基于CBR的飞机机械故障诊断专家系统研究

基于故障树的航空活塞发动机故障诊断专家系统研究【摘要】本文针对航空活塞发动机故障诊断问题展开研究，通过引入专家系统和故障树分析相结合的方法，设计出一种基于故障树的航空活塞发动机故障诊断专家系统。

文章首先介绍了研究背景、意义和目的，接着详细探讨了故障树分析和专家系统在航空活塞发动机故障诊断中的应用，以及专家系统的实现原理和设计方法。

随后，通过案例分析与验证，验证了该系统的有效性和准确性。

总结了基于故障树的航空活塞发动机故障诊断专家系统的优势，并提出了未来研究方向。

本研究为航空活塞发动机故障诊断领域提供了新的解决方案，具有重要的理论和实践意义。

【关键词】航空活塞发动机、故障树、专家系统、故障诊断、研究、设计、实现原理、案例分析、验证、优势、未来研究方向、总结。

1. 引言1.1 研究背景航空活塞发动机是飞机动力系统的重要组成部分，其性能和可靠性直接关系到飞行安全和经济效益。

受环境条件和工作负荷等多种因素影响，航空活塞发动机存在着各种潜在的故障风险，而及时准确地进行故障诊断对于确保飞机正常运行至关重要。

面对航空活塞发动机复杂多变的故障现象，传统的故障诊断方法往往依赖于经验丰富的机械师和大量的试验验证，存在效率低、准确性不高的问题。

为了提高故障诊断的效率和准确性，研究人员开始将故障树分析方法和专家系统技术应用于航空活塞发动机故障诊断中。

故障树分析是一种通过对系统故障可能的发生路径进行逻辑推演，最终找出导致系统故障的根本原因的方法。

结合专家系统技术，可以将大量的实时监测数据、历史故障信息和专业知识进行整合，建立一个基于故障树的航空活塞发动机故障诊断专家系统，实现对故障的快速定位和准确诊断。

本研究旨在探究基于故障树的航空活塞发动机故障诊断专家系统的设计与实现，为提高航空活塞发动机故障诊断的效率与准确性提供技术支持和解决方案。

1.2 研究意义研究意义：航空活塞发动机是飞机的关键部件之一，其故障对飞行安全产生严重影响。

基于CBR的飞机引气系统故障诊断案例库构造何永勃;王丽哲;杨燕辉【摘要】为快速准确排除飞机引气系统故障,引入CBR方法进行故障诊断.将来自运营方的历史故障经验与生产方的专家知识相结合而构造案例库.首先设计了不同类型知识的表示方法,然后重点研究了案例检索中的相似度,针对k-NN算法相似度作为参考的不足,提出了动态失效比的概念,并以此形成参考度,给出了计算模型.应用示例表明该案例库构造可准确定位故障,为高效的案例推理算法提供基础.【期刊名称】《中国民航大学学报》【年(卷),期】2013(031)006【总页数】4页(P29-32)【关键词】飞机引气系统;故障诊断;案例库;动态失效率;参考度【作者】何永勃;王丽哲;杨燕辉【作者单位】中国民航大学航空自动化学院,天津300300;中国民航大学航空自动化学院,天津300300;中国民航大学航空自动化学院,天津300300【正文语种】中文【中图分类】V263.6;TP182飞机气源系统分布范围广[1]，该系统故障将会影响飞机安全性。

相比其它飞机子系统，A320系列飞机引气系统设计的可靠性水平较低，故障率、虚警率高，且故障原因复杂。

目前，引气系统航线排故主要根据维修手册隔离故障，工作量大、效率低、成本高。

随着人工智能的迅速发展，将CBR（case-based reasoning）技术用于飞机系统故障诊断中可节省大量时间，提高故障诊断水平。

Jeff A.Frenster 和R.V.Magaldi[2-3]等人将专家系统和CBR技术应用在发动机监控系统及英国航空航线排故中，取得了一定成果。

AirBus公司的民用飞机维修监控和分析的数字化排故及维护管理软件AIRMAN（AIRcraftMaintenanceAnalysis）[4]，可帮助航站基地对整个机队的维修信息进行跟踪管理，简化和优化排故工作，降低维修成本。

