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基于Web的航空发动机远程故障诊断系统的研究与

开发的开题报告

摘要

随着航空工业的迅速发展，飞机上搭载的发动机越来越复杂，故障

诊断变得越来越困难。本文提出了一个基于Web的航空发动机远程故障

诊断系统的研究和开发，该系统可以通过互联网实现对发动机的实时远

程监测和故障诊断，并提供相应的故障解决方案。该系统主要由传感器

采集模块、数据处理模块、Web服务器模块和用户界面模块四个模块组

成。其中，传感器采集模块用于采集发动机传感器数据，数据处理模块

用于分析和处理传感器数据，并根据分析结果生成反馈信息。Web服务

器模块用于向用户提供Web界面，用户界面模块用于显示服务端传来的

数据并提供操作界面。该系统采用机器学习技术进行故障诊断，使用

Python和Flask框架进行开发和实现。

本文将会对基于Web的航空发动机远程故障诊断系统进行详细的设

计和实现，包括系统构架设计、功能模块实现、数据处理与分析算法设

计、机器学习算法实现等，旨在提高对航空发动机的故障诊断能力，提

高飞行安全性，促进航空工业的健康发展。

关键词：航空发动机；远程故障诊断；Web；机器学习

Abstract

Withtherapiddevelopmentofaviationindustry,theengines

installedonaircraftsarebecomingmoreandmorecomplex,andfault

diagnosisisbecomingmoreandmoredifficult.Thispaperproposesa

researchanddevelopmentofaweb-basedremotediagnosissystemfor

aviationengines,whichcanrealizereal-timeremotemonitoringand

faultdiagnosisofenginesthroughtheInternetandprovide

correspondingfaultsolutions.Thesystemmainlyconsistsoffour

modules:sensoracquisitionmodule,dataprocessingmodule,web

servermoduleanduserinterfacemodule.Amongthem,thesensor

acquisitionmoduleisusedtocollectsensordataoftheengine,thedata

processingmoduleisusedtoanalyzeandprocesssensordata,and

generatefeedbackinformationbasedontheanalysisresults.Theweb

servermoduleisusedtoprovideawebinterfacetotheuser,andthe

userinterfacemoduleisusedtodisplaythedatafromtheserverand

provideanoperationinterface.Thesystemusesmachinelearning

technologyforfaultdiagnosis,andisimplementedusingPythonand

Flaskframework.

Thispaperwillprovideadetaileddesignandimplementationofa

web-basedremotediagnosissystemforaviationengines,including

systemarchitecturedesign,functionalmoduleimplementation,data

processingandanalysisalgorithmdesign,andmachinelearning

algorithmimplementation.Theaimi