基于数据挖掘技术的飞机故障诊断专家系统分析

基于数据挖掘技术的飞机故障诊断专家

系统分析

摘要：为了适应当代民用型飞机故障诊断的需要，运用飞机故障诊断历史工

作经验，打造了飞机故障诊断检修知识库系统，在这个基础上，探讨了根据飞机

维护保养历史经验知识和数据挖掘科技的故障诊断方式；运用相关性分析方式完

成了检修历史库的发掘确诊，根据案例库的聚类分析法，显著提升了案例库的查

找高效率；对于某型民机路面故障诊断的任务描述，制定了根据数据挖掘的机载

设备故障诊断专家系统；根据键入真正常见故障信息内容，运作专家系统开展诊

断分析，确定了所达到的根据数据挖掘的故障诊断专家系统具有较高的精确性。

本文重点通过分析对知识库系统的构建及应用分析，介绍故障诊断专家系统的设计，为后续的系统详细设计做指导。

关键词：故障诊断；专家系统；数据挖掘；机载设备；案例推理

机载设备做为飞机不可缺少的性能和保障系统，其稳定性和可维护性非常重要，对故障诊断与维护能力的需求也变得越来越高。现阶段的故障诊断方法主要

有三种：根据分析模型方法，根据信号分析的方法和根据知识的方法。对于机载

设备，因其常见故障关联系数高，要准确确诊常见故障，则需要一些专业的知识

与技巧。为降低对现场维修工人的专业素质，综合性诊断技术性已从过去的根据

数据处理方法的浅知识推理，朝着根据知识解决深知识推理的智能诊断发展趋势。文中智能故障诊断系统软件便是根据飞机检修历史时间所创建的知识库来完成的。

一．根据检修工作经验的知识库系统的构建

１．１检修历史时间库的构建

由飞机排除故障工作经验构建的检修历史时间库存放了飞机的所有历史时间

维护保养数据信息，为飞机的预防性维护与故障检测提供专业的数据支撑[1]。在

故障检测时，客户根据检修历史时间库获取对应的排故专业知识以获取现阶段排

除故障检修具体指导，检修历史时间库数据由分析表构造。

１．２常见故障案例库的构建

通过文字方法构建的检修历史时间库在应用中，容易包含歧义的、模棱两可的、不完美的叙述，在开展故障检测时，中国汉字比较难匹配，这种都会发生不

正确，严重影响知识的应用。因而，根据确诊专业知识构建流于形式的知识库系统——常见故障案例库是非常有必要的。案例库的构建是数据管理系统创建的重

点工作，都是数据管理系统修建全过程中最琐碎的工作，牵涉到2个关键的难题：一是将来自工程数据的案例合理表明出去；二是应用适宜的技术性来高效地发觉

案例[2]。因此，制定了案例库的构成表，包含历史时间案例表、征兆名字表、征

兆数值表、征兆权重值表，这种数据分析表之间有通过案例序号（Case＿ID）开

展相连的，以开展相匹配案例信息的配对。

（１）历史时间案例表：

该表存放飞机常见故障案例的基础数据信息。

（２）征兆名字表：

存放飞机常见故障案例中的有关征兆名字信息，在开展故障现象精准定位时，根据客户键入征兆名、征兆值等信息，根据对常见故障案例库里的案例信息开展

查找，获得最类似的案例以用以排除故障。

二．根据数据分析的维修工作经验知识库系统的应用

（一）维修历史时间库的相关性分析方式依据控制系统设计规定：用户使用

键入故障征兆获得可能性的故障 LRU几率排列。维修历史时间库全方位展示了飞

机维修全过程，维修数据信息巨大且化学交联繁杂，而故障的形成与故障的某个

征兆有着特殊关联性，假如我们寻找这种关联，发掘出彼此之间的关联性，就可

以通过故障征兆寻找故障缘故。其基本思想是：从维修历史数据库里的数据抓取

故障LRU与对应故障征兆的相互关系具体数据。利用Aprior算法，把每种LRU

和不同类型的故障征兆做为独立项，把自己的组成看作项集，各自能组成

｛LRU｝、｛故障征兆｝、｛LRU，故障征兆｝、｛LRU，故障预兆１，故障征

兆２｝等项集。接下来工作就是周而复始的，每一次循环系统分２步开展：

（１）联接，对由LRU和故障预兆组合经常ｋ－项集中的项开展联接，即寻

找发生超过最少置信度的相关性项集。

（２）减枝，减枝这一步关键依据一个经常故障项目集的任何一个子集合其

实都是经常的这一观念对联接后项目集开展筛选，删掉这些子集合并不是经常集

的项目集，得到备选（ｋ＋１）－项集。根据一级一级的循环实际操作，我们

将要最后的结果做为Apriori关系优化算法的结果[3]。周而复始的停止前提

条件是经常ｋ－项集为空，换句话说从此找不到相关的项目了。找到频繁项

目集，获得检修历史时间库中所有很有可能规则以及置信度，依据置信度大小

能够对标准进行排序，因为几率排序在一定程度上体现着LRU产生故障的概率，

由此，便找到故障特性和故障归类间的相互关系，给出了“故障征兆→故

障LRU”的概率排序关联。

（二）案例库的聚类分析法方式依据系统软件设计要求：数据管理系统必须

更高效的进行故障诊断，因而检索方式不可以太复杂了。但由于民机L波段系统

软件错综复杂的性，修建的案例库也会比较巨大，伴随着飞机场运作体量的扩张，案例总数也在不断的增加，案例检索高效率尤为重要。传统式选用最近邻检索法，梳理检索法等，若运用传统式方式，案例库的巨大限制检索速率，与此同时完成

下去较为复杂。从而，先向案例进行聚类分析法，得到大概的案例类型，还要对

不同类型的案例类型所对应的实际案例，依照案例属性选值开展检索，那样极大

地优化了检索高效率。其主要观念是：利用ｋ－均值算法选择初始聚类中心个

数和对象与聚类中心的最低相似性阀值个主要参数，依据和把案

例库文件的案例按照其属性或特点，划分成多个案例群，每一个案例群结构出一

个最能意味着本案例群共同的特点的特点案例，做为全部案例的一个索引，参加

案例检索配对。

三．故障诊断专家系统的设计分析

故障诊断数据管理系统主要是由检修历史时间库、故障案例库、专业知识

库管理方法模块、人机对战交互模块、信息融合模块、数据挖掘模块、知识的学习模块等构成，历史时间库挖掘模块：运用前面阐述的相关性挖掘方式，依据用户输入故障预兆信息，根据对检修历史时间库开展挖掘剖析，得到对故障诊断有好处的制度和专业知识，为检修排除故障给予管理决策参考。

案例库挖掘模块：运用前面阐述的聚类算法挖掘方式，依据用户输入故障预兆信息，对故障案例库开展挖掘剖析，提升案逻辑推理诊断的查找高效率。

故障信息结合模块：针对机里下传的各类故障信息，根据通讯协议，依据传送数据顺序及其标准，获取用以诊断的机载机器设备故障预兆。

诊断结果结合模块：对实例逻辑推理和信息挖掘逻辑推理的诊断结论进行合理的结合，获得数据管理系统综合性诊断结果。知识的学习模块：针对高效的新的知识，在学习中模块将新思维识存放在故障案例库或检修历史时间库，丰富多彩和优化知识库系统。

