本發明涉及航空電子設備管理，具體為航空電子設備智能化管理方法與系統。
背景技術：
1、隨著航空技術的飛速發展，航空電子設備在飛機上的應用越來越廣泛，設備數量和復雜性不斷增加，設備管理和維護的復雜性也隨之提升，然而，傳統的航空電子設備管理方式主要依賴人工操作，管理效率低下，且容易出錯，同時由于缺乏有效的智能化管理手段，設備的維護和維修往往不及時，導致設備故障率較高，嚴重影響了航空安全，因此，需要使用到航空電子設備智能化管理方法與系統，以便已解決提出的技術問題。
技術實現思路
1、本發明的目的在于提供航空電子設備智能化管理方法與系統，通過自動化數據采集和分析，減少人工操作和干預，提高設備管理的自動化水平，同時，通過智能化決策支持，可以快速生成設備的維護和管理策略，縮短管理周期和管理成本，通過智能化的故障預警和維護計劃優化，可以減少不必要的維護操作和人力成本，通過預測設備的壽命和可靠性等信息，可以合理規劃設備的維修計劃和資源調配等管理工作，通過高效的數據處理和分析技術，能夠實現設備的狀態監測、故障診斷、壽命預測等功能，降低維修成本和維護成本，以解決上述背景技術中提出的問題。
2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：干航空電子設備智能化管理系統，包括參數采集模塊、數據分析模塊、決策支持模塊、數據存儲模塊，所述參數采集模塊用于實時收集航空電子設備的運行狀態數據，所述數據分析模塊接收的參數數據，利用預設的算法對數據進行處理和分析，識別設備的運行狀態和潛在問題，所述決策支持模塊根據數據分析模塊的輸出，生成設備維護和管理策略，提供給設備管理人員參考，所述數據存儲模塊用于存儲收集的數據以及數據分析模塊和決策支持模塊的輸出結果。
3、航空電子設備智能化管理的方法，包括步驟一、數據獲??；步驟二、數據分析；步驟三、決策支持分析；步驟四、數據存儲；
4、其中上述步驟一中，通過在航空電子設備上安裝傳感器和讀取設備參數的裝置，實時收集設備的運行狀態數據和環境數據以及設備參數等信息；
5、其中上述步驟二中，利用預設的算法對數據進行處理和分析，數據分析模塊采用大數據分析技術、機器學習算法，對采集的數據進行挖掘和處理，識別設備的運行狀態和潛在問題，通過分析設備的運行數據和故障信息，可以預測設備的壽命和可靠性，及時發現潛在的故障和問題，為設備的維護和維修提供決策支持；
6、其中上述步驟三中，通過決策支持模塊根據數據分析模塊的輸出，生成設備維護和管理策略，提供給設備管理人員參考，決策支持模塊采用專家系統、規則引擎等技術手段，根據數據分析結果和預設的規則庫，自動生成設備的維護計劃、預警信息和故障處理方案，通過自動化生成的管理策略，可以減少人工干預和錯誤率，提高設備管理的效率和準確性；
7、其中上述步驟四中，數據存儲模塊采用數據庫技術，將收集的數據和結果進行分類存儲和管理，通過數據存儲和管理，可以方便地對數據進行查詢、分析和追溯，為設備的維護和管理提供可靠的依據。
8、優選的，所述參數采集模塊還通過傳感器網絡、rfid技術、網絡爬蟲等技術手段實現自動化數據采集，采集的數據包括設備的溫度、濕度、電流、電壓、氣壓、振動等參數，以及設備的運行狀態和故障信息。
9、優選的，所述數據分析模塊包括數據預處理、特征提取和模型分析，數據預處理負責對原始數據進行清洗、過濾和整理，以消除異常值、缺失值和重復數據等，確保數據的質量和準確性，同時，數據預處理會對數據進行歸一化處理，將不同量綱和量級的數據轉換為統一的標準，方便后續的特征提取和模型分析。
10、優選的，所述特征提取是從預處理后的數據中提取出與設備狀態和性能相關的特征信息，這些特征包括設備的運行參數、環境因素、歷史維護記錄等，能夠反映設備的運行狀態和性能表現，特征提取利用算法進行主成分分析、小波變換等，對原始數據進行降維和轉換，提取出關鍵特征，為模型分析提供輸入。
11、優選的，所述模型分析利用機器學習算法和統計分析方法，對提取出的特征進行深入分析和挖掘，通過構建分類器、回歸模型、聚類算法，模型分析可以對設備的運行狀態進行監測、故障診斷、壽命預測等任務，算法包括支持向量機、神經網絡、決策樹，模型分析的結果將為決策支持模塊提供依據，生成設備的維護和管理策略。
12、與現有技術相比，本發明的有益效果是：
13、本發明通過自動化數據采集和分析，減少人工操作和干預，提高設備管理的自動化水平，同時，通過智能化決策支持，可以快速生成設備的維護和管理策略，縮短管理周期和管理成本，通過智能化的故障預警和維護計劃優化，可以減少不必要的維護操作和人力成本，通過預測設備的壽命和可靠性等信息，可以合理規劃設備的維修計劃和資源調配等管理工作，通過高效的數據處理和分析技術，能夠實現設備的狀態監測、故障診斷、壽命預測等功能，降低維修成本和維護成本。
1.航空電子設備智能化管理系統，包括參數采集模塊、數據分析模塊、決策支持模塊、數據存儲模塊，所述參數采集模塊用于實時收集航空電子設備的運行狀態數據，所述數據分析模塊接收的參數數據，利用預設的算法對數據進行處理和分析，識別設備的運行狀態和潛在問題，所述決策支持模塊根據數據分析模塊的輸出，生成設備維護和管理策略，提供給設備管理人員參考，所述數據存儲模塊用于存儲收集的數據以及數據分析模塊和決策支持模塊的輸出結果。
2.航空電子設備智能化管理的方法，包括步驟一、數據獲??；步驟二、數據分析；步驟三、決策支持分析；步驟四、數據存儲；其特征在于：
3.根據權利要求2所述的航空電子設備智能化管理的方法，其特征在于：所述參數采集模塊還通過傳感器網絡、rfid技術、網絡爬蟲等技術手段實現自動化數據采集，采集的數據包括設備的溫度、濕度、電流、電壓、氣壓、振動等參數，以及設備的運行狀態和故障信息。
4.根據權利要求2所述的航空電子設備智能化管理的方法，其特征在于：所述數據分析模塊包括數據預處理、特征提取和模型分析，數據預處理負責對原始數據進行清洗、過濾和整理，以消除異常值、缺失值和重復數據等，確保數據的質量和準確性，同時，數據預處理會對數據進行歸一化處理，將不同量綱和量級的數據轉換為統一的標準，方便后續的特征提取和模型分析。
5.根據權利要求4所述的航空電子設備智能化管理的方法，其特征在于：所述特征提取是從預處理后的數據中提取出與設備狀態和性能相關的特征信息，這些特征包括設備的運行參數、環境因素、歷史維護記錄等，能夠反映設備的運行狀態和性能表現，特征提取利用算法進行主成分分析、小波變換等，對原始數據進行降維和轉換，提取出關鍵特征，為模型分析提供輸入。
6.根據權利要求4所述的航空電子設備智能化管理的方法，其特征在于：所述模型分析利用機器學習算法和統計分析方法，對提取出的特征進行深入分析和挖掘，通過構建分類器、回歸模型、聚類算法，模型分析可以對設備的運行狀態進行監測、故障診斷、壽命預測等任務，算法包括支持向量機、神經網絡、決策樹，模型分析的結果將為決策支持模塊提供依據，生成設備的維護和管理策略。