本文選題：飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù) + 重要點(diǎn)��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2016年09期

【摘要】：為從飛機(jī)快速存儲(chǔ)記錄器(QAR)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)異常數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障,針對(duì)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致的異常檢測(cè)復(fù)雜以及各個(gè)航班的數(shù)據(jù)量不等等問(wèn)題,提出一種基于重要點(diǎn)的自適應(yīng)分段算法。針對(duì)不同長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)自動(dòng)生成合適數(shù)量的重要點(diǎn),對(duì)QAR數(shù)據(jù)分段,對(duì)分段后的子序列進(jìn)行模式表示,采用基于局部密度的時(shí)間序列異常模式檢測(cè)算法對(duì)飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法降低了運(yùn)算復(fù)雜度,能夠準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)異常子序列,方便飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷和維修。
[Abstract]:In order to find the abnormal data of aircraft engine from the data of aircraft fast storage recorder and predict the failure of aircraft engine, aiming at the large amount of data of aircraft engine, In this paper, an adaptive segmentation algorithm based on important points is proposed to solve the problems of complex anomaly detection caused by complex structure and the data volume of each flight. Aiming at the important points of automatically generating the appropriate number of data of different lengths, the QAR data is segmented, and the segmented sub-sequences are represented by the schema. A time series anomaly pattern detection algorithm based on local density is used to detect aircraft engine data. The experimental results show that the proposed method reduces the computational complexity and can accurately detect abnormal subsequences, which is convenient for aircraft engine fault diagnosis and maintenance.
【作者單位】： 中國(guó)民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金與中國(guó)民航聯(lián)合基金項(xiàng)目(61179063);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61301245)
【分類號(hào)】：V263.6;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1912337