數(shù)據(jù)挖掘在人為差錯(cuò)分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著航空制造工業(yè)技術(shù)的提升，航空機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障的記錄已降到很低的百分點(diǎn)，然而在全球范圍內(nèi)隨著航空運(yùn)輸量的劇增，導(dǎo)致航空事故的發(fā)生率也達(dá)到了近幾十年的最高點(diǎn)。國際民航組織及各國民航研究人員，經(jīng)過十幾年的研究，指出當(dāng)前造成飛行事故頻繁出現(xiàn)的最主要原因是由航空管理人員、維修人員和機(jī)務(wù)人員在日常維修、飛行管理中的人為過失、錯(cuò)誤所導(dǎo)致的，在航空領(lǐng)域稱為人為差錯(cuò)。
　　 本文以人為差錯(cuò)為研究對(duì)象，結(jié)合航空公司對(duì)現(xiàn)有差錯(cuò)的定義和分類，構(gòu)建出

2、航空領(lǐng)域中的人為差錯(cuò)分類模型，然后將所定義的差錯(cuò)模型以基本差錯(cuò)類型為底事件，事故發(fā)生為頂事件，其他差錯(cuò)類為中間事件，應(yīng)用邏輯門將各個(gè)差錯(cuò)連接成故障樹形式，從而轉(zhuǎn)換為故障樹模型；接著應(yīng)用故障樹分析方法，對(duì)人為差錯(cuò)進(jìn)行定性和定量分析，定性分析的目的是找出故障發(fā)生的模型，為檢驗(yàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果的正確性提供標(biāo)準(zhǔn)，定量分析的目的是計(jì)算差錯(cuò)重要度和差錯(cuò)發(fā)生概率兩個(gè)指標(biāo)；最后應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘中的多層關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，選取MLAR-FP算法對(duì)差錯(cuò)進(jìn)行分析，同時(shí)

3、在候選項(xiàng)集的選取過程中將故障樹定量分析得到的差錯(cuò)重要度和差錯(cuò)發(fā)生概率兩個(gè)指標(biāo)引入其中，目的是減小候選項(xiàng)集數(shù)目和達(dá)到不同層次差錯(cuò)關(guān)聯(lián)性大小的比較，以此來發(fā)現(xiàn)各差錯(cuò)之間的內(nèi)部關(guān)聯(lián)。從而能為航空管理者提供人為差錯(cuò)發(fā)生的內(nèi)部機(jī)理，為定制更完善的日常維修、飛行準(zhǔn)則提供理論幫助。
　　 本研究取得成果包括：⑴構(gòu)建了航空維修領(lǐng)域的人為差錯(cuò)模型；通過差錯(cuò)模型，不但能將人為差錯(cuò)分成幾個(gè)大類，同時(shí)還能描述出各分類中的基本差錯(cuò)；⑵將差錯(cuò)重要度引進(jìn)多層