总结：建立故障案例库和维护历史时间库，运用数据挖掘技术的应用知识库系统中发掘对故障确诊有益的标准信息，扩张数据挖掘深度广度与深层，充分挖掘航行历史记录，为飞机场系统软件故障确诊带来了新思路与方法，为航空维修排故给予全方位的服务支持。

参考文献：

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[2]赵洪利,文星辰,郭庆.基于S1000D的飞机故障隔离手册规范研究与应用[J].航空维修与工程,2013(06):86-89.DOI:10.19302/https://www.docsj.com/doc/8319173639.html,ki.1672-

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航天器故障诊断技术综述及发展趋势

航天器故障诊断技术综述及发展趋势 谢敏;楼鑫;罗芊 【摘要】对国内外航天器故障诊断技术的发展进行了回顾，总结了航天器故障诊 断技术的基本方法，指出基于数据挖掘的航天器故障诊断方法是今后的发展趋势。%The development of domestic and foreign spacecraft fault diagnosis technology were reviewed. Summa-rized the basic method of spacecraft fault diagnosis technology and noticed that the spacecraft fault diagnosis method based on data mining is the future trend of developmennt. 【期刊名称】《软件》 【年(卷),期】2016(037)007 【总页数】5页(P70-74) 【关键词】航天器;故障诊断技术;数据挖掘 【作者】谢敏;楼鑫;罗芊 【作者单位】中国卫星海上测控部，江苏江阴 214431;装备学院光电装备系，北 京 101416;中国卫星海上测控部，江苏江阴 214431 【正文语种】中文 【中图分类】TH136 本文著录格式：谢敏，楼鑫，罗芊. 航天器故障诊断技术综述及发展趋势[J]. 软件，2016，37（7）：70-74 故障诊断技术是指不进行设备拆卸的情况下，通过相应的方法和技术手段，在设备

运行过程中掌握其运行状态，确定是否发生故障并分析出发生故障的原因，预报故障未来的发展趋势[1]。故障诊断技术在各个工业领域都得到了国内外的充分关注，并取得了丰厚的研究成果。 自1957年第一颗人造地球卫星上天以来，全世界发射的航天器已经多达5000多颗。据统计，从1957年至1988年的30年间各国发生灾难性事故的卫星约140颗，造成了重大的经济损失[2]。近十几年来，随着我国发射的卫星越来越多，也 出现了很多故障，针对航天器的故障诊断技术已经引起航天领域专家学者的重点关注。 航天器作为光机电一体化仪器的设备，由于其规模大、复杂度高、航天器的资源和人工干预能力有限，且太空环境日趋恶劣并存在着大量的不确定性因素等，这些都对航天器的故障诊断技术提出了挑战难以进行有效维护，经常会出现系统异常运行甚至出现故障的情况。因此，航天器故障诊断技术对提高航天器的可靠性、安全性和有效性具有十分重要的作用，已经成为航天领域主要研究方向[3]。 美国和俄罗斯（前苏联）为代表的国家，在航天器故障诊断技术方面做了大量且深入的研究工作。美国国家航空航天局（NASA）从上个世纪七十年代以来便开始研究航天器的在轨故障诊断技术。经过几十年的发展，NASA利用建立的航天器故 障诊断平台，对大量故障航天器进行了成功的诊断与维修，保证了航天器的可靠稳定运行，延长了航天器的使用寿命，除了保障航天器可靠稳定的运行外，故障诊断技术对于减少地面工作人员的工作量、航天员的培训时间以及发射与运行成本都具有重要意义。近几年美国投入大量的资金用于航天器系统故障诊断技术研究。尤其是在航天飞机方面，将飞行风险降低了50%，同时运行预算降低了1/3，而且还 可能进一步降低[4][5]。 自上世纪70年代我国成功发射第一颗卫星以来，我国航天领域的技术人员便开始研究航天器故障诊断技术。但是一直以来，相关的研究所和日常管理部门没有建立

飞机航电系统故障分析方法与故障诊断系统分析

摘要：在民航事业飞速发展的背景下，飞机持续适航能力要求也不断提高，但从目前情况来看，在飞机维护过程中，各种故障尤为频繁，由于飞机结构和航电系统相当复杂，在满足适航要求的前提下对飞机故障进行检修需要花费大量的人力和时间。本文基于上述背景，对飞机航电系统故障分析方法以及故障诊断系统进行了研究，以期能为飞机检修人员提供借鉴意义。 关键词：飞机航电系统；故障；分析方法；诊断系统 在飞机航线维护以及飞机检修过程中，几乎每天都要面对各种各样的故障，由于飞机类型较多，且航电系统复杂，外加故障原因与环境、设备、人员等多种因素相关，因此对飞机航电系统故障进行准确诊断并及时排除故障对飞机安全航行有重要意义。以下将从飞机航电系统概述分析入手，逐步探讨了航电系统故障的分析和诊断方法。 一、飞机航电系统概述 目前通常采用的飞机航电系统为g1000航空电子系统，该系统具有高度集成的特征，内部包括高频通信收发机、gps收发机、等航空通讯电子设备，同时在机舱内配备了两台高分辨率的高精度液晶显示屏。该航电系统充分应用了飞机的操控特征、大气数据和以太网连接通信领域内的数据成果，具备功能性与实用性。系统将航空电子设备和仪表操作显示集成到一个单独的显示系统内，用液晶电子显示替代传统的机械仪表，从而让航行信息具备高灵活度，但航电系统在带给航空人员便捷的同时也给设备维护人员带来了一定的困难。 g1000子系统则包括飞行仪表显示系统和导航与通信系统。飞行仪表显示系统主要负责为主系统提供飞行参数，例如航向、高度、外界大气参数、飞行姿态等，信息均可在pfd显示屏中显示。导航与通信系统则主要起到导航与通信功能，音频信号通过数字传输通道送入音频板，gps信息则传送到mfd和pfd显示屏中进行处理。 二、飞机航电系统故障分析方法和诊断系统 1.航电系统故障 航电系统中最容易出现的是数据链路故障，由于数据链路状况主要以不同颜色的框框来进行区分，红色表示确定链路失效，黑色表示链路不明，系统无法准确识别，绿色则表示链路正常，例如pfd显示屏arinc 429中1号通道状态框显示为红色，则提示航电系统故障与lru grs77相关，即pfd与航向基准系统间的链路失效。 2.通讯导航系统故障 3.仪表系统故障 在航电系统姿态信息传递到各子系统的过程中，需要与多种类型的传感器共同作用，如倾斜传感器、加速度传感器等，仪表系统组间则主要负责对姿态参数信息进行采集，并将其传入姿态航向系统中，在该系统中，信息传递或者显示任何环节有误或者收到外界干扰均会导致姿态信息显示异常，从以往的故障数据调查以及飞行手册中可总结出仪表系统故障的主要原因，具体如下：（1）发动机振动导致仪表断线。（2）显示屏或者grs构型文件和软件失效。（3）各模块间数据通道失效。（4）仪表插头脱落或接触不良。 从故障类型来看，主要包括人为因素故障、系统自身元件故障、组间配置故障、参数错误等。 4.飞机电源故障诊断系统结构 机载电源主要有飞机发电机供电，若发电机故障则由机载蓄电池续电，通常情况下，飞机电源需维持三种状态，（1）有地面电源供电时，即使发电机运行正常，也不能向飞机上的设备供电；（2）断开地面电源后，飞机发电机恢复正常供电，同时蓄电池自动充电；（3）发电机故障无法供电时，蓄电池自动供电保证安全运行。 当电源供电关系不符合上述三种逻辑时，则提示飞机电源系统出现故障，需进行及时处

