隨著時(shí)代的發(fā)展和生活水平的提高,飛機(jī)出行變得普遍,新聞報(bào)道的飛機(jī)事故也時(shí)有發(fā)生。因此,飛機(jī)在不同領(lǐng)域特別是機(jī)械設(shè)備的安全問題越來越受到重視,在故障分析與預(yù)測領(lǐng)域的研究變得尤為重要。對飛機(jī)維護(hù)中設(shè)備的故障分析和預(yù)測進(jìn)行深入研究分析有著非常重要的研究價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義,比如通過對飛機(jī)設(shè)備的故障分析可以幫助維護(hù)部門了解各個(gè)設(shè)備之間相關(guān)性,以及通過對飛機(jī)設(shè)備的故障預(yù)測可以幫助維護(hù)部門在可控的范圍內(nèi)及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題,這些維護(hù)檢測方法在提高工作效率的同時(shí),還最大可能地避免了意外事故的發(fā)生。傳統(tǒng)的飛機(jī)設(shè)備故障檢測技術(shù)僅能對單一設(shè)備進(jìn)行故障檢測,不僅消耗了大量的人力和物力資源,還存在著維護(hù)工作時(shí)間長和發(fā)現(xiàn)隱藏問題不及時(shí)的缺點(diǎn)。因此,飛機(jī)的設(shè)備故障分析與預(yù)測技術(shù)已成為飛機(jī)維護(hù)研究課題中的熱門趨勢。通過使用計(jì)算機(jī)技術(shù)來分析和預(yù)測飛機(jī)設(shè)備的隱藏故障問題,不僅可以在真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)時(shí)模擬,還能夠?yàn)轱w機(jī)維護(hù)方案提供更加合理有效的意見和建議。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)概括如下:目前現(xiàn)存的飛機(jī)設(shè)備故障檢測技術(shù)存在著一些技術(shù)上的不足,無法完全高效率的檢測各個(gè)飛機(jī)設(shè)備的安全隱患。為了解決本領(lǐng)域現(xiàn)有的不足之處,本文提出了一種基于關(guān)聯(lián)...

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 飛機(jī)維護(hù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 機(jī)械設(shè)備故障預(yù)測研究現(xiàn)狀
    1.3 飛機(jī)維護(hù)中存在的問題
    1.4 本文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)
    2.1 實(shí)驗(yàn)流程
    2.2 開發(fā)平臺及開發(fā)工具
    2.3 技術(shù)概述
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于A-PPG的飛機(jī)設(shè)備故障分析
    3.1 Apriori算法概述
    3.2 基于前綴路徑圖的Apriori算法
        3.2.1 構(gòu)造前綴路徑圖策略
        3.2.2 分解前綴路徑圖策略
        3.2.3 案例分析
        3.2.4 算法性能分析
        3.2.5 算法流程
        3.2.6 實(shí)驗(yàn)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)設(shè)備故障預(yù)測
    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    4.2 Weibull分布概率模型
        4.2.1 三參數(shù)Weibull分布概率模型
        4.2.2 改進(jìn)的最大似然估計(jì)法
    4.3 基于Weibull分布的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    4.4 實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的飛機(jī)多設(shè)備故障預(yù)測
    5.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概率化算法
    5.2 實(shí)驗(yàn)
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的主要成果
致謝



本文編號：3803390