QAR数据飞行级异常检测研究

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快速存取记录器(QAR)记录了表征飞机系统状态以及飞行状态的参数,QAR数据异常检测对飞机状态监控、飞行品质评估和保障飞行安全等具有重大意义.基于QAR数据的时间相关性,采用滑窗与聚类相结合的方法实现了单维参数的异常检测;基于QAR数据的空间相关性,采用多元线性回归方法实现了多维参数的异常分析.以某一航班的QAR数据为例进行仿真分析,结果表明,所采用的算法可以有效检测出异常数据,并能确定异常产生的原因,为QAR数据在飞行品质评估与飞机状态监控中的应用奠定了理论基础.
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期刊
提出了一种基于智能传感器技术的铁路轴温监测系统.引入灰度模型算法结合最小二乘法偏移原理,提出了融合权重参数的二乘灰度模型列车轴温分析及预警算法,有效解决了原始算法于极值点大概率误差过大的问题,提升了短时间预测的准确度.对比实验结果显示,该算法可以有效监测列车轴温,故障预警的准确率对比其他算法平均提高了7%左右,平均误差小于2%,具备较高的工程研究及应用推广价值.
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