飞机机械故障诊断技术分析

飞机机械故障诊断技术分析 摘要随着经济的飞速发展，飞机作为我国最为重要的三大运输工具之一，越来越多地影响着百姓的日常生活，航空交通运输安全也就成为了备受关注的问题。飞机是航空交通的载体，作为机械工业的产物，其构造的故障诊断是保证飞行安全的重要核心技术。本文通过分析飞机机械故障诊断技术的现状和发展，探讨飞行安全保障的重要措施。 关键词飞机；机械故障；诊断技术 1 飞机机械故障简述 飞机机械故障即飞机在运行过程中出现的非因人为操作或其他外界因素而产生的故障，由于飞机机械故障与其承载的货物安全及乘客生命安全息息相关，因此，飞机机械故障的诊断与维修受到了航空公司及广大群众的重视。飞机机械故障具有其特点，即层次性、相关性、综合性。 所谓层次性，指飞机机械故障根据其所需的维修程度而分为高层次和低层次故障，一般情况下，高层次故障需要进行较大难度的维修或更换较关键的部件或设备，而高层次的故障通常情况下也是由低层次故障所引起的，在进行故障诊断时，我们通常采用“由低到高，由高推低”的诊断方法。 所谓相关性，指飞机机械故障的产生并非单一的，通常某一结构单位发生故障时，其相连结构单元也有极大可能性会发生故障；因此，在进行故障诊断时，我们对飞机故障的排除不能是单一的，在排除了主要故障的可能性后，对其运作相关的结构单元也要进行故障排除。 所谓综合性，指飞机机械故障具有复杂性，已经表征出来的故障很有可能引发或者潜在其他多个故障，进而产生一个并发的故障系统，因此，在诊断故障时，飞机某一结构的故障出现后，一定要联想到该故障可能引发的其他故障，及时采取相应的错误，以防止更为严重的后果产生。 2 飞机故障诊断的现状 对于飞机故障诊断，在现阶段主要还是通过以下3种方式进行：第一，定时诊断。定时诊断是一种传统的故障诊断方式，其提倡的是“以预防为主”，以时间作为进行诊断的控制参数，例如，若飞机滚轮的诊断时限为7天，机场的机务人员将会每隔7天对滚轮进行一次故障分析和判断，然后采取相应的维护措施。定时诊断可以较好地监控飞机各单元结构的运行状况，进而对及时发现飞机潜在的机械故障具有一定的作用。但是，根据现场机务人员的统计数据表明，飞机机械故障的发生具有随机性，其发生率性虽然一定程度上受到定时诊断的影响，但是他们二者之间并不存在线形关系，加上定时诊断需要一定的人力物力才能执行，在一定程度在加大了航空公司的运营成本，因此，航空公司对定时诊断并不推崇，

分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇

分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究共3篇 分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究1 随着信息技术的迅速发展，分布式远程故障诊断专家系统越来越受到关注。该系统是基于云计算和物联网技术的一种智能化故障诊断手段，可以实现对设备、系统及网络的远程诊断，极大地提高了故障诊断的速度和准确性。本文将从框架和关键技术两个方面来进行介绍。 一、框架 分布式远程故障诊断专家系统的框架主要包括以下几个组成部分： 1. 数据采集层：负责采集设备、系统及网络相关的数据，并将其传输到后端服务器。 2. 数据预处理层：对采集到的原始数据进行处理，去除噪声和异常数据，提取特征等。 3. 模型训练与评估层：利用机器学习和深度学习等技术，训练模型并进行评估，以提高系统的准确性和稳定性。 4. 故障诊断决策层：该层是系统的核心部分，通过分析、判断和推理来确定故障原因并给出相应的诊断建议。

5. 终端应用层：将诊断结果反馈给用户，同时提供远程控制、管理等功能，使用户可以对设备、系统及网络进行及时、准确的故障处理。 二、关键技术 1. 数据挖掘：通过对数据的预处理、特征提取、维度归一化 等操作，使得数据能够更好地被模型利用。数据挖掘技术可以帮助系统自动进行特征筛选、模型训练等操作，减轻人工成本。 2. 机器学习：利用统计学和计算机科学的技术手段，让系统 自动学习故障诊断规律。在分布式远程故障诊断专家系统中，机器学习算法可以帮助我们建立准确、可靠的故障诊断模型。 3. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，其利用多层神经 网络对数据进行处理。由于深度学习能够自动提取特征，并且有着强大的识别能力，所以在分布式远程故障诊断专家系统中具有广泛的应用前景。 4. 大数据处理：故障诊断数据以及历史数据会在数据采集和 处理中大量产生。通过对这些数据进行存储、索引、检索等操作，能够为后续的故障诊断提供充足的支持。 5. 云计算和物联网技术：云计算和物联网技术是实现分布式 远程故障诊断专家系统的基础。云计算可以提供高效、安全、可靠的计算资源，而物联网可以提供丰富的传感器数据和网络

航空航天工业中的多源数据融合与故障诊断方法研究

航空航天工业中的多源数据融合与故 障诊断方法研究 航空航天工业是现代工业化发展的重要领域之一，随着技术的不断进步，航空航天工业中获得的数据也越来越多样化和庞大。为了更好地利用这些数据，提高运营效率和飞行安全，多源数据融合与故障诊断方法成为了当前航空航天工业中的研究重点之一。 多源数据融合是指将来自不同传感器、不同监测点的数据进行整合和处理，以提供更全面、准确和可靠的信息。在航空航天工业中，这些数据可以来自于飞机系统的传感器、飞行记录仪、航空公司的运营和维护记录等等。融合这些多源数据可以帮助工程师和技术人员更好地了解飞机的状态和性能，准确判断是否存在故障，并进行预测和预防。 多源数据融合的方法主要包括数据清洗、数据融合和数据分析三个步骤。首先，数据清洗是必不可少的一步，因为不同传感器和监测设备采集的数据可能存在噪声、异常值等问题，需要对其进行处理和修正。其次，数据融合包括将不同传感器和监测设备的数据进行整合，可能需要进行校准和对齐，以保

