基于数据挖掘技术的航空蓄电池故障诊断技术研究

日期:2016.12.22 点击数:9

【类型】学位论文

【作者】申冰 

【关键词】 数据挖掘 航空蓄电池 决策树 ID3算法 区分矩阵

【摘要】航空铅酸蓄电池是一种技术成熟、成本低、电池容量大、跟随负荷输出特性好、无记忆效应的重要直流电源。每天数以百计的航空铅酸蓄电池在全民航飞机、机场、航空公司使用及维护,数量巨大、作用显著。为保证飞机正常而安全的运行,机载备用直流电源起着关键的作用。航空蓄电池的故障诊断技术直接关系到民航安全,具有十分重要的意义。 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、数据中发现潜在规律,提取有用知识的方法和技术。决策树模型是数据挖掘的中最常用的一种典型方法。决策树可以直接体现数据特点便于理解,具有较好的分类预测能力,并能方便提取决策规则。决策树的生成过程也就是规则发现的过程,是根据启发规则生成的。ID3算法是一种典型的基于信息论的决策树生成算,本文在选取该算法作为故障诊断核心算法的同时,将采用基于区分矩阵的属性约简算法对ID3算法进行改进。 本论文首先介绍了蓄电池特性,并归纳总结了蓄电池的常见故障。然后详细介绍了ID3算法,举例验证了ID3算法在蓄电池故障诊断规则提取的有效性,并对算法进行改进。随后,提出了基于区分矩阵的ID3算法故障诊断模型。最后,在此基础上,完成了基于数据挖掘的蓄...

【学位名称】硕士

【学位授予单位】中国民用航空飞行学院

【学位授予年度】2016

【导师姓名】王有隆,朱新宇

【读秀链接】读秀链接

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