然而该软件仅利用维修手册中的固定排故程序，未充分利用历史维修案例，故障的定位深度和准确度不高。

基于CBR技术的数控机床故障诊断专家系统陈永强【摘要】在使用和维护数控机床的过程中,要求使用者掌握较强的专业技能,并能快速处理故障问题.利用基于CBR推理技术,构建了数控机床故障诊断专家系统,并且进行了原型系统的验证.通过对数控机床故障案例特征的研究,梳理故障知识结构,构建数控机床故障案例库,利用根据数控机床特征,为不同的故障属性设置权重,利用基于相似系数的方法,将提出的问题与故障案例库中的案例进行相似性对比,选出相似性最高的案例作为故障诊断方案,以实现数控机床故障诊断推理.【期刊名称】《西昌学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(030)001【总页数】4页(P40-43)【关键词】数控机床;CBR;专家系统;案例库【作者】陈永强【作者单位】芜湖职业技术学院机械工程学院,安徽芜湖241006【正文语种】中文【中图分类】TG659由于数控机床在工业领域，特别是制造业领域使用比例高，并且其原理涉及的多个领域高新技术融合，所以数控机床的使用维护显得至关重要。

合理的使用数控机床、正确的维护数控机床、准确的维修数控机床，对于保障生产制造的高效、稳定进行显得尤为重要。

数控机床的自动化程度高、集成化程度高，其加工对象、加工条件及加工类型复杂多变，因此在使用过程中故障发生点较多，故障随机性大，给故障诊断和排除带来了不少困难。

人工智能技术中的CBR(Case-Based Reasoning)技术,在解决这一问题时具有独特的优势。

本文研究基于CBR的数控机床故障诊断推理理论与方法。

通过研究过去数控机床故障案例特征，梳理故障知识结构，构建数控机床故障案例库，利用数控机床特征，为不同的故障属性设置权重，利用基于相似系数的方法，将提出的问题与故障案例库中的案例进行相似性对比，选出相似性最高的案例，作为故障诊断方案，以实现数控机床故障诊断推理。

基于CBR技术的数控机床故障专家系统的提出，可以及时响应机床设备的故障处理，并且其完备的知识可以弥补实际操作、维护、维修技术人员的专业技术知识的缺乏，对提高工业生产效率，改善制造水平具有一定的实际意义。

第1期2011年1月组合机床与自动化加工技术M odul a r M achi n e Tool&Autom atic M anufacturing Techni q ueN o .1Jan .2011文章编号:1001-2265(2011)01-0047-03收稿日期:2010-07-15*基金项目:辽宁省教育厅计划项目(2009A132)作者简介:王姣(1970)),女,回族,吉林人,大连交通大学软件学院副教授,硕士,主要研究领域为机电一体化控制,嵌入式系统,设备状态检测与故障诊断,(E-m ail)w i ngge@l 163.co m 。

RBR 和CBR 在数控机床故障诊断专家系统中的应用*王 姣,祁美玲(大连交通大学软件学院,辽宁大连 116028)摘要:文章以数控机床为对象,研究了实例与规则协调工作的故障诊断专家系统。

规则、案例在数据库中与数控机床的功能结构结合并分别存储,在推理中混合执行。

规则是对实例的归纳总结,克服了规则获取难的缺点,在诊断中规则又指导实例,使得故障快速定位,提高了诊断的效率。

同时文章以JSP 为开发语言,采用Spri n g +hibernate+Str uts2架构,开发了基于B /S 模式的数控机床故障诊断系统,具有较好的诊断功能。

关键词:数控机床;故障诊断;基于规则的推理;基于案例的推理中图分类号:TP277 文献标识码:AA D iagnosis Expert Syste m of NC M achine Based on RBR and CBRWANG Jiao ,Q IM e-i ling(Co llege of So ft w are ,Da li a n Jiaotong Un i v ersity ,Dalian L iaoni n g 116028,China)Abst ract :The paper takesNC m achine as ob jec,t has researched the NC m achi n e fa ilure d iagnosis expert sys -te m based on RBR and CBR coo r d i n ated operation .Rules and cases are separately sto red i n the database co m-b i n ed w ith the structure and functions ofNC m achine ,and m i x ed in the i m p le m entation of reason i n g .Ru les are summ arized fro m i n stance ,w hich overco m es the sho rtco m i n gs of rules difficulty to access ,and gu i d e case i n thediagnosis on the other hand ,wh ich m akes the fau lt fast position i n g ,i m prove the efficiency of diagnosis .Then ,takes JSP as developm ent language ,Spri n g+h i b er nate+Str uts2as a fra m e w or k,developed B /S NC m ach i n e too l fa il u re d i a gnosis syste m,w h ic h has better diagnostic capab ilities .K ey w ords :NC m ach i n e ;failure diagnosis ;RBR;CB R0 引言由于数控机床在现代工业的重要性及其产生故障将带来的巨大经济损失,近年来,已经有很多研究致力于数控机床的故障诊断专家系统,以不同形式将基于知识的故障诊断方法应用到诊断系统中。

