基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型

作者：邹思汉

来源：测控技术, 2021, 40(10): 74-78.

DOI：10.19708/j.ckjs.2021.02.203

• 航空装备
• 数据挖掘
• 文本聚类
• 故障预测

因航空装备系统复杂度高,故障成因复杂,在保障时根据故障现象判断故障成品的难度很大,同时大量的历史故障记录数据未能有效利用。通过分析航空装备成品故障记录的特点,提出了一种基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型。该模型将历史故障记录数据作为输入,通过文本聚类将大量故障描述聚类得到故障现象簇,并建立"故障现象"与"故障成品"之间的多对多关系,提出了故障成品概率分布算法,并通过匹配新发生故障现象与故障现象簇,计算出故障成品概率分布。实验验证结果表明,该模型可有效地根据故障描述预测可能发生故障的成品的概率分布,且预测准确率可随数据量的增加而提高,满足实际保障需求。

• 单位
  成都飞机设计研究所