Ein neuartiges intelligentes Kabelfehlermanagement für Flugzeuge basierend auf tiefen neuronalen Netzwerken

Das Problem der Kabelfehlersuche hat erhebliche Auswirkungen auf die Sicherheit des Flugzeugbetriebs und erfordert eine zeitnahe Erkennung und Behandlung durch das Personal. Allerdings stützt sich das Problem der Kabelfehlungen in Flugzeugen mehr auf manuelle Erkennungsmethoden und traditionelle Offline-Testmethoden, und die Menge an Spannungsdaten unter normalen Betriebsbedingungen ist erheblich größer als die Fehlermeldungsdaten. Eine direkte Erkennung mit vorhandenen tiefen Lernmodellen kann keine guten Ergebnisse erzielen. Um diese Herausforderung zu meistern, präsentieren wir ein neuartiges Modell, bezeichnet als CFDDR: Algorithmus auf der Grundlage des maschinellen Lernens und der Kabelsignalsenkung. CFDDR umfasst drei grundlegende Komponenten: ein Modul zur Datenbalancierung von Flugzeugkabeln, ein Merkmalextraktionsmodul und ein Modul für tiefe neuronale Netzwerke. Diese Methode hat eine hervorragende Leistung bei der Erkennung von Kabelfehlfunktionen in Flugzeugen.