证数据的一致性和可比性。最后，数据分析是利用融合后的数据，通过统计分析、机器学习等方法来提取有用的信息，揭示隐藏在数据背后的规律和关联，实现故障诊断和预测。 在航空航天工业中，故障诊断是至关重要的任务之一。通过多源数据融合与故障诊断的研究，可以帮助工程师和技术人员准确地判断飞机系统是否存在故障，并及时采取相应的维修措施。传统的故障诊断方法主要依靠经验和规则，结合少量的监测数据来进行判断。然而，这种方法的准确性和可靠性受到一定限制，容易受到主观因素的影响。 相比之下，多源数据融合与故障诊断方法的优势在于利用了更广泛和更全面的数据信息，可以通过综合分析不同数据源之间的关系和影响，提高故障诊断的准确性和可靠性。例如，可以通过融合来自飞行记录仪的飞行数据、空气动力学模型的仿真数据和实际飞行的传感器数据，建立更准确和可靠的故障模型，实现对飞机系统状态的监测和故障的诊断。 近年来，随着机器学习和人工智能技术的进步，多源数据融合与故障诊断方法得到了进一步的发展。通过使用机器学习算法，可以自动地从海量的数据中学习和发现模式，提取有用的特征和信息。例如，可以利用神经网络、支持向量机等算法

探析航空发动机常见故障诊断技术

探析航空发动机常见故障诊断技术 摘要：近年来，各行各业的发展迅速，当今社会，飞机在人类生活中占据的地位愈发重要。如何保证飞机的安全性与可靠性，受到了众多科研机构和研究人员的关注。航空发动机作为飞机的核心部件，在运行过程中，其性能受到腐蚀、污垢和异物损坏等诸多物理问题的影响。这将会导致发动机性能恶化和发动机故障。因此，如何保证航空发动机的正常运行显得尤为重要。典型的航空发动机故障主要包括：稳定性故障、气路故障、振动故障、磨损故障、熄火故障、轴承故障、结构疲劳、控制系统故障等，传统的故障检测方法费时费力且耗费巨大。 关键词：航空发动机；常见故障诊断；技术 引言 航空发动机管路连接在发动机各部件、附件之间，并输送燃、滑油、空气等介质，完成发动机运行、操控、冷却等功能。管路受到来自发动机转子、传动附件及液压脉动等因素的激振影响，直接影响到管路系统甚至发动机稳定性及可靠性。早期世界各航空大国研制发动机主要集中在核心机（由压气机、燃烧室和高压涡轮组成）设计制造技术领域，而对外部结构重视不够，导致发动机外部管路断裂、漏油、渗油故障频发。该类问题已经引起世界航空航天科研部门的充分重视，目前，在国外的各种标准规范、结构完整性大纲、设计准则中，对管路明确提出了各种设计、试验和考核的要求。国内在飞机飞行过程中出现的发动机管路恶性故障不是特别多，这主要是由于在发动机研制过程中地面试车较为充分，可以提前暴露并解决一些问题。但是在地面试验考核过程中，由振动诱发的管路故障依然较多，这也直接影响试验考核进度，有时甚至使发动机的研制周期延长。在管路的故障诊断及机理分析方面中国多位研究人员进行了深入研究。 1气路故障原因分析 1.1结冰、结垢

基于大数据技术的故障诊断分析研究

基于大数据技术的故障诊断分析研究 随着科技的不断发展，大数据技术已经成为了现代技术不可或缺的一部分。在 各个领域都有广泛的应用。其中，基于大数据技术的故障诊断分析研究是一个值得探讨的话题。本文将从大数据技术的定义、故障诊断的基本概念、基于大数据技术的故障诊断分析方法以及应用前景这几个方面来阐述基于大数据技术的故障诊断分析研究的重要性和发展前景。 一、大数据技术的定义 大数据技术是指一种针对海量数据的处理与分析技术。它主要针对的是数据量 太大、处理难度太高、数据价值不明显等难题。通过大数据技术，我们可以从海量的数据中获取有用的信息和知识，从而为企业和机构提供更加准确、及时的决策依据。大数据技术是计算机技术、网络技术、统计学、数据挖掘等多个学科的综合体现。 二、故障诊断的基本概念 故障诊断是指在设备、系统或者工艺过程出现问题时，通过对各种有效数据的 分析和处理，判断故障的根本原因和所在位置，以便维护人员尽快定位问题并修复。故障诊断可以分为机械故障、电气故障、软件故障等多个方面。目前，随着各种复杂系统的不断出现，故障诊断逐渐变得复杂和难以有效解决。因此，利用大数据技术来处理海量数据，以及分析和处理故障信息，已变得尤为重要。 三、基于大数据技术的故障诊断分析方法 1.数据采集与处理 大数据技术的发展，使得传感器设备更加便宜和可获得，可以准确采集更多和 更好的数据，如温度、压力、电流、电压等数据信息。然后通过对这些数据进行处

理和分析，我们可以提取出不同数据之间的关系，快速发现异常值和趋势，提高数据的可靠性和完整性。 2.特征提取与选择 故障诊断分析的数据不仅仅是原始数据，还包括提取出的特征。通过提取数据中的相关特征，我们可以将数据集缩小并更易于处理。此外，选择最能够准确地分类数据的特征，是提高模型预测准确性的关键。 3.建模与预测 在故障诊断分析过程中，建模和预测是重要步骤。利用机器学习和数据挖掘技术，我们可以通过对数据的观察和分析，建立出模型。然后使用模型进行预测和分类，以便快速识别当前状态是否正常或出现问题。 四、基于大数据技术的故障诊断分析应用前景 大数据技术的逐渐普及和应用，为故障诊断分析提供了强大的支持。当前已经有不少企业和机构，除了保持设备、工艺和产品的高效运行外，还在不断研究基于大数据技术的故障诊断分析方法。预计这一技术会在未来几年内，得到进一步的发展和应用。另外，随着机器人技术的普及，也将有越来越多的机器人需要进行故障诊断分析。 总之，基于大数据技术的故障诊断分析研究已经变得越来越重要。通过对海量数据的采集、处理和分析，我们可以更加快速、准确地诊断和修复系统故障，为企业和机构提供更好的服务和支持。同时，这样的技术也为我们提供了更多的工作机会和挑战，为我们的职业发展带来更多的机遇。

数据挖掘技术在航空安全中的应用教程

数据挖掘技术在航空安全中的应用教程 航空安全一直是航空领域的重要关切。为了确保飞行安全和减少相关事故的风险，航空公司和相关机构积极寻找现代技术和方法来提高航空安全。数据挖掘技术作为一种分析大量数据的强大工具，已经在航空安全中得到广泛应用。本文旨在介绍数据挖掘技术在航空安全中的应用并提供相应的教程。 一、数据挖掘技术在航空安全中的意义 航空安全数据通常包括航空公司内部的操作数据、航空交通控制数据以及机上 设备数据等。这些数据对于发现隐藏在背后的模式和规律以及预测可能出现的风险至关重要。然而，由于数据量大且复杂，传统的数据处理方法往往无法满足需求。而数据挖掘技术能够帮助航空公司从海量数据中挖掘出有用的信息，为安全防范提供有效的支持。 二、数据挖掘技术在航空安全中的应用示例 1. 航空事故预测：通过分析历史航空事故数据和相关因素，利用数据挖掘技术 建立基于统计模型的预测模型，可以帮助航空公司识别出潜在的风险因素，并采取相应的预防措施来减少事故的可能性。 2. 异常检测：数据挖掘技术可以用于监测飞行过程中的异常情况。通过分析飞 行数据、机械数据和传感器数据，可以及时发现飞机设备故障、乘客异常行为等问题，从而防止事故的发生。 3. 数据分析和预测：数据挖掘技术可以应用于分析航空公司的运营数据，如客 户满意度调查数据、销售数据等，帮助航空公司发现市场需求趋势、改进客户服务，以及预测未来的发展动向。

