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  • 简介:摘要:随着民航运输业的高速发展,发动机作为飞机的核心部位对飞机的飞行安全及适航有着至关重要的作用。发动机电气附件的数据获取,传输以及运作和电气线路的完整性对航空发动机的正常运行有着重要的影响,而发动机电气附件的性能测试及预测成为了一个难题,能否快速测试分析电气附件的性能衰减状况和后期的预测,对发动机的维修效率有着巨大的影响。目前,发动机维修采用分立仪器对部分电气附件进行测试,测试时间长、效率低、存在人为差错,难以达到全覆盖测试,且在维修间隔期间,电气附件的性能难以监测,存在安全隐患,可能对发动机和维修人员造成潜在危险。对此我们通过该软件系统开发,并结合到硬件系统之中,形成一套完整的测试系统实现发动机整机电气附件的静态测试,形成全覆盖的数据测试,为发动机进一步性能测试提供有力的技术支持,为飞机安全高效运输提供有效保障,该系统的实现打破了传统对部分电气附件的测试方法,除去人工的测试部分,通过对标准大数据的采集,训练更加高效精准的测试与预测出所需要的电气附件数据。

  • 标签: 发动机电气附件 静态测试 性能预测 长短期记忆神经网络