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QAR设备虽已在民航界广泛应用,但目前对QAR数据的应用有限,浪费了大量数据信息。对此,提出通过采用多种监控逻辑并存的方法,建立监控体系,解决QAR数据的监控问题、3种监控逻辑被用于该体系:双发差异监控,EHM方法数据监控,数据极限监控。这些逻辑各有利弊,互为补充。通过对实际发动机QAR数据的监控测试.证明运用该方法所建立QAR数据监控体系的可行性和有效性,一定程度上解决了QAR数据监控问题。 相似文献
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为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器(QAR)数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝(RGB)多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明:基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。 相似文献
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为提高航空发动机故障诊断准确度,提出了一种从快速存取记录器(QAR)数据中提取最合适故障特征的方法。对原始
QAR数据进行缺失值填补和巡航点提取操作,选择部分发动机性能参数差值作为初始特征值;再采用特征增维方法挖掘隐藏特征
信息,进而采用近邻成分分析算法进行特征筛选优化,将所提方法与朴素贝叶斯等4种分类算法相结合,对某航空公司CFM56-7B
发动机的QAR数据进行试验验证。结果表明:从QAR数据中提取最合适故障特征的方法能有效地提高发动机故障分类算法的准
确率,且适用于不同的诊断算法,准确率优于80%。 相似文献
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通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化.为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR(quick access Feeorder.快速存取记录器)数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取.而故障样本难以获得.因而采用单类支持向量机(OCSVM),仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器.监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数.及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。 相似文献
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发动机性能状态监控是保证飞行安全的重要手段.航空专用数据链通信系统(ACARS)和快速数据存取记录器(QAR)已经越来越普遍地被各航空公司所采用.介绍了多个综合利用ACARS、QAR译码巡航报告等信息对V2500发动机进行性能故障诊断的案例,对如何利用多种手段和EHM软件对V2500发动机进行故障诊断作了总结. 相似文献
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浅谈涡扇发动机故障的QAR数据分析 总被引:1,自引:0,他引:1
详细介绍了通过QAR数据对涡扇发动机的重大疑难故障进行分析和排除的一般性方法,并以空客A330飞机的遄达700发动机为例,对一些特殊故障模式进行了简要说明。 相似文献
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基于QAR的飞机爬升阶段燃油流量回归模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以B777-200飞机选装的PW4077D发动机为研究对象,对QAR数据进行深入分析,运用多元回归分析的方法,建立飞机爬升阶段发动机燃油流量回归模型,并通过实际数据对模型进行准确性验证,研究结果为发动机燃油控制规律的全面研究奠定一定的基础,可实现对发动机燃油流量的监控与预测,提高飞机的安全性和经济性. 相似文献