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摘要
针对飞机装配过程故障产生原因复杂，描述文本较长的特点，结合深度学习理论，提出了基于知识工程的故障智能诊断方法。首先对飞机质量故障表单进行属性约简，利用基于词库与全模式分词相结合的分词算法约简长文本属性。通过深度学习算法将长文本属性向量化表示，然后利用最相邻（KNN）算法与余弦相似度算法，从历史故障表单中检索出与新表单相同或类似的故障，参考其处置方法。最后结合某型号飞机装配过程故障案例对该故障诊断方法进行了验证。该研究成果有助于帮助飞机维修人员快速准确地做出处置意见，减轻人员工作负担，从而提升维修效率。
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单位中国商用飞机有限责任公司; 上海交通大学
