于诸多领域。本文通过对民航陆空对话的应用场景和特点进行分析,将语音识别技术应用到民航陆空对话领域,并结合深度神经网络(DNN)来解决民航陆空对话语音识别中的关键技术问题。为解决陆空对话的噪声问题,本文以真实的陆空对话为实验数据,对比了四种不同的降噪处理方法。实验结果表明,在该语料库下改进的谱减算法具有更好的降噪效果。在搭建语音识别系统的过程中,本文使用的语料库是以飞行员和管制员日常陆空对话的内容为蓝本,聘请管制专业人员录制的。使用该语料库分别搭建GMM-HMM单音素和三音素模型,并将三音素模型改进的结果作为DNN-HMM模型训练的标签,成功搭建DNN-HMM的声学模型。实验结果表明,DNN-HMM模型较GMM-HMM模型在基于民航陆空对话数据的音素识别中具有更强的建模能力。