激光与红外

作者：郭娟

单位：空军工程大学 航空机务士官学校,河南 信阳,464000；

关键词：格拉姆角场;并行卷积神经网络;红外发射率;预测;检定状态

使用光谱发射率测量设备检测红外隐身涂层发射率,是监控飞机红外隐身涂层状态的一种重要手段。在测量设备检定周期内,受使用环境、使用频率、使用方法等因素影响,偶发设备状态变得恶劣,测量值偏离参考值,对及时发现红外隐身涂层缺陷带来一定风险,可能影响飞机整体红外隐身特性。针对检定周期内出现的测量值偏差问题,建立格拉姆角场(GAF)-并行卷积神经网络(PCNN)设备检定状态预测模型。将测量设备一维时序数据送入GAF PCNN模型中,经过深度学习,训练出红外发射率测量设备检定状态预测模型。试验表明,该检定状态预测模型平均识别准确率达到95,且收敛速度快且稳定,可应用于设备检定状态预测,提示提前检定或者超检定周期使用,在确保设备状态良好的同时,减少设备检定活动,提高保障效率。

来源：2024年第12期

《激光与红外》期刊编辑部

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