走低價路線要堅持WEKA液位傳感器37943-3

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惠言達寄語：

 任何時候，應該清醒的知道，別人的想法，與你沒多大關聯，而你自己的想法，是決定你一生的關鍵。固定你的視野，確定你的目標，踏上你人生的跑道，相信你自己，你可以用你自己的方式，締造出生命的意義!

JOHNSON CONTROLS MS-VMA-1620-1美國*
JOHNSON CONTROLS TE-67NT-0N-00美國*
JOHNSON CONTROLS YDSA/FQ04美國*
JOHNSON CONTROLS AS-CBLCON-0美國*
JOHNSON CONTROLS F61KD-4C美國*
JOHNSON CONTROLS WRS-TTS0000-0美國*
JOHNSON CONTROLS VA-7202-1001美國*
JOHNSON CONTROLS CD-P00-00-0美國*
JOHNSON CONTROLS TEX2636H-2美國*
JOHNSON CONTROLS XP-9105-8304美國*
JOHNSON CONTROLS WRS-TTR000-0美國*
JOHNSON CONTROLS KELE WD-1B美國*
JOHNSON CONTROLS VFD66EBA-1C美國*
JOHNSON CONTROLS 460W PWR SUPPLY美國*
JOHNSON CONTROLS NS-ATN700-0美國*
JOHNSON CONTROLS 5300-S108美國*
JOHNSON CONTROLS TE-6361M-1美國*
JOHNSON CONTROLS TE-635F1M-1美國*
JOHNSON CONTROLS MS-10M1710-01美國*
JOHNSON CONTROLS JG13B020美國*
JOHNSON CONTROLS IFC-320 ( E )美國*
JOHNSON CONTROLS MSNCE25100美國*
JOHNSON CONTROLS P2000 CD美國*
JOHNSON CONTROLS MS-FEC2621-0美國*
JOHNSON CONTROLS AXIS2415美國*
JOHNSON CONTROLS NS-ATN70001-0美國*
JOHNSON CONTROLS WRZ-1TF0000-0美國*
JOHNSON CONTROLS A350AR-1C美國*
JOHNSON CONTROLS Z40P74A-1C
JOHNSON CONTROLS VA9208-66A2-2
JOHNSON CONTROLS SBB3
JOHNSON CONTROLS 253643301
JOHNSON CONTROLS MS-VMA 1620-1
JOHNSON CONTROLS TL-JC1BPP-DVD 6
KCOP KCOP-R-H-25PPM

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

KICKSART 5162718
KIT OIL ALTER MP02835-00
MACURCO CM-2B 3M
NDD YELLOW 4C995A
NOTIFIER FSB-2005
NOTIFIER BMP-1
NOTIFIER AFAWS-KS
NOTIFIER TELH-1
OERLICON EK110002668
PALL MSW280
PC4204 PC4204
PELCO TF2000
PICCUE-50-060-PT+ARX24-MFT PICCUE-50-060-PT+ARX24-MFT
PLASTIC EMERGENCY PLASTIC EMERGENCY
POTENCIOMETER KIT111Q0045464
PXDLX025 PXDLX025
SABROE 50603
SABROE 3188美國*026
SABROE 8220美國*523
SABROE 1373美國*162
SCHNEIDER ELECTRONIC 2437453000
SETRA DPT230L-010D
SETRA NPT2671-001D-D
SETRA DPT2301-100D
SISTEM SENSOR RTS1S1KEY
SISTEM SENSOR D4120
SISTEM SENSOR B200SR
ULTRAPOLI P-PP100 05/30 1,2
UNITED ELECTRIC CONTROLS J400K559
VERIS X020AAA
VERIS PXPLN025
VERIS MSCP1000
XTSSPPM XTSSPPM
YORK 575-54455-312
YORK 026 37943 000
YORK YIHK 4SPL7C13
YORK 2434308000
YORK 023 23709 000
YORK 025 41877 000
YORK 024 34308 000
YORK 022 09580 000
YORK 64010022
YORK 022 03727 002
YORK 3101798001
YORK 2340050000
YORK 2645540000
YORK 3102453000
YORK 2628474000
YORK 3188美國*026
YORK 2132021
YORK 7584277000
YORK 2209126000
YORK 1660791
YORK P2K-SW-LNG311CD
YORK 640C0022
YORK Y005016
YORK 1524-115
YORK 2125美國*38
YORK 2125美國*152
YORK YDK130-6M-3
YORK 2209777001
YORK 780264 KIT
YORK 2537852000
YORK 57554455310
YORK 57554455302
YORK 57554455300
YORK 57554455304
YORK 57554455320
YORK 57554455308
YORK 57554455317
YORK 2637589001
YORK 2541743000
YORK 2618931000
YORK 3101781000
YORK 026-43089-000
YORK 02614026-14777-007
YORK PA17405
YORK 2517027 003
YORK RADCT002
YORK 2431635000
YORK 3101781000
YORK 232476000
YORK 2211766000
YORK 2813868000
YORK 2209710000
YORK 2211704000
YORK 026-37547000
YORK 2813868000
YORK 2211704000
YORK 2813868000
YORK 31024740001
YORK 3188063
YORK 2500245000
YORK 252992300
YORK 023-24276-000
YSK85-4B-1 YSK85-4B-1

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

ZPS20SR05BB5T ZPS20SR05BB5T
JOHNSON CONTROLS P2000 LE V3,8
YORK BOARD Y005016
YORK 3101781000
FRICK 534B0040H01
JOHNSON CONTROLS 1541108
JOHNSON CONTROLS P2000 LEVI
OERLICON UNI OELER
YORK 3102521001
YORK GSC25AG
YORK 32525195600
DANFOSS 018F7360
DANFOSS 060-129466







YORK 3188063
YORK 1541029
YORK 3102521001
FILTER-DRIER CG-052 0710
YORK 3102423001
YORK 2512095000
JOHNSON CONTROLS 5951RJ
FRICK 959A0044H11
BOARD 35ET(4)HQ
BOARD E3445M081205 HEX40407
ROHS CE-KF70W-21ED21
BOARD E3420M060308美國*HEX30911
GE SECURITY AL-1206
YORK 3102521001
JOHNSON CONTROLS P499CDJA5050
 DANFOSS YORK 025-28678-007
FRICK 312A0146H02
YORK CONTROLS CONTROLS
YORK 12533280000
SABROE 3,143,385
YORK 2614777007
KICKSART 5162718
JOHNSON CONTROLS WRZ-TTP0000-0
JOHNSON CONTROLS D350AA-1C
JOHNSON CONTROLS NS-ATA7003-0
JOHNSON CONTROLS A350PS-1C
YORK 36446757000
BOARD 640D0063H
 

Assembly (w/roller),
Oscillator Assembly,
Oscillator Reset Spring,
Emergency Charge Device,
Trip Latch, Trip Lever (for
Motor Cutoff Switch), Trip
Latch Reset Spring
Mechanism Assembly 12.2 1 N/A 567F759G01 N/A 567F759G07
w/o Closing Spring
Includes: Main Drive bbbb
Assembly (w/roller),
Trip Latch, Trip Lever (for
Motor Cutoff Switch), Trip
Latch Reset Spring
Closing Spring Assembly 12.3 2 791A671G03 791A671G03
Includes: Closing Spring and
Spring Ends
DSII-308, DSLII-308 12.3 2 349A521G01 349A521G01
,615-IISD ,805-IISD 23.21 791A671G02 791A671G02
DSLII-516, and DSLII-620
DSII-608, DSII-616, DSII-620 12.3 2 791A671G01 791A671G01
Emergency Charge Handle Kit 12.4 1 3838A96G02 N/A 3838A96G02 N/A
Includes: Emergency Charge &
Device, Emergency Charge Handle 12.6
& Oscillator Assembly Kit
Manual Charge Handle Kit 12.5 1 N/A 3838A96G01 N/A 3838A96G01
Includes: Manual Charge
Assembly and Manual
Charge Handle and Charging Cams
Oscillator Assembly Kit ? 12.6 1 N/A N/A N/A N/A
Includes: Oscillator Assembly,
and Oscillator Reset Spring
gnirpS gninepO 27.21 698B907H01 698B907H01 698B907H01 698B907H01?
tiK tfahS pirT 18.21 1A33567G01 1A33567G01 1A33567G01 1A33567G01
Includes: Trip Shaft Lever,Style
Unit Functions Number
510 LI 7829C05G01
510 LSI 7829C05G02
510 LS 7829C05G03
510 LIG 7829C05G04

