【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及航空维修，尤其是利用人工智能和机器学习技术对飞机维修过程进行智能化管理和决策支持的系统。该系统通过先进的数据分析和预测模型，旨在提高飞机维修的效率、准确性和安全性，减少意外停机时间，并优化维修资源的分配。
技术介绍
1、在航空维修领域，传统的飞机维护方法主要依赖于定期检查和基于经验的判断。这些方法存在一定的局限性，因为它们通常无法提前发现飞机潜在的问题，导致维修工作往往是在故障发生后才进行，缺乏预防性和主动性。随着航空技术的快速发展，飞机系统的复杂性不断增加，使得这些传统方法越来越难以满足现代飞机维护的需求。
2、现有的维修决策支持系统虽然开始尝试集成数据分析技术，但大多数系统仍然基于简单的统计分析，如平均故障间隔时间(mtbf)计算。这些系统在处理飞机系统的复杂性和预测非线性故障模式方面存在明显不足，无法有效应对飞机维护中的复杂问题。
3、此外，现有的系统很少能够充分利用飞机传感器产生的大量实时数据，也缺乏对数据进行深入学习和模式识别的能力。这限制了系统在实时监控飞机状态和预测故障方面的潜力。同时，这些系统在自适应学习能力方面也存在不足，难以根据新的数据和反馈自动调整其分析模型和决策逻辑。
4、用户交互和定制化服务的缺乏也是现有维修决策支持系统的一个问题。这些系统往往忽视了用户交互的重要性，缺乏直观的用户界面和定制化的信息展示。这使得维修人员难以充分利用系统提供的信息，影响了维修决策的效率和准确性。
5、综上所述，现有飞机维修决策支持系统在实时数据利用、自适应学习能
6、技术方案
7、在本专利技术中，技术方案是设计一种基于人工智能的飞机维修决策支持系统，旨在通过实时监控、数据分析和预测模型，提高飞机维修的效率和准确性。
8、1.数据采集模块：开发一个高级的数据采集系统，该系统能够从飞机的多个传感器和飞行记录中实时收集数据。这些数据包括但不限于飞行参数、发动机性能指标、环境条件和历史维修记录。其具体流程和步骤如下：
9、步骤一：传感器集成：首先，模块涉及对飞机上安装的多个传感器进行集成，这些传感器监测各种飞行参数，如速度、高度、温度和压力等。
10、步骤二：飞行数据同步：模块设计有高效的数据同步机制，确保从飞机的飞行管理系统中实时获取飞行数据，包括航线信息、飞行时间、燃油消耗等。
11、步骤三：传感器数据采集：利用飞机上的传感器网络，实时采集发动机性能指标，如转速、振动频率、温度分布等，以及飞机其他关键部件的状态数据。
12、步骤四：环境条件监测：通过环境传感器收集外部环境条件数据，如大气条件、湿度、风速等，这些数据对飞机性能和维护有重要影响。
13、步骤五：维修历史记录整合：从飞机维修数据库中收集历史维修记录，包括维修日期、部件更换、故障类型、维修人员反馈等信息。
14、步骤六：数据验证与清洗：在数据采集过程中，实时进行数据验证，确保数据的准确性和完整性。对采集到的数据进行初步清洗，去除无效或错误的数据点。
15、步骤七：数据加密与安全传输：使用先进的加密技术对收集的数据进行加密，并通过安全的通信协议将数据传输到地面数据处理中心。
16、步骤八：数据存储与管理：在地面数据处理中心，将接收到的数据存储在高可靠性的数据存储系统中，并进行有效的数据管理，以便于后续的数据预处理和分析。
17、步骤九：数据更新与维护：定期更新数据采集系统，确保其与飞机上的最新传感器和飞行记录系统兼容，同时对采集系统进行维护，保证其稳定运行。
18、通过上述步骤，数据采集模块能够全面、高效地收集飞机的关键数据，为飞机维修决策支持系统提供准确和可靠的原始数据输入。
19、2.数据预处理模块：设计一个数据清洗和标准化流程，以确保数据质量。该模块将处理缺失值、异常值，并进行数据归一化，为后续的分析提供准确的输入。其具体流程和步骤如下：
20、步骤一：数据接收：模块首先接收来自数据采集模块的原始数据集，包括飞行参数、传感器数据和维修历史记录等。
21、步骤二：数据审查：对接收的数据进行初步审查，识别数据集中的结构问题，如格式不一致、数据类型错误等，并进行相应的格式化处理。
22、步骤三：缺失值处理：识别数据中的缺失值，根据数据的性质和分析需求，采取合适的处理策略，如填充缺失值、删除含有缺失值的记录等。
23、步骤四：异常值检测：运用统计方法或机器学习算法检测数据中的异常值，这些异常值可能是由于传感器误差或极端情况造成的。
24、步骤五：异常值处理：对于检测到的异常值，根据其对分析的影响程度，采取修正、删除或标记的策略。
25、步骤六：数据标准化：为了消除不同量纲和量级数据对分析结果的影响，对数据进行标准化处理，如z-score标准化或min-max归一化。
26、步骤七：特征工程：在数据预处理的过程中，进行特征工程，包括特征选择、特征构造和特征转换，以提取对飞机状态分析和故障预测最有用的特征。
27、步骤八：数据转换：将预处理后的数据转换为适合后续分析的格式，如向量化、矩阵化等，以便于深度学习模型的输入。
28、步骤九：数据集划分：将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型的训练、调优和评估。
29、步骤十：数据输出：将预处理完成的数据输出到数据存储系统，供智能分析模块使用，并确保数据的可访问性和安全性。