基于专家系统的飞机机械智能故障诊断研究
一、引言
现代飞机系统设计方案的复杂性和高度集成度让智能故障诊断技术成为现代飞机系统维护的重要手段，简而言之，智能故障诊断就是通过模拟和分析飞机系统失效机理，以便及早发现可能的故障以及确定可能的原因进而及时采取有效的维修方案。

为了更有效地实现智能故障诊断，基于专家系统的智能故障诊断方法正在获得越来越多的关注。

本文将介绍基于专家系统的飞机机械智能故障诊断的研究现状，探讨基于专家系统的飞机机械智能故障诊断技术的发展方向。

二、专家系统的智能故障诊断
1、专家系统介绍
专家系统是一种利用计算机模拟人类专家的智能技术。

它可以为系统提供一种先进的模型，可以记录、分析和推理大量的专家知识，从而应用到相关的实际问题上。

在飞机智能故障诊断中，专家系统的主要工作主要分为两步:诊断准备和诊断处理。

首先，专家系统的能力包括信息收集、信息管理、专家分析、故障预测和故障的确定。

诊断准备工作是对故障的初步诊断，可以根据飞机的管理系统、数据库和工具等收集信息，并使用联机技术将信息和专家知识融合到专家系统中。

CBR用于模拟机故障诊断摘要：CBR能够很好地完成对可能发生的故障类型进行可能性预测和诊断，并对维修工作人员提供有用的决策信息，从而提高飞行模拟机故障维修的水平和效率，节省一定的维修成本。

关键词：CBR；案例；飞行模拟机1. 研究意义：据民航总局预测，中国民航业，目前维修成本占总运营成本的 20％左右，每年用于维护、修理和航材方面的费用是巨大的，航空维修业的附加值很高。

这样一个潜力大、利润丰厚的维修市场，吸引了众多的国内外维修企业。

据汉莎技术公司预测，今后5 年中国航空维修市场的年增长率将达到 11％。

2003 年，中国航空维修市场的总价值为 10.46 亿美元，其中发动机业务占 44％，模拟机部件修理占23％、航线维修占19％、机体大修占 13％。

截止到 2012 年，中国维修市场预计将达到 17.81 亿美元。

所以，中国航空维修市场潜力巨大，维修业应该属于朝阳产业，发展前景很被看好[1-5]。

其中，模拟机的维护前景也很被看好[1-5]。

现在飞行模拟机大部分都是集机械、电子、计算机及自动化等多科先进技术于一体的高精尖产品，其结构与部件都关联复杂，因此所造成的故障类型和故障成因也都复杂多变。

从模拟机故障检测角度看，故障类型很多，故障现象也各种各样，而且同一种故障现象的产生原因又可能多种多样，因此模拟机故障诊断与维修过程相当复杂[6]。

如果模拟机故障没有及时维修，则不仅仅会造成经济损失，而且影响到了飞行训练的效率和计划。

对于这样复杂、庞大的模拟机进行故障源的暴露与定位，仅仅依靠传统的人工故障诊断与维修有较大的局限性。

因此，以人工智能技术辅助检修人员在故障诊断与维修中做出正确维修决策，是本研究的动机之一。

目前，模拟机故障维修中大部分是RBR（Rule—Based Reasoning，基于规则推理）、MBR（Model—Based Reasoning，模式推理）的决策技术研究。

这些传统的决策技术有一些难以克服的缺点，例如：系统领域知识的规则提取困难；规则库、模式库的创建和管理复杂艰巨；随着推理链的增加，结果的可信度降低；推理过程中规则与模式难以准确选取等。

