關鍵詞：報文系統 數據分析 故障預測 支持向量機 

摘要：針對輔助動力裝置(Auxiliary power unit,APU)故障預測時,僅基于快速存取記錄器(Quick access recorder,QAR)數據存在實時性欠缺或精度不足的問題,提出了基于實時報文數據的APU故障預測方法。首先,對報文所采集的數據進行預處理,將每次航班的報文數據規整為一條數據集;其次,從參數閾值、維修記錄及APU序列號變化情況等角度對數據集進行標注工作;隨后,針對特征選擇算法具有較差解釋性的缺點,提出通過相關性分析選取能夠表征APU運行性能的參數;最后,建立基于支持向量機(Support vector machine,SVM)的多參數故障預測模型并優化。經驗證,該模型提高了預測正確率,為APU視情維修策略的制定提供參考。

南京航空航天大學學報雜志要求:

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{3}參考文獻應選擇公開發表且以主要的列入，其序號按文中出現的先后為序編排。著錄格式按GB/T7714-2005“文后的參考文獻著錄規則”編排。

{4}提供關鍵詞5～8個，中、英文關鍵詞要對應，分別置于中、英文摘要之后。

{5}論文須嚴格遵守學術規范，文圖責任自負。

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