面向信号的飞机原位自动测试系统与故障诊断方法
专利汇可以提供面向信号的飞机原位自动测试系统与故障诊断方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种面向 信号 的飞机原位自动测试系统及故障诊断方法，包括测控计算机、测试装置、阵列 接口 、适配器、转接 电缆 和被测对象飞机；被测试对象飞机通过转接电缆与适配器通信连接，适配器与阵列接口电连接，阵列接口与测试装置电连接，测试装置与测控计算机通信连接。将由自动测试程序控制测试装置发出 激励信号 给飞机上的被测对象，或者由自动测试程序控制测试装置测量飞机上的被测对象的物理量值；再将产生的测试数据，采用遗传 算法 与 随机森林 算法相结合的方法进行基于测试数据的故障诊断与预测。本发明运用面向信号自动测试技术，借助通讯子系统、转接电缆实现了飞机复杂设备的原位测试，具有 费用 低、可靠性好、测试效率高等优点。，下面是面向信号的飞机原位自动测试系统与故障诊断方法专利的具体信息内容。
1.面向信号的飞机原位自动测试系统，其特征在于：包括测控计算机、测试装置、阵列接口、适配器、转接电缆和被测对象飞机；
所述被测对象飞机通过所述转接电缆与所述适配器通信连接，所述适配器与所述阵列接口电连接，所述阵列接口与所述测试装置电连接，所述测试装置与所述测控计算机通信连接，所述转接电缆用于输送所述被测对象飞机的物理量信号或所述测试装置发送的激励信号；
所述转接电缆包括通用转接电缆和专用转接电缆；
所述测控计算机采用遗传算法与随机森林算法相结合的方法对所述测试装置产生的测试数据进行处理，以进行故障诊断与预测；
所述遗传算法与随机森林算法相结合的方法如下：
包括输入和输出两部分；
对输入部分进行定义，训练测试数据集合记为D，D中包含测试项的项数记为N，D中包含样本的数目记为MD，评测测试数据集合T，T中包含样本的数目记为MT；
对输出部分进行定义，基于遗传算法的随机森林回归模型记为RF，所述RF模型包含的树数目记为ntree；
(1)首先从N个测试项中抽取mtry个测试项，mtry初始值为N的平方根上取整，并将mtry值采用二进制编码，该编码作为初始种群；
(2)从训练测试数据集D中随机抽出k个样本构成数据集Di(1≤i≤k并且k
(4)计算mtry个测试项的每个测试项的信息增益，利用信息增益最大的测试项，建立树的分支节点；
(5)对Di重复步骤(4)直到所有测试项都成为树的节点，完成单棵树的建立；
(6)重复步骤(2)到步骤(5)ntree次，就构建了包含ntree棵树的随机森林模型记为RFv；
(7)利用RFv模型对评测测试数据集合T进行预测，根据预测故障结果值与实际故障值的误差矩阵范数作为错误率记为errRate；
(8)计算染色体的适应度，目标函数设定为选择错误率；
(9)选择适应度高的染色体进行复制；
(10)采用单点交叉算子实现交叉；
(11)随机选出发生变异的基因进行变异；
(12)变异后二进制编码构成mtry值的新二进制编码，记为新群体；
(13)判断新群体是否满足最大遗传代数终止条件，满足转(14)，否则转(2)；
(14)输出最佳的mtry值，同时输出最佳的随机森林回归模型并记为RF。
2.根据权利要求1所述的面向信号的飞机原位自动测试系统，其特征在于：所述测试装置包括开关、继电器、万用表和示波器中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的面向信号的飞机原位自动测试系统，其特征在于：还包括计量盒和自检设备，所述计量盒设置在适配器与被测对象飞机之间，所述计量盒通过转接电缆分别与适配器和被测对象飞机通信连接；所述自检设备设置在适配器与被测对象飞机之间，所述自检设备通过转接电缆分别与适配器和被测对象飞机通信连接。
4.根据权利要求1所述的面向信号的飞机原位自动测试系统，其特征在于：还包括语音控制盒和掌上电脑，所述语音控制盒和掌上电脑用于实现地面测试人员与飞机测试人员之间的通信。
5.面向信号的飞机原位自动故障诊断方法，其特征在于：该方法采用上述权利要求1至
4任一项所述的自动测试系统，具体步骤如下；
S1、地面测试人员开启测控计算机，运行自动测试程序，程序显示当前测试步骤编号、测试内容和测试结论；
S2、自动测试程序首先进行自动测试的初始化工作，地面测试人员通过测控计算机看到操作图片和测试情况，飞机上的测试人员通过掌上电脑看到操作图片，并根据图片提示对飞机上的设备进行操作，操作完毕后，按下掌上电脑的继续测试键，使得测试继续进行；
S3、初始化完毕后，根据测试流程，由自动测试程序控制测试装置发出激励信号给飞机上的被测对象，或者由自动测试程序控制测试装置测量飞机上的被测对象的物理量值，得到测试数据；对所述测试数据采用遗传算法与随机森林算法相结合的方法进行基于测试数据的故障诊断与预测；
S4、测试完毕后，自动测试程序进行测试后飞机设备复位工作；所述遗传算法与随机森林算法结合的故障诊断与预测模型构建算法如下：
包括输入和输出两部分；
对输入部分进行定义，训练测试数据集合记为D，D中包含测试项的项数记为N，D中包含样本的数目记为MD，评测测试数据集合T，T中包含样本的数目记为MT；
对输出部分进行定义，基于遗传算法的随机森林回归模型记为RF，所述RF模型包含的树数目记为ntree；
(1)首先从N个测试项中抽取mtry个测试项，mtry初始值为N的平方根上取整，并将mtry值采用二进制编码，该编码作为初始种群；
(2)从训练测试数据集D中随机抽出k个样本构成数据集Di(1≤i≤k并且k
(4)计算mtry个测试项的每个测试项的信息增益，利用信息增益最大的测试项，建立树的分支节点；
(5)对Di重复步骤(4)直到所有测试项都成为树的节点，完成单棵树的建立；
(6)重复步骤(2)到步骤(5)ntree次，就构建了包含ntree棵树的随机森林模型记为RFv；
(7)利用RFv模型对评测测试数据集合T进行预测，根据预测故障结果值与实际故障值的误差矩阵范数作为错误率记为errRate；
(8)计算染色体的适应度，目标函数设定为选择错误率；
(9)选择适应度高的染色体进行复制；
(10)采用单点交叉算子实现交叉；
(11)随机选出发生变异的基因进行变异；
(12)变异后二进制编码构成mtry值的新二进制编码，记为新群体；
(13)判断新群体是否满足最大遗传代数终止条件，满足转(14)，否则转(2)；
(14)输出最佳的mtry值，同时输出最佳的随机森林回归模型并记为RF。
面向信号的飞机原位自动测试系统与故障诊断方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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