北京航空航天大学学报 ›› 2015, Vol. 41 ›› Issue (9): 1651-1658.doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2014.0633

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多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

梁坤1,2, 左洪福1, 孙见忠1, 王容辉3   

  1. 1. 南京航空航天大学 民航学院, 南京 210016;
    2. 淮阴工学院 交通学院, 淮安 22300;
    3. 厦门航空公司, 厦门 361006
  • 收稿日期:2014-10-15 出版日期:2015-09-20 发布日期:2015-09-29
  • 通讯作者: 左洪福(1959—),男,湖南茶陵人,教授,rms@nuaa.edu.cn,主要研究方向为可靠性工程、维修理论、故障诊断与监控等. E-mail:rms@nuaa.edu.cn
  • 作者简介:梁坤(1978—),男,山东济宁人,博士研究生,kunl78024@nuaa.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然基金委员会与中国民用航空局联合基金(60939003); 国家自然科学基金(61403198); 江苏省青年基金(BK20140827)

Application of multiple linear regression to fault diagnosis of bleed air system

LIANG Kun1,2, ZUO Hongfu1, SUN Jianzhong1, WANG Ronghui3   

  1. 1. College of Aerospace Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China;
    2. College of Transportation, Huaiyin Institute of Technology, Huaian 22300;
    3. Xiamen Airlines, Xiamen 361006, China
  • Received:2014-10-15 Online:2015-09-20 Published:2015-09-29

摘要: 针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.

关键词: 故障诊断, 多元线性回归模型, 快速存取记录器(QAR)数据, 最大后验估计, 引气系统

Abstract: To solve the fault diagnosis problem of civil aircraft systems by utilizing quick access record(QAR) data, with the civil aircraft bleed air system as the research object, we proposed a fault detection method of multiple linear regression model for multi-flight cycle data characteristics. Firstly, the multi-linear regression model of bleed air system performance was established for multi-flight cycles data and the fault detection method of flight cycles and flight cycle's interior was designed. Then the model parameters were estimated by maximum posteriori method. Finally, the maximum posteriori estimation algorithm of the model parameters was designed for multi-flight cycle data. With simulated data and actual flight data collected by airlines, the method was validated. The results show the method's feasibility and application value in engineering practice.

Key words: fault diagnosis, multiple linear regression model, quick access record (QAR) data, maximum posteriori estimation, bleed air system

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