【摘 要】
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本文研究分析了波音737空调系统的故障特征筛选与性能预测问题.首先,针对B737空调系统的散热器效能下降与空气循环机(ACM)卡阻这两类典型的故障建立故障样本数据集.然后,采用
【机 构】
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东方航空技术有限公司上海交通大学航空航天学院;
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本文研究分析了波音737空调系统的故障特征筛选与性能预测问题.首先,针对B737空调系统的散热器效能下降与空气循环机(ACM)卡阻这两类典型的故障建立故障样本数据集.然后,采用决策树对故障特征进行筛选,在此基础上使用集成学习策略(Adaboost)方法对弱决策树分类器进行集成.实验结果表明,该方法能得到表征散热器效能下降与ACM卡阻的有效特征,采用Adaboost方法能有效提升B737飞机空调系统性能预测的准确率.
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