4. 资源优化：通过数据挖掘技术，航空公司可以对乘客的购票和乘坐行为进行分析，优化航线、调整班次，并制定更合理的运营计划，从而提高航空公司的效益和乘客满意度。 三、数据挖掘技术在航空安全中的应用教程 1. 数据收集和清洗：首先，开展航空安全的数据挖掘工作需要大量的数据。从航空公司的内部系统和航空交通控制中心收集相关数据，并进行数据清洗以保证数据质量。 2. 数据探索和可视化：使用数据挖掘工具，如Python中的Pandas和Matplotlib 库，对数据进行探索和可视化分析。通过绘制柱状图、折线图、饼图等形式，观察数据的分布特征和趋势。 3. 特征选择和转换：根据航空安全的具体需求，选择合适的特征，并对数据进行转换，以便后续的建模和分析。常见的特征选择方法包括相关系数分析、方差分析等。 4. 建模和评估：选择适合的数据挖掘算法，如决策树、神经网络、支持向量机等，对处理后的数据进行建模和训练。利用交叉验证和评估指标，如准确率、召回率、F1-score等，评估模型的性能。 5. 模型优化和调参：根据评估结果，对模型进行优化和调参，以提高预测的准确性和稳定性。常见的模型优化方法包括特征组合、参数调整和集成学习等。 6. 结果解释和应用：最后，对模型的结果进行解释和应用。根据数据挖掘的结果，提出相应的建议和措施，以改进航空安全工作并降低风险。 总结： 数据挖掘技术在航空安全中的应用对于提高航空安全、减少事故风险具有重要意义。通过数据挖掘技术，航空公司和相关机构可以从大量的数据中挖掘出有价值的信息，并进行合理的决策和应对措施。这些应用不仅可以保障乘客的安全，还可

国产民用飞机智能运维关键技术及示范应用

国产民用飞机智能运维关键技术及示范应用 智能运维是指利用现代信息技术手段对设备、设施的运行状态进行监测、分析和管理，通过对数据的采集、处理和应用，实现设备故障预警、维修决策和运维优化的一种运维模式。在国产民用飞机领域，智能运维技术的应用已经取得显著成果，并在飞机的运行维护中发挥着重要作用。 一、关键技术 1. 传感器技术：传感器是智能运维的基础，通过对飞机各个部位的传感器进行布置，可以实时监测飞机的运行状态。传感器可以感知温度、压力、振动、电流等参数，将这些参数转化为数字信号，传输给运维系统进行分析和处理。 2. 数据采集与处理技术：飞机运行时产生的海量数据需要进行采集和处理，以提供有价值的信息支持决策。采集技术包括数据传输、存储和处理，可以通过网络传输将数据传送到地面系统进行处理和分析。 3. 数据挖掘与分析技术：通过大数据分析技术，可以对飞机运行数据进行深入挖掘和分析，提取出隐藏在数据背后的规律和关联性。这样可以实现对飞机运行状态的预测和故障诊断，提前采取相应的维修措施，保障飞机的安全运行。

4. 人工智能技术：人工智能技术在智能运维中发挥着重要作用，通过机器学习、模式识别等技术手段，可以对飞机运行数据进行自动化处理和分析，减轻人工负担，提高运维效率。 二、示范应用 1. 故障预警与诊断：通过智能运维系统对飞机运行数据进行实时监测和分析，可以实现对潜在故障的预警和诊断。当系统检测到异常情况时，可以立即向运维人员发送警报，提醒其进行维修和排查，避免事故的发生。 2. 维修决策支持：智能运维系统可以根据飞机的运行状态和故障情况，为维修人员提供决策支持。通过分析数据，系统可以判断出故障的原因和程度，并给出相应的维修方案，提高维修效率和准确性。 3. 运维优化与管理：智能运维系统可以对飞机的运维过程进行全面管理和优化。通过分析运维数据，系统可以评估不同维修方案的效果，优化维修流程和资源配置，提高运维效率和经济效益。 4. 飞机健康管理：智能运维系统可以对飞机的健康状况进行全面监测和管理。系统可以根据飞机的运行数据和维修记录，评估飞机的健康状态，为飞机维修计划和飞行计划提供参考，保障飞机的安全运行。 5. 运维知识库建设：智能运维系统可以积累和整理大量的运维数据

数据挖掘在故障诊断中的应用

数据挖掘在故障诊断中的应用 随着科技的不断进步，各行各业都在追求更高效、更智能的运营方式。在工业领域，设备故障的发生是一种无法避免的现象，但如何及时准确地诊断故障，对于保障生产效率和降低成本至关重要。数据挖掘作为一种强大的工具，已经被广泛应用于故障诊断领域，为企业提供了更精确、更高效的解决方案。 首先，数据挖掘通过对大量的历史故障数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和模式。比如，某个设备在故障前往往会出现特定的信号波动，或者某种故障往往会伴随着特定的声音。通过对这些数据进行挖掘，可以建立起故障与特征之间的关联模型，从而在未来的运行中能够及时预警和诊断故障。这种基于数据挖掘的故障诊断方法，不仅可以提高设备的可靠性，还可以减少因故障造成的生产停工和维修成本。 其次，数据挖掘还可以通过对设备运行数据的实时监测和分析，实现故障的早期预测。传统的故障诊断方法往往是基于设备的历史故障数据进行分析，但这种方法无法应对突发故障或者设备运行状态的快速变化。而数据挖掘技术可以通过对实时数据的监测和分析，及时发现设备运行异常的迹象，并根据历史数据建立的模型进行预测。这种基于实时数据的故障预测方法，可以大大提高设备的运行效率和生产效益。 另外，数据挖掘还可以通过对设备故障数据的聚类分析，实现故障模式的识别和分类。设备故障往往有多种不同的原因和表现形式，传统的故障诊断方法往往只能对单一故障进行诊断，无法应对多种故障同时发生的情况。而数据挖掘技术可以通过对大量的故障数据进行聚类分析，将相似的故障归为一类，并建立相应的诊断模型。这种基于聚类分析的故障诊断方法，可以提高故障诊断的准确性和全面性。 此外，数据挖掘还可以通过对设备运行数据和维修数据的关联分析，实现故障原因的追溯和分析。设备故障往往有多种不同的原因，有些故障可能是由于设备设计不合理，有些故障可能是由于操作不当，还有些故障可能是由于维修不及时等。

