基于多元时序数据的飞机发动机故障检测算法研究

发布时间：2017-08-06 16:03

  本文关键词：基于多元时序数据的飞机发动机故障检测算法研究

  更多相关文章： QAR数据 重要点 自适应分段 异常检测 故障诊断

【摘要】：飞机的飞行安全直接影响航空公司的经济效益。如何有效的监控飞行参数,并快速的对飞机进行故障检测是目前各大航空公司所关心的重要问题。目前,国内许多航空公司采用飞机快速存取记录器(Quick Access Recorder,简称QAR)记录飞行过程中的各种飞行参数,因此通过分析QAR数据确定飞机发动机是否发生故障变得越来越重要。本文主要研究飞机发动机的故障检测,针对飞机发动机数据量大、结构复杂且各个航班QAR数据量不同等导致异常检测复杂的问题,提出一种基于重要点的自适应分段算法。该算法首先针对不同长度的数据自动生成合适数量的重要点来对QAR数据分段,实现数据压缩,然后采用基于局部密度的时间序列异常模式检测算法对飞机发动机数据进行异常检测,并对检测到的异常子序列和标准故障模型进行相似性度量,从而确定飞机发动机故障。本文主要完成了以下内容:1.利用时间序列异常检测算法实现飞机发动机故障检测。为了结合QAR数据的特点对飞机发动机进行故障检测,第一步需要对QAR数据进行预处理。主要分为两个方面:(1)平滑噪声数据。(2)提取巡航阶段的数据。2.对QAR数据进行分段实现数据压缩。鉴于航班飞行时间的不同造成采集到的QAR数据长度不等的情况,本文提出一种基于重要点的自适应分段算法。较之传统的基于重要点的分段算法,该方法可以对不同长度的数据自动生成合适数量的重要点来对QAR数据分段,对分段后的子序列采用子序列的平均值和长度进行模式表。3.为了检测QAR数据中的异常数据,本文采用基于局部密度的时间序列异常模式检测算法对飞机发动机数据进行异常检测。此方法降低了运算复杂度,能够准确的发现和提取异常子序列,然后提取异常子序列的主要特征,最后和已知的标准故障模型进行相似性度量,确定飞机发动机发生何种故障。
【关键词】：QAR数据 重要点 自适应分段 异常检测 故障诊断
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V263.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 国外研究现状11-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 本文主要研究工作14
• 1.4 论文安排14-16
• 第二章 QAR数据及飞机发动机故障检测流程概述16-24
• 2.1 QAR数据16-20
• 2.1.1 QAR简介16-17
• 2.1.2 QAR数据的特点17-18
• 2.1.3 QAR数据预处理18-20
• 2.2 飞机发动机故障检测流程20-23
• 2.2.1 整体分析20
• 2.2.2 系统总体流程20-22
• 2.2.3 存在难点22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 QAR时序数据的分段算法24-38
• 3.1 时间序列模式表示方法概述24-26
• 3.2 基于重要点的自适应分段算法26-33
• 3.2.1 重要点26-27
• 3.2.2 重要点距离27-28
• 3.2.3 传统的基于重要点的分段算法PLR_PIP28-29
• 3.2.4 PLR_PIP算法在QAR数据应用中的问题29-30
• 3.2.5 基于重要点的自适应分段算法30-33
• 3.3 实验分析33-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第四章 QAR数据异常模式检测38-52
• 4.1 时序数据异常检测概述38-40
• 4.1.1 异常的描述38-39
• 4.1.2 QAR数据模式表示及异常模式介绍39
• 4.1.3 异常检测的方法概述39-40
• 4.2 QAR异常数据检测40-44
• 4.2.1 算法关键定义40-42
• 4.2.2 QAR异常模式检测算法42-44
• 4.3 基于相似性度量的故障检测44-47
• 4.3.1 标准故障模型44-45
• 4.3.2 相似性度量45-47
• 4.4 实验及分析47-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 工作总结与展望52-55
• 5.1 本文工作总结52-53
• 5.2 研究展望53-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-60
• 作者简介60

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本文编号：630475