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1、工程ENGINEERING基于大数据分析平台的APU维修决策优化MaintenanceDecisionOptimizationofAPUBasedonBigDataAnalysisPlatform■顾祝平施国刚/北京飞机维修工程有限公司杭州分公司摘要：通过科技创新建立的APU全寿命及成本管理系统是一个大数据分析平台，运用概率神经网络对APU系统故障进行智能判断，运用0-1线性规划法自动产生基于APU性能的维修管理决策，运用价值工程方法产生基于价值系数的维修管理决策。该系统的应用提高了APU的可靠性和经济性，使APU的维修决策由静止
2、的、事后分析可靠性转变为预测性、基于概率分析方法的维修决策。关键词：神经网络；APU；直接维修成本；价值工程Keywords:neuralnetwork;；APU;DMC；valueengineering0引言测性维修。2016年，奥纬咨询公司开展了机及部件的可靠性得到了增长，但是经[1]到目前为止，航空维修决策主要经一项MRO市场调查，调查内容包括航空济效益却不明显。笔者认为，如果要同历了三个阶段。早期是基于飞机故障的公司、维修企业和制造商对于大数据技时提高飞机的可靠性和经济性，单单进事后维修；随着计算机的普及，产生了基术能力的
3、建立、应用和投资情况，尤其是行预测性维修仍然是不足的，需要对维于可靠性分析的预防性维修；近年来，随飞机健康管理（AHM）系统和预测性维修过程中产生的大数据进行整合和综合着新一代飞机数据收集及传输能力的大修（PM）系统的开发和应用情况。调查显分析。本文以APU维修管理决策优化为幅提升，产生了基于飞机健康状态的预示，随着大数据应用范围的逐步扩大，飞例，说明在机务维修系统建立大数据分价阶段700～800min之间，平均排故时间参考文献in:ProceedingsoftheTwelfthAnnual高于前两种决策算法。因此，多步决策模[1
4、]TAStephenson.AnIntroductionConferenceonUncertaintyinArtificial型无论在平均代价还是在代价分布上，toBayesianNetworkTheoryandUsage[J].Intelligence(UAI-96),MorganKaufmann,都优于手册排故和P/C决策算法，在飞机Idiap,2000.SanFrancisco,1996,pp.427–435.维修决策中具有重要的实用价值。[2]Agnieszka.LearningBayesian[6]KGökçay,TBil
5、giç.Troubleshootingnetworkparametersfromsmalldatausingprobabilisticnetworksandvalueof4结论sets:applicationofNoisy-ORgates[J].information[J].InternationalJournalof1）通过诊断实例验证，采用LeakyInternationalJournalofApproximateApproximateReasoning,2002,29(2):107-NoisyOr模型能够大大降低模型对条件R
6、easoning,2001,27(2):165-182.133.概率的需求量，同时专家不用给出多种[3]李俭川.贝叶斯网络故障诊断与[7]于劲松,刘浩,万九卿,等.贝叶斯因素共同作用下对结果事件影响的条件维修决策方法及应用研究[D].中国人民网络结合决策理论的向前多步排故策略概率值，提高了模型的准确性，有效解决解放军国防科学技术大学,2002.[J].北京航空航天大学学报,2014,40(3).民机排故中的不确定性问题。[4]DHeckerman,JSBreese,2）在上述诊断模型基础上，结合向KRommelse.Decisio
7、n-theoretictrouble-作者简介前多步决策算法，建立多步决策模型。经shooting[J].CommunicationsoftheAcm,王辉，工学博士，教授，研究方向为仿真验证，该决策模型能够最大限度地1995,38(3):49-57.飞行仿真技术和流体传动及控制。融合多源异类信息，实现了在较低时间[5]K.L.Poh,E.Horvitz,Agraph-马森，硕士研究生，研究方向为飞机代价下的快速诊断决策。theoreticanalysisofinformationvalue,维修决策。航空维修与工程2017/16
8、2AVIATIONMAINTENANCE&ENGINEERINGwww.aviationnow.com.cn析平台的重要性和必要性。致目前的维修决策中缺少定量化和系统公司通过科技创新，从2015年开始建立化的分析。有时虽然各功能模块从自身了APU全