基于故障树的飞机故障诊断专家系统关键技术研究摘要：为解决民航客机系统结构复杂、故障诊断分析困难的问题，采用故障树分析法设计实现了故障诊断专家系统。

本文以空客320型飞机反推为例，首先说明了其结构和工作原理，然后介绍了知识库设计和推理机的算法设计。

系统在Visual Basic6.0、Access2013环境下开发，经过验证，推理结果符合实际情况，有较强的应用价值。

关键词：飞机反推故障树分析专家系统1 引言民航客机系统结构复杂，设备出现故障时原因较多。

在现场判断和处理故障时，不但维修人员的经验丰富与否影响工作进度的快慢，而且对系统原理的分析也耗费相当多的时间，导致故障原因定位不准、维修时间较长。

故采用故障树分析法建立故障诊断专家系统，以提高经济性和可靠性。

2 反推的结构及工作原理由图2可见，反推系统控制条件复杂，涉及部件多样。

3 专家系统组成系统结构如图3所示，其中知识库中存放故障规则，规则由故障树分析得到，故障树根据系统原理建立。

知识库管理模块用于对知识库中的规则进行添加、删除和修改等操作。

推理机模块是专家系统的核心，推理机采用正、反向推理和优先级控制策略求解问题；推理得到的中间信息存放在动态数据库中；用户利用人机接口通过对话的形式在系统推理时提出问题；系统最终给出诊断结果并提供维修建议。

4 知识库设计4.1 知识的获取知识的获取首先是从反推系统的故障现象入手，寻找导致故障现象发生的全部因素，再找到造成下一级事件发生的全部因素，一直定位到产生故障的部件或线路，再绘制出反映推理过程的故障树。

故障原因和现象间的关系并非一一对应，多数情况下故障现象类似，但起因并不相同或不止一处。

由于存在这种一果多因、一因多果的情况，所以有些事件会出现在多个故障树中。

4.2 知识的表示方法知识分为部件知识和规则知识。

部件知识是为了方便规则知识的自动推理而设计的，同时也存储了部件自身的一些信息。

例如：LRU（14ks1，inhibition relay，抑制继电器，001，stat（正常，故障））表示fin号为14ks1的一个继电器，内容包含了中、英文名称、关联的原理图号、允许的状态集合等信息，而lru（14ks1，，，，故障）就表示该部件故障；wire（14ks1（（a）），4101ks1（a（4）））表示了连接两个插钉的一条线路。

飞机航电系统故障分析与诊断技术研究摘要：随着科技的发展，飞机的集成化、数字化以及网络化的程度不断提升，而且飞机机载的电子设备种类已经非常丰富，其安全性、可靠性也得以显著增强。

当然，这与信息技术在飞机上的广泛应用有着非常密切的联系。

即使安全系数得以显著提升，飞机运行安全依旧非常重要，所以对航电系统故障检修进行加强非常重要，这对于避免安全事故的发生具有非常重要的作用。

本文对飞机航电故障进行了分析，并将故障的诊断流程、方法以及策略进行了探讨。

关键词：飞机航电系统；故障分析；诊断技术我国飞机制造业发展非常迅速，这与我国的科技发展进步有着密切的联系，而且飞机的机型、种类也越来越多，其运行结构、系统也更加繁琐。

