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基于Fisher判别法的飞发故障分系统预测模型研究

论文摘要

通过Fisher判别法,在分析大量数据的基础上,建立了飞机发动机故障分系统判别预测模型,将各指标与故障分布结果联系起来,根据输入的参数可以预测故障将发生在发动机的哪一个系统中,最后再通过欧氏距离法验证判别结果的准确性。本模型可以较为准确预测发动机故障分布于哪个系统之中,对于发动机的维护和保养具有较好的指导意义。

论文目录

  • 1 飞机发动机分系统与数据结构化
  •   1.1 飞机发动机分系统
  •   1.2 数据的预处理与标准化
  •     1) 选择影响故障分布的指标
  •     2) 数据的标准化方法[3]
  • 2 数据分析与模型的建立
  •   2.1 影响指标筛选
  •   2.2 Fisher判别分析
  •     2.2.1 Fisher判别法简介
  •     2.2.2 数据集检验
  •     2.2.3 系统分组模型的建立
  • 3 模型的检验与效果评估
  •   3.1 欧氏距离法原理
  •   3.2 模型检验
  •   3.3 模型效果评估
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱兴动,章思宇,范加利

    关键词: 发动机维修,判别分析,欧氏距离法

    来源: 指挥控制与仿真 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 海军航空大学,海军航空大学青岛校区

    分类号: V263.6

    页码: 71-75

    总页数: 5

    文件大小: 440K

    下载量: 184

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/63789afc249f971bb8e9123b.html