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

510 LSG 7829C05G05
510 LSIG 7829C05G06
610 LI 7829C10G01
610 LSI 7829C10G02
610 LS 7829C10G03

KROHNE    OPTIMASS6400C H15 EX
KROHNE    OPTIMASS6400C H25 EX
THALHEIM    TG72-4A4N/FAY3 NR:301150
Ensto Finland Oy    AVR16.0/FLUORESCENT LIGHT
Ensto Finland Oy    TLD 18W/840/FLUORESCENT BULB
SELCAST OY    513161/ROCKER SWITCH/20 057 66/SELCAST OY
SCHUNK    PNG50-1 30010436
Wolfgang Warmbier    7100.EFM51.CPS.SET
Rexroth    351 300 004 0
Martens    DP4824-1-1-1-??C
FOXBORO    FCM100Et
FOXBORO    FBM201
FOXBORO    FBM224
FOXBORO    FBM207b
FOXBORO    FBM237
FOXBORO    FBM242
FOXBORO    IA8.5,with OPC
FOXBORO    56A4592X012 DC6971
FOXBORO    Cabinet
FOXBORO    DC power supply, with coupling
STAUFF    LasPaC II-P-G-O 
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smw    125921
ARI    Fig??34.425??ARI??STEVI,DN300,PN25,Kvs??1500,EPDM O RING,STEM Sealing??V port+Auma SAR14.2,AUMA MATIC AM01.1 ,SN:0404006719
ARI    Fig??55.440??ARI??STEVI,DN32,PN40,Kvs??16??+2.2KN,PREMIO 230V,50/60HZ,+Dtron316,110-240VAC??SN:0424445403
ARI    Fig??35.470??ARI??STEVI,DN150,PN40,V Port+12KN,PREMIO 230V,50/60HZ,+Dtron316,110-240VAC??SN:0431358858
EMC    RB2C-225??088 K220 1-1898 
bauer danfoss    motor type:BS06-61U/D06LA4/MG maker:bauer Nr.:26809746-30 A/171Z1067
Hillesheim GmbH    HFH1309 
Schilling    type 1003 DN65
HAWE    MP 44-Z 12.3/B 10 TK- AS1/130-SWR2F-DD-1-X 24
moog    D956-2015-10
hauber-elektronik    640.16.000.0
Danfoss    MTZ80HP4AVE SN.BK1006304907
rexroth    VT-DFP-A-21/G24K0/0-V
FONTAN    Fontan Portastar
bernstein    MAJK-1513-LEX-1
SCHNORR    Sicherungsscheiben S Nenngroebe M10
SCHNORR    Sicherungsscheiben S Nenngroebe M6
GRAF    126ADXNAB 110/220VAC Out vdc 24v with the instruction 
IFM    IER204
IFM    IFR204
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IFM    IIR204
DIETZEL    1.17-48 length:2m
DIETZEL    2.17-56 length:5m
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Desoutter    6159175550??target price 1,400.00 Eur?? 
KUKA    122286

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

KUKA    134525
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MAGNEMAG 光電開關 電樞桿MP082250
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MAGNEMAG 軸承 軸承MP084750
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MAGNEMAG 模板 IP6-1  PN:A043524VDC  輸入連接模板
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MAGNEMAG 打標機 MD0522(MD0541)空氣咀 主體設備:打標機
MAGNEMAG 打標機 MN0591針主體設備打標機
MAGNEMAG 打標機 MS0667沖頭 主體設備:打標機
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MAGNEMAG 打標機 ML0101A 封套 主體設備:打標機
MAGNEMAG port 41244124Parallel port
德國Magnemag原裝Magnemag進口Magnemag歐洲Magnemag美國Magnemag濾芯Magnemag模塊Magnemag現貨Magnemag價格Magnemag廠家Magnemag代理Magnemag經銷Magnemag型號Magnemag中國Magnemag泵Magnemag噴嘴Magnemag閥門Magnemag開關Magnemag電機Magnemag傳感器Magnemag張力計Magnemag減壓閥Magnemag溫控器Magnemag變送器Magnemag止回閥Magnemag編碼器Magnemag工業相機Magnemag光柵尺Magnemag工件夾具Magnemag隔離器Magnemag流量計Magnemag離心機Magnemag減速機Magnemag液壓缸Magnemag壓力測試單元Magnemag轉換器Magnemag數據采集器Magnemag稱重傳感器Magnemag伺服控制器Magnemag專注歐洲產品采購服務.Magnemag產品均為全新原廠.Magnemag提供報關單等相關文件.Magnemag品質有保障,請放心采購.
GMW    GOSSEN Mueller & Weigert-1    
Rexroth    R911296725 HMV01.1R-W0045-A-07-NNNN    電源
KOCH    BWD500100    
SCHMERSAL    schmalz    
Fronius    42.0001.2913    
Georgii Kobold    Georgii Kobold GmbH & Co. KG    
Turck    BS4151-0/13.5 Nr:6904716    接頭
parker    P3YTA18SCNB2CN    
Technor Italsmea    XCWD4115L1    限位開關
LORENZ MESSTECHNIK    GM 80/AK Accu set 4 x Mignon 1.2 V ≥1500 mAh    附件
HAZET    WENZEL GmbH-hazet    
tecnomors    VRG 16-60 Artikelcode: VG100ABB    氣缸
heidenhain    LS 704 370mm,Id-Nr.336978-C7    光柵尺
METAL WORK    W0970513004    電纜
Kral    LFM- 32 - 54, UEK 16B    
hydac    EDS1791-N-250-000    壓力開關
ADZ NAGANO GmbH    SML-10.0 (0…16)bar G1/4 4....20ma    
AVS ROEMER    XGV-1000-000-D20BP-04 P-Verschluss-Einheit    
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Celsa    Celsa Messgeraete GmbH    
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Honsberg    HD1K-020GM020    流量開關
Stabilus    Art.-Nr.084581    
Murrelektronik GmbH    Nr:7000-41421-0000000    
FROMM Praezision    301-05.00B    
Phoenix    1681606    
HERZOG    8-2766-337746-2    氣缸
EPCOS    B25667C3497A375    
Balluff GmbH    BES 516-324-G-E5-C-S49    接近開關
hydac    EDS3446-2-0250-000    變送器
Honsberg    MW3-020HM    液位計