飞机飞控系统故障智能诊断方法初探

飞机飞控系统故障智能诊断方法初探 [摘要]飞控系统在航空装备各分系统中占据举足轻重的地位，其质量情况直接关系到航空装备的飞行安全。因此飞控系统故障诊断方法是国内外航空领域的一大热门研究课题。现阶段飞控系统故障诊断过程中，主要使用的是基于经验的人工测量方法，该方法存在技术经验依赖和故障误判漏判等诸多弊端。针对上述不足，本文开展智能诊断技术应用于飞控测试的可行性研究。 0研究现状 故障智能诊断方法是指将人工智能算法和现有故障库有机结合起来，基于产品原理和信号传输路径，使用成熟的算法程序来模拟专家系统中的专家思维，给出和专家结果高度相同的故障诊断结果[1]。目前国内的智能故障诊断系统多用于汽轮机机组等的故障诊断，1997年山东电科院和清华大学共同开发了大型汽轮机故障诊断系统，华中科技大学研发了用于汽轮机组的工况监测系统[2]。由于飞机飞控系统相关机载设备多，且与航电、机电等系统交联关系复杂，急需开展故障智能诊断方法研究，打破依赖经验人工排故的壁垒，提升故障定位效率与水平。 1故障智能诊断信息采集系统设计 故障智能诊断平台的有效运行，需要从飞控系统中采集大量的信息。按获得时间不同，这些信息可分为设计信息、实时信息和统计信息。信息采集的重点在系统—分系统—设备三个层级，而元器件或板卡级的信息不作为系统级故障诊断平台采集对象。 设计信息来源于设计所、设备供应商等部门，以获得系统中设备的系统可靠性参数，包括平均故障间隔飞行小时、平均非计划拆卸间隔时间、出勤可靠度、平均修复时间等。这些信息构成飞控系统健康状态的基础数据。 实时数据是通过状态传感器实时采集飞控系统过程数据、操作人员的输入指令和主观评价信息，进行信号调理后用于故障诊断输入，实时数据经过数据整理

数据挖掘技术在航空航天领域中的应用研究

数据挖掘技术在航空航天领域中的应用研究 随着信息化时代的到来，数据已经成为了各个领域中不可或缺的重要资源。在 航空航天领域中，数据挖掘技术的应用越来越得到重视，它的出现和应用，为航空航天领域的发展提供了权威的支撑。 一、数据挖掘技术的定义及分类 数据挖掘技术是指通过一系列的数据分析方法，从海量数据中搜寻到可用的信息，并将其转化为有用的知识的过程。它在航空航天领域中主要分为以下几个方面：数据预处理、数据降维、聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常值检测等。 现在我们来简单介绍一下其中的两个方面：数据预处理和数据降维。 数据预处理：由于数据中可能存在不完整、重复、噪声和异常等问题，因此不 同的预处理方法可用于剔除数据的干扰。数据预处理包括数据清理、数据集成、数据约简和数据变换等多个方面。 数据降维：一般情况下，数据的特征维度随着样本数量的增加而增加，不同特 征之间可能存在多余信息，因此通过降维可以消除数据中的冗余信息，提高数据的可解释性和运算效率。数据降维一般包括主成分分析、因子分析、独立成分分析、线性判别分析等。 二、数据挖掘技术在航空领域中的应用 1. 资源利用率提高 对于航空航天企业而言，可以通过数据挖掘技术对相关数据进行分析，挖掘出 各个环节中存在的问题，根据分析结果针对性地制定相应的措施以减少浪费，提高资源利用率和精益生产水平。 2. 加强飞行安全

航空飞行安全受到众多因素的影响，不少指标是无法直接测量的。数据挖掘技 术可以将多个指标及时融合，加强对飞行控制系统的监测和故障检测，进而有效提高飞行安全性能，出现故障时可以在最短时间内找到解决方法。 3. 工程设计优化 通过对产品研发过程中的数据进行挖掘分析，可以深入了解产品的市场需求和 用户需求，对产品进行优化以更好地满足市场和用户的需求。 4. 预测航班准点率 数据挖掘可以分析大量的飞行数据，了解不同天气和气候条件下飞机的准点率 变化。可以在提前准备的情况下加速飞行速度，缩短飞行时间并提高航班准点率。 三、数据挖掘技术在航空航天领域中的优点 1. 全面性：可以从不同的角度对海量数据进行分析，全面了解数据内在的规律 和特征。 2. 高效性：通过数据挖掘技术可以快速地得出含有价值的信息。 3. 可挖掘性：这种技术可以处理包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数 据等不同类型的数据。 4. 实用性：数据挖掘技术可以直观呈现数据之间的关系，并基于数据分析得出 相应的解决方法。 四、数据挖掘技术未来发展展望 随着数据挖掘技术在航空航天领域中的应用越来越广泛，其将在未来得到更广 泛的应用，进一步提高企业的科研和生产效率。我们可以看到，在航空航天领域中，数据挖掘技术正在不断成熟，其应用将带来更多的优点和方便。

基于数据挖掘的机械故障预测与诊断研究

基于数据挖掘的机械故障预测与诊断研究 近年来，随着科技的飞速发展，机械故障预测与诊断的研究成为了热门话题。 基于数据挖掘的方法在此领域中发挥着重要的作用。本文将探讨机械故障预测与诊断的研究进展，并介绍基于数据挖掘的方法在该领域的应用。 1. 引言 机械故障对生产和设备运行具有重要影响。预测和防止机械故障的发生，对于 提高生产效率和设备可靠性至关重要。传统的机械故障预测与诊断方法通常基于经验和专家知识，但这种方法往往不够准确和可靠。随着数据挖掘技术的快速发展，研究人员开始探索基于数据挖掘的机械故障预测与诊断方法。 2. 数据挖掘在机械故障预测与诊断中的应用 数据挖掘是从大量数据中发现模式、关系和知识的过程。在机械故障预测与诊 断中，数据挖掘技术可以通过对机械设备运行数据的分析，挖掘其中的故障模式和预警信号，从而实现对机械故障的准确预测与诊断。 2.1 数据预处理 在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。其中，数据清洗是非常重要的一步，它可以去除噪声和异常值，提高数据的准确性和可靠性。 2.2 特征选择 在机械故障预测与诊断中，选择合适数量和类型的特征对于建立准确的模型至 关重要。特征选择的目标是从数据集中选择一组具有代表性的特征。常用的特征选择方法包括相关系数分析、主成分分析和基于模型的特征选择等。 2.3 模型构建

在机械故障预测与诊断中，常用的模型包括神经网络、支持向量机、决策树等。这些模型可以通过学习历史数据的模式和规律，对未来可能的故障进行预测和诊断。建立合适的模型需要根据具体问题选择合适的算法和参数调节。 3. 挑战与未来发展 尽管基于数据挖掘的机械故障预测与诊断方法取得了一定的进展，但仍然存在 一些挑战。首先，如何处理大规模、高维度的数据是一个难题。其次，如何解决数据不平衡、缺失和噪声等问题也是一个亟待解决的问题。此外，如何将机械故障预测与诊断系统与物联网、云计算等新兴技术结合，实现全方位、实时的预测与诊断也是未来的研究方向。 4. 结论 基于数据挖掘的机械故障预测与诊断研究已经取得了一定的进展。通过数据预 处理、特征选择和模型构建等步骤，研究人员可以从大量的机械设备运行数据中挖掘出故障模式和预警信号，实现对机械故障的准确预测与诊断。然而，仍然需要进一步研究和探索，以应对挑战并取得更好的效果。

