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🔥 内容介绍
一、项目概述
该项目构建了一个全面的数据驱动型飞机健康监测数据分析框架，旨在实现对飞机传感器漂移的检测、系统风险的量化、故障概率的预测以及剩余使用寿命（RUL）的估算，从而将原始的多参数传感器数据转化为可用于维护决策的关键信息。项目通过运用统计建模、时间序列分析和风险聚合技术达成上述目标，是在 HAL MCSRDC 部门实习期间开展的成果。
二、与传统状态监测系统的区别
与传统飞机状态监测系统不同，此框架整合了多个关键功能：
多传感器漂移检测：能够监测多个传感器的漂移情况，及时发现传感器数据的异常变化。
健康指数建模：为每个传感器计算健康指数，以直观地反映其健康状况。
基于风险的系统评估：通过综合考虑多种因素，对飞机系统风险进行量化评估。
预测驱动的故障预测：依据数据分析预测未来故障发生的可能性。
剩余使用寿命估算：估计飞机部件或系统的剩余可用寿命。
交互式 Power BI 可视化：利用 Power BI 创建交互式可视化界面，便于维护人员直观了解飞机健康状况。
三、项目目标
多传感器遥测数据模拟：使用 MATLAB 模拟飞机多传感器的遥测数据，为后续分析提供基础数据支持。
传感器漂移检测：在时间序列数据中检测传感器的渐进式漂移，识别传感器性能的逐渐衰退。
健康指数计算：计算每个传感器的健康指数，以数值形式直观展示传感器的健康程度。
传感器关键度排序：依据传感器对系统影响的贡献程度，对其关键度进行排名，为维护工作确定优先级。
飞机系统风险指数建模：构建飞机系统风险指数模型，量化飞机整体运行风险。
故障概率预测：预测未来飞机发生故障的概率，提前采取预防措施。
剩余使用寿命估算：估算飞机部件或系统的剩余使用寿命，帮助制定合理的维护计划。
Power BI 可视化：利用 Power BI 将分析结果进行可视化展示，辅助维护工程师做出决策。
四、系统架构
系统遵循结构化的数据分析流程：
多传感器数据模拟：使用 MATLAB 生成模拟飞机实际运行状况的多传感器数据。
噪声注入与漂移建模：向模拟数据中注入噪声，并构建传感器漂移模型，模拟真实环境下传感器数据的变化。
漂移检测算法：运用多种方法，如基线比较、统计阈值设定和偏差幅度跟踪，检测传感器数据的漂移情况，标记出超出可接受范围的传感器。
健康指数计算：为每个传感器计算健康指数，公式为健康指数 = 100 - 归一化漂移百分比，将原始数据偏差转化为易于理解的健康指标。
风险聚合模型：通过综合加权传感器退化程度、关键度排名和漂移幅度等因素，计算飞机风险指数，并将风险分为低、中、高三个等级。
故障概率预测：借助时间序列趋势分析，预测未来风险增长情况，判断是否会突破设定阈值，估计潜在故障发生的时间窗口。
剩余使用寿命估算：基于风险增长斜率、阈值投影和线性回归预测等方法，估算飞机部件或系统的剩余使用寿命，为主动维护计划提供依据。
Power BI 仪表板可视化：在 Power BI 中创建交互式仪表板，展示实时风险水平、传感器健康分布、关键度排名、故障概率预测、剩余使用寿命以及系统警告指标等信息，提升维护工程师的决策效率。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
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