基于改进YOLOv4的航空发动机小目标损伤检测研究

智能化的航空发动机损伤检测是飞机故障诊断重要的研究方向,针对现有目标检测模型对航空发动机的小目标损伤检测效果差的问题,提出了一种改进的基于You Only Look Once version 4(YOLOv4)的多尺度目标检测方法。在路径聚合网络（PANet）中构建低层次的特征融合层,将更浅层的特征与深层特征融合,提高网络对小目标损伤的检测性能。为减少网络中的冗余参数,在颈部结构中引入了深度可分离卷积,将标准卷积重构为深度可分离卷积的形式。实验表明：改进后的YOLOv4对小目标损伤的检测精度提升了3.43%,模型大小降低了54.06 MB,同时检测速度提高了31.03%。研究结果表明改进的YOLOv4模型对小目标损伤具有更好的检测性能。     

基于图像化变差函数的性能数据异常判别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常判别方法。通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。通过引入变差函数理论,采用4方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。在提取发动机性能图像关键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态的判别。选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证。验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

航空发动机性能图像纹理片段划分方法

为了解决深度学习在航空发动机性能异常检测中出现的数据不平衡的问题，在高频次纹理片段对应性能稳定状态、低 频次纹理片段对应异常波动状态的合理假设下，提出了一种航空发动机性能图像纹理片段划分方法。通过研究性能数据空间与 RGB彩色空间的映射，提出高维性能数据图像化。引入分形盒维理论，定义纹理特征维数表征性能图像纹理特征，提出基于高频 次生长树的图像纹理片段划分方法，实现性能图像按纹理出现频次的精细划分，建立正常样本和异常样本数量接近的数据集。选 取多个航段发动机性能数据，与时频图和采样法生成的数据集进行对比验证。验证结果表明：该方法可以生成数量相当且真实 客观的正常样本和异常样本，在ResNet50模型上的准确率达91.72%，减小了数据不平衡对准确率的影响。     

基于ResNet-LSTM的航空发动机性能异常检测方法

为了实现数据驱动的航空发动机性能异常的智能检测,提出了一种基于残差网络（ResNet）-长短期记忆网络（LSTM）的发动机性能异常检测方法。采用发动机性能数据图像化方法,在数据降维的同时,完备保留数据的关联特征和时序特征;以残差单元构建发动机性能异常检测模型,在加深网络结构的同时,消除深层网络梯度消失问题,提高发动机性能图像空间关联特征的提取能力。同时,引入LSTM,提出基于ResNet-LSTM的发动机性能异常检测模型,通过ResNet与LSTM的融合,强化异常检测模型对时序特征的提取,提升发动机性能异常检测的准确率;通过发动机运行数据进行验证。结果表明：在训练集上,该方法的异常检测准确率为94.95%,比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高10.87%、8.00%、3.23%;在测试集上,该方法的异常检测准确率为92.15%,比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高11.81%、9.45%、3.78%。     

基于CI-CPN的在役飞机构型数据模型研究

为了对海量的在役飞机构型数据进行有效的组织和管理,提出一种在役飞机维修构型数据管理的混合式产品结构,以此为核心带动在役阶段的构型数据管理工作。以ERJ190飞机为例,给出了基于此模型的产品结构;利用有色Petri网原理建立在役飞机构型数据管理的CI-CPN模型;最后对ERJ190飞机五号肋加强和扰流板改装的构型更改流程进行实例验证,表明提出的CI-CPN模型能够组织管理实例的构型数据更改过程,为解决在役飞机构型数据冗余、混乱,在役与在研构型数据管理脱节等问题提供了可行性方案。