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

parker    D3W004CNJW    減壓閥
ATOS    PVPC-C-4046/1D    
ASM    WS12EX-3000-420A-L10-SBO-KAB3M-SAB2    傳感器
Releco    S7 -C    
Hans-Juergen Kasprich    E36-LLR-F50-24VDC 70%ED    電磁鐵
Sasse Elektronik GmbH    1580.990626    
GSR    A5241/0604/.808-NG    電磁閥
comat    C4-A40X /DC24V    
Releco    s4-j    繼電器底座
Turck    PS010V-301-LI2UPN8X-H1141 Nr:6833304    壓力開關
isel Germany AG    isel Germany AG Dermbach    
Gebr. Steimel GmbH & Co.    LDM100-04-003    電機
SIEMENS    7ML5050-0AA11-1DA0    液位計
ALSTOM    029.365083 (SSI 232.1)    模塊
Oil Control    VSON-08A 04330610560000A    
Turck    RKM52-0,5-RSM52 Nr:6914148    附件
SIEMENS    SIEMENS    
Hawe    VP1Z-N24    
richter    LL18-SK-R    照明燈
SIEMENS    6DD1684-0GD0    電纜
SIEMENS    3NA7824    自動控制器
Honsberg    MR-010GM004    
hydac    EDS1791-P-100-000    
selectrasrl        
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbH    FHA646E1C    變送器
Multi-Contact    Nr.15.0642-24 KST16BV-NS/M50-240    
Aris    1110.00200 Endschaltersatz BE41    
steute    德國    
TR    PBX-SSIV-06ZZZ    編碼器
hydac    ETS1701-100-000+S.S+TFP100    溫度開關
Phoenix    PKB 290X4,8 BK Nr.1005554    
SCHMERSAL    BNS 260-11Z-ST-L NR.1184379    
IPF    IB060176    
SIEMENS    6DD1600-0AJ0    主板
SIEMENS    6SL3955-0TX00-1AA1    觸發板
hydac    2600 R 003 BN4HC/-B6    
parker    PV016R1K1T1NMMC4545    柱塞泵
Mitsubishi    ST1PSD    總線模塊
Turck    Puettmann KG    
Laserline GmbH    Laserline GmbH    
SIEMENS    7KM2112-0BA00-3AA0    
CLOOS    ENGELKING Schweisstechnik    
Bucher    OR-SATZ für QX4.    
BSD        
TEKA    TEKA Absaug- und Entsorgungstechnologie GmbH    
zimmer    Zimmer-automation    
Turck    BI3U-M12-AN6X NR1634120    接近開關
STM    V91/S68L-AP-00    接近開關
parker    SLVD7NS    
Honsberg    Honsberg    
ATOS    E-BM-AS-PS-05H/A    
CAMLOC    991S01-36-1AGV    鎖
HMS    AB7000-C    
WERUCON    Art. Nr. 3112    
Stromag AG    GKN Stromag AG    
Contrinex    DW-AS-613-M12（5m cable）    接近開關
Phoenix    SACC-M12MS-4QO-0,34-M - 1641691    
ODU Steckverbindungssysteme GmbH & Co. KG    170.545.700.201.000    
SIRENA    BIP9224/24VDC    蜂鳴器
heidenhain    EQN 1325 Id-Nr. 655251-52    編碼器
Vogel    TYP:H2 Teile-Nummer: 205701    減速機
heidenhain    ERN 1387,2048,Id.:385487-51    編碼器
Phytron-Elektronik GmbH    GSP 172-140-230V    電機
Turck    FCS-G1/2A4P-AP8X-H1141 Nr:6870092    流量開關
BOEHRINGER INGELHEIM PHARMA GMBH & CO. KG    002.1330.1001-00    齒輪
HUBER+SUHNER    24_SMC-50-2-110/111_NE    
JRGURED    Nr. 1300.560 (1 1/2“ DN 40)    穩壓閥
SCHMIDT        
Balluff GmbH    INTECH AUTOMAZIONE srl    
ALTHEN    P904-0002-1,5BAA    
ATOS    DH-0432/2/A    閥
Murrelektronik GmbH    7000-13201-3351000    接頭
unilux    Power Supply Module 120/240 f/s    電源模塊
SCHNEIDER    K1F022QCH    
Leuze    PRK 85/4 10-30VDC Nr.50000599    開關
BERNSTEIN    608.8153.002    
Telemecanique    ID：DZ5CE015D    
STRACK    STRACK    
ADZ    ADZ-SML-10.0 1000bar G1/4 4-20mA    壓力傳感器
hydac    EDS344-3-016-000    壓力開關
heidenhain    ID:355534-35    編碼器
DITTEL    TYP BA320D, F20038    平衡頭
Rittal    SV 3431030    負荷隔離開關
EuroSwitch    ES1021 EEXDIIC T6    接近開關
hydac    HDA4744-A-025-000+ZBE02 , 4-20mA，DC24V    壓力傳感器
Murr    7000-18021-2261000    
kolver       IR
Manufactured by SICK OPTIC ELECTRONIC
RANGER C55 IR - 3D AND MULTISCAN
UP TO 30K PROF/S. CAMERALINK NTERFACE
512 X 512 SENSOR WITH IR BAND-PASS FILTER
HIGH RESOLTION LINE OF 3072 PIXELS
Alternate Part Number: 
heidenhain    id.Nr.:549882-01 ROC 413 2048    編碼器
Norgren    SXE9573-A76-00-19J    電磁閥
VEM    KPER112M2 EEx e II T3 A TPM130 3.3KW Nr: 0743569002809H    電機
Mahle    PI-3605-015（not included filter element）    編碼器
Papenmeier    Lumistar-Leuchte Baureihe USL 03 24V 50W    
SKF    W 07    
MICHAEL RIEDEL    RSTN-400 ;0.4/1.1KVA, Primary: 380/400/420 SEC, 230V    
suco    suco    
Turck    AIH40EX Nr:6884001    模塊
SIEMENS    6AV7422-2SA03-0AS0    
Freudenberg    lockingmer_101105-702 D39,2x3    
hydac    KHNVS-RP1/2-2233-12X 551093    球閥
Ashcroft    B=7=64=S=200=PSI=CEN4=25=MD=JM=FS=MD    開關
Turck    RK4T-6 Nr:6930290    接近開關
hydac    TFP100    附件
Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG    Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG    
Eisele    99118-0855k    
norelem    07161-04X10    彈簧
Herion    S10VH10G0200015CV5205027790802400    
PMA Prozess- und Maschinen-Automation GmbH    CI45-115-21000-000    變送器
reiff    AT10/960    皮帶
STAHLWILLE    657600 1-3/8    扭頭
M&C    SP34-H2,40S9125    
Buehler    NT 63-K-MS-M3 /220 L=220mm，L1=25mm，L2=185mm    液位計
parker    C032BN12V    減壓閥
FFT    Servobox ProfiNet 5988309    
Beck GmbH    930.83.222211    壓力測試單元
sappel    IZAR PULSE i 3025144 3-Wire 1.5m HY 3049821    
hydac    EDS344-3-0250-000+ZBE02    壓力開關
ELSO Elbe    0.358.114.001    聯軸器
hydac    EDS 3446-3-0250-000    
Newport Electronics GmbH    P-M-A-6-50-M10-TS-12-IP68    溫度變送器
heidenhain    TEDI Technische Dienste GmbH    
MARECHAL    396A127    插座附件
Herion    DBC6HG70001100    溢流閥
FLUITEN    TB 040004371    
norelem    03092-4004.    
NORD    Nr.:19551001    
Honsberg    CRG-025HMS    流量開關
SCHNEIDER    XS7E1A1CAL01M12    
STROMAG    227-92215; Typ: NFF 16    
AVS    VAL82-140DA F10/F12 27MM    
KUEBLER    8.0000.5012.0001    插頭
Turck    IM21-14-CDTRI Nr:7505650    隔離器
hydac    EDS3446-2-0250-000    電子壓力開關

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

BAUMER HUEBNER GMBH    Puettmann KG    
Herion    135-340-210 SN：1100636    泵
Walther    Walther Systemtechnik GmbH    
KUKLA Waagenfabrik GmbH & Co KG    DWC-3D/2001    稱重儀
INTERNORMEN Technology GmbH    315394    濾芯
Balluff GmbH    BTL5-P-5500-2    支架
Bender    IR427-LD    絕緣監視儀
nterApp    B10125.33-2BE.4GT.TS    蝶閥
halder    22030.0208    工件夾具
hydac    0240 D 010 BN4HC    
suco    suco    
sunfab    SCP-064R-N-DL4-L35-S0S-000    
BEP    BEP Europe    
KUEBLER    Helmut Schlaps GmbH    
SenoTec    R6M8-8/17    液位傳感器
Turck    FKM-FS57-M12 Nr:6602223    接頭電纜
Wandres GmbH    Wandres GmbH    
FLOWSERVE    D3IGU-D23PVA-Z5NX, SN:619756    
Hoentzsch    HG10/18A-130    流量計附件(接頭)
GANTER    GN 115-SG-18-NI    工件夾具
VOEGTLIN        
WIKA    D-10-7-BBF-MK-ZP8XU-ZZ    
ERICHSEN GmbH & Co. KG    ERICHSEN GmbH & Co. KG    
EA    ZA65-ED55    
phoniex    1411904    
Proxitron    IKC 100.33 G(2447F)    
Schmidt    20226 CPS 14 ?12 ?12    
Turck    Puettmann KG    
Contrinex    DW-HD-613-M18-310    接近開關
Rexroth    R911328494    
BALLUFF    BTL5-E10-M0150-K-NEX-SA267-K05 NO.BTL04P4    
Hsberg    FF-015RMS-125    流量開關
ITT Lowara Deutschland GmbH    Albrecht - Maschinenbau GmbH（ITT）    
Phoenix    Nr.1669880    
WALTHER-PRAEZISION Carl Kurt Walther GmbH & Co. KG    UF-032-0-WR548-21-1-V1 Ident-Nr: 63502    控制接頭
Honsberg    UB1-032EK,DN100    流量開關
wenglor sensoric gmbh    YH03PCT8    光電傳感器
gwk    5050533 Spritzring Nr. 507 für WP150/250    附件
E.Dold&Soehne KG    BO5988.47/400 DC24V 3-30S    控制器
Mayr    EAS-NC GR.0 TYP 454.700.6 S NR.0910638    
heidenhain    20m ID.Nr.:309778-20    編碼器附件
Phoenix    1653838    
HyCon    WE06DH 03C 0240-G0    
mueller-ziegler    NP96 0-500V/4-20MA    
AREVA T&D    6915235411    油壓傳動閥
Turck    FXDP-XSG16-0001 Nr:6825406    總線模塊
hydac    EDS344-2-016-0002    壓力開關
hydac    EDS346-2-250-000    壓力變送器
heidenhain    ERN1381 2048,Old ID:313453-06,New ID:727222-56    編碼器
Kraus & Naimer    CH10 A025-620 FT2    壓力變送器
SIEMENS    SIEMENS    
Stoeber    1978097    
Sera    90008822 HVP1 DN8    
Rexroth    R911295323    逆變器
hydac    0500 D 005 BH4HC    
E+H    FTM50- AGG2K2A52AA    
Turck    8021723 WWAK5P3.1-5-WWAS5/XOR Nr:8021723    接頭
Woertz    30965/482    
POWERTRONIC        
BOSCH    3 842 992 514, 7535 MM    
GANTER    GN 350-45-13,5-A-ST    插銷
gneuss    Gneuss Kunststofftechnik GmbH    
SIEMENS    6AV6545-6DB10-0BSO    流量計
Knick    B10036F0    
heidenhain    12-pin coupling male 8mm ID:291698-04    
hydac    HEXS615-20-00/G1 PN:3366788    
Mecon    7ME5811-0AA22 Kontakt K17/B    
Beckhoff Automation GmbH    KL9100    
ERMA    SSI 3005-100100    
hydac    EDS 348-5-400-000+ZBE08+ZBM300    
DUESTERLOH    KM 63ZAF    流量計
LEONARD    310500120001 SG100-12 M 35 M6 K L    編碼器
Turck    WAK5-1-WAS5/S398 Nr:8016479    傳感器
Herion    820760    
Lacroix Electronics GmbH    P20VR material-Nr.35142462    壓力傳感器
Beckhoff Automation GmbH    KL2622 Nr:100670    模塊
hydac    0330 D 003 BH4HC    
stotz    P65-10-P    氣動轉換器
SIBA GmbH    SIBA GmbH    
Lenze        
Di-soric    201847;VKHM-W-2.5/4    
GMN    a+s antriebstechnik gmbh    
Proxitron    Proxitron    
maier-heidenheim    Sealing ring order No:3510649    
FSG    PW70dA/IP40 Art Nr:1708Z03-065.011    
SCHMERSAL    seli GmbH    
LINMOT    E1130-DP-HC Nr. 0150-1668    
Frizlen GmbH & Co. KG    FZECQU200X65-68    
GneuB    TMV 4-H00A    
Turck    BST-18B NR6947214    接頭
KUEBLER    8.5888.5431.3112    
ROSSI GMBH    ROSSI GMBH    