30、3.特征工程：通过一系列精细化的步骤来实现的，旨在从原始数据中提取对于飞机状态分析和故障预测至关重要的特征。具体步骤包括：首先，进行数据探索，以了解不同数据源和变量的统计特性和相互关系；其次，应用特征选择技术，如相关性分析、主成分分析(pca)或自编码器，以识别出与飞机性能和潜在故障最相关的特征；然后，进行特征构造，通过数学变换或现有特征的组合生成新的特征，以增强模型的预测能力；接着，执行特征转换，如归一化或编码，以适应不同的数据分析技术；最后，验证所选特征的有效性，并通过交叉验证等方法评估其对模型性能的影响。这一自动化流程不仅提高了特征提取的效率，而且确保了特征的相关性和预测价值，为智能分析模块提供了高质量、高信息量的特征集。
31、4.智能分析模块：利用深度学习算法，如卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)，构建一个智能分析引擎。该引擎能够对飞机的实时状态进行分析，并预测潜在的故障。其具体流程和细节如下：
32、步骤一：数据输入：将预处理和特征工程得到的数据集输入到智能分析模块，为深度学习模型提供高质量的输入数据。
33、步骤二：模型构建：设计并构建深本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的飞机维修决策支持系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能分析模块中的深度学习算法包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，所述CNN用于提取传感器数据中的时空特征，RNN用于分析飞机状态的时间依赖性。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括特征选择算法，用于从原始数据中提取对飞机状态分析最有用的特征，并通过降维技术减少数据的复杂性，提高分析效率。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述决策支持模块利用历史维修数据和实时分析结果，通过逻辑推理生成维修建议，所述模块还包括规则引擎和决策树，用于模拟不同的维修场景和评估维修方案。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户交互界面包括定制化的视图和控件，允许维修人员根据个人偏好和任务需求定制信息展示，提高用户体验和工作效率。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述自适应学习机制包括模型参数的在线调整和训练算法的迭代优化，所述机制能够实时响应数据变化，自动更新
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述安全性与合规性检查模块确保所有维修建议都符合航空安全标准和法规要求，通过实时监控和审核维修建议，降低安全风险。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统能够通过用户反馈进行自我评估，以持续改进维修决策的准确性和可靠性，系统收集用户反馈，分析性能不足，并据此优化决策模型和用户交互界面。
9.一种使用如权利要求1至8中任一项所述的飞机维修决策支持系统的方法，包括以下步骤：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有如权利要求9所述的飞机维修决策支持系统的方法的计算机程序，用于在计算机上执行所述方法，所述存储介质可以是光盘、硬盘、固态硬盘或其他类型的计算机存储设备，确保系统的可移植性和易用性。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的飞机维修决策支持系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能分析模块中的深度学习算法包括卷积神经网络(cnn)和循环神经网络(rnn)，所述cnn用于提取传感器数据中的时空特征，rnn用于分析飞机状态的时间依赖性。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括特征选择算法，用于从原始数据中提取对飞机状态分析最有用的特征，并通过降维技术减少数据的复杂性，提高分析效率。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述决策支持模块利用历史维修数据和实时分析结果，通过逻辑推理生成维修建议，所述模块还包括规则引擎和决策树，用于模拟不同的维修场景和评估维修方案。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户交互界面包括定制化的视图和控件，允许维修人员根据个人偏好和任务需求定制信息展示，提高用户体验和工作效率。
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【专利技术属性】
技术研发人员：李立群，唐寿根，
申请(专利权)人：中国民用航空飞行学院，
类型：发明
国别省市：
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