基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

作者： 傅荣春雪   刘君强   冯潇楠   余卓倩   来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO   图像去噪   目标检测   孔探图像   剪枝算法  

描述： 航空发动机叶片作为航空器重要的零件，其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤，目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主，检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此，实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理，按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像，实验结果表明，相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型，本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。

基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测

作者： 夏正洪   何琥   吴建军   魏汝祥   来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 召回率   精确率   深度学习   目标检测   航空铆钉  

描述： 针对航空铆钉小目标检测准确率较低、速率较慢等问题，提出1种基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先，根据钉头外观对航空铆钉进行分类，制作航空铆钉数据集；然后，构建航空铆钉分类及异常情况检测

基于SW/YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测

作者： 何宇豪   曹学国   刘信良   蒋浩坤   王静秋   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   实时检测   叶片损伤   深度学习   目标检测   孔探检测  

描述： 孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段，但目前依赖人工操作，耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW/YOLO模型，该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先，在主干网络加入了空间通道注意力模块（Spatial Channel / Convolutional Block Attention Module，SC/CBAM），有效避免位置信息丢失，提高目标边界回归能力，相较于YOLOv5，其平均精度均值mAP@0.5提高了5.4%。其次，在颈部网络对特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）进行了改进，通过融合低层特征，扩大了模型感受野，有利于较小损伤区域的检测，如烧蚀损伤，平均精度提高了8.1%。最后，通过与YOLOv5，Faster R/CNN，SSD模型的对比实验，结果表明SW/YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%，6.2%，6.3%，检测速度满足实时检测需求，有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。

面向航空发动机油路密封管件的高鲁棒性视觉定位算法研究

作者： 崔俊佳   刘枭   赖铭   王绍螺   蒋浩   李光耀   来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO   机器视觉   孪生网络   视觉定位   Siamese   变化检测网络  

描述： 航空航天行业零部件种类繁多、定制化程度高，难以进行定位夹具的开发。视觉定位技术是智能制造中的关键一环，该技术基于机器视觉确定工件位置，不需要定位夹具，能够被广泛运用于各种工况。但现有视觉定位算法只适用于少数种类的零件，泛用性不高。本文提出了一种基于YOLOv5s目标检测网络和Siamese孪生网络的新型视觉定位算法（YOLO–Siamese变化检测网络）。网络引入ConvDiff（卷积差分）模块来提升变化检测网络的特征提取效果，并采用半监督学习方法对模型进行训练。试验表明，在没有使用目标工件数据集的条件下，算法在验证集上的AP@0.5达到了99.3%,AP@0.5:0.95达到了89.6%，单帧推理时间为16.13 ms。该算法无需目标工件数据、定位精度高、运算速度快，提高了视觉定位算法的鲁棒性和泛用性。

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。

基于深度学习的航空装备保障初级指挥专业人才培养探索

作者： 王利明   祝华远   纪云飞   马海洋   刘杨   来源： 大学教育 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 初级指挥   培养方式   深度学习   航空装备保障  

描述： 该研究基于深度学习理论，从情感、行为、认知3个层面，采取认知重组、联系、反馈、参与、问题、激励、交互、拓展8项策略，构建了以16项教学活动为主体的深度学习策略模型，探索了课程与教学活动相耦合的人才培养方式。教学实践表明，该研究使航空装备保障初级指挥专业人才培养的“指挥管理”特质得到巩固强化。

基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究

作者： 黄续芳   赵平   冯铃   张丽   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路   故障诊断   深度学习   Bi/GRU模型  

描述： 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题，提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取，基于同一含噪声的液压管路振动实测数据，输入到Bi/GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后，为了进一步展示Bi/GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力，利用t/SNE降维算法进行液压管路特征可视化。结果表明：基于Bi/GRU航空故障诊断方法能达到99.60%的准确性，明显优于GRU等其他4种神经网络模型，Bi/GRU模型在含有噪声的液压管路数据上具备更出色的特征提取能力，可有效地提取出液压管路故障数据特征，从而实现了液压管路故障的智能化识别。