【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及航空器智能检测与维护系统，具体为基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统及方法。
技术介绍
1、航空器缺损检测是保障飞行安全的核心环节，传统方法主要依赖单一模态传感器数据进行人工目视检测或基于阈值分割的自动化分析。然而，航空器缺损形态复杂多样，涉及表面裂纹、内部脱粘、腐蚀等多种类型，单一模态数据难以全面捕捉跨尺度、跨维度的缺损特征。现有技术中，多模态数据往往因时空基准不统一导致信息融合困难，特征提取过程易受噪声干扰，且模态间的物理关联性未被有效建模，致使检测结果存在误判与漏检风险。
2、在缺损分类与决策阶段，多数系统采用静态预训练模型或固定规则库，缺乏对新型缺损模式的自适应能力，尤其在数据分布动态变化时性能显著退化。此外，维修决策多基于单一目标优化，忽略多约束条件的协同博弈关系，导致实际执行效果偏离理论预期。
3、现有技术体系普遍缺乏闭环反馈机制，无法根据实际维修效果动态优化模型参数与决策逻辑，长期运行中易因传感器漂移、环境扰动等因素累积误差，难以满足航空器高可靠性运维需求。
4、因此，本...
【技术保护点】
1.基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，所述多模态数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，所述张量构建与分解模块执行：
4.根据权利要求3所述的基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，所述块项分解的算法满足：
5.根据权利要求1所述的基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统及方法，其特征在于，所述元原型关系网络模块执行以下步骤：
6.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，所述多模态数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，所述张量构建与分解模块执行：
4.根据权利要求3所述的基于多模态融合的航空器缺损智能评估系统，其特征在于，所述块项分解的算法满足：
5.根据权利要求1所述的基于多...
【专利技术属性】
技术研发人员：张猛，罗云飞，佘金星，赵柱瑶，王诗洋，
申请(专利权)人：四川天府能谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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