基于灰色系统理论的QAR数据挖掘算法研究

发布时间：2017-12-30 13:26

  本文关键词：基于灰色系统理论的QAR数据挖掘算法研究　出处：《中国民航大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： QAR数据 时间序列数据 模糊分割 灰色系统理论 灰关联分析

【摘要】：飞机的可靠性直接影响到飞机的飞行安全以及航空公司的经济效益,如何监控飞机飞行状态参数及对飞机系统进行快速故障诊断是目前各航空公司所关心的主要问题。飞机系统故障发生前,通过监测相应的飞行数据参数并进行分析来判断该系统是否存在故障隐患,从而为飞机维护提供正确的信息,以便在故障发生时快速准确地定位及排除故障,降低事故发生率。快速存取记录装置(Quick Access Recorder,QAR)记录了机载设备飞行状态参数的流数据,即QAR数据属于复杂度很高的时间序列数据。直接对其进行处理严重影响效率,因此为降低数据的复杂性,高效地检索并确定QAR数据是否是故障数据,本文采用时间序列数据分割算法。以QAR数据作为研究对象对其进行数据挖掘,通过将QAR数据分割为不重叠的子序列来减少数据量,并定位故障数据序列,提取有用的规则供人们决策,然后基于故障数据序列采用灰色系统理论的方法确定其具体的故障类型。本文主要完成了以下内容:1.鉴于发动机QAR数据维数高、数据量大等特点,且飞机突发故障的时间一般较短,QAR记录器记录的故障数据量少,同时各属性值之间的关系具有模糊性,引入时间序列模糊分割对QAR数据进行处理,并将其分割为不重叠的子序列。其中分割数的选取是关键问题,通过引入启发式自底向上算法及PCA相似性准则来自动选取最优分割数,以此检测QAR异常序列。2.进行QAR故障数据的灰处理。对由时间序列数据分割算法得到的子数据序列进行灰色生成处理,得到量纲一致的数据序列。结合灰色系统理论对小样本有较好适用性的特点,将根据专家经验得到的标准故障序列集与根据时间序列数据分割算法获得的QAR异常数据序列进行灰关联分析。3.改进灰关联度的发动机故障诊断。鉴于发动机各属性参数对发动机故障的贡献度不同,通过采用改进灰关联度方法可以提高故障识别率,提出更改灰色关联系数作为计算灰色关联度时的权值,即加权计算,并根据最大灰关联度原则来进行机载设备的故障诊断。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V267;N941.5;TP311.13

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本文编号：1355150