飞机航空电子设备故障类型与诊断技术分析

飞机航空电子设备故障类型与诊断技术 分析 摘要：伴随着我国经济的发展，全面促进了航空航天事业的进步，特别是航 空电子系统的结构与功能，都发生了较为明显的提升，这样复杂化的发展趋势， 也对航空事业的发展带来了更多的挑战。在本文的分析中，主要阐述了当前飞机 航空电子设备故障类型与诊断技术，希望能够为相关领域的工作人员提供一定的 技术参考。 关键词：飞机航空；电子设备；故障检修 引言：飞机航空电子设备的保养故障诊断技术，对于航空系统的稳定运行十 分重要，因此一般在航空飞机上设置较为完善的电子设备，例如GPS接收机、灯 光照明系统、警告系统等诸多系统，但是也相应的会带来一定的复杂故障问题， 对系统运行稳定性带来影响。 1 航空电子设备故障类型 1.1 电源设备故障 在航空飞机的设计中，会涉及到诸多不同类型的模块，同时使用的频率也相 对比较高。为了始终可以很好的实现电气故障的处理，就要对起内部进行良好的 分析。其中电源故障问题经常出现，这是一种由于大型、复杂的飞机航空系统， 在实际运行当中需要提供稳定的电源供给，以此导致一旦电源内部出现瞬间短路，就会带来一定的故障问题，直接影响到飞机航空的系统安全。其次，在稳压电源 的设计中，采用了稳压芯片，但是一定无法实现对故障技术处理，也相应出现一 定的故障问题。 1.2 自动检测设备故障

在现代化航空设计的过程中，逐渐提升了智能化、自动化的水平，其中自动 检测设备的系统故障问题。在飞机运行的过程中，经常会出现自动检测设备系统 的故障问题，例如出现的板卡形式，就会带来系统的运行故障。其次，在采用封 装的制作方式，也相应的让其故障问题带来一定的负面影响。 1.3 计算机控制系统故障 航空电子设备的设计中，计算机系统起到了对不同模块的控制与调节的作用，因此使得计算机系统是一种综合性较强的智能化控制系统类型。一旦出现了严重 的故障问题，经常会出现乱码以及随机代码，这样会导致无法及时的采集各种数 据信息，同时也会导致故障问题出现对系统的负面影响。在实际的系统处理当中，对于这样的故障信息，需要得到格外的重视，以此避免对航空飞行带来安全隐患。 2 飞机航空电子设备故障诊断技术 2.1 电子电路故障诊断 2.1.1 数字电路故障诊断 当前飞机航空电气设备的使用中，数组电路设备的稳定运行的关键。但是， 在实际的使用环节，经常受到使用寿命方面的影响，从而导致设备在运行环节， 经常出现性能以及各方面的故障问题。为了保障可以始终实现稳定的运行，就需 要相关技术人员针对这些故障，对于电路设备进行模型化的分析，通过对常见故 障进行科学合理的分类，实现针对性的故障处理。例如，在进行实际处理环节， 基本上可以分为故障型故障、桥接故障以及暂态故障。为了实现对这些故障的处理，基本上工作人员会采用测试码生成法，以及采用伪穷举法的方式，对于线路 进行全面的检查。伴随着技术的发展，也有一些工作人员会采用布尔差分法，这 样就可以得到测试码，以此降低测试次数，从而提升故障诊断效率。 2.1.2 模拟电路故障 在飞机航空电子设备的故障检测中，所采用的测前模拟法，是一种对于故 障问题，进行针对性模拟分析，以此有效的对整个电路运行状态进行评估。在实 际的处理中，需要借助计算机系统，对可能出现的故障问题在系统当中仿真，以

基于数据挖掘对设备故障的诊断方法

基于数据挖掘对设备故障的诊断方法 作者：柴保明等 来源：《科技创新与应用》2015年第34期 摘要：故障诊断在知识智能获取的方法发展一直比较缓慢。而随着数据挖掘技术的逐步发展起来，它便成为知识获取效率比较高的工具。文章对数据挖掘专家系统以及数据挖掘技术中常用的一些挖掘算法进行了介绍，并把实验系统数据和数据挖掘专家系统相结合来阐明其原理。 关键词：数据挖掘；价值知识；专家系统 引言 伴随着制造业的迅猛发展以及和电子产业结合的不断深入，工业化大生产一步步朝着智能化的方向发展，自动化也更加成熟。但它的系统设备结构复杂性更大，功能也更强大，维修难度随之也提高，所以系统故障产生的故障信息数据越来越巨大。这些数据量超出人工分析处理能力，因此对故障诊断方法的创新是作者一直不断追求的。 1 数据挖掘技术 1.1 数据挖掘的目的与过程 数据挖掘主要有数据库建立、机器学习、统计学等。它的目的是从长期存放在数据仓库中海量的数据信息的集合中去发现那些未知的隐藏的知识。 1.2 数据挖掘关联规则Apriori算法 在数据挖掘关联规则的第一个算法便是Apriori算法，它使用基于支持度的剪枝技术以及系统控制候选项集指数增长是非常具有前瞻性的。它的频繁项集产生算法的程序代码过程为： 1.3 基于Apriori算法的故障诊断的改进 如果能把Apriori算法计算速度大幅提高，则整个算法的效率便会具有很大的上升空间。而运算效率以及提高产生候选项集有两个主要步骤：一个是连接，一个是剪枝操作。因此，算法的改进方法如下： 1.3.1 数据库优化扫描

