[發明專利]一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法及裝置

在審

• 申請號: 202011242891.3
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112347560A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 張錚
• 申請（專利權）人: 張錚
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/00;G06F119/04;G06F119/12
• 代理公司: 成都魚爪智云知識產權代理有限公司 51308
• 代理人: 趙晨宇

1.一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，包含如下步驟：獲取航空裝備的設備數據，將所述設備數據輸入人工神經網絡模型，得到所述航空裝備的設備可用度，所述設備數據包含所述航空裝備的出廠時間、續航時間、維修費用、維修次數、定檢周期和配件更換次數。

2.如權利要求1所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，所述人工神經網絡模型為使用多組維護數據通過機器學習訓練得到，每組所述維護數據均包含所述設備數據和用于標記所述設備數據的所述設備可用度。

3.如權利要求1或2所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，所述人工神經網絡模型包含輸入層、隱含層和輸出層，所述輸入層用于輸入所述設備數據，所述隱含層用于根據所述設備數據分析得到數據權值，所述輸出層用于根據所述數據權值計算所述航空裝備的所述設備可用度。

4.如權利要求3所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，所述隱含層根據不同所述設備數據的大小/長短得到不同所述設備數據的所述數據權值。

5.如權利要求4所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，所述隱含層根據比較各項所述設備數據與不同預設閾值的大小/長短得到各項所述設備數據的所述數據權值。

6.如權利要求4所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，所述隱含層通過比較不同所述設備數據之間的大小/長短得到各項所述設備數據的所述數據權值。

7.如權利要求3所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，所述設備數據包含航空裝備的裝備類型，根據不同所述航空裝備的所有所述數據權值對所述航空裝備進行分類得到所述裝備類型。

8.如權利要求7所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計方法，其特征在于，所述隱含層根據所述裝備類型獲得各項所述設備數據的所述數據權值。

9.一種基于人工智能的航空裝備可用度預計裝置，其特征在于，包含：

獲取模塊，用于獲取待測航空裝備的各項設備數據，所述設備數據包含所述航空裝備的出廠時間、續航時間、維修費用、維修次數、定檢周期和配件更換次數；

輸入模塊，用于將各項所述設備數據輸入人工神經網絡模型，得到所述航空裝備的設備可用度，其中所述人工神經網絡模型為使用多組維護數據通過機器學習訓練得到，每組所述維護數據均包含所述設備數據和用于標記所述設備數據的所述設備可用度。

10.如權利要求9所述的一種基于人工智能的航空裝備可用度預計裝置，其特征在于，所述人工神經網絡模型包含輸入層、隱含層和輸出層，所述輸入層用于輸入所述設備數據，所述隱含層用于根據所述設備數據分析得到數據權值，所述輸出層用于根據所述數據權值計算所述航空裝備的所述設備可用度。