Notice bibliographique
Résumé
Auxiliary power unit (APU) is a gas turbine engine on aircraft that provides energy for functions other than propulsion. Its starter is a crucial component that outputs assistant power to support the APU starting process. Starter performance degradation significantly impairs the whole APU life and raises risks for the aircraft flight. However, the current maintenance policy for the starter is still "run it till it breaks". An effective technique for the starter diagnostics and prognostics has not been reported yet. The aim of this thesis is to propose a framework for enabling the online detection and prediction of starter degradation. For this purpose, the thesis makes use of a dataset containing information about 52 APU "inability to start" failure events that were collected from actual aircraft operations over a period of ten years. Through the establishment of the relationship between the starter degradation and gas turbine engine starting performance, 13 of these 52 failures were identified as being caused by the starter degradation. Once this determination has been made, an online classifier based on moving autocorrelation is designed to detect the initial phase of degradation for each failure. Finally, a particle filtering based approach with an associated system state model is proposed to achieve the fault diagnostics and failure prognostics. The results demonstrate that a condition based maintenance program for the APU starter can be implemented to avoid unnecessary economic losses and to enhance aircraft operating safety. i
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».