【摘 要】
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航空发动机外场数据积累量日益攀升,亟需充分利用大量外场飞行数据来快速准确判断发动机健康状态。本文以航空涡轴发动机为对象,根据使用维护需求,开展了面向批量数据的状态监控方法研究。在发动机参数预处理基础上,提出了多进程并行计算方法进行数据解析运算,构建了基于规则的专家系统,并结合典型发动机历史数据,采用数据挖掘和统计方法设计逻辑判据,最后开发了某型状态监控软件系统并在外场试用、验证,提升了面向机群大量
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航空发动机外场数据积累量日益攀升,亟需充分利用大量外场飞行数据来快速准确判断发动机健康状态。本文以航空涡轴发动机为对象,根据使用维护需求,开展了面向批量数据的状态监控方法研究。在发动机参数预处理基础上,提出了多进程并行计算方法进行数据解析运算,构建了基于规则的专家系统,并结合典型发动机历史数据,采用数据挖掘和统计方法设计逻辑判据,最后开发了某型状态监控软件系统并在外场试用、验证,提升了面向机群大量数据的批量化、自动化分析能力。
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