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

Turck    BL20-2AI-U(-10/0…+10VDC) 6827022 Nr:6827022    總線模塊
specken-drumag        
binder    41 47606A00    
flucom    B30-27C-28H    電磁閥線圈
DRUCKMESS-TECHNIK    Praezisions-Drucktransmitter Typ PTX 510-00    壓力變送器
Vahle    SA-SLK-MI-GSV4/8-140-ET-27 104190    
heidenhain    309778-03    編碼器附件
Honsberg    Honsberg    
J.D. Neuhaus    J.D. NEUHAUS GmbH & Co. KG    
VEM    K21R 112M2 FDS TPM140 wie 0789746001811H    電機
Philips    PL-S 5W/840/4P    熒光燈
Burster    Burster 4489-X    
KEYENCE    GT-H22    傳感器
Honsberg    FLEX(I+K)+HD2KZ-025GM040    流量計
hydac    Th. Niehues GmbH    
TOX    312029，ZAK 008.010.000 Kraftsensor    壓力傳感器
ENOTEC    KES-10007000    
RENK    ERZLK-28-300    機械密封
parker    D1VW009CNJW91    液壓閥
hydac    303824; RFM BN/HC 165 B D 10 A 1.0    
SANKYO    SOBF-20*20    
hydac    EDS348-5-400-000+ZBE08+ZBM300    
Goennheimer    D 122.T.3.0    變送器
Yamaichi    Y-CONTOOL-11    
GMC    Sineax V604 Artikel-Nr.973059    
Phoenix    2320160    
Contrinex    S12-4FVG-050-NNLN-12MG    接近開關
HAINBUCH GMBH    SK 65 BZIG NR.SW.SK65BZIG（bbbbbbbb 1 in ANGEBOT 1116671）    夾頭
FSG    PK1025 AN5510Z55-000.004    變送器
Phoenix    NR:2866527    
SNR    UCFE216    
Helios Ventilatoren    VK 40/20 NR.00874 001 39307    
IMAV    RZ-06S-T    
Lenord+Bauer    GEL2432KRAD600    編碼器
zipatec Montagetechnik GmbH & Co. KG    zipatec Montagetechnik GmbH & Co. KG    
Turck    RKSWS4.5[5] -2RSSWS,Nr.6999021    T型頭
Verder    139.0012    
hydac    EDS 344-3-400-000    壓力開關
danfoss bauer    DNFWU11LA8,25219567-1,A/173B8951    電機
MOOG GmbH    D633-308B    伺服閥
Baumer    Puettmann KG    
Rexroth    4WRAE10W1-30-2X/G24N9K31/F1V    液壓閥
Knick isolation    P27000H1    信號放大器
Murrelektronik GmbH    Art.No.85057    電源模塊
Vickers    KDG5V-7-2C180N100-X-M-U-H1-10    液壓閥
EMG    KLW360.012    對中編碼器
hydac    coil 205DG-40-1836    線圈
parker    3349111184    減壓閥
B&R Industrie-Elektronik GmbH    3PS794.9    電源模塊
heidenhain    APK Nr:816317-04    
coax    HPB-H 15 - Artikel-Nr. 523127    
sunfab    Sunfab Hydraulik GmbH    
Schmidt    DA CAPO-MINI 230V/50HZ    
ABB    JSD-HD4-320M0A    
hydac    ZBE08-02    接頭帶2米電纜
BALLUFF    BGL 80A-001-S49    
Gelbau    3100.1610(2.48m) mit Zubeh?r    
Phoenix    2807926    保護連接器
BIKON    1003 50*80    聯軸器
hydac    EDS3346-3-0010-000-F1    變送器
Kontakt Adolf Wuerth GmbH & Co. KG    6132521    壓力變送器
HOLLINSYS        
Matador    61700010 0-1.2N.m    
hydac    EDS3446-2-0400-000    壓力開關
Phoenix    Nr.1656725    模塊
AKO Armaturen & Separations GmbH    AKO Armaturen & Separations GmbH    
Turck    NI10-K20SK-AZ3X No.43591    感應傳感器
Rauh    RHD 28 L    
hydac    EDS3476-3-3000-400    壓力開關
Oil Sistem    T71B2 0,75kW 230/400V 2825 1/min 50 Hz AN-ARTIKEL    電機
FLUID-TEAM    VB-3A/0-10V    
Hawe    HRP5    閥
BARKSDALE    Barksdale GmbH    
Spieth    MSW45.28（M45×1.5）    鎖緊螺母
ISO    SBM03M150    溢流閥
elero    elero GmbH    
SALTUS    5313101740    
Datalogic    HF-ANT-2020-01    
Universal Thermosensors    TC07-2000-L94K-ZCK-IEC    溫度傳感器
Rexroth    R911170786 R-IB IL AO 2/U/BP-PAC    
EMG    KLW300.012    
EPCOS    B25990-A0185-J006    電容
Contrinex    DW-AS-513-M12    
ADZ    ADZ NAGANO GmbH    
HARTING    19200100295    拆卸工具
SCHNEIDER    TCSESM083F2CU0 SCHNEIDER    
R+W    BK 2 30/69Φ19H7/Φ20H7    聯軸器
Hoentzsch    NT SN.:A000/560    
hydac    EDS 348-5-400-000    壓力傳感器
ATOS    RZMO-A-030/210    閥門
AirCom    R102-12A    減壓閥
Pepperl+Fuchs GmbH    KFD2-SR2-Ex1.W,132958    放大器
Montech    GPPM-2Y    
Cantoni    90S-2    
BREMER Transformatoren GmbH    IGE100    電源
hydac    EDS3446-1-0100-000    壓力變送器
Tiefenbach    WK008K234（M10)    磁性開關
ALLEN BRADLEY    100-C16DJ01    自動控制器
HEMA    SF 65/2100/120    絲杠保護套
MIVAL    DN80- PN16FIG. 233    
Schurter    31.3901    

