关键词
航空液压系统流量智能预测方法研究
作者: 刘涌泉   李巍   牛伟   罗旭东   来源: 科学技术与工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空液压系统   数据预测   决策树   数据挖掘   梯度提升回归树(GBRT)  
描述: 液压系统是飞机重要机载系统之一,它为飞机输出能源驱动,其性能、稳定性和可靠性直接影响飞机的安全性。流量是衡量液压系统稳定性的重要判据,实时监测液压系统管路流量可对系统特性分析、故障诊断提供有力的支持。但由于流量传感器造成的流阻对系统特性有显著影响,因此在航空液压系统中未广泛使用。针对传感器带来的流阻问题,深入分析了与流量相关的参数,提出基于梯度提升回归树的航空液压系统流量预测模型,通过关键参数预测液压系统的流量。试验结果表明:梯度提升回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)模型相比最小二乘线性回归模型、决策树回归模型、极端梯度提升树XGBoost模型,在预测准确度、训练时间、测试时间等指标中取得了较好的表现,验证了所提方法的有效性。
面向飞机PHM的大数据分析与人工智能应用
作者: 景博   焦晓璇   黄以锋   来源: 空军工程大学学报(自然科学版) 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 海量数据   新一代飞机   私有云   数据挖掘   故障预测与健康管理  
描述: 针对新一代电子产品密集型的飞机,其系统结构和失效机理复杂、失效模式多样,传统的方法难以对其进行有效健康管理的现状,因此提出了基于海量数据挖掘的飞机PHM研究。首先从系统结构、服役环境、数据来源与存储
一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
作者: 张全德   陈果   郑宏光   陈明衡   王培文   王洪伟   李华   来源: 润滑与密封 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 界限值   特征融合   故障诊断   规则提取   数据挖掘  
描述: 针对航空发动机磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题,提出一种基于油液数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法。该方法利用自组织神经网络对原始多维特征数据进行特征融合,得到融合值;利用
基于BL-Apriori的民航机务风险关联规则分析
作者: 刘伟伟     王华伟     侯召国   来源: 中国安全生产科学技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 关联规则挖掘   逻辑运算   Apriori   民航机务维修   数据挖掘  
描述: 为了解决机务维修领域风险分析过程中文本数据挖掘不充分问题,提出1种基于二进制逻辑“与”运算改进的Apriori关联规则挖掘方法,采集到飞机维修企业2012—2021年机务维修领域不安全事件报告,最终
基于集成学习的航空发动机故障诊断方法
作者: 徐萌   席泽西   王雍赟   李晓露   来源: 中国民航大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   航空发动机   故障诊断   分类模型   气路参数   数据挖掘  
描述: 航空发动机内部结构复杂、故障耦合性高,现有机器学习模型和集成学习模型的故障诊断性能难以满足不断提升的飞行安全需求。针对该问题,提出一种基于Stacking集成学习的航空发动机故障诊断方法。首先,依据发动机制造商(OEM)提供的故障报告选择4种关键气路参数,设置飞行循环观测窗口;然后,设定训练样本集,并对输入向量做归一化预处理;最后根据典型模型的分类性能和组合差异度选择组合最优基模型、元模型,建立一种两层结构的Stacking集成学习模型,实现航空发动机典型气路故障的智能诊断。仿真实验结果表明,该模型的精确率和召回率相比现有典型模型均可提升约3%~16%,能更好地应用于航空发动机故障诊断。
航空航天用铝合金机器人焊接内部气孔缺陷在线检测
作者: 张志芬   张林杰   杨哲   任文静   温广瑞   来源: 航空制造技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 铝合金机器人焊接   在线检测   内部气孔   微观表征   电弧光谱   数据挖掘  
描述: 航空航天用铝合金机器人焊接内部气孔缺陷在线检测
军用飞机PHM技术进展分析及问题研究
作者: 景博   徐光跃   黄以锋   焦晓璇   梁威   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 信息融合   PHM   测试性   航空编码   数据挖掘   验证评估   超算平台   云计算  
描述: 、寿命预测与维修支持、验证评估及标准制定等方面分析军用飞机PHM技术面临的瓶颈问题,并指出应重点开展包括测试性试验技术、智能信息处理与融合技术、航空装备与信息标准化管理技术、数据挖掘与平台构建技术等方面的研究,最后对我国PHM技术的发展给出思考与建议。
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