航空机械装备失效分析数据库及数据挖掘技术的应用

航空机械装备, 以其自身的特点, 以及外在的要求, 都需要安全稳定的保证, 但是客观情况是, 航空机械设备, 因为使用条件的特殊性以及复杂性, 在机械设备的总体中, 容易出现失效或者损坏的部件, 这对其安全稳定性, 产生了比较大的影响。因此就必须对这些失效或者损坏的部件经行数据分析以及处理, 以提高航空机械设备的可靠安全性, 最大限度上保证整体设备系统的正常工作。对失效数据的分析, 其要诀是准确而且快速, 以便在最短时间内查明原因, 从而进行相应的处理以及有效预防, 提高航空机械设备的使用寿命以及质量。对失效部件的数据分析是一项艰巨而重要的工作, 需要客观理性细致的处理, 决不能有一丝的马虎。

在对相应的航空机械设备的失效部件的分析处理中, 需要获得失效信息以及具体数据, 但是这些失效信息以及具体信息的取得, 却是一个比较复杂而且困难的的过程, 其涉及的领域相当的多, 对知识信息的掌握要求也比较高, 因此失效部件的失效信息以及数据的取得是非常困难的。这就要求改变或者提升信息数据取得的途径和处理的办法, 有效的使用一些历史的、静态的信息, 将它们变成动态的、具有分析决策的信息是航空装备失效分析研究中急待解决的问题。

随着时代的发展, 科学技术得到了极大的发展, 信息化社会也越来越深刻地影响着社会生活的每一个层面。在航空航天领域, 其新型的科学信息技术也逐渐加入到其中, 改善着该领域的每一个层面。这其中数据库技术的发展, 用数据库系统来存储数据, 用数据挖掘技术来提取具有分析决策性质的信息, 可以弥补由于人为原因而给失效信息带来的不确定性和不完整性, 从而提高失效分析的效率, 这对于航空装备失效分析研究具有重要意义。

1 航空装备失效分析数据库的建立

1.1 具有层次性的案例数据库

案例库主要用来记录以往失效事件的失效属性信息, 这些失效属性应与失效件本身有关, 并且与失效的发生和过程相关联。作者将这些属性信息分为基本属性和决策属性。由于失效属性取值是可以允许取多个 (例如外观特征可以取断裂、小坑、粗糙等) , 因此在记录每个案例的失效属性时, 为了避免存储效率低, 且通用性好, 属性记录的字段个数和结构必须考虑其最大的取值范围。该取值范围通常由失效分析领域专家根据其经验来确定的。具有层次性的案例数据库的二级组织模式是:第一级:存放与数据挖掘无关的失效属性信息。第二级:在航空装备失效分析中, 通常先由失效件的外观特征和断口宏微观特征入手, 判断其失效模式, 然后再结合构件的材料、功能等基本信息, 利用材质分析、工作环境、载荷等信息, 从本质上确定失效原因。

1.2 数据字典库的建立

字典库是为案例库中失效属性提供取值的。为了使失效属性描述准确、规范, 防止出现模棱两可、用词不一致的现象, 字典库术语由失效分析领域专家来统一确定。这样字典库包括术语代码、名称、图片和描述字段。字典库与案例库具有同样的层次性结构, 与字典数据表相关联的窗体便于用户扩充和更新字典库的内容。

2 知识发现和数据挖掘

2.1 知识发现

在航空装备失效分析系统中, 数据和案例没有得到充分而有效的利用, 而知识发现技术的出现和发展可以解决这一问题。知识发现技术是近年来人工智能和数据库不断发展而出现的一门新兴技术, 是在数据库中提取正确的、未知的、有潜在价值、并最终可为用户理解的模式的高级处理过程。

2.2 数据挖掘

数据挖掘是整个知识发现过程中的一个重要步骤, 它利用知识发现算法, 从大量的、不完全的、有噪声的应用数据中, 提取隐含的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程, 属于知识发现的深层次过程, 把对数据的应用从低层次的简单查询, 提升到从数据中挖掘知识, 提供决策。

3 基于关联规则的数据挖掘在航空装备失效分析中的应用

通过阅读航空装备失效分析的期刊、杂志和报告等, 获取典型案例400个, 这些案例共涉及20多种失效模式, 其中主要以疲劳断裂失效的居多, 为关联规则的挖掘提供了丰富的数据。其大致的分布情况见表1 (注:失效模式可进一步分为一级、二级失效模式等) 。决定航空装备失效模式的因素很多, 如外观特征、失效位置和断口 (宏) 微观特征等, 都将作为数据库的基本属性, 用来判断它们与决策属性 (失效模式) 的关系, 表1。

(1) 如果原始数据存在较大的“噪声, 模糊性和不确定性”, 将不能保证挖掘到的规则的正确性, 所以如何清理数据, 做好数据预处理工作是相当重要的。 (2) 可信度是对关联规则的准确度的衡量, 支持度是对关联规则的重要性的衡量。为了发现有意义的关联规则, 使数据挖掘得到更多实用的关联规则, 就要给定两个重要的阑值:最小支持度和最小可信度。

以上是对所得到的关联规则进行的初步分析和研究结果, 为了进一步验证挖掘算法, 作者将在今后做一些调整和比较, 力求达到满足要求和目标的结果, 并将之用于航空装备的失效分析中。航天机械设备是航空航天企业存在的重要保证, 也是其价值实现的重要支撑, 因此必须重视对航天机械设备的管理, 尤其对于失效设备的处理以及管理。航天机械设备以其内在的特点和要求, 相应管理的难度比较大, 因此在管理之中比较侧重对于数据的分析, 结合新时代的科学技术的进步以及发展, 数据库的建立也成了新的要求以及重点, 为我国航空航天事业的信息化进程迈出了坚实的一步。

摘要：航空机械设备需要安全性, 也需要稳定性, 这是航空航天行业的内在要求, 因此需要对航空机械设备系统失效部分, 进行合理有效的分析和处理, 因此需要建立一个有效性的数据库以及数据挖掘技术, 在客观上保证该类分析与处理的科学性。

关键词：航空机械,设备,数据分析,数据发掘,智能

参考文献

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