【摘 要】
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随着大数据时代的到来,如何发展基于数据驱动的新一代故障预测与健康管理(PHM)技术成为了当今航空技术领域研究的方向。论文以某航空公司A320机队航电系统中的空调系统为典型
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随着大数据时代的到来,如何发展基于数据驱动的新一代故障预测与健康管理(PHM)技术成为了当今航空技术领域研究的方向。论文以某航空公司A320机队航电系统中的空调系统为典型代表,研究基于多特征的航电系统寿命预测方法。论文针对现有航电空调系统寿命预测方法进行了深入调研,发现现有方法无法在航空公司大规模应用的原因是在于存在先验知识不足和异常数据归类困难两方面问题。选择确定快速存取记录器(QAR)数据中描述空调系统的监控数据作为监控参数,引入逻辑回归与小波神经网络两种方法分别对大型客机空调系统状态退化进行评估,并对两种方法的实验结果进行了对比分析,指出了两种方法在客机空调系统退化状态评估中存在的不足以及无法大规模投入实际维修的原因。针对现存问题提出了基于改进改进模糊C均值聚类(Fuzzy-C Means)算法的客机空调系统退化评估算法。该算法通过基于距离的方法评估飞机空调数据与正常状态之间的差距从而得到状态退化量,有效的解决了其他基于多特征的数据驱动方法存在的先验知识不足的问题。使用无监督最优模糊聚类算法,解决了在处理如飞机空调系统的复杂系统时,难以将异常数据归为同一类别的问题。结合航空公司实际维修经验,引入左右空调组件对比作为FCM算法中距离评估的参数之一,有效的提高了模型的敏感性,能及时发现空调系统的早期性能退化。通过实验对比验证方法的可行性。论文所提出的算法大大提升了模型对系统性能退化过程中“下降态”的效果,提升了模型的合理性与评估效果,大大增加了算法在实际维修工作中的应用价值,为实现预测性维修提供了技术指导。
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