发动机磨损故障知识获取方法的研究及应用的论文平台开发

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1、南京航空航天大学硕士学位论文摘要航空发动机的磨损故障诊断主要是通过监测发动机滑油中金属和非金属磨粒的含量、浓度、尺寸、形状、和颜色等信息来诊断。目前，一个主要的研究方向是构建智能诊断专家系统实现智能诊断，但专家系统存在的一个普遍问题是知识自动获取能力弱。鉴于此，本文引入了数据挖掘中C4.5决策树理论进行航空发动机磨损故障诊断知识规则的自动获取，并基于国际通用数据挖掘软件Weka构建航空发动机磨损故障诊断专家系统知识获取模块。本文主要在以下几个方面开展了研究工作。一、阐述了航空发动机磨损故障诊断的现状，介绍了磨损故障检测的常用手段、磨损故障诊断专家系统的发展现状以及发展趋势。二、

2、研究了数据挖掘中的决策树理论，并用国际标准数据集对该方法提取出的知识规则进行了验证，表明了该模型的正确性。利用国际上著名的开源数据挖掘软件Weka作为知识获取工具，利用该软件的决策树方法对航空发动机磨损故障进行知识自动获取，提高了知识获取的准确性和效率。三、开发了发动机磨损监测与故障诊断专家系统AEMDS1.0（AircraftEngineWearMonitoringAndFaultDiagnosisExpertSystem）。构建了系统的整体框架，用Weka数据挖掘平台作为专家系统的知识自动获取模块，研究了Weka平台与专家系统的接口技术，实现了知识的自动获取和故障诊断。关键

3、词：磨损故障，C4.5决策树，Weka，专家系统，知识获取，智能诊断I发动机磨损故障知识获取方法研究及应用平台开发AbstrcatThedignosisofwearingfaultinaircraftenginewasusuallybymonitoringinformationsuchassize,shape,colorandconcentrationofmetaldebirsandnon-metallicdebirsinlubricatingoil.Currently,amajorresearchdirectionisbuildingexpertsystemforintell

4、igentdiagnosis,buttheweakknowledgeacquisitionwascommonprobleminexpertsystem.Therefore,inthispaperthetheoryofdecisiontreeindataminingwasintroducedtoimproveknowledgeautomaticalobtainabilityofexpertsystemandappliedtoknowledgeacquisitionofaircraftenginewearingfault.Thisarticlecarriedoutthefollow

5、ingaspectsofwork.Firstly,thestatusofenginewearingfaultdiagnosisweredescribled,commonmeansofwearingfaultdetectionwereintroduced,meanwhilethestatusoffaultdiagnosisexpertsystemandthedirectionofitsdevelopmentwerediscussed.Secondly,thetheoryofdecisiontreeindataminingfieldwasresearched.Asetofinter

6、nationalstandarddatawascarriedouttoverifiythecorrectnessofthemodel,thenaWorldfameousdataminigsoftwarewhichiscalledWekawasusedforacquireknowledgefromaircraftenginewearingfault,whichimprovedtheaccuracyandefficiencyofKnowledgeacquisition.Thirdly,AEMES1.0(AircraftEngineWearMonitoringandFaultDiag

7、nosisExpertSystem)wasdeveloped.ThewholestructureofthesystemisconstructedandtheWekadataminingplatformwasusedastheknowledgeautomaticacquisitionmoduleoftheexpertsystem,atthesametimetheinterfacebetweenWekaandexpertsystemwasresearched.Atlast,automatical