在每次计算过程中，如果k-1项集为非频繁项集，则k项集为非频繁项集。因此，将此k-1项集从数据库中删去，随着k值的增加，删除的事务随之增多，这样通过减少扫描数据库的次数来提高算法的运行速度。 1.3.2 连接与剪枝优化 2 数据挖掘的故障诊断专家系统 专家系统是在某个领域中，包含大量专家水平的知识与经验，它是一种计算机组成系统程序来模拟人类专家，运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理，然后通过智能方式解决某个领域内一些复杂问题。 为了能更方便有效地发掘一些有用的价值信息和知识，把数据挖掘技术和专家系统结合起来，为解决传统专家系统在知识获取及推理等方面的难题，通过数据挖掘这些技术能力来攻克。而数据挖掘的专家系统框图如图2所示。 其中左侧部分是系统的知识获取。数据挖掘专家系统的知识源包括很多，其一是专家在现实中解决问题的一些实例；其二是对诊断设备发生故障保存的一些历史数据；其三是故障实验的仿真数据等。它的运行过程如下： 首先，建立一个齿轮箱故障试验仿真结果数据库。采集过程如图3所示。接着从采完的数据中排除一些不用的信息，从中精选出一些数据得到数据库，该数据库是组构成关于该设备发生故障的样本，再将数据从样本空间映射到数据空间。 建立好样本库后，然后把数据中的不变特征采用通过预处理方法提取出来，这样可以将其从数据空间转变为特征空间，然后再确定系统中所需的挖掘算法等，最后可以进行数据挖掘。 在右半部分为故障诊断，在运行过程中，输入数据首先经过数据预处理后，会经过系统处理转变成特征模式，接着进人到全局数据库，再结合知识库中的知识来进行运算推理。 在选择好数据挖掘的算法后，对故障样本库进行多次挖掘，从而完成故障知识的获取。表1、2、3为提取的部分齿轮箱故障振动仿真数据库部分获取。 这个系统在整个推理过程中，诊断程序为主要过程，还有控制知识信息负责一项，这样可以增加诊断的智能性。在诊断完成后，系统模块列出推理的一系列过程。 3 结束语 文章结合数据挖掘技术，对其中的经典算法进行研究改进，并在分析故障诊断专家系统在问题的基础上，对专家系统和数据挖掘进行比较，得出一个专家系统和数据挖掘结合的诊断系统，提高故障诊断的准确性。

飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究

飞机电源系统状态监测与故障诊断技术研究 摘要：飞机电源系统是飞机最重要的系统部件之一，承担着为飞行控制、导航、无线电通信、雷达以及电子对抗、导弹发射等装置提供电力的功能，关系着飞机 上各种用电设备的正常运行和飞行安全，电源系统的故障和失效都可能造成非常 严重的后果。因而，本文对电源系统状态监测与故障诊断等进行了研究。 关键词：飞机电源系统；状态监测；故障诊断 一、监测与诊断技术的原理和方法 1.1状态监测与故障诊断技术的原理 状态监测与故障诊断技术是指在故障产生的初期尽早发现故障，并预测发展 趋势，合理安排设备的工作，避免故障扩大到使设备严重受损或造成临时性的停 运事故。 （1）机理研究。机理研究主要是明确设备异常或故障在状态信号中的反映情况。状态信号包括各种化学和物理量，如机械量A（振动等）、电气量（电流、 电压或其组合）、热工量（温度、压力、流量）及化学成分等。 （2）信号采集与处理。借助各种与状态信号相匹配的传感器，对选定的状态信号进行采集，并传输至信号处理单元。 （3）特征提取。利用机理研究的成果，从状态信号中提取与设备状态有关的特征信息。在故障诊断阶段，根据状态监测判别出设备状态有异常或故障情况下，进一步确定故障的性质、故障类别、严重程度、故障部位、故障原因，乃至说明 故障发展趋势和对未来的影响。为预报、控制、剩余寿命预估、维修、调整、治 理及事故分析提供依据。 1.2状态监测与故障诊断技术的方法 （1）基于FFT原理的算法。对于大多数机电系统而言，其周期性工作特征使 得频谱分析法成为应用最成熟的故障特征分析方法，功率谱分析成为FFTr最广泛 的应用。 （2）非线性信号处理方法。在机电设备故障领域，转轴裂纹、动静碰磨等故障非线性特征非常明显，因此非线性信号处理方法非常适合于机电设备故障领域。 （3）非稳态信号处理方法。常见的非稳态信号主要包括谐和变频信号、宽带变谱信号及瞬态信号。谐和变频信号处理方法通常包括短时陕速傅氏变换的三维 谱等方法；宽带变谱信号较适用的方法主要是现代谱分析算法；对于瞬态信号， 常用方法为小波分析法。 （4）非高斯信号处理方法。在机械设备故障诊断中，故障分析信号通常不服从高斯分布，因而非高斯信号处理方法研究逐渐兴起，主要数学工具包括高阶统 计量及相应的高阶谱。 （5）故障诊断推理及判别方法。根据隶属的学科体系，将故障的推理及判别过程所采取的各种方法分为5部分，即：基于控制模型故障诊断，基于模式识别 故障诊断，基于人工智能故障诊断，模糊理论和粗糙集理论。 二、飞机电源系统状态监测与故障诊断技术的发展 故障检测与诊断技术的发展离不开信息技术及理论的进步。总体说来，历经 3个阶段：第一阶段由于设备简单，故障诊断主要依靠专业维修人员感官、个人 经验及简单的仪表设备；随着传感器技术、动态测试技术及信号处理理论和技术 的发展，故障诊断迎来第二阶段的发展；20世纪90年代以来，伴随着高级计算 机技术及人工智能技术和理论的不断发展，故障诊断技术进入了智能化阶段。在

基于统计分析方法的飞机维修数据挖掘

基于统计分析方法的飞机维修数据挖掘 在航空领域当中，现有的很多航空公司，都是采用文字的方式进行维修记录，对于这些非结构化的数据资料，利用数学方法，难以进行快速准确的分析，无法为后续工作的开展提供良好的依据。因此，需要采用相应的数学方法，对非结构化的数据资料进行转换，使之成为结构化数据资料，通过分析模型的建立，综合计算结果，实现对飞机可能发生故障原因、故障类型的玉盘。采用多元Logistics 回归分析方法，分析后得到预判结果影响因素，最终得出结论，为飞机维修效率和质量的提升提供帮助。 标签：统计分析方法；飞机维修；数据挖掘 前言：近年来，随着社会经济的快速发展，航空运输领域取得了很大的进步，航空业市场快速发展，因而相关工作量也都大大增加。在飞机维修方面，航空维修数据越来越多，利用传统方法难以高效处理。对此，可以利用统计分析方法挖掘飞机维修数据，从而为维修计划安排、航材储备等加以安排。在航空维修数据分析当中，现有的维修故障数据，大多以非结构化数据为主，需要经过结构化转换后，才可用于数据挖掘分析。 1 维修数据整理转化 1.1 故障特征参数选择 对原始条目信息摘录后，取得故障发生机型、故障发生区域、故障发生时间等故障特征参数[1]。在时间方面，对故障发生频率分析，确认故障发生日期，从而对故障多发季节分析判断。利用空间角度，对故障发生频率加以分析，取得故障发生地区信息。另外，通过分析故障发生不同机型分析，了解故障多发飞机机型，从而在日常维修中加以注意。 1.2 故障因变量选择 将因变量作为发生故障的原因，主要包括了使用年限过长而正常发生的自发性故障，雷达收发机方面的故障，以及冰雹、雷击、鸟击等外物冲击故障。经相关研究表明，外物冲击是引发故障的主要原因，其次是雷达收发机故障引发的问题。 1.3数据结构转化 在数据分类完成之后，针对各类数据，采取相应方法加以转换，将非结构化数据转变为结构化数据。在各个变量中，使用数据表示变量下的各个类别，得到以阿拉伯数字为主的数据形式[2]。使用SPSS统计学软件，分析得到的数据。在相应的数字对应关系选择中，并没有固定规则，可以根据实际情况进行选择，唯一需要注意的，就是要明确各个类别所对应的数字。在处理后，原有的非结构化