基于SVM方法的APU故障預(yù)測方法
關(guān)鍵詞：報文系統(tǒng) 數(shù)據(jù)分析 故障預(yù)測 支持向量機
摘要：針對輔助動力裝置(Auxiliary power unit,APU)故障預(yù)測時,僅基于快速存取記錄器(Quick access recorder,QAR)數(shù)據(jù)存在實時性欠缺或精度不足的問題,提出了基于實時報文數(shù)據(jù)的APU故障預(yù)測方法。首先,對報文所采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,將每次航班的報文數(shù)據(jù)規(guī)整為一條數(shù)據(jù)集;其次,從參數(shù)閾值、維修記錄及APU序列號變化情況等角度對數(shù)據(jù)集進行標(biāo)注工作;隨后,針對特征選擇算法具有較差解釋性的缺點,提出通過相關(guān)性分析選取能夠表征APU運行性能的參數(shù);最后,建立基于支持向量機(Support vector machine,SVM)的多參數(shù)故障預(yù)測模型并優(yōu)化。經(jīng)驗證,該模型提高了預(yù)測正確率,為APU視情維修策略的制定提供參考。
南京航空航天大學(xué)學(xué)報雜志要求:
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