【摘 要】
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空调系统作为飞机的重要系统,承担着为飞机机舱提供合适的压力、温度以及氧气的责任,因此,对其进行必要的实时监控和故障分析是保障飞行安全的重要举措。由于其工作原理和故障机制较复杂,现依靠机载ACMS进行的实时故障分析的误报率较高,增加了人工复检的成本。所以,本文在上述方法的基础上对飞机空调系统的故障分析方法进行研究。本文的主要工作如下:（1）基于现有的实时监控和故障分析框架的误报率较高以及空地通信成本
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空调系统作为飞机的重要系统,承担着为飞机机舱提供合适的压力、温度以及氧气的责任,因此,对其进行必要的实时监控和故障分析是保障飞行安全的重要举措。由于其工作原理和故障机制较复杂,现依靠机载ACMS进行的实时故障分析的误报率较高,增加了人工复检的成本。所以,本文在上述方法的基础上对飞机空调系统的故障分析方法进行研究。本文的主要工作如下:（1）基于现有的实时监控和故障分析框架的误报率较高以及空地通信成本较高等问题,确定了在地面得到ACMS故障告警时,先进行故障预测,再进行故障诊断的实时故障分析框架。其中通过故障预测来判断是否需要下传数据进行后续故障诊断,来减少空地通信成本,通过故障诊断来对ACMS故障告警进行再判断。（2）针对故障预测时小样本、实时性和高维数据等问题,结合迁移学习和VAR模型的优势特点,提出了基于历史航班数据的故障概率预测算法。该方法通过对训练好的故障诊断模型进行迁移学习来对历史航班数据进行降维和特征提取,并使用VAR模型对提取的特征进行建模分析和特征预测,最后使用故障诊断模型的分类器来得到故障概率。为满足上述迁移学习的需求,本文基于飞机数据和飞机故障的特点,构建了多滑窗LSTM-CNN的故障诊断模型。该方法通过引入多滑窗,来减少系统在不同阶段的短时状态对LSTM提取系统短时状态特征的干扰,并使用CNN来分析系统短时状态的变化,得到故障诊断结果。本文使用飞机空调系统的FCV异常开关故障验证了该方法具有较好的故障诊断效果,可以用于上述故障预测算法,并使用故障案例验证了基于迁移学习和VAR模型的故障预测算法可以达到预期的预测效果。（3）基于上述故障诊断思路,本文借鉴ACMS监控原理中分析了各参数自身状态的思路,构建了基于LSTM-CNN框架的使用特征融合方法的故障诊断模型。该方法通过将差分提取的各参数动态变化特征与LSTM提取的系统短时状态特征进行融合,来更好地描述系统的短时状态,从而提高故障诊断效果。通过实验对比分析,表明了该方法可以达到预期效果。
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