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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊東耿
研究生(外文):Tung-keng Yang
論文名稱:應用倒傳遞類神經網路預測飛機零組件之故障時間-以T700-GE-401發動機電子控制單元為例
論文名稱(外文):USING BACK-PROPAGATION NEURAL NETWORK TO PREDICT TIME-TO-FAILURE OF AIRCRAFT COMPONENTS–A CASE STUDY ON ELECTRICAL CONTROL UNIT OF T700-GE-401 ENGINE
指導教授:藍天雄藍天雄引用關係林永仁林永仁引用關係
指導教授(外文):Tian-syung LanYung-jen Lin
口試委員:藍天雄林永仁
口試委員(外文):Tian-syung LanYung-jen Lin
口試日期:2015-05-18
學位類別:碩士
校院名稱:大同大學
系所名稱:工程管理碩士在職專班
學門:工程學門
學類:綜合工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:55
中文關鍵詞:檢測後距故障時數裝機使用時數飛機零組件倒傳遞類神經網路
外文關鍵詞:Post-Examine Time to FailureTime Since NewAircraft ComponentsBack-Propagation Neural Network
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我國陸軍攻擊直升機主要擔負各作戰區灘岸攻擊與反登陸作戰任務,扮演極重要角色。飛行過程中,若飛機上重要零組件發生非預期性故障時,勢必放棄作戰任務而返場檢修;因此,若能對零組件建置故障時間預測系統,並於故障前即採取適當措施,可有效降低非預期性故障發生,提高任務成功率。
本研究是以我國陸軍某型攻擊直升機安裝使用T700-GE-401發動機的電子控制單元為例,首先採用修正式德菲法製作第一次專家問卷進行調查,蒐集影響電子控制單元故障時間的關鍵因素,再製作李克特量表發出第二次專家問卷進行評分,並根據專家一致性指標評選出7項重要關鍵因素,分別為裝機使用時數與熱電偶總成、液壓機械控制單元線性可變位移傳感器、動力渦輪轉速感應器、扭力及超速感應器、超速漏放瓣電磁閥、液壓機械控制單元扭力馬達等電阻值,該7項係影響電子控制單元檢測後距故障時數的主要關鍵因素。再以我國陸軍航空部隊修護部門2011年至2013年的電子控制單元檢測數據為樣本,載入倒傳遞類神經網路軟體Alyuda NeuroIntelligence測試輸入與輸出之間的關係,用以建立預測模式,測試所得的設定參數:隱藏層神經元數為12、學習速率為0.2、學習循環次數為2,000,做為倒傳遞類神經網路預測的條件,藉以預測電子控制單元之故障時間。
研究結果顯示,經由Alyuda NeuroIntelligence學習訓練後,關聯性(Correlation)與模式配適度(R-squared)分別達到0.999及0.997,預測準確度達92.45%,其高預測準確度有實務上的應用價值,而研究結果也印證倒傳遞類神經網路可做為飛機零組件之故障時間預測能力的標準。
本研究利用倒傳遞類神經網路的預測能力,除了可做為我國陸軍各型直升機零組件預防性修護管理的一項參考,更能擴大應用到國內軍、民用飛機各項零組件上,有效維持飛機零組件的妥善,並降低發生非預期性故障的飛安風險。
The attack helicopters of Taiwan Army play an extremely important role in all anti-landing and littoral assaults operation, when unexpected malfunctions of critical components during operations occurred, to aboard mission and return for further repairs will become inevitable, therefore, to establish the time-to-failure predicting system against components, also apply appropriate actions prior to failures, operational readiness rate will be enhanced and unexpected malfunctions will be effectively reduced.
This study was focused on the Electrical Control Unit which installed on the T700-GE-401 engine of a random Taiwan Army attack helicopter. The Modified Delphi Method was applied when conducting initial questionnaires to collect critical influencing factors of Electrical Control Unit time-to-failure, secondary questionnaires were sent out along with establishing Likert Scale and total 7 critical factors were identified:Individual to Time Since New and ohmic resistance of Thermocouple Assembly, Hydromechanical Control Unit Linear Variable Displacement Transducer, Power Turbine Rotor Speed Sensor, Torque and Overspeed Sensor, Overspeed and Drain Valve Solenoid and Hydromechanical Control Unit Torque Motor, the abovementioned patterns are key influential factors of post-examine time to failure of Electronic Control Unit. Testing data of Electronic Control Unit between 2011 to 2013 were collected, then loaded with Back-Propagation Neural Network software Alyuda NeuroIntelligence to test the interactions between input and output, to establish the prediction mode and to assess with the parameters and conditions generated:1 hidden layer with 12 neurons, learning rate at 0.2 and iteration at 2,000, to effectively predict time-to-failure of Electronic Control Unit using Back-Propagation Neural Network.
The result of the study revealed that the Correlation and R-squared reached 0.999 and 0.997 respectively with Alyuda NeuroIntelligence educational training applied, the accuracy of prediction was 92.45% and the high precision accuracy proves its value of implementation, the study result also shown that Back-Propagation Neural Network can be an standardization of predicting time-to-failure against aircraft critical components.
With the predicting capability of Back-Propagation Neural Network being applied, the preventative maintenance management for Taiwan Army can be optimized; also introducing this method to other components of domestic military and civilian aircrafts is also beneficial to the operational readiness of components and parts, and lower the aviation safety risks caused by unpredicted malfunctions.
誌謝 i
摘要 ii
ABSTRACT iii
目次 iv
表次 vi
圖次 vii
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 2
第三節 研究目的 2
第四節 研究範圍 2
第五節 研究架構 3
第貳章 文獻探討 5
第一節 T700-GE-401發動機 (T700-GE-401 Engine) 5
第二節 德菲法 (Delphi Method) 12
第三節 倒傳遞類神經網路 (Back-Propagation Neural Network) 14
第參章 研究方法 25
第一節 修正式德菲法開放式問卷 25
第二節 李克特量表評分問卷 26
第三節 專家一致性指標 26
第四節 使用Alyuda NeuroIntelligence軟體建立預測模式 27
第肆章 結果討論 28
第一節 修正式德菲法開放式問卷調查結果 28
第二節 李克特量表問卷評分結果 29
第三節 重要關鍵因素資料蒐集 30
第四節 建立導傳遞類神經網路預測模式 33
第五節 預測準確度驗證 42
第六節 重要關鍵因素直接影響故障時間之驗證 44
第伍章 結論展望 48
第一節 研究結論 48
第二節 未來展望 49
參考文獻 50
附 錄 52
附錄一:專家開放式問卷調查表 52
附錄二:專家評分問卷調查表 54
附錄三:本研究應用軟體Alyuda NeuroIntelligence介紹 55
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