本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的飛機(jī)故障預(yù)測(cè)模型及方法的研究

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【摘要】：隨著航空科技的飛速發(fā)展,飛機(jī)設(shè)備也越來越復(fù)雜,對(duì)飛機(jī)故障的診斷和預(yù)測(cè)也提出了新的挑戰(zhàn)。近年來,飛機(jī)部件的穩(wěn)定性雖然在不斷提高,但是飛機(jī)故障的預(yù)測(cè)仍然是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),一旦飛行過程中發(fā)生任何故障或失效都會(huì)造成巨大的損失。因此,更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)飛機(jī)故障具有重要的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近些年發(fā)展起來的一門技術(shù),它有著非常廣闊的應(yīng)用前景,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域,因此在與飛機(jī)故障預(yù)測(cè)方面的結(jié)合也有著廣闊的前景。本文主要研究了用灰色模型和支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)飛機(jī)軸承損耗率,用灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)飛機(jī)主燃油控制系統(tǒng)失效率這兩個(gè)問題。1.對(duì)飛機(jī)軸承損耗率的預(yù)測(cè)。首先對(duì)飛機(jī)軸承損耗率的數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集與特征分析,通過對(duì)幾種模型的對(duì)比分析,選擇采用灰色預(yù)測(cè)模型和支持向量機(jī)模型對(duì)飛機(jī)軸承損耗率進(jìn)行預(yù)測(cè)。然后用灰色模型選擇不同的建模長(zhǎng)度對(duì)軸承損耗率進(jìn)行了預(yù)測(cè),用支持向量機(jī)選擇不同的參數(shù)對(duì)軸承損耗率進(jìn)行了預(yù)測(cè);接下來分析了這兩種模型的優(yōu)缺點(diǎn)然后分析了將兩種模型進(jìn)行融合的可行性,然后用融合的灰色支持向量機(jī)模型對(duì)軸承損耗率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。最后將三種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比,證明了灰色支持向量機(jī)模型充分發(fā)揮了灰色模型所需數(shù)據(jù)量少,貧信息預(yù)測(cè)效果好、支持向量機(jī)非線性映射能力強(qiáng)的特性,相比兩種單一的模型有更好的預(yù)測(cè)效果。2.對(duì)飛機(jī)主燃油控制系統(tǒng)失效率的預(yù)測(cè)。首先對(duì)飛機(jī)主燃油控制系統(tǒng)失效率的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,分析得出適合采用灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。然后用這兩種模型選擇最佳參數(shù)和合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了預(yù)測(cè);接著分析了融合模型的可行性,給出采用線性加權(quán)的方式和直接組合的方式的兩種融合模型,然后用這兩種融合模型對(duì)主燃油控制系統(tǒng)失效率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。接下來通過對(duì)四種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的比較和評(píng)價(jià),得出直接型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)效果最好,比線性加權(quán)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和單一模型的預(yù)測(cè)效果好很多,充分發(fā)揮了灰色系統(tǒng)所需樣本數(shù)據(jù)量少、對(duì)不確定信息預(yù)測(cè)效果佳、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性。最后,對(duì)開發(fā)的飛機(jī)機(jī)務(wù)維護(hù)管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和部分頁面進(jìn)行了說明與展示。
【關(guān)鍵詞】：飛機(jī)故障 數(shù)據(jù)挖掘 灰色模型 支持向量機(jī) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V267;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號(hào)對(duì)照表10-11
• 縮略語對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 課題研究背景及意義14
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 課題的主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)技術(shù)介紹18-38
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述18-20
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的背景和定義18-19
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的一般過程19-20
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘中的預(yù)測(cè)20-21
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)任務(wù)模型21-23
• 2.4 飛機(jī)故障預(yù)測(cè)的常用技術(shù)23-36
• 2.4.1 回歸分析法23-25
• 2.4.2 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法25-26
• 2.4.3 灰色預(yù)測(cè)26-29
• 2.4.4 支持向量機(jī)預(yù)測(cè)29-33
• 2.4.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)33-36
• 2.5 本章小結(jié)36-38
• 第三章 飛機(jī)軸承損耗率預(yù)測(cè)的實(shí)證分析38-52
• 3.1 軸承損耗率數(shù)據(jù)采集及分析38-39
• 3.2 軸承損耗率預(yù)測(cè)模型選擇分析39-41
• 3.3 軸承損耗率的灰色預(yù)測(cè)模型及結(jié)果41-43
• 3.4 軸承損耗率的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型及結(jié)果43-45
• 3.5 灰色模型與支持向量機(jī)模型的融合研究45-48
• 3.5.1 可行性分析45-46
• 3.5.2 軸承損耗率的GSVM預(yù)測(cè)模型及結(jié)果46-48
• 3.6 模型評(píng)價(jià)48-51
• 3.6.1 預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)48-49
• 3.6.2 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比49-50
• 3.6.3 結(jié)果評(píng)價(jià)50-51
• 3.7 本章小結(jié)51-52
• 第四章 飛機(jī)主燃油控制系統(tǒng)失效率的預(yù)測(cè)52-69
• 4.1 飛機(jī)主燃油控制系統(tǒng)失效率數(shù)據(jù)采集及特征分析52-53
• 4.2 MFC失效率預(yù)測(cè)模型選擇分析53-54
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MFC失效率預(yù)測(cè)模型54-56
• 4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定54-55
• 4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果55-56
• 4.4 基于GM(1,1)模型的MFC失效率預(yù)測(cè)56-58
• 4.4.1 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)過程56-57
• 4.4.2 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)結(jié)果57-58
• 4.5 灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的融合模型研究58-61
• 4.5.1 線性加權(quán)的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)MFC失效率58-59
• 4.5.2 直接型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)MFC失效率59-61
• 4.6 模型評(píng)價(jià)61-64
• 4.6.1 預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)61-62
• 4.6.2 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比62-63
• 4.6.3 結(jié)果分析63-64
• 4.7 飛機(jī)維護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與展示64-67
• 4.8 本章小結(jié)67-69
• 第五章 總結(jié)與展望69-71
• 5.1 總結(jié)69-70
• 5.2 展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-74
• 致謝74-76
• 作者簡(jiǎn)介76-77

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉占軍,鄭中林,劉筱鷗;基于模糊預(yù)測(cè)的飛機(jī)故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究[J];航空制造技術(shù);2004年10期

2 張向東;;減少飛機(jī)故障,保證航班安全正常[J];中國(guó)民用航空;2006年02期

3 耿宏;;基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)算法的飛機(jī)故障隔離方法優(yōu)化分析[J];航空維修與工程;2006年05期

4 陳聰;盧翔;王軒;;《飛機(jī)故障診斷技術(shù)》課程教學(xué)改革探索與實(shí)踐[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào);2010年16期

5 王構(gòu);;老舊飛機(jī)故障經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與分析[J];中國(guó)科技信息;2011年08期

6 楊洲;景博;張R，

本文編號(hào)：1090822