但飞机中的故障现象还受人员、设备、航材以及环境等方面的影响。

所以加强对飞机故障进行检修非常重要。

其中航电系统是飞机发生故障非常多的部位，其对维修工作的要求非常高。

一旦飞机航电系统发生故障，这无疑会给飞机以及相关人员的安全构成非常严重的威胁。

所以相关单位必须要加强对飞机航电系统故障诊断的重视，通过利用检查、测试方法对航电系统的运行状况进行判断，从而将故障的部位进行确定。

1.飞机航电故障分析办法1.1故障树分析方法该方法为故障树分析法，其实通过特殊的道理树状逻辑因果关系图，然后按照事件和逻辑门以一定的逻辑关系组成[1]。

该方法直观、清晰、逻辑性强。

该方法的主要目的是进行系统、设备的安全、可靠性，对故障进行定性定量的分析。

该方法具有一定的分析步骤流程，首先是进行事件确定，然后进行系统边界的确定，最后进行因果状态以及逻辑状态的确定。

故障树的分析方法具有两种，分别为定性分析和定量分析。

其中定性分析属于核心，其能够找到故障发生的规律特点，然后进行解决方案的提出。

定性分析是找出故障树顶事件发生基本事件组成。

其为进行分析系统失效概率的分析，然后按照及结构权重找到最佳的故障诊断顺序。

1.2二元决策图二元决策图属于一种特殊类型的数形结构，其通过二叉树进行布尔逻辑函数的表示。

飞机故障诊断研究现状摘要目前飞机故障诊断主要有基于粗糙集理论方法和基于案例推理方法，本文着重介绍这两种方法。

从而不但明确了飞机故障诊断的研究现状，还使飞机故障诊断得知识结构更加完整，具有明显的实用性。

关键词:故障诊断；粗糙集；案例推理The Study of Integrated Neural NetworkAbstract:Nowadays, the methods of Integrated Neural Network are mainly involved in Roughsets theory and case basedreasoning .This paper will introduce the two ways. It not only make Integrated Neural Network more clear, but the knowlege more intact, which is very practical.0引言将粗糙集理论应用到航空发动机磨损故障诊断中据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,通过基于D- S证据理论的方法得到最终的融合结果。

将该方法用于某型航空发动机的磨损故障诊断专家系统中,实验证明了该方法的有效性。

基于案例推理( CBR, Case Based Reasoning)方法是一种基于经验知识进行推理的求解方法, 适合于经验丰富的领域. 针对飞机售后服务过程中积累的大量故障诊断和维修经验, 将CBR方法应用于飞机故障诊断和维修决策支持. 从飞机维修的需求出发, 分析了CBR飞机故障诊断方法的基本过程; 讨论了飞机故障案例库的构建、案例表达、案例检索、匹配、案例修改和维护等关键技术; 重点研究了故障案例的知识表达, 应用字符型字段匹配和K近邻方法( KNN, K Nearest Neighbor)相结合的检索模型实现了案例检索和匹配; 提出了辅助飞机故障诊断系统的结构。

基于案例推理技术的研究与应用基于案例推理（Case-based reasoning，简称CBR）是近年来人工智能领域中兴起的一项重要的推理技术。

与基于规则的推理模式不同是，它通过访问案例库中的同类案例（源案例）的求解从而获得当前问题（目标案例）的解决方法。

基于案例推理首先是由美国耶鲁大学罗杰•沙克（Roger Schank）在研究动态存储器技术中发现的，并在1982年所著《Dynamic Memory》一书中提出了动态记忆理论，这被认为是最早关于CBR的思想。

经过二十多年的发展，目前CBR已成为人工智能与专家系统的一种非常具有生命力的推理技术，广泛应用于诸多领域，并受到越来越多的重视。

CBR是一种基于经验知识进行推理的人工智能技术，它是用案例来表达知识并把问题求解和学习相融合的一种推理方法，它强调人在解决新问题时，常常回忆起过去积累下来的类似情况的处理，并通过适当修改过去类似情况处理的方法来解决新问题。

例如，当我不理解“基于案例的推理”是什么的时候，首先我会打开百度搜索引擎，接着输入“基于案例的推理”又或“案例的推理”来进行搜索，最后找到它确切的解释，记录下来。

这是因为在我先前的经验积累中，对于其它类似的问题，我也是用同样的方法来解决的。

就是说当我们遇到某种情况时，我们习惯于回忆起以前情境中的方式、方法，策略以及解决方案等，来帮助我们找到当前问题的解决方案。

从认识思维的角度来看，它表现了人类进行记忆、规划、学习和问题求解的心理模型，体现了更高级的知识环境，是多种人工智能技术的综合。

基于案例推理的基本原理当人们选择医生看病时,他们更愿意选择年长的,因为一个有经验的老医生有更多的临床经验,已经见过和治疗过许多与我们有类似疾病的病人。

从本质上讲,我们考虑医生的经验时,更多的是根据他们曾处理过多少病例,而不是他们懂得的治疗知识。

案例推理与医生看病有相似的原理,符合专家迅速、准确地求解新问题的过程。

一个典型的CBR问题求解过程基本步骤可以归纳为R4：案例检索（Retrieve）、案例重用(Reuse)、案例修改(Revise) 和案例保留(Retain)。

基于CBR的飞机引气系统故障诊断技术探究随着时代的不断发展，人们对于飞机的安全性要求也越来越高。

因此，对于飞机的故障诊断就成为研究的关键课题。

文章选自基于CBR的飞机引气系统故障诊断技术进行分析，希望可以为今后的故障诊断起到一定的借鉴意义。

标签：飞机；引气系统；故障；诊断Abstract：With the continuous development of the times，people have higher and higher requirements for the safety of aircraft. Therefore，the fault diagnosis of aircraft becomes the key research topic. This paper analyzes the fault diagnosis technology of aircraft exhaust system based on CBR，hoping that it can be used for reference in the future.Keywords：aircraft；engine bleed system；fault；diagnosis基于CBR的飞机引气系统故障诊断技术就可以提升故障的诊断效率，满足工作量控制的需求。

