[发明专利]一种用于航空电子系统状态的检测方法

权利要求书

1.一种用于航空电子系统状态的检测方法，其特征在于，

具体步骤如下：

步骤一：收集航电系统产生的飞行参数数据，飞机的维修故障记录；

步骤二：以一个架次中航电系统所产生的飞参数据作为一个样本单元，根据设备维修故障记录，对飞参数据样本进行标签标定；

步骤三：针对构建的样本进行特征提取；

步骤四：根据数据提取的特征，训练支持向量机模型，并通过测试样本来进行模型择优；

步骤五：使用航电系统检测模型来对正在使用的航电系统状态进行检测，并依此实现预测性维修。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，

步骤二中，飞参数据样本构建的方法为：

a)以一个架次中航电系统所产生的飞参数据作为一个样本单元，根据设备维修故障记录，对飞参数据样本进行标签标定，发生故障架次对应的飞参数据标定为负样本，未发生故障所对应的飞参数据标定为正样本；将带有标签的飞参数据样本划分为训练样本集和测试样本集；

b)为方便程序读取数据文件，将所有的正样本数据合并到一个文件，所有的负样本合并到一个文件；在读取使用这些数据时，每3600行对应一个类别标签。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，

步骤三中，针对样本进行特征提取的方法为多种特征提取方法加权的融合特征提取方法，具体为：

a)采用基于基本统计特征提取方法，选取每个样本的每个参数的均值、方差作为特征向量；

b)采用基于变换的特征提取方法，选取Harr小波变换得到的特征向量；

c)将这两种方法得到的特征向量通过加权融合，形成新的特征向量，作为SVM模型训练特征。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于，

步骤四中，训练SVM模型并通过测试样本进行模型择优的具体方法为：

a)根据步骤三中提取的融合特征，输入支持向量机模型进行训练，在训练时采用一种以上的核函数(线性核、多项式核、径向基、sigmoid四种核函数)得到航电系统状态检测模型；

b)利用测试样本集来测试训练好的模型，分析采用不同核函数得到的检测模型的测试正确率，择优选用。

5.如权利要求4所述方法，其特征在于，

核函数包括：线性核、多项式核、径向基、sigmoid四种核函数。

6.如权利要求1所述方法，其特征在于，

步骤五中，对航电系统状态进行检测，其具体步骤为：

a)收集检测当前架次产生的航电系统飞参数据；

b)将数据送入步骤四中得到的最优模型，判定航电系统当前状态是否正常。