决策树在航空发动机状态数据分析中的应用
航空发动机引擎状态监控系统EMS(Engine Monitoring System)记录飞行中的各种参数，通过分析飞行中引擎状态数据来监控导致引擎功能失效或不安全事件的元件，为保障飞行可靠性提供方法。EMS记录参数数目多，时序数据量大，对关键数据设置门限值等常规方法虽然简单，但难以揭示出各种参数和健康状态之间的内在关系，也就无法反映对监控结果起决定因素的重要参数。本文使用决策树方法对发动机EMS记录的状态数据进行机器学习和数据挖掘，通过建立相心的决策树模型，形成引擎健康状况的判别规则，为发动机状态数据分析提供了可行的方法。
航空发动机 引擎状态监控系统 数据分析 决策树 数据挖掘 机器学习
关雪飞 杨军 马小兵
北京航空航天大学 工程系统工程系 北京海淀区学院路37号 100083
国内会议
广西北海
中文
156-159
2007-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）