大数据分析助力飞机健康管理

【类型】期刊

【作者】赵红华 钱锋 韩晓冬 陈亮 刘云 卓海波  

【刊名】民航管理

【关键词】 大数据分析,机队规模,飞机健康管理,预测性维修,AHM,维修数据,飞机空调系统,引气系统,航空公司,诊断性

【摘要】传统的飞机健康管理系统主要依赖ACMS常态报文、事件报文、驾驶舱效应、警告信息及维护信息作为数据的输入源头,形成对运行飞机的实时状态监控及机队可靠性的基础分析。由于ACMS报文记录的数据量有限、参数缺乏连续性,在故障诊断和预防性维修方面的应用受到制约。目前国内三大航空公司,机队规模都在600架以上,每天航班量都超过2500班,每个航班的QAR数据都在80M以上,平均每天生成超过1T的QAR数据。这些海

【年份】2019

【期号】02

【页码】122-127

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