一种飞机飞行故障规律确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种飞机飞行故障规律预警确定方法及装置，涉及项集挖掘技术领域。用于解决现有飞机故障频发，故障预警不准确的问题。包括：将频繁项集集合中的包括的多个第一频繁项集按照项集个数进行排序，并确定每个所述第一频繁项集的第一频繁概率；将大于第一概率阈值的所述第一频繁概率所对应的第一频繁项集，确定为第二频繁项集，并确定所述第二频繁项集的第二频繁概率；将大于第二概率阈值的所述第二频繁概率所对应的第二频繁项集确定为不确定最大频繁项集；根据每个所述不确定最大频繁项集所包括的项的含义，确定飞机飞行故障规律。障规律。障规律。

【技术实现步骤摘要】
一种飞机飞行故障规律确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及项集挖掘
，更具体的涉及一种飞机飞行故障规律确定方法及装置。

技术介绍

[0002]频繁项集挖掘算法可以从采集的飞机飞行数据中挖掘出频率较高的飞机飞行故障信息，以飞机飞行在复杂和环境多变情况而导致飞机故障预警不及时、不准确的问题。然而，频繁项集不足以解决日益复杂的飞行故障预警问题，其原因在于，越频繁的项集，其表达涵义越少，项集之间的关联性丢失，频繁项集是不完整的。在飞机飞行故障这个应用场景中，飞行故障的因素通常比较多且具有一定的关联性，如果只关注一类高频发的数据并不能有效预警和有效判断飞机是否会出现飞行故障，反而会失去有用的信息，导致预警错误。然而，不确定性在现实世界中经常存在，在飞机飞行系统中，无线传感器网络可能会遗漏一些，产生不完整的数据。在许多传感器应用中，由于物理环境的动态性和围网节点的可能故障，来自设备的原始数据经常受到噪声的影响，因此无线传感器网络采集的每一组数据都携带一个概率。我们将这种受噪声影响的感知数据称为概率数据或不确定数据。
[0003]不确定最大频繁项集在保证项集频繁性质的情况下，保留了项集的完整性，从而可以得到更简洁的、完整的频繁信息，即更有效，更准确地预警可能导致飞行故障的飞行信息。在以往的不确定最大频繁项集挖掘方法中，提出不确定最大频繁项集的近似挖掘，近似挖掘算法是以牺牲结果精确度来提高算法的性能，在实际的应用场景中，精确度缺失反而会导致结果不够准确造成更大的损失。在以往提出的精确不确定最大频繁项集挖掘方法中，需要计算项集期望支持度，其方法是，按照确定最大频繁项集的定义，通过满足期望支持度且不存在父项集的项集的条件来筛选不确定最大频繁项集。该方法只是在不确定模型中叠加了传统的最大频繁项集定义，然而在不确定世界组合中，频繁项集都有可能是最大频繁项集，而不是必须满足传统定义中的不存在父项集的条件，因此，这类方法也不能准确描述在不确定环境下的最大频繁项集。
[0004]综上所述，现有基于不确定最大频繁项集挖掘飞机飞行故障规律，飞机在复杂和环境多变情况而导致飞机故障预警不及时、不准确的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种飞机飞行故障规律确定方法及装置。飞机在复杂和环境多变情况而导致飞机故障预警不及时、不准确的问题。
[0006]本专利技术实施例提供一种飞机飞行故障规律确定方法，包括：
[0007]将频繁项集集合中的包括的多个第一频繁项集按照项集个数进行排序，并确定每个所述第一频繁项集的第一频繁概率；
[0008]将大于第一概率阈值的所述第一频繁概率所对应的第一频繁项集，确定为第二频繁项集，并确定所述第二频繁项集的第二频繁概率；
[0009]将大于第二概率阈值的所述第二频繁概率所对应的第二频繁项集确定为不确定最大频繁项集；
[0010]根据每个所述不确定最大频繁项集所包括的项的含义，确定飞机飞行故障规律。
[0011]优选地，所述将频繁项集集合中的包括的多个第一频繁项集按照项集个数进行排序之前，还包括：
[0012]通过设置在飞机上的传感器，获取设定区域、设定时间段内飞机的飞行记录信息，所述飞行记录信息包括加速度、震动量、震动周期、压力、油门角、飞机飞行故障状态和概率；
[0013]将所述飞行记录信息转换为设定数据格式，所述设定数据格式包括震动、频率、状态、加速度和概率；
[0014]根据所述设定数据格式，得到不确定数据集；
[0015]所述不确定数据集根据Apriori算法得到所述频繁项集集合。
[0016]优选地，根据下列公式确定第一频繁项集的第一频繁概率：
[0017][0018]其中，i表示第一频繁项集X在事务数据库中至少发生的次数，T
j
表示事务数据库中第j个事务；P
≥i，j
(X)表示第一频繁项集X在前j个事务中至少发生 i次的第一频繁概率，若i的值等于minSup，则P
≥i，j
(X)是第一频繁项集X的第一频繁概率。
