文档介绍：中国民航大学
硕士学位论文
民航飞机故障诊断方法研究——基于粗糙集理论与神经网络的
智能诊断
姓名:崔文利
申请学位级别:硕士
专业:导航、制导与控制
指导教师:张鹏
20080331
摘要民航是现代交通运输的重要部门,发展国民经济的重要领域,是高技术、高投入、高风险的行业。为了保证飞行安全,维护乘客利益,对飞机故障进行及时分机型老龄化,使得飞机维修工作量日益增长。目前,飞机维修主要依据制造厂商提供的排故手册及机载测试设备进行排故。对于一个没有维修经验的机务人员来说,排故过程烦琐,排故效率低。尤其在飞机过站短停遇到故障时,由于无法及时、准确地排除故障而导致的航班延误,给航空公司造成巨大损失。为解决飞机维修工作量快速增长、航线排故时间有限与目前排故、维修效率较低的矛盾,将人工智能方法应用于民航飞机故障诊断以提高维修效率已形成一个研究趋势。目前以神经网络、专家系统、故障树等应用最多。多数的应用研究仍处于理论阶段。粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,其最大的特点就是良好的数据处理能力。本文以空客系列飞机为研究对象,采用粗糙集理论对飞行数据可靠性报告提供的数据进行处理,在处理后的数据中既可以得到飞机的多发性故障部件,也可以得出简单的诊断规则,对提高飞机排故效率具有现实意义;神经网络理论上可用于飞机故障的精确定位,用经过粗糙集处理后的数据训练神经网络可以简化网络结构,提高训练速度;本文还对通过粗糙集确定神关键词:故障诊断;粗糙集;神经网络;网络结构的诊断、维修是必不可少的。现代民航业发展迅速,航空公司机队越来越大,部经网络隐层单元数进行了探讨。
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研究生签名:蚪日期:三业∥研究生签名:糍垫到导师签名:燃日中国民航大学学位论文使用授权声明中国民航大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中国民航大学或其它教育机构的学位或证囟垢展牟牧稀与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。中国氏航人学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印什和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅平¨借阅,可以公布括刊登畚牡娜ú炕虿糠帜谌荨B畚牡墓ú包括刊登谌ㄖ泄窈饺搜а芯可堪炖怼
第一章前言民航是现代交通运输的重要部门,发展国民经济的重要领域,是高技术、高投入、高风险的行业。为了保证飞行安全,维护乘客利益,对飞机系统【拷屑笆的诊断维修是必不可少的。现代民航业发展迅速,航空公司机队越来越大,部分机型老龄化,使得飞机维修工作量同益增长。目前,飞机维修【俊饕R谰葜圃斐烫峁┑呐殴适植峤信殴省E殴适植岷决绝大部分飞机维护中遇到的故障问题,但是排故过程烦琐,排故效率低。尤其在飞机飞行短停过程遇到故障时,经常由于无法及时维修导致航班延误,造成航空公司的巨大损失。针对飞机维修工作量快速增长与维修效率低的矛盾,将人工智能方法应用于民航飞机故障诊断以提高维修效率成了一个研究趋势,目前以神经网络、专家系统、故障树等应用最多。文献【.【介绍了将神经网络应用于飞控系统、飞机电源系统、飞机电力起动系统的故障诊断,克服了传统的故障诊断系统没有自组织、自学习功能而只能解决事先存储的故障现象与其对应的诊断,而人工神经网络具有处理复杂多模式即进行联想、预测和记忆的能力,能克服传统系统当规则没有考虑到就无法工作的缺陷,神经网络可以通过权值和结构的不断修改来适应系统故障的新情况,缩短故障诊断的时间,提高诊断效率。文献矩垡岳磁电流过大故障树模型,建立电源系统知识库和推理机,完成飞机电源系统故障专家系统中利用事例推理中的信息优化故障树方法,从而加速深度知识的推理过程,可以有效解决诊断过程中时间要求短,诊断困难的问题。提出了故障树优化的诊断模型,最后用一个实例说明此模型的可行性。由于民航飞机系统的复杂性,所呈现的故障原因也极为复杂,很多情况下仅靠单一的诊断方法已不能满足系统的诊断要求,而且在提高诊断速度上也有很大系统技术与人工神经网络技术相融合,吸取了各自的优点,弥补了彼此间的缺陷,建立起一个集成式飞机故障诊断专家系统。文献【】以某型飞机电传操纵系统为研究对象,分析了案例推理和故障树诊断的方法,在此基础上,提出了将两种方法经过多年的探索发展,现代民用飞机的机载自检嗫靥逑狄淹完善,机内检测技术在飞机上得到了广泛的应用,在航空电子设备中基本上都有使用,如电传操纵余度系统可以自检故障并进行切换,各