1 基于CRB的飞机引气故障诊断系统整体设计1.1 CBRcase-base reasoning，基于案例推理（简称CRB），属于机器学习领域类比推理模式，也就是通过访问案例库之中的相关问题，找到目标问题的相似性，以此来找到目标问题的解决方法。

其推理是增量式的，可以解决非线性的半结构化以及非结构化的问题。

1.2 系统框架1.2.1 故障诊断系统的需求分析基于CBR的飞机引气故障诊断系统主要是为了快速的排除故障，利用对历史的总结，就可以起到预防故障的作用，这样在减少维修成本的同事，也能够提升安全系数，其主要面对的是飞机营运人[1]。

基于机器学习的航空发动机故障预测系统研究随着国内航空工业的迅猛发展，国内航空运输事业的规模、数量和质量均得到了显著的提升，航空工业已成为新技术、新材料、新工艺、新产品的集散和应用的重要领域。

航空发动机作为飞机最核心的组成部分之一，保障着飞机的安全运行，其质量稳定性直接影响到航空运输的安全和发展。

故障预测与健康管理技术是航空发动机维修保障技术的主要内容之一，而基于机器学习的航空发动机故障预测系统是目前最受关注的研究方向之一。

一、航空发动机健康管理技术现状1.航空发动机健康管理的重要性航空发动机作为机动飞行器中最关键的部件之一，其结构复杂，性能要求高，动力来源稳定，故为了确保航空安全、提高飞行效率、延长发动机寿命，采用先进的健康管理技术具有重要意义。

2.航空发动机故障，预测与诊断技术的发展历程航空发动机健康管理技术可以追溯到20世纪50年代，随着数字技术和卫星技术的发展，航空发动机健康管理技术亦随之发展起来。

早期的故障预测技术通常是基于模糊算法和专家系统开发的，无法在计算机技术限制和数据获取条件的限制下实现精密的故障预测。

20世纪80年代末至90年代初，那些主要基于经验、人工特征选取的故障诊断方法因其技术和算法的不足而被逐渐淘汰。

随着机器学习、大数据、云计算以及数据挖掘等领域的快速发展，机器学习的航空发动机故障预测技术也逐渐发展成熟，成为航空发动机健康管理技术领域最核心的研究领域之一。

二、基于机器学习的航空发动机故障预测系统1.机器学习技术的应用机器学习技术在数据挖掘和故障预测方面具有明显的优势。

采用机器学习方法，可以通过数据自动学习和调整算法参数，建立高效准确的发动机故障预测模型。

2.航空发动机故障预测系统的核心技术航空发动机故障预测系统基于机器学习技术，其核心技术是数据预处理、特征抽取、模型构建和模型训练四个步骤。

在数据预处理方面，需对发动机运行数据进行采集、清洗、滤波、处理等操作，有效解决信号的噪声干扰。

基于CBR和FTA的直升机故障诊断专家系统设计
纪华东;胡雪明;曹阳;李超;秦璐
【期刊名称】《中国科技纵横》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】直升机各个系统之间交联关系非常复杂,而当前国内直升机外场故障诊断主要依靠维修人员经验,难以快速准确地进行故障定位,严重影响直升机的维护和使用。

基于相关问题,对以往型号中积累的经验进行深入研究,形成故障诊断所需的知识库,建立基于案例推理(CBR)和故障树(FTA)的直升机故障诊断专家系统,并在实际工作中得到应用。

该系统充分利用以往积累的经验和知识,以期提升故障诊断的效率,减轻维修人员的工作负担。

【总页数】5页(P80-83)
【作者】纪华东;胡雪明;曹阳;李超;秦璐
【作者单位】中国直升机设计研究所;北京航空航天大学
【正文语种】中文
【中图分类】V267
【相关文献】
1.基于CBR和FTA相结合的飞机智能故障诊断方法的研究
2.基于FTA的通用装备电子系统故障诊断专家系统设计
3.基于NN与CBR的雷达故障诊断专家系统设计
4.基于CBR和FTA的地面站接收系统故障诊断方法
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基于机器学习的航空器故障诊断系统研究航空器故障诊断系统是保证航空器安全运行的重要环节。