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

Turck    FCS-G1/2A4P-LIX-H1141/D037 Nr：6870058    流量計
Kendrion Binder Magnete (U.K) Ltd    86 611-06H08, 24V DC, 5NM (stock code 866106H08)    電磁制動器
G.A. KIESEL    2979 KIESEL-Stator SP 10/1*    定子
parker    D1VW009CNJW91    減壓閥
balluff    BMF 307K-PO-C-2-S49-00，5    感應傳感器
HARTING    09 34 006 2716    接插件
ADZ NAGANO GmbH    ADZ-SML-10.0-l(0...1000)bar,4-20mA    壓力變送器
MICHAEL RIEDEL    RSTN400    
Rexroth    2FRM16-3X/160LB    閥門
Honsberg    HD1KO-015GM030    流量開關
First Sensor    HCLA12X5EU    
walther        
CAPTRON    CHT3-151P-H/TG-SR    傳感器
PCH    PCH 1270/CHF8004    
KTR    RotexGS42 6.0 mit Zahnkranz 98° ShA-auf 6.0/38H7-6.0/38H7    
hydac    EDS 345-1-250-00    壓力開關
Roehm GmbH    1063544    密封
Rexroth    R900489669 ZDC16P-23/XM    閥
Contelec    Vert-X 2201 736 151 410    電位器
L+B    GEL 152 G 1024 N3 Serial-Nr:81443    編碼器
RUD    VRS-M16 Art Nr：7100558    環眼吊裝鉤
Staubli    MPX10.1102/JV    
GKN    4.73E+15    
GRUNER AG    GRUNER AG    
Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG    8526-6100    傳感器
hydac    TFP 100    附件
Honsberg    HD1K-008GM005    流量開關
TWK    RP12/25-0,1-T-LI（KCUWLTF02）    
hydac    2600 R 005BN4HC    濾芯
IBIS    335-0013,5m    
Schmidt    DTMB-20KL    
Moeller    S-T0    控制器
Kral AG(Volumeter)    OME32.3015747 1-100l/min 0-40bar -20-125℃ G1 K1 pulses/ 78    
Murrelektronik GmbH    Puettmann KG    
FEMA    PTSRB0101A2    壓力傳感器
MAN Diesel & Turbo Schweiz AG    RIKT112 for 2st stage 29x61.5xL    機械密封
Bender    ES710/5000VA/B924213    變壓器
heidenhain    ID: 392945-01    附件(電纜)
Honsberg    UM3K-015GM070    
hydac    ZBE06-02SH    變送器附件
Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG    1228    標準電阻
hydac    AS 1008-C-000 ID：909109    
KS    KS-SIL-0001    
KEB    KEB    
SOMATEC    PRVA 6M rechts S1045    
schaefer    EH70040    
Eckelmann    Art.No.KSVCNTP304    變送器
Dietz    SIA 05-CE PNP NO+NC HR    感應接近開關
Magnetic    type:FRB11/6cb 60 V - 1000 RPM shaft    
Turck    BL20-2AI-I Nr:6827021    總線模塊
norelem    03182-016    
Honsberg    FW1-020GP011-45    流量開關
PMA Prozess- und Maschinen-Automation GmbH    9407-245-03191    壓力變送器
KOSTYRKA    5350.020.065    
EA    EE620702    
SIEMENS    6DD1607-0AA2    模塊
Murr    Murrelektronik GmbH    
hydac    S.S    溫度開關零件
ALCO        
zhengxi        
suco    0169-41701-3-001    壓力傳感器
NORTRONIK    NORTRONIK GmbH    
德國Magnemag原裝Magnemag進口Magnemag歐洲Magnemag美國Magnemag濾芯Magnemag模塊Magnemag現貨Magnemag價格Magnemag廠家Magnemag代理Magnemag經銷Magnemag型號Magnemag中國Magnemag泵Magnemag噴嘴Magnemag閥門Magnemag開關Magnemag電機Magnemag傳感器Magnemag張力計Magnemag減壓閥Magnemag溫控器Magnemag變送器Magnemag止回閥Magnemag編碼器Magnemag工業相機Magnemag光柵尺Magnemag工件夾具Magnemag隔離器Magnemag流量計Magnemag離心機Magnemag減速機Magnemag液壓缸Magnemag壓力測試單元Magnemag轉換器Magnemag數據采集器Magnemag稱重傳感器Magnemag伺服控制器Magnemag專
KUKA    170285
KUKA    150311
STERLING    35038319-6M
STERLING    35038317-6M
siemens    8UC6212-1BB20 
siemens    6FC5357-0BB35-0AE0 
Hengstler    0543126/2
PMA    9404 429 01401
JUMO    MIDAS SI 0-1.6bar??DC 10-30V,4-20ma??TN 43011634
AIRPAX    70080-1010-330 5/8??18 UNEF-2A 70080-1010-330 5/8??18 UNEF-2A  hneider電機 施耐德電機 LMC300CCL10000
Mahr GmbH 機床零件 Nr:5009119 
SIEMENS 模塊 6DD1601-0AH0 
SBA 變壓器 155-0034 
parker 壓力開關 PSB250AF1A4 
STUBBE type DHV 725;DN 32 PN 10;d =40 
BETA 激光測速儀配件 1070334 激光驅動溫度控制總成 
TDKNOISEFILER 濾波器 RSHN-2006 
IGUS 拖鏈 I-BVND-M207GT 

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

SEMIKRON SKKT56/16E 
VAHLE KA10-5N 
STROMAG 離合器 ORDER-REF-NO:239374/256210 
ROEMHELD 液壓缸 1850-105 
VEGA 限位傳感器 CP62.XXAGAZAMX（L=2500MM） 
BAUER BS06-62U/D062A4 
Turck 總線模塊 BL67-8DI-P No.6827170 
HPC T形螺栓 36 LFM 366 
Hydropa 壓力傳感器 DS-117-150/B 
WACHENDORFF沃申道夫 編碼器 WDG58B-2000-ABN-124-K3編碼器 
SCHUNK 測試組件 SWK-011-E10-00 
SIEMENS 總線模塊 6DD1607-0CA1 
EBG Elektronische Bauelemente Ges.m.b.H 電容附件 According to Drawing,UXP-18 for UXP-600-18,No.A-CX-9588.3 
PHOENIX ZB8 端子標識 
LENORD+BAUER蘭寶 GEL220VN0500.100 
AEG 控制器 2P400-280HF 
霍伯納HUBNER ASS4K-12 
SUN CVEV-LCN 
JUMO 溫度傳感器 902002/10 Production No:08JAD 
hahn G10-23-200-1-453-GZ10-GZ10-600N 
hydac 壓力變送器 HDA 3845-A-400-000 
hydac 壓力變送器 ETS 1701-100-000 
Aerzener Maschinenfabrik GmbH 1ZG-3962 51 
EUCHNER安士能 TP3-537A024M/DC-13 
TIPPKEMPER 光纖 SK-3000-4-I 
Honsberg 流量開關 VOR-015GA0220 
herose 安全閥 06205.0400.0000 
FEMA MAG-BAR 205596/2000 
RGS Electro-Pneumatics Ltd 線圈 C1518PP00D+ZZZNON-STRD-V 
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbH 熱電偶 LT01911 
LITTON G71 1024PPR（992.95.11） 
TEBULO RHZ 12-PLR-ED 
ATOS SDHE-0610-X24DC+SP-667 
ABM HSG9F/D63B-4 I=60:1 
EA 球閥 EB310066/M,DN40 
KELLER 高溫計 PZ40/AF20 
BEDIA PLS-40 4200467 RC DC9-36V 傳感器 
ZIEHL-ABEGG施樂百 訂貨號：133687 
Indukey 鍵盤 KG14027 
HEIDENHAIN海德漢 LC181740RASTER/RASTER FOR 2-A 
RW EK2 450 B40 40 D102 L 126 
BARKSDALE 溫度變送器 0631-079 UTA2/0+100C/420/G1/4E M12/F/100 GE90 
HYDAC 繼電器 HDA4445-A-100-000 
FEMA 壓力開關 DCM3 0,2-2,5 BAR 16 
Sigmatek-Germany 通訊模塊 C-IPC 
SCHUNK 0314076LM200-H175 
BOSCH 單向節流閥 Z2FS 16-3X/S2J YQ 
HEIDENHAIN海德漢 ERNO1387.001-2048, 
SAI Type GM1 320 CC 
STOBER P421SGR0030ME 
Baumer HOG 10 DN 1024I UB=+9 30v IP66 1024 HTL ESL 90 ser.-Nr.2270996 n=720min-1 Lo 
EMG-0282 LIC 1375/A 裝置 
EMG-2271 控制板MCU16MCU16-1.1 
Beinlich ZPA1-0.87/1-0.87-N-L-FAP/R/S-B-M1.1B35 
VEM K11R 160M2 400V 11KW 50HZ 
Turck 接近開關 NI10-G18-Y1X,8.2V Nr:40151 
WENGLOR 接近開關 IB040BM46VB3 
SensoPart Industriesensorik GmbH 光柵 978-51344 18/30 LX 3/500-MSC 
rexroth REXROTH-4WE6H6X/EG24N9K4 
BAUER BK40G10-74VH/D06LA4-S/E003B9 
PHOENIX QUINT-PS-3X400-500AC/24DC/10 
SCHUNK 工件夾具 PWG 65-F NR.0302630 
美國穆格MOOG 072-1202-10 
SUN CEAA-LNN 
Mahle 濾芯 PI 3245 SMX VST 10 77680424 
SIEGLING E10/M V1/V10 GSTR 規格待定 
hawe MV41C-200/4005 
SUN GCU.OF15-A2 
FLEXLIFT?HUBGERAETE?GmbH 2007205005/05.01? 
STAIGER 0260型 50NM 
KOBOLD酷波德 SCH DCM 16 
SUN CSAD XXN 
EUCHNER安士能 RGBF02R12-502 
Staubli 接頭 HPX08.7103/BM/JV 

