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为了更为精确地分析随机删失情况下故障数据的可靠性,本文以统计学理论为支撑,提出将期望-极大值(Exception maximization,EM)算法应用于随机删失数据的还原处理过程中。采集B737NG飞机IDG部件故障数据,利用K-M估计法及MATLAB软件确定其寿命分布类型为两参数威布尔分布;利用EM算法估计随机删失情况下威布尔分布的未知参数;进行可靠性及维修性分析。实证分析结果表明,威布尔分布下考虑删失数据时的可靠性分析精度更高,并根据该结论对B737NG飞机IDG部件维修计划的制定提出具体建议。 相似文献
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为了更为高效地挖掘海量航空维修数据中隐含的信息,提升飞机故障分析能力及深度维修能力,通过轮廓系数K-means聚类和多值属性Apriori关联规则算法挖掘飞机IDG部件各故障因素之间的关联规则。首先,采集B737飞机故障维修数据,进行预处理并筛选出与IDG部件相关的故障数据信息;其次,利用K-means聚类和多值属性Apriori关联规则算法对IDG部件故障数据进行聚类分析和关联规则挖掘,得到主要故障现象及各因素之间的强关联规则,和传统Apriori算法对比,多值属性Apriori算法的运行时间更短、效率更高;最后,结合各组件工作机理对B737飞机IDG部件提出了相关预防性维修建议。 相似文献
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