【摘要】：隨著航空事業(yè)的日益發(fā)達,機載設備的類型不斷更新,飛機上的機載設備的拆換量也大大的增多。與此同時,機載設備維修存在著電子資料共享困難,大量檢修檔案以紙質版形式存放,查閱的過程繁瑣,傳統(tǒng)師帶徒的培訓模式還帶來了周期長,成本高等問題。為了提高通用自動測試平臺的移植效率,提高檢修資料的共享度,降低機載設備維修成本,縮短維修員工的培訓周期,需要設計基于云平臺的自動檢測修理助手系統(tǒng)。本文通過對云數據庫、移動端和PC端軟件系統(tǒng)的實現(xiàn)與設計以及故障預測算法的研究和分析,針對對于維修公司人員復雜導致的云平臺權限管理困難,個人電腦儲存空間有限,以及機載設備檢修領域在故障預測方法的相關研究較少等問題,將采取以下幾個方面展開工作:1.使用Mysql與阿里提供的云平臺接口搭建了以ECS為基礎的云平臺,在FTP協(xié)議下實現(xiàn)文件傳輸功能。提高了機載設備自動檢測系統(tǒng)的可移植性,增加了機載設備相關資料的共享性,使自動測試系統(tǒng)代碼、電子版機載設備測試步驟、自動測試結果、機載設備維修指導視頻等資料上傳至云端具有可能性。2.使用C++和Qt框架實現(xiàn)PC客戶端的搭建,使用JAVA語言實現(xiàn)Android客戶端的搭建,在PC和Android客戶端分別通過阿里RDS關系數據庫的接口實現(xiàn)員工身份認證與管理功能,解決維修公司人員復雜導致的權限管理困難問題。使用惠普公司開發(fā)的Tesseract光學文字識別接口實現(xiàn)對待測設備銘牌的識別,解決了Android端對機載設備資料檢索的問題。3.提出了一種決策樹和主成分分析相結合的故障預測算法。針對我們獲得的自動測試數據報告為研究對象,結合PCA和決策樹數據挖掘的算法完成機載設備的故障種類進行預測。通過對比拆換量報表中故障種類數據的對比,本文的方法對故障預測有很高的準確率。本文針對機載設備檢修過程中,資料共享難、培訓成本高、周期長等問題,提出了這種基于云平臺的機載設備檢修系統(tǒng)的設計,具有良好的前景。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V241.07;TP393.09;TP311.52
【圖文】：

第二章 機載設備云平臺的需求分析第二章 機載設備數據云平臺的需求分析云平臺的需求分析 機載設備檢修對于云平臺權限管理的需求載設備維修公司其人員組成較為復雜，不管有電子設備的維修車間，還有大型件的維修車間，在此，我們只針對電子設備的維修車間構成來分析人員的構成個電子設備維修的車間中人員的結構基本相同。在云平臺上的用戶管理中心可故我們針對單個車間的人員構成來進行分析。

第二章 機載設備云平臺的需求分析司，需要檢修的同種機載設備存在不同的適這使得檢修公司針對一種機載設備就需要準等相關說明性文檔，同時大量的檢修工作，于保證機載設備維修后的設備維修質量跟蹤臺需要具備擁有一個比較充足的存儲空間用檢修公司的文件多為英文命名，如圖 2-2 所

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本文編號：2722364