随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的航空器故障诊断系统正在成为实现自动化、高效率故障诊断的关键技术。

本文将从故障诊断系统的背景和需求出发，介绍基于机器学习的航空器故障诊断系统的研究现状，并探讨其未来的发展方向。

一、背景和需求航空器作为重要的运输工具之一，其安全性至关重要。

航空器故障给乘客和机组人员带来巨大的安全威胁。

因此，快速、准确的故障诊断系统对于航空器的运行至关重要。

传统的故障诊断系统主要依赖于人力经验和专业知识，这种方式存在着准确率低、实时性差和人工成本高等问题。

为了解决这些问题，学者们开始将机器学习技术引入到航空器故障诊断系统的研究中。

二、基于机器学习的航空器故障诊断系统研究现状目前，基于机器学习的航空器故障诊断系统已经取得了一定的研究成果。

其中，特征选择是基于机器学习的航空器故障诊断系统的关键环节之一。

特征选择旨在从大量的传感器数据中挑选出最具代表性的特征，以提高故障诊断系统的精确度和实时性。

目前，存在较多的特征选择方法，如过滤法、包装法和嵌入式方法等。

这些方法结合机器学习算法，能够从复杂的传感器数据中提取出优质特征，从而提高故障诊断系统的效果。

另外，基于机器学习的航空器故障诊断系统还需要建立精准的分类模型。

分类模型的性能直接关系到故障诊断系统的准确性和可靠性。

目前，常用的分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。

SVM算法适用于小样本、高维度的非线性分类问题，随机森林算法可以有效处理高度非线性、多特征的问题，深度学习算法在大数据集上展现了强大的表达能力。

此外，数据融合也是基于机器学习的航空器故障诊断系统研究的关键技术之一。

航空器故障诊断涉及到多个传感器和多种数据源，如气象数据、机载传感器数据等。

通过将来自不同数据源的信息进行融合，可以提高故障诊断系统的可靠性和精确度。

民航飞机机械故障诊断技术相关研究发布时间：2022-12-29T05:10:45.743Z 来源：《科学与技术》2022年9月17期作者：王修明[导读] 随着我国经济发展以及科技进步，交通运输行业已经获得空前的发展，民航飞机的广泛使用，能带给人们便利的出行条件。

王修明春秋航空股份有限公司邮编：200335摘要：随着我国经济发展以及科技进步，交通运输行业已经获得空前的发展，民航飞机的广泛使用，能带给人们便利的出行条件。

飞机作为一种机械产物，其内部零件具有精密与复杂的特点，若是某一机械结构发生故障，严重会影响到整架飞机上所有人员的生命安全，因此，需要深入研究民航飞机机械故障，不断完善与提升机械故障诊断技术，以促进交通运输行业的进一步发展。

本文针对飞机机械故障诊断做出相关分析，提出一些措施建议，以供参考。

关键词：民航飞机；机械故障；故障诊断引言：目前，在我国交通运输业发展迅速的背景下，民航飞机在人们远程出行的交通工具中，具有不可替代的作用。

在飞机日常运行过程中，其内部机械结构很有可能出现很多故障，从而为飞机飞行安全带来巨大的隐患。

因此，应加强对民航飞机机械故障诊断技术的研究，保障飞机乘客安全。

一、飞机机械故障简述飞机机械故障主要是指飞机在运行过程中所产生的机器设备问题，排除人为操作失误的因素。

飞机机械故障的基本特点包括层次性、相关性以及综合性。

层次性，即按照故障维修的难易程度，将飞机机械故障划分成低层次故障和高层次故障，通常来讲，高层次故障维修起来的难度非常大，亦或是需要将飞机比较关键的部件进行更换，但很多高层次故障的发生都是基于低层次故障所导致，因此，应采用从低层次向高层次故障诊断的方法，当高层次故障发生时，也可由高层次向低层次故障推导问题原因。

相关性，即一般飞机出现机械故障时，不仅仅只是某一结构单位发生故障，而很有可能其相邻的结构单位也会发生故障，所以，在诊断飞机机械故障的时候，应在排除单一的主要故障结构单位基础上，进一步诊断与其运作相关的结构单元是否有故障。