[0019]优选地，所述第二频繁项集的第二频繁概率通过下列公式确定：
[0020]P
M
(X)＝P
F
(X)
‑
P
FNM
(X)
[0021]其中，P
M
(X)表示第二频繁项集X的第二频繁概率，P
F
(X)表示第一频繁项集X的第一频繁概率，P
FNM
(X)＝P
F
(X1∪
…
∪X
n
)；P
FNM
(X)表示第二频繁项集 X的频繁非最大概率。
[0022]本专利技术实施例还提供一种飞机飞行故障规律确定装置，包括：
[0023]第一确定单元，用于将频繁项集集合中的包括的多个第一频繁项集按照项集个数进行排序，并确定每个所述第一频繁项集的第一频繁概率；
[0024]第二确定单元，用于将大于第一概率阈值的所述第一频繁概率所对应的第一频繁项集，确定为第二频繁项集，并确定所述第二频繁项集的第二频繁概率；
[0025]第三确定单元，用于将大于第二概率阈值的所述第二频繁概率所对应的第二频繁项集确定为不确定最大频繁项集；
[0026]第四确定单元，用于根据每个所述不确定最大频繁项集所包括的项的含义，确定飞机飞行故障规律。
[0027]优选地，所述第一确定单元具体用于：通过设置在飞机上的传感器，获取设定区域、设定时间段内飞机的飞行记录信息，所述飞行记录信息包括加速度、震动量、震动周期、压力、油门角、飞机故障状态和概率；
[0028]将所述飞行记录信息转换为设定数据格式，所述设定数据格式包括震动、频率、状态、加速度和概率；
[0029]根据所述设定数据格式，得到不确定数据集；
[0030]所述不确定数据集根据Apriori算法得到所述频繁项集集合。
[0031]优选地，根据下列公式确定第一频繁项集的第一频繁概率：
[0032][0033]其中，i表示第一频繁项集X在事务数据库中至少发生的次数，T
j
表示事务数据库中第j个事务；P
≥i，j
(X)表示第一频繁项集X在前j个事务中至少发生 i次的第一频繁概率，若i的值等于minSup，则P
≥i，j
(X)是第一频繁项集X的第一频繁概率。
[0034]优选地，所述第二频繁项集的第二频繁概率通过下列公式确定：
[0035]P
M
(X)＝P
F
(X)
‑
P
FNM
(X)
[0036]其中，P
M
(X)表示第二频繁项集X的第二频繁概率，P
F
(X)表示第一频繁项集X的第一频繁概率，P
FNM
(X)＝P
F
(X1∪<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种飞机飞行故障规律确定方法，其特征在于，包括：将频繁项集集合中的包括的多个第一频繁项集按照项集个数进行排序，并确定每个所述第一频繁项集的第一频繁概率；将大于第一概率阈值的所述第一频繁概率所对应的第一频繁项集，确定为第二频繁项集，并确定所述第二频繁项集的第二频繁概率；将大于第二概率阈值的所述第二频繁概率所对应的第二频繁项集确定为不确定最大频繁项集；根据每个所述不确定最大频繁项集所包括的项的含义，确定飞机飞行故障规律。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将频繁项集集合中的包括的多个第一频繁项集按照项集个数进行排序之前，还包括：通过设置在飞机上的传感器，获取设定区域、设定时间段内飞机的飞行记录信息，所述飞行记录信息包括加速度、震动量、震动周期、压力、油门角、飞机飞行故障状态和概率；将所述飞行记录信息转换为设定数据格式，所述设定数据格式包括震动、频率、状态、加速度和概率；根据所述设定数据格式，得到不确定数据集；所述不确定数据集根据Apriori算法得到所述频繁项集集合。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据下列公式确定第一频繁项集的第一频繁概率：其中，i表示第一频繁项集X在事务数据库中至少发生的次数，T
j
表示事务数据库中第j个事务；P
≥i，j
(X)表示第一频繁项集X在前j个事务中至少发生i次的第一频繁概率，若i的值等于minSup，则P
≥i，j
(X)是第一频繁项集X的第一频繁概率。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二频繁项集的第二频繁概率通过下列公式确定：P
M
(X)＝P
F
(X)
‑
P
FNM
(X)其中，P
M
(X)表示第二频繁项集X的第二频繁概率，P
F
(X)表示第一频繁项集X的第一频繁概率，P
FNM
(X)＝P
F
(X1∪
…
∪X
n
)；P
FNM
(X)表示第二频繁项集X的频繁非最大概率。5.一种飞机飞行故障规...

【专利技术属性】
技术研发人员：尤涛，刘青春，胡焜，陈进朝，李青，杜承烈，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：