本文關(guān)鍵詞：基于多元時序數(shù)據(jù)的飛機發(fā)動機故障檢測算法研究

  更多相關(guān)文章： QAR數(shù)據(jù) 重要點 自適應(yīng)分段 異常檢測 故障診斷

【摘要】：飛機的飛行安全直接影響航空公司的經(jīng)濟(jì)效益。如何有效的監(jiān)控飛行參數(shù),并快速的對飛機進(jìn)行故障檢測是目前各大航空公司所關(guān)心的重要問題。目前,國內(nèi)許多航空公司采用飛機快速存取記錄器(Quick Access Recorder,簡稱QAR)記錄飛行過程中的各種飛行參數(shù),因此通過分析QAR數(shù)據(jù)確定飛機發(fā)動機是否發(fā)生故障變得越來越重要。本文主要研究飛機發(fā)動機的故障檢測,針對飛機發(fā)動機數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜且各個航班QAR數(shù)據(jù)量不同等導(dǎo)致異常檢測復(fù)雜的問題,提出一種基于重要點的自適應(yīng)分段算法。該算法首先針對不同長度的數(shù)據(jù)自動生成合適數(shù)量的重要點來對QAR數(shù)據(jù)分段,實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,然后采用基于局部密度的時間序列異常模式檢測算法對飛機發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測,并對檢測到的異常子序列和標(biāo)準(zhǔn)故障模型進(jìn)行相似性度量,從而確定飛機發(fā)動機故障。本文主要完成了以下內(nèi)容:1.利用時間序列異常檢測算法實現(xiàn)飛機發(fā)動機故障檢測。為了結(jié)合QAR數(shù)據(jù)的特點對飛機發(fā)動機進(jìn)行故障檢測,第一步需要對QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。主要分為兩個方面:(1)平滑噪聲數(shù)據(jù)。(2)提取巡航階段的數(shù)據(jù)。2.對QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行分段實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮。鑒于航班飛行時間的不同造成采集到的QAR數(shù)據(jù)長度不等的情況,本文提出一種基于重要點的自適應(yīng)分段算法。較之傳統(tǒng)的基于重要點的分段算法,該方法可以對不同長度的數(shù)據(jù)自動生成合適數(shù)量的重要點來對QAR數(shù)據(jù)分段,對分段后的子序列采用子序列的平均值和長度進(jìn)行模式表。3.為了檢測QAR數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù),本文采用基于局部密度的時間序列異常模式檢測算法對飛機發(fā)動機數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測。此方法降低了運算復(fù)雜度,能夠準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)和提取異常子序列,然后提取異常子序列的主要特征,最后和已知的標(biāo)準(zhǔn)故障模型進(jìn)行相似性度量,確定飛機發(fā)動機發(fā)生何種故障。
【關(guān)鍵詞】：QAR數(shù)據(jù) 重要點 自適應(yīng)分段 異常檢測 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V263.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要研究工作14
• 1.4 論文安排14-16
• 第二章 QAR數(shù)據(jù)及飛機發(fā)動機故障檢測流程概述16-24
• 2.1 QAR數(shù)據(jù)16-20
• 2.1.1 QAR簡介16-17
• 2.1.2 QAR數(shù)據(jù)的特點17-18
• 2.1.3 QAR數(shù)據(jù)預(yù)處理18-20
• 2.2 飛機發(fā)動機故障檢測流程20-23
• 2.2.1 整體分析20
• 2.2.2 系統(tǒng)總體流程20-22
• 2.2.3 存在難點22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 QAR時序數(shù)據(jù)的分段算法24-38
• 3.1 時間序列模式表示方法概述24-26
• 3.2 基于重要點的自適應(yīng)分段算法26-33
• 3.2.1 重要點26-27
• 3.2.2 重要點距離27-28
• 3.2.3 傳統(tǒng)的基于重要點的分段算法PLR_PIP28-29
• 3.2.4 PLR_PIP算法在QAR數(shù)據(jù)應(yīng)用中的問題29-30
• 3.2.5 基于重要點的自適應(yīng)分段算法30-33
• 3.3 實驗分析33-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第四章 QAR數(shù)據(jù)異常模式檢測38-52
• 4.1 時序數(shù)據(jù)異常檢測概述38-40
• 4.1.1 異常的描述38-39
• 4.1.2 QAR數(shù)據(jù)模式表示及異常模式介紹39
• 4.1.3 異常檢測的方法概述39-40
• 4.2 QAR異常數(shù)據(jù)檢測40-44
• 4.2.1 算法關(guān)鍵定義40-42
• 4.2.2 QAR異常模式檢測算法42-44
• 4.3 基于相似性度量的故障檢測44-47
• 4.3.1 標(biāo)準(zhǔn)故障模型44-45
• 4.3.2 相似性度量45-47
• 4.4 實驗及分析47-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 工作總結(jié)與展望52-55
• 5.1 本文工作總結(jié)52-53
• 5.2 研究展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-60
• 作者簡介60

【相似文獻(xiàn)】

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