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基于WGAN-GP数据增强的航空发动机引气状态分类方法
1
作者
张鹏
曹曦丹
+1 位作者
王浩
段照斌
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期373-382,共10页
针对航空发动机引气系统真实异常飞行数据匮乏制约数据驱动的诊断方法有效应用问题,提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)数据增强的发动机引气状态分类方法。通过WGAN-GP扩充并平衡训练数据集,使卷积神经网络(C...
针对航空发动机引气系统真实异常飞行数据匮乏制约数据驱动的诊断方法有效应用问题,提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)数据增强的发动机引气状态分类方法。通过WGAN-GP扩充并平衡训练数据集,使卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)分类模型学习到更丰富的数据特征,实现对多种引气状态的准确分类。实验结果表明,该模型较经典生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)稳定性更高,生成的样本更接近原始样本,分类性能也有较大提升。
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关键词
发动机引气系统
故障诊断
不平衡
数据增强
生成对抗网络
卷积神经网络
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职称材料
基于数据增强与IEVO-GRNN的飞机引气系统故障诊断
2
作者
江佩瑶
王洪亮
+2 位作者
吴兴华
王艺霖
麦鴚
《电子测量技术》
北大核心
2025年第10期42-50,共9页
飞机发动机引气系统是保证飞行安全的关键系统,其故障检测对于维护飞行安全至关重要。本文针对飞机发动机引气系统故障,首先利用改进自适应综合过采样算法(MDADASYN)处理飞机引气系统故障数据不平衡问题。然后,利用佳点集初始化种群、高...
飞机发动机引气系统是保证飞行安全的关键系统,其故障检测对于维护飞行安全至关重要。本文针对飞机发动机引气系统故障,首先利用改进自适应综合过采样算法(MDADASYN)处理飞机引气系统故障数据不平衡问题。然后,利用佳点集初始化种群、高斯-柯西变异策略和动态调整参数机制改进的多策略改进的能量谷优化算法(IEVO)优化广义回归神经网络(GRNN)进行故障诊断。CEC2014测试函数结果表明,该融合策略有效增强了算法的种群多样性及全局和局部搜索能力;基于引气系统真实故障数据仿真验证试验表明,基于MDADASYN-IEVO-GRNN的引气系统故障诊断模型显著提高了飞机发动机引气系统故障诊断准确率,有助于提升飞机的运行安全和引气系统故障维修效率。
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关键词
故障诊断
发动机引气系统
广义回归神经网络
数据增强
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职称材料
题名
基于WGAN-GP数据增强的航空发动机引气状态分类方法
1
作者
张鹏
曹曦丹
王浩
段照斌
机构
中国民航大学工程技术训练中心
中国民航大学电子信息与自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期373-382,共10页
基金
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(U1733201)。
文摘
针对航空发动机引气系统真实异常飞行数据匮乏制约数据驱动的诊断方法有效应用问题,提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)数据增强的发动机引气状态分类方法。通过WGAN-GP扩充并平衡训练数据集,使卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)分类模型学习到更丰富的数据特征,实现对多种引气状态的准确分类。实验结果表明,该模型较经典生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)稳定性更高,生成的样本更接近原始样本,分类性能也有较大提升。
关键词
发动机引气系统
故障诊断
不平衡
数据增强
生成对抗网络
卷积神经网络
Keywords
Engine bleed air system
Fault diagnosis
Imbalanced
Data augmentation
Generative adversarial networks
Convolutional neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于数据增强与IEVO-GRNN的飞机引气系统故障诊断
2
作者
江佩瑶
王洪亮
吴兴华
王艺霖
麦鴚
机构
昆明理工大学民航与航空学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第10期42-50,共9页
基金
国家自然科学基金(62163021)
云南省基础研究专项(202301AT070420)项目资助。
文摘
飞机发动机引气系统是保证飞行安全的关键系统,其故障检测对于维护飞行安全至关重要。本文针对飞机发动机引气系统故障,首先利用改进自适应综合过采样算法(MDADASYN)处理飞机引气系统故障数据不平衡问题。然后,利用佳点集初始化种群、高斯-柯西变异策略和动态调整参数机制改进的多策略改进的能量谷优化算法(IEVO)优化广义回归神经网络(GRNN)进行故障诊断。CEC2014测试函数结果表明,该融合策略有效增强了算法的种群多样性及全局和局部搜索能力;基于引气系统真实故障数据仿真验证试验表明,基于MDADASYN-IEVO-GRNN的引气系统故障诊断模型显著提高了飞机发动机引气系统故障诊断准确率,有助于提升飞机的运行安全和引气系统故障维修效率。
关键词
故障诊断
发动机引气系统
广义回归神经网络
数据增强
Keywords
fault diagnosis
engine bleed air system
general regression neural network
data enhancement
分类号
TN707 [电子电信—电路与系统]
V267 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WGAN-GP数据增强的航空发动机引气状态分类方法
张鹏
曹曦丹
王浩
段照斌
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于数据增强与IEVO-GRNN的飞机引气系统故障诊断
江佩瑶
王洪亮
吴兴华
王艺霖
麦鴚
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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