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

balluff BES M12MI-PSC40B-S04G 
AMI-ELEKTRONIK 型號： A100/406 10-30/5V 2.048PPR 
Turck 接近開關 BI5-G18-Y1X No.40150 
radium germany 燈管 RJH-TS 230V 1000W 08 Art-no：22300317 
LITTON LTN-RE-15-1-A14 
Herth+Buss Fahrzeugteile GmbH & Co.KG 50290286 
BAUER 0.37kW (or 0.55kW) 4P含齒輪箱 
K&N CG4-A721-600 DC110V 
MTS RHN0105MD601A01 
BüCHI GLAS USTER 傳感器 22.02020.0150 
SIBRE 制動器 USB3-I-Ed50/6-400*30制動力矩 
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德國COAX 5-VMKIONC54 10CL 
Schmersal Holding KG 安全模塊 FWS 3505C-2204 Nr. 1133727 
美國穆格MOOG E079-208+E760-809 
KOBOLD酷波德 TWD-CB4YY214T/400 
Honsberg 流量計附件 KB05PU02SW 
WIKA 壓力表 232.50.100 0-1.6MPA M20*1.5 
SICK 掃描儀 CLX490-0010 1019318 
SUN CBEG-LCN OBW5 
SUN PBDBLAN 
SCHUNK 部件 GWB44 307136 
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John Guest GMBH 小接頭 PM010813E 
Mahle 濾芯 78261018 PI 25010 DN SMX 25 
Turck 接近開關 NI15-S30-AZ3X Nr:43555 
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H2W 驅動器 ARS-310/5 
美國穆格MOOG D633-301B 
德國COAX Approximity switch for valve 
ATOS DHA-0711/GK AC220V 
Maedler GmbH 夾具零件 17421600 
HIRSCHMANN赫斯曼 RS20-0900NNM4HHXX.X 
EA 球閥 ZE311064,DN25 
SCHUNK KLM100-H2250314031 
hydac 壓力傳感器 EDS 346-3-400-000 
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Balluff GmbH 位移傳感器附件 BTL5-P-5500-2 
德國庫伯勒KUBLER AL-ADF 
SONTHEIMER 轉換開關 AD11-S6832 G68449/002SKS 
STW 壓力變送器 A08-400bar-R-01-08-01-HT, Art-No.40213 
英國HEPCO HPS 25-44 course 600mm 
Kral AG（pump） 螺桿泵附件 HPD 62 
SIBRE 制動閘瓦 制動閘瓦,配TEXU500-C使用 
Iwatani group 熱鍍鋅模擬試驗機零件 Remote control for gas warning sensor 
LEINE&LINDE萊納林德 519628-06 
VEM K21R-225S-4HW 37KW 50HZ B3 
MicroDetectors 光電傳感器 BX80A/1P-2H 
SUN NMVOAT4K1 
BOSCH 備件 0 822 342 510 
Dopag 單向閥 22024712 
Argus - Flowserve 球閥 596333; NK84 DN15 PN50 
HIRSCHMANN赫斯曼 930136101接線柱（紅） 
SCHUNK 工具夾件 PGN-plus 64-1，0371090 
HEIDENHAIN LS186C ML940 
Itipack srl Model.SKB/FLC-10 Serial No.070/1916 
MOOG HZR18A1 RKP100LM28R1Z00 
Balluff GmbH 位移傳感器 BTL5-E10-M0450-P-S32 
SCHUNK 氣缸 JGP80-1 DEUFRA 減速機構 RS108
SEW 減速機輸出軸 1C355N，序列號：25.10020219.03.0001-0002.07.10
LENZE 減速機裝置  齒輪部分 Nr.GT700586325   0607 N1.2840 1/min   P1 0.37kw  
LENZE 減速機裝置 電機部分 MBERASS 071-11  0.37KW ^220-240^/Y380-415  1073f10u  2840min    L32668
PIV 減速鏈條 PIV200  110025節
ALPHA 減速器 SP240-MF1-4-141-000
ALPHA 減速器 SP240S-MF1-4-101-2S
DUNKERMOTOREN 減速器 Re20s-100
DUNKERMOTOREN 減速器 88842，07503,15:1
NABTESCO 減速器 Rv40E    81   412N.m
NABTESCO 減速器 Rv20E   121  167N.m
PORTESCAP 減速器 RG 1/9 360  (減速比 180:1）
STOBER 減速器 P822SR0200ME(用來配伺服電機：MPM-B1652C-SJ72AA)
STOBER 減速器 P521SPR0070ME(用來配伺服電機：MPL-B4530F-SK22AA)
BENZLERS 減速箱 BS40ENV/IEC71B14 8400:1 (K) 10D
BERNARD 減速箱 RS432

BOSCH壓力表，BOSCH電氣比例閥，BOSCH排氣閥  
BOSCH壓力表，BOSCH電氣比例閥，BOSCH排氣閥
型號：           訂貨號：
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M-SR 8 KE05-1X/  R900346083
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型號：           訂貨號：
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BOSCH-REXROTH,派克PARKER,阿托斯ATOS,哈威HAWE,油研YUKEN等品牌電磁閥，柱塞泵，滑塊（力士樂滑塊），導軌等元件
型號：           訂貨號：
Z1S 6 C1-3X/V   00417570
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應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

Z1S 6 T2-3X/V    00489067
PMA Prozess- und Maschinen-Automation GmbHKS42-100-0000E-000溫控器
WAYCON MAB-A-A-2500-E
WAYCON T5-G-KR-O
WAYCON SX50-500-15-G-KA
PHOENIX CONTACT GmbH & Co.1689637通信模塊
WAYCON SX80-1000-1,25-G-KA-O
KlaschkaIAD-12mg45b2-7NK1A 5m接近開關
Beck GmbH930.83.222511差壓開關
WAYCON SX135-25-3-G-SR
WAYCON DK205PR5
WAYCON SX135-10-10V-SA
 
WAYCON MAB-A-A-900-Y
WAYCON SX80-2500-25-G-SR-O
suco1-1-80-652-002保護套
 
WAYCON LZW2-A-50
WAYCON GB-010ER
 
Murr7000-29021-0000000插頭
Stuewe GmbH & Co. KGIS4 70*110 1004070000夾緊套
Westermo Data Communications GmbHSDW-550交換模塊
 
Beckhoff Automation GmbHEL9400模塊
 
EAEZ000004球閥附件
WAYCON MAB-A-A-950-Y
 
HaweMVP 4 B-450閥
WAYCON MAB-A-A-2250-F
WAYCON MAZ-A-B-50-E
 
HaweZ9齒輪泵
hydacS.S附件
SICK50104361 REF-DG-K反光板
Vibro-Meter GmbHEA 402,913-402-000-012（A1-E040-F2-G040）連接線
WAYCON MAB-A-A-75-Y
 
KUEBLER8.5852.1233.G121編碼器
WAYCON L01
 
 
 
WAYCON SX135-42,5-6-G-KA-O
raschigTyp:DP 1 Durchmesser 500 mm AISI 304 L布液管
PMATB45-111-00000-000溫控器
KnickP27000H1-0019信號隔離器
WAYCON LZW2-F-150
 
TurckFXDP-IM16-0001 Nr:6825401總線模塊
WAYCON SX50-1250-28,8-G-KR-O
GRUNDFOSCRK4-60/6A-W-A AUUV 1,1KW 400VY 50HZ濾芯
 
 
WAYCON PAXCDC10
WAYCON LME12-F-450
 
WAYCON SX135-12-15-L-KA
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbHOR7838SH紅外傳感器附件（軟件）
Asa3B1-163CP砂輪
WAYCON LZW2-S-150
WAYCON SM10-HYD-T-KA-H-F18
 
Binar Olofstroem ABPS44電源模塊
 
WAYCON SX135-10-SSI
WAYCON SX80-1500-25-G-KA
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KUEBLER8.3700.1312.0200編碼器
BRILEXBestell-NR 85598 2707傳感器
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WAYCON SX50-500-16-L-KR
WAYCON SX120-4000-0,3-G-SR-O
WAYCON SX50-1250-4-G-KA
WAYCON MAB-C-A-700-A-1
 
 
WAYCON SX120-5000-1,6-L-KA-O
PhoenixFL IF 2FX SC-F,2832412模塊
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Guntermann & Drunck GmbHCATVision-MC2-CON通訊模塊
HAHN+KOLB Werkzeuge GmbH11046061 HSSE D 33B N 1-10.5mm 0.5麻花鉆組套
 
 
 
KnickB13000F1隔離器
WAYCON LRW-IP-650
 
 
WAYCON SX50-625-1R-KA-O
riegler245.32空氣分配器
 
WAYCON SX135-35-15-L-KR
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WAYCON SX50-100-420A-SA
WAYCON LRW2-F-100-S
 
