基于关联规则和BP神经网络的飞机设备故障分析与预测

发布时间：2023-04-28 00:37

　　随着时代的发展和生活水平的提高,飞机出行变得普遍,新闻报道的飞机事故也时有发生。因此,飞机在不同领域特别是机械设备的安全问题越来越受到重视,在故障分析与预测领域的研究变得尤为重要。对飞机维护中设备的故障分析和预测进行深入研究分析有着非常重要的研究价值和现实意义,比如通过对飞机设备的故障分析可以帮助维护部门了解各个设备之间相关性,以及通过对飞机设备的故障预测可以帮助维护部门在可控的范围内及时发现问题,这些维护检测方法在提高工作效率的同时,还最大可能地避免了意外事故的发生。传统的飞机设备故障检测技术仅能对单一设备进行故障检测,不仅消耗了大量的人力和物力资源,还存在着维护工作时间长和发现隐藏问题不及时的缺点。因此,飞机的设备故障分析与预测技术已成为飞机维护研究课题中的热门趋势。通过使用计算机技术来分析和预测飞机设备的隐藏故障问题,不仅可以在真实数据上进行实时模拟,还能够为飞机维护方案提供更加合理有效的意见和建议。本文的主要工作及创新点概括如下:目前现存的飞机设备故障检测技术存在着一些技术上的不足,无法完全高效率的检测各个飞机设备的安全隐患。为了解决本领域现有的不足之处,本文提出了一种基于关联...

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 飞机维护研究现状
        1.2.2 机械设备故障预测研究现状
    1.3 飞机维护中存在的问题
    1.4 本文主要研究内容和创新点
    1.5 论文组织结构
第二章 相关技术
    2.1 实验流程
    2.2 开发平台及开发工具
    2.3 技术概述
    2.4 本章小结
第三章 基于A-PPG的飞机设备故障分析
    3.1 Apriori算法概述
    3.2 基于前缀路径图的Apriori算法
        3.2.1 构造前缀路径图策略
        3.2.2 分解前缀路径图策略
        3.2.3 案例分析
        3.2.4 算法性能分析
        3.2.5 算法流程
        3.2.6 实验
    3.3 本章小结
第四章 基于BP神经网络的飞机设备故障预测
    4.1 BP神经网络概述
    4.2 Weibull分布概率模型
        4.2.1 三参数Weibull分布概率模型
        4.2.2 改进的最大似然估计法
    4.3 基于Weibull分布的BP神经网络算法
    4.4 实验
    4.5 本章小结
第五章 基于关联规则的飞机多设备故障预测
    5.1 关联规则概率化算法
    5.2 实验
    5.3 本章小结
第六章 总结和展望
    6.1 总结
    6.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间的主要成果
致谢



本文编号：3803390