基于多值属性Apriori算法的飞机IDG故障分析

• 作者: 孔祥芬 张利寒 刘敬赟 王杰
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 多值属性Apriori算法 故障分析
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 69-72,81
• 页数: 5页
• 分类号: TH16|TG65
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.02.017

摘要

为了更为高效地挖掘海量航空维修数据中隐含的信息,提升飞机故障分析能力及深度维修能力,通过轮廓系数K-means聚类和多值属性Apriori关联规则算法挖掘飞机IDG部件各故障因素之间的关联规则.首先,采集B737飞机故障维修数据,进行预处理并筛选出与IDG部件相关的故障数据信息;其次,利用K-means聚类和多值属性Apriori关联规则算法对IDG部件故障数据进行聚类分析和关联规则挖掘,得到主要故障现象及各因素之间的强关联规则,和传统Apriori算法对比,多值属性Apriori算法的运行时间更短、效率更高;最后,结合各组件工作机理对B737飞机IDG部件提出了相关预防性维修建议.