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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ERA</journal-id><journal-title-group><journal-title>Engineering Research and Application</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3154</issn><eissn>2993-2742</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ERA.9242</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>飞机辅助动力装置故障预测方法研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ERA/2/12/10.61369/ERA.9242</url><author>龙长厚</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>12</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-12-20</published-time></date></history><abstract>飞机辅助动力装置（APU）由动力、传动、控制系统及辅助系统构成，在飞机运行中发挥多重重要作用。APU 性能参数选取是故障预测基础，数据预处理包括异常数据检测处理与归一化以提高数据质量。排气温度预测方法基于数据驱动与机理分析，经数据特征分析与算法优化，模型预测精度显著提升。故障诊断与预测研究通过分析故障机理，建立包含多种指标的预测指标体系与分层预测阈值，经系统验证在预测准确性、响应性能和维护效益等方面表现良好，具有显著技术与经济可行性，可推广应用于航空器维护管理领域。</abstract><keywords>APU,数据预处理,故障诊断与预测</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 朱新宇，吴佩汶．基于SSA-LSTM 的高高原民航飞机空调系统故障预测［J］．郑州航空工业管理学院学报，2024,42(05):36-41+49.[2] 孙见忠，左洪福，闫洪胜，等．民用飞机预测维修技术研究进展［J］．航空科学技术，2024,35(07):14-31.[3] 张世杰，李喆，顾锡扬，等．基于性能评估的民机空调组件故障预测研究［J］．航空计算技术，2024,54(04):29-33.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
