【摘 要】
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随着航空事业的日益发达,机载设备的类型不断更新,飞机上的机载设备的拆换量也大大的增多。与此同时,机载设备维修存在着电子资料共享困难,大量检修档案以纸质版形式存放,查阅的过程繁琐,传统师带徒的培训模式还带来了周期长,成本高等问题。为了提高通用自动测试平台的移植效率,提高检修资料的共享度,降低机载设备维修成本,缩短维修员工的培训周期,需要设计基于云平台的自动检测修理助手系统。本文通过对云数据库、移动端
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随着航空事业的日益发达,机载设备的类型不断更新,飞机上的机载设备的拆换量也大大的增多。与此同时,机载设备维修存在着电子资料共享困难,大量检修档案以纸质版形式存放,查阅的过程繁琐,传统师带徒的培训模式还带来了周期长,成本高等问题。为了提高通用自动测试平台的移植效率,提高检修资料的共享度,降低机载设备维修成本,缩短维修员工的培训周期,需要设计基于云平台的自动检测修理助手系统。本文通过对云数据库、移动端和PC端软件系统的实现与设计以及故障预测算法的研究和分析,针对对于维修公司人员复杂导致的云平台权限管理困难,个人电脑储存空间有限,以及机载设备检修领域在故障预测方法的相关研究较少等问题,将采取以下几个方面展开工作:1.使用Mysql与阿里提供的云平台接口搭建了以ECS为基础的云平台,在FTP协议下实现文件传输功能。提高了机载设备自动检测系统的可移植性,增加了机载设备相关资料的共享性,使自动测试系统代码、电子版机载设备测试步骤、自动测试结果、机载设备维修指导视频等资料上传至云端具有可能性。2.使用C++和Qt框架实现PC客户端的搭建,使用JAVA语言实现Android客户端的搭建,在PC和Android客户端分别通过阿里RDS关系数据库的接口实现员工身份认证与管理功能,解决维修公司人员复杂导致的权限管理困难问题。使用惠普公司开发的Tesseract光学文字识别接口实现对待测设备铭牌的识别,解决了Android端对机载设备资料检索的问题。3.提出了一种决策树和主成分分析相结合的故障预测算法。针对我们获得的自动测试数据报告为研究对象,结合PCA和决策树数据挖掘的算法完成机载设备的故障种类进行预测。通过对比拆换量报表中故障种类数据的对比,本文的方法对故障预测有很高的准确率。本文针对机载设备检修过程中,资料共享难、培训成本高、周期长等问题,提出了这种基于云平台的机载设备检修系统的设计,具有良好的前景。
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