基于机器学习对空管设备故障判别的研究

摘要：

随着计算机技术的不断发展,机器学习越来越普遍应用于生产生活的方方面面.但空管设备保障领域依然使用较为落后的传统方法,人工智能等先进技术的应用并不广泛.在空中交通管制的发展历程中,各类功能多样的设备投产使用,使得航班保障能力得到大幅度的提升.通过对PHM和机器学习的研究,将结合PHM的机器学习技术应用在空管设备保障工作中,可以显著提升维护效率、降低维护成本、提高设备的可靠性.

关键词：机器学习;特征提取;故障判别;可靠性

所属期刊栏目：18

分类号：V355.1(航空港（站）、机场及其技术管理)

在线出版日期：2022-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-9