本文選題：飛機發(fā)動機數(shù)據(jù) + 重要點��； 參考：《計算機工程與設(shè)計》2016年09期

【摘要】：為從飛機快速存儲記錄器(QAR)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)飛機發(fā)動機異常數(shù)據(jù)并預測飛機發(fā)動機故障,針對飛機發(fā)動機數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復雜導致的異常檢測復雜以及各個航班的數(shù)據(jù)量不等等問題,提出一種基于重要點的自適應分段算法。針對不同長度的數(shù)據(jù)自動生成合適數(shù)量的重要點,對QAR數(shù)據(jù)分段,對分段后的子序列進行模式表示,采用基于局部密度的時間序列異常模式檢測算法對飛機發(fā)動機數(shù)據(jù)進行異常檢測。實驗結(jié)果表明,該方法降低了運算復雜度,能夠準確發(fā)現(xiàn)異常子序列,方便飛機發(fā)動機故障診斷和維修。
[Abstract]:In order to find the abnormal data of aircraft engine from the data of aircraft fast storage recorder and predict the failure of aircraft engine, aiming at the large amount of data of aircraft engine, In this paper, an adaptive segmentation algorithm based on important points is proposed to solve the problems of complex anomaly detection caused by complex structure and the data volume of each flight. Aiming at the important points of automatically generating the appropriate number of data of different lengths, the QAR data is segmented, and the segmented sub-sequences are represented by the schema. A time series anomaly pattern detection algorithm based on local density is used to detect aircraft engine data. The experimental results show that the proposed method reduces the computational complexity and can accurately detect abnormal subsequences, which is convenient for aircraft engine fault diagnosis and maintenance.
【作者單位】： 中國民航大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金與中國民航聯(lián)合基金項目(61179063);國家自然科學基金項目(61301245)
【分類號】：V263.6;TP311.13

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1912337