基于机器学习的飞机动力装置运行可靠性

冯蕴雯，潘维煌,*，刘佳奇，路成，薛小锋，冷佳醒

1. 西北工业大学 航空学院，西安 710072 2.上海微小卫星工程中心 导航技术研究所，上海 201203

随着人工智能的相关算法与分析方法的深入发展，引领各领域的相关衍生理论的不断探索，促进相关工业应用的不断实现。人工智能在航空领域的相关实际工程应用有发动机叶片损伤的自动检测技术、航空公司的基于大数据的飞行数据分析与应用平台、基于飞行轨迹的智慧空管系统等。

国内外在理论探索方面，人工智能及其相关理论在航空领域内已进行了广泛的探索。叶博嘉等[1]采集飞机实际进近的飞行时间，考虑航司、航空器、进场状态、空域繁忙程度与航班运行模式，应用机器学习的相关方法对飞机的进近飞行时间进行预测分析，并分析各影响因素的特征重要程度。Sun等[2]采用飞机空调监测系统的运行数据，考虑飞机的飞行高度、飞行马赫数、舱压，结合飞机是否使用发动机以及机翼防冰的运行条件，通过大数据拟合正常与异常的空调运行数据，建立了识别空调系统异常的方法，并分析方法的适用性与有效性。Bryan等[3]通过采用数据挖掘技术，结合数据的时间序列分析，考虑飞机的运行环境、飞机部件的状态、机组人为因素，对多维的飞行数据进行研究分析，检测典型的未知不安全事件。Oehling和Barry[4]基于飞机运行的航班数据，采用机器学习的方法对航班各类安全相关的事件进行研究分析，摆脱了以往仅能依靠相关领域的专家才能对相关的不安全事件的评判的局限。……