| 基于SVM方法的APU故障预测方法 |
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| 引用本文： | 蔡坤烨,蔡景,周迪,泽山.基于SVM方法的APU故障预测方法[J].南京航空航天大学学报,2019,51(4):466-473. |
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| 作者姓名： | 蔡坤烨 蔡景 周迪 泽山 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学民航学院，南京，211106 |
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| 摘 要： | 针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。
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| 关 键 词： | 辅助动力装置（APU） 报文系统 数据分析 故障预测 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2018/10/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/5/10 0:00:00 |
APU Fault Prediction Based on SVM Method |
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| CAI Kunye,CAI Jing,ZHOU Di,ZE Shan.APU Fault Prediction Based on SVM Method[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2019,51(4):466-473. |
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| Authors: | CAI Kunye CAI Jing ZHOU Di ZE Shan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | auxiliary power unit(APU) report system data analysis fault prediction support vector machine |
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