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neuburger.technikKN-473 QUICK-SCHOTT Schnelladapter zur快速接頭
 
WAYCON SX50-225-10V-SA
WAYCON MAZ-A-B-700-E
WAYCON D5-W-M12-S
Vogel171-210-061流量開關
WAYCON SX120-3125-15-L-KA-O
Turck8MB12Z-5P3-CS19 Nr:8026481模塊
DITTELK1051500 （F20146 15meters）帶接頭的電纜
KrupsItem # 56659　Rastereinheit （links） Z.: 65708-141網格單元
 
 

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

WAYCON SX120-3125-15,7-L-KA-
 
NORDSK12063AZ-71L/4MS （1005455484）電機
WAYCON LX-EP-10
 
 
WAYCON WP-75T-1R
WAYCON WP-40T-420A
 
WAYCON SX135-25-SSI
WAYCON SX120-5000-1R-SA
WAYCON MAZ-C-A-3250-B-1
WAYCON SX135-20-15-L-KR
 
KUEBLER8.5850.1242.D032編碼器
WAYCON SL600-SG-KR
WAYCON SX135-20-6-L-SR
WAYCON LT11A-201B
WAYCON MAB-S-B-500-G-4
WAYCON MAZ-C-B-1500-A-1
SCHNEIDER9007B2模塊
PHOENIX CONTACT GmbH & Co.FLM BK PB M12 DI 8 M12模塊
WAYCON MAZ-S-B-225-B-4
 
WAYCON SX120-4000-PRO-M12-O
WAYCON SX135-10-0,3-L-KR
WAYCON SX135-12-6-L-SR
WAYCON SX80-2000-10R-SA
RexrothR900580381, PV7-1X/10-14RE01MC0-16葉片泵
WAYCON SX50-1000-CAN
 WAYCON MAZ-A-B-225-E
WAYCON MAB-C-A-75-B-1
WAYCON MAB-C-A-1100-B-1
WAYCON MAB-A-A-800-F
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WAYCON MAB-A-A-400-E
WAYCON MAB-A-A-2750-N
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WAYCON LRW2-C-100
WAYCON LAS-T5-500-10V
WAYCON K8P2M-S-M23
WAYCON K8P10M-S-M23
WAYCON GB-030ER
WAYCON DK805SBLR5
WAYCON DK50PR5
TurckWSSW451-6M Nr:6914128電纜
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TurckNI75U-Q80-AN6X2-H1141 Nr:1625856接近開關
TurckNI30-Q130-VP4X2-B2141 Nr:1518001傳感器
TurckBMWS8251-8,5 Nr:6904723接頭
TurckBi4-M12-AP6X-H1141 Nr:46070接近開關
THERMO-EST SASKINC60M3S/1/SCI/L=2500/CB/RCI/ serial n° 295770/08熱電偶
Telemeter Electronic GmbHS13282PD3S120 （6970060894） Pt100溫度計
SPECK PUMPEN VERKAUFSGESELLSCHAFT GmbHNPY-2051.0543離心泵
SIEMENS6DD1684-0GD0電纜
SIEMENS6DD1611-0AF0模塊

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

SCHUHMANN GMBH & CO. KGUT1.04GDC 0...500 V隔離放大器
SCHNEIDER9012ACW25M12模塊
SABOAAB.550.20通訊模塊
rieglerVT 5226空氣分配器
riegler259.16 B（150m）軟管
RexrothR901235012, 4WE6J6X/EG24N9K72L液壓閥
Rexroth4WRGE16V1-125L1X/315G15K31/C1M R900754641比例換向閥
PMAKS90-113-20000-000 PMA:711218256 0030 F:639220 K:21146565溫控器
Multi-Contact Essen GmbH18.1506 ME2-15+PE-SP1,5/0,5-1,5 AU雄針
Multi-Contact Essen GmbH18.0120 MGS1VS-R13-IS母芯
MOOG GmbHD662Z4341KP02JXMF6VSX2-A油壓傳動閥
MahleKL 13濾芯
Leine & Linde （Deutschland） GmbHXHI 801,86-12017MM, 9-30VDC編碼器
Kral AG（pump）CKC-235.AAA.xxxxxx螺桿泵
Kral AG（pump）CKC-118.ZAA.000377螺桿泵
kistler6159A壓力傳感器
KabelSchleppBAS40（L-bbbb39.5x257.5）according to JUNKER drawing 3.26443放大器
HygroMatik GmbHB-2204081電極
hydacETS388-5-150-000+TFP100+S.S+ZBE08+ZBM310溫度控制器
hydacEDS 344-2-016-000壓力傳感器
HYCON HYDRAULIK GMBH131086509減壓閥
HonsbergUKV-040GKW 0220流量計
HEINZ AUTOMATIONS-SYSTEME GmbHHSG108M-12-H75-90-MS33-RH Nr:21491電機
heidenhainAE LB382C Id-Nr.:315420-04編碼器
HaweR40.0泵
GHR Hochdruck-Reduziertechnik GmbHJ50-C-T0-E2-MN-V-F - Diff壓力調節器
Freudenberg5718075 60NR11減震墊
DruckDPI 832手持式測試儀
DOPAG Dosiertechnik und Pneumatik AGC-25-01-006 22002570附件
Chr. Mayr GmbH + Co. KGEAS-NC 03/450.525.0/1 art-nr:7009250 Bohrung:10mm連軸器
BenderUG140P DC24V，No.B916382電源模塊
Beck GmbH930.83.222511差壓檢測裝置
BDC Electronic （S.r.l.）DCE12/5609KSVS 7-40VDC 200mA接近開關
BANDELIN electronic GmbH & Co. KG092 GV10清洗機配件
ASK Kugellagerfabrik Artur Seyfert GmbHGELENKKOPF KA 20203 NR 102152 （Left-handed）軸承（左旋）
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbHMA25903S數據采集器
ACS GmbHX1.218.55.100溫控閥
 
WAYCON MAZ-C-F-2250-B-1
WAYCON SM50-S-KR-H
WAYCON MAB-S-B-2250-B-3
WAYCON SX135-20-3-L-KR
WAYCON SX80-2500-1,25-L-KR
 
WAYCON SX135-15-3-G-KA-O
WAYCON SX120-5000-6-G-KR
R. STAHL8070/1-1-ZB位移傳感器
WAYCON SM125-HYD-S-SA-F18-L2
WAYCON SX50-500-420A-SA
WAYCON MAZ-S-B-3250-G-4
KrupsItem # 35080 Kupplungsstück komplett mit Achse und Lagern聯軸器
WAYCON SX80-2500-25-L-KR-O
 
 
SIEMENS6DD1681-0CA2工業計算機用主板
schmalzSCPM 07 NC A VS-T，0.02.02.02500真空發生器
WAYCON K4P2M-S-M12
WAYCON DK812SBR5
 
WAYCON SX80-1000-0,5-L-KR-O
WAYCON MAB-S-B-850-G-4
 
 
 
 
WAYCON MAZ-S-B-3750-G-3
TurckRSM-RKM579-4M Nr:6605528電纜線帶接頭
WAYCON SX80-2500-0,5-G-KA-O
hydacEDS 344-3-400-000壓力傳感器
 
WAYCON LAM-5V
WAYCON MAB-A-A-550-E
WAYCON LMS18-G-150
 
ETAX223 108 01控制器
 
WAYCON SM2-HYD-T-KA-H-F18
VahleKKE 4/40-63 600010閥
WAYCON MAZ-C-A-750-B-1
WAYCON CE29-10
heidenhainMT12，ID:243602-01長度計
 
SCHUNK GMBH＆CO KG30023434 PZN 80/1 V加緊裝置
WAYCON SL400-G-SR
 
WAYCON SX80-3000-10V-SA
ATOS 液壓閥 LIMHA-3/350 -24VDC+SP-667 
WACHENDORFF沃申道夫 行走編碼器 WDG58H-12-500-ABN-H24-SC5-D89 
STAHLWILLE S58253004 
SUN PBHP LAN OBKB A1 
FIBRO CONNECTABLE GAS SPRING 10 000 DAN C:300 
SOMMER GP403XNC-C 
HEIDENHAIN海德漢 LC193F/50nm ML940mm 
SCHAEVITZ US181-000002-200BA 絕壓1/4bsp 
SUN CKGV-XCN 
STM GLS-80BP/R 
SUN RPEC-JAN-CBF 
SUN RDFA-LBN+CAW 

應用數據挖掘的理論及技術，設計以航空維修為主數據的挖掘系統結構框架，確定數據挖掘的方法，提升航空維修效率和水平。

關鍵詞：數據挖掘；航空維修；數據庫；存儲

數據挖掘是一門新興技術，面對的是大量的、隨機的、不*的數據，需要從大量、不*以及隨機的數據中提取人們肉眼無法識別的、隱含的數據信息，并且這些信息又是具有指導性和決策性的信息，對航空維修具有重要意義。數據挖掘技術實現了對數據庫的檢索、查詢、分析等功能，并且還能對航空維修需要的信息進行詳細分析，進一步指導實際問題的解決；能發現數據之間的關系、事件之間的關系以及規律，從而對航空維修事件進行有效分析。

