飞机机电多模态系统的感知、融合与应用研究

# 飞机机电多模态系统
- 一、多模态感知
  - 视觉检测
    - 外观损伤查看
      - 表面裂纹检测
      - 涂层剥落识别
    - 仪表读数识别
      - 数字仪器读取
      - 指针式仪表监测
  - 听觉监测
    - 设备运行声音异常判断
      - 机械摩擦声检测
      - 非正常噪音识别
    - 报警声分析
      - 警报系统灵敏度评估
      - 不同报警声的分类
  - 触觉感知
    - 部件温度检测
      - 热成像技术应用
      - 温度变化趋势分析
    - 振动情况感受
      - 振动传感器数据采集
      - 振动频率与故障关联
- 二、多模态信息融合
  - 数据层融合
    - 传感器数据整合
      - 时间同步处理
      - 数据清洗与转换
    - 不同监测设备数据汇总
      - 跨设备数据整合
      - 数据存储与管理
  - 特征层融合
    - 提取共同特征
      - 数据降维方法
      - 特征选择与优化
    - 关联各类模态特征
      - 不同感知模态间的相互作用
      - 特征互补性分析
  - 决策层融合
    - 综合判断故障与否
      - 故障阈值设定
      - 风险评估模型
    - 确定维修策略
      - 维修优先级排序
      - 方案优化与选择
- 三、多模态交互
  - 人机交互
    - 维修人员与智能系统交互
      - 语音识别与反馈
      - 虚拟现实辅助操作
    - 通过界面输入输出信息
      - 图形用户界面设计
      - 实时数据可视化
  - 机机交互
    - 不同机电设备间通信协作
      - 数据协议标准化
      - 设备间的网络架构
    - 数据共享与指令传递
      - 任务调度系统
      - 实时通讯机制
- 四、多模态维修应用
  - 故障诊断
    - 利用多模态信息精准定位故障
      - 故障模型建立
      - 数据驱动故障分析
    - 分析故障原因
      - 根本原因分析工具
      - 故障模式与影响分析
  - 维修操作
    - 参照多模态提示实施维修
      - 步骤引导与提示
      - 现场决策支持
    - 多设备协同维修作业
      - 人员分工与协调
      - 设备协同任务分配
  - 维修培训
    - 模拟多模态场景教学
      - 教学工具与平台开发
      - 实景演练与虚拟训练
    - 提升维修人员综合应对能力
      - 案例分析与演示
      - 知识评估与反馈机制
- 五、多模态技术支撑
  - 传感器技术
    - 各类高精度传感器
      - 温度、压力、加速度传感器
      - 视觉与声学传感器集成
    - 传感器布局优化
      - 传感器位置选择
      - 多传感器数据融合方法
  - 人工智能技术
    - 机器学习辅助决策
      - 数据训练与模型验证
      - 决策树及神经网络应用
    - 深度学习进行模式识别
      - 卷积神经网络设计
      - 特征自动提取技术
  - 通信技术
    - 高速稳定的数据传输
      - 5G及物联网应用
      - 数据包传输与加密技术
    - 无线通信保障交互顺畅
      - 无线网络稳定性分析
      - 网络拓扑优化与布局设计