数据挖掘算法在B777飞机故障预警中的应用研究

论文摘要

飞机故障预警是飞机维护工作中的难点问题,由于快速存取记录器(Quick Access Recorder,以下简称QAR)所记录的数据具有取换方便,存储量大等特点,分析QAR数据便成为飞机故障预警研究中的关键之一。论文通过分析国内外飞机监控系统的现状和对QAR数据的研究,进行了飞机故障预警平台的集成架构设计。并通过分析飞机故障预警各个环节的结构和关键问题,进行了飞机故障预警平台的功能需求分析。为进一步进行网络化、智能化、分布化、模块化的高性能飞机故障预警平台的开发奠定了基础。本研究首先依据功能需求及架构设计,完成了飞机故障预警平台的设计,同时利用XML语言解决异构平台以及不同飞机监测系统之间的数据交互问题。在此基础之上,进行了基于系统需求的图表控件的开发。由于飞机故障预警平台设计中所利用的滑动窗口回归算法效率过低,不能满足预警的要求。通过进一步对数据挖掘技术的深入学习以及对多种时序相似搜索方法的研究,建立了基于离散傅立叶变换的数据挖掘算法进行飞机故障预警。同时将时间序列相似性匹配的基本概念和方法引入到本算法应用中。在分析现阶段时间序列研究成果的基础上,结合大量QAR数据和领域专家经验知识,提出了基于QAR数据的序列相似性匹配模型,通过模拟实验对该模型进行验证,其效果明显好于滑动窗口回归算法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本课题研究内容
• 1.4 论文章节介绍
• 第二章 飞机预警平台的分析设计与构建
• 2.1 QAR 数据
• 2.1.1 QAR 系统简介
• 2.1.2 QAR 规范简介
• 2.1.3 QAR 参数类型
• 2.1.4 QAR 数据的获取
• 2.1.5 QAR 数据的特点
• 2.2 系统结构分析
• 2.2.1 系统分析
• 2.2.2 系统特点
• 2.3 系统功能需求
• 2.4 系统基于B/S 的设计架构
• 2.5 系统的实现
• 2.5.1 系统模块的划分
• 2.5.2 故障模型模块
• 2.5.3 历史故障库
• 2.5.4 预警与评估模块
• 2.5.5 QAR 数据预警处理
• 第三章 预警与评估算法的改进
• 3.1 数据挖掘理论
• 3.1.1 数据挖掘的产生和定义
• 3.1.2 典型的数据挖掘系统
• 3.1.3 时序数据挖掘
• 3.2 预警与评估算法的改进思路
• 3.3 基于数据挖掘的预警与评估算法描述
• 3.3.1 数据预处理
• 3.3.2 时序数据特征的提取
• 3.3.3 建立索引
• 3.3.4 序列的相似性匹配
• 第四章 实验及应用实例
• 4.1 数据准备
• 4.2 实验分析
• 4.2.1 自适应分段算法的时间效率研究
• 4.2.2 基于离散傅立叶变换改进算法效率的研究
• 第五章 总结与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 今后工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的科研成果