1概念綜述

研究數據挖掘技術在航空維修中的應用之前，先對此文涉及的理論進行簡要論述，掌握其基本的理論含義，有利于進一步分析研究。因此，行理論概念綜述，更好的認識數據挖掘技術[1]。

1.1數據挖掘

隨著信息產業的發展，成千上萬個數據庫開始應用于各個行業、領域，數據涌現的趨勢不可改變，巨大挑戰是如何處理數據進行數據挖掘，將有用的數據盡快地提取和分析。為解決這一問題，數據挖掘技術應運而生。

1.2數據挖掘產生的背景

數據挖掘的屬性比較特殊，有許多學科交叉的屬性，它與統計學科、數據庫理論、知識工程以及數據可視化等技術密切相關。并且由于其數據能大范圍的使用而引發廣泛的關注，主要的意義是能夠轉換數據，將其轉變為可用信息。數據挖掘重要的依靠是數據庫，數據庫已經得到了廣泛應用，而數據庫之所以被廣泛的接受，其中重要的原因是數據庫技術與新型技術的集成使用。隨著數據庫儲存量的增大和數據庫的廣泛使用，與其相關的處理技術也會得到一定的發展，新的需求促使新技術的產生。后續的發現和研討，將為數據挖掘技術提供更多的機遇。

1.3數據挖掘的任務

數據挖掘的任務主要分為兩類。一類做預測任務，就是通過現有的數據及知識屬性，預測特定的屬性值。另一類是描述任務，此任務項目的工作通常是探查性的，并且通常需要進行后期的技術檢驗以及結果的解釋。在航空領域中，數據挖掘工作可以應用于復雜的航空維修工作，因為航空維修工作的細節比較瑣碎、工作內容復雜并且沒有明顯的規律可以遵循，人們通常都是根據經驗進行維修，除此之外很難發現相應的規律。此時，數據挖掘顯現出它的特點和優勢。在航空維修中，數據挖掘的主要任務就是從海量的數據中尋找和捕捉人類肉眼無法獲取的信息和數據，提高航空維修的準確度。因此，數據挖掘技術是航空維修必需的技術，從任務領域中，也可以看出進一步進行數據挖掘在航空維修中的應用研究有著十分重要的作用。

2航空維修數據挖掘系統框架及設計

2.1航空維修數據挖掘系統框架

由于航空維修工作的需要，根據實際情況建造航空維修數據挖掘系統框架。航空維修數據挖掘系統總體框架由3層結構組成。一層結構為數據存儲，第二層是數據挖掘，第三層是圖形用戶界面。其中，一層的數據來源是以往航空維修數據庫的數據資料，但對原始數據進行了集成及轉換處理，然后進入數據挖掘庫。數據庫系統主要存儲航空維修數據中某一類的維修數據，數據挖掘是該結構的核心內容。后傳輸到用戶界面，輸出模式可以為可視化模式。

2.2航空維修數據挖掘過程

2.2.1問題定義由于研究的模型是基于航空維修數據建立的，屬于特定領域。因此，為了提出一個有意義并且能夠利用現有條件解決的問題，必須掌握一定的航空維修知識。然而，部分學者在研究數據挖掘時，并沒有意識到問題的描述，建立模型時只選擇未知的相關性制定變量[2]。這一步驟要求我們了解該領域知識，現實中這些問題都是通過該領域的專家和數據挖掘專家合作完成，因此一個成功的數據挖掘應用中，專家之間的合作不單單存在于初始階段，也處于整個數據挖掘過程之中。也就是需要明確的定義業務問題，感受領域的相關信息，理解知識，搞清楚用戶的需求。認清問題是數據挖掘重要的一步，雖然結果不可預測，但是分析的問題要有依據的，不能盲目應用，否則必然失敗。2.2.2數據準備一步需要數據，進一步探索和尋找與航空維修有關的資料和數據信息，同時還需要挑選出適合于數據挖掘應用的信息和數據。此階段要確定數據收集方式，一般有兩種收集方式，一種由專家控制的收集，另一種是觀察法收集。觀察法收集時，數據是未知的，取樣分布也是未知的，但可以掌握數據搜集對理論分布的影響。其次要進行數據預處理，這是整個過程之中十分重要的工作。內容包括數據清理、數據集成、數據變化、數據規約。后是數據轉換，根據具體問題建立模型，隨后確定相應的算法，將數據轉換為適用的形式，此階段的作用是為了適用模型算法，為后續工作提供便利。2.2.3數據挖掘此階段的工作是明確合適的算法，剩余的工作都可以自動合成。2.2.4結果分析數據挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效處理航空維修中的問題、挖掘到有價值、有意義的數據信息，都需要進行相關的歸納、研究、評估、分析工作。該階段要注意的問題是結果分析的方法通常根據數據挖掘操作進行處理，可視化技術為主要的技術手段。2.2.5知識集成知識集成就是把收集到的通過分析得到的知識，整理歸納到業務信息系統中。

3航空維修數據挖掘模型的構建和實現

3.1定義數據源

通常所說的數據源發揮的作用是提供挖掘數據存儲地址，在整個過程中，數據源扮演著一個存儲器的角色，存儲大量分析數據。數據源表示到數據地址的一個鏈接，并且系列定義物理地址的連接字符串等。字符串包含服務器的名稱、安全性、超時值等信息。

3.2數據源視圖

需要生成的包括數據庫對象所使用的模型，包含N個基礎數據源中選定的數據，可以通過N個數據源的生成，包含單獨存在的關系、相應的計算等，客戶無法通過客戶端看到數據[3]。

3.3建立數據挖握結構

挖掘結構定義生成挖掘模型的數據域，數據挖掘結構不包括算法以及算法類型。同一個數據挖掘結構能創建多個數據挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一個數據源發展而成。

3.4創建數據挖掘模型

建設模型是整個過程的重心和重點，簡單的說，可以把數據挖掘模型看作是一個樹狀圖，用來存儲相關信息，數據挖掘模型的任務是存儲數據挖掘模型。創建模型時需要列的具體用法，輸入列是識別信息以及學習信息，輸出列則是分析和預測。

3.5生成和訓練模型

模型處理在此階段也可以說為模型訓練，在此模型的數據處理中，數據挖掘算法把處理集中的數據輸入沒有經過處理的模型，把訓練數據輸入后，數據不存到挖掘模型中，只進行分析，從中找到一些規則和模式，再根據模式和利用這規則填充模型。

3.6航空維修數據約簡及相似序列搜索

飛機啟動系統是飛機重要的組成部分，但是在日常工作中，經常因為飛行系統故障造成機器無法正常運行。因此要通過海量的維修數據和信息的分析和處理，使用數據挖掘技術解決飛行系統故障。要對故障進行分析，并且預測下一階段的趨勢，提前準備。其他的維修工作也可以參照，做法是利用粗糙集約簡的方法來解剖和分離出故障的關鍵性原因，然后分析故障數據，研究故障類型，進行時間序列相似性的處理搜索，并且對未來情況進行判斷，做出合理的預測。在處理過程中，要對故障模式以及失效率高數進行分析，該方法可以用到不同系統的飛機數據處理，建立起故障預測模型，對于航空維修決策的制定有著重要意義，可以減少維修成本，保障人員安全[4]。

4結語

目前，航空飛行安全面臨著許多新的特點、新的問題，提升飛行安全重要的工作就是進行航空維修，航空維修離不開信息的分析及利用。因此，應該建立起一個一體化的系統研究模型，讓決策者以及工作人員能透過大數據準確把握復雜的業務信息，能對信息進行客觀分析，對航空維修保障工作有指導意義，從而提升航空安全管理水平和企業經濟效益。

0G-10T-PU6OGR-10T-PU60G-20T-PU6OGR-20T-PU60G-30T-PU6OGR-30T-PU60G-50T-PU6OGR-50T-PU60G-80T-PU6OGR-80T-PU60G-80T-PU6/S80OGR-80T-PU6/S800G-120T-PU6OGR-120T-PU60G-120T-PU6/S145OGR-120T-PU6/S1450G-150T-PU6
O0GR-150T-PU60G-220T-PU6OGR-220T-PU6OGR-220T-PU6/S1050G-220T-PU6/S105OGL-20T-PU60GL-30T-PU6OGL-50T-PU60GL-80T-PU6OGL-120T-PU60GL-220T-PU6OGL-50T-PU6/AIR0GL-80T-PU6/AIROGL-120T-PU6/AI