摘要
本发明提出了一种基于人工智能的飞机维修决策支持系统,旨在通过实时监控飞机状态、预测潜在故障并提供维修决策,以提高维修效率和安全性。系统采用先进的数据采集和预处理技术,结合深度学习算法,如卷积神经网络和循环神经网络,对飞机的飞行数据、传感器数据和维修历史数据进行综合分析。创新点包括自适应学习机制,使系统能够根据实时数据和历史维修记录不断优化其预测模型;多模态数据分析,提供更全面的飞机状态评估;实时故障预测与诊断,利用深度学习算法实现快速准确的故障识别;以及交互式用户界面设计,根据维修人员的角色和需求展示定制化信息。此外,系统还包括安全性与合规性检查模块,确保所有维修建议符合航空安全标准和法规要求。
技术关键词
决策支持系统
深度学习算法
历史维修数据
智能分析模块
监控飞机状态
多模态数据分析
交互式用户界面
计算机存储设备
训练算法
数据更新系统
历史维修记录
数据清洗技术
定制化信息
特征选择算法
合规性
预处理技术
降维技术
系统为您推荐了相关专利信息
决策支持系统
区块链溯源系统
视频监控系统
智能分析模型
CO2浓度传感器
监测数据处理方法
动态网格
划分算法
级联式
传感器阵列
物流仓储系统
深度学习模型训练
多机器人协作
深度学习算法
视觉传感器