走低价路线要坚持WEKA液位传感器37943-3
走低价路线要坚持WEKA液位传感器37943-3
走低价路线要坚持WEKA液位传感器37943-3
惠言达寄语：
任何时候，应该清醒的知道，别人的想法，与你没多大关联，而你自己的想法，是决定你一生的关键。固定你的视野，确定你的目标，踏上你人生的跑道，相信你自己，你可以用你自己的方式，缔造出生命的意义!
JOHNSON CONTROLS MS-VMA-1620-1美国*
JOHNSON CONTROLS TE-67NT-0N-00美国*
JOHNSON CONTROLS YDSA/FQ04美国*
JOHNSON CONTROLS AS-CBLCON-0美国*
JOHNSON CONTROLS F61KD-4C美国*
JOHNSON CONTROLS WRS-TTS0000-0美国*
JOHNSON CONTROLS VA-7202-1001美国*
JOHNSON CONTROLS CD-P00-00-0美国*
JOHNSON CONTROLS TEX2636H-2美国*
JOHNSON CONTROLS XP-9105-8304美国*
JOHNSON CONTROLS WRS-TTR000-0美国*
JOHNSON CONTROLS KELE WD-1B美国*
JOHNSON CONTROLS VFD66EBA-1C美国*
JOHNSON CONTROLS 460W PWR SUPPLY美国*
JOHNSON CONTROLS NS-ATN700-0美国*
JOHNSON CONTROLS 5300-S108美国*
JOHNSON CONTROLS TE-6361M-1美国*
JOHNSON CONTROLS TE-635F1M-1美国*
JOHNSON CONTROLS MS-10M1710-01美国*
JOHNSON CONTROLS JG13B020美国*
JOHNSON CONTROLS IFC-320 ( E )美国*
JOHNSON CONTROLS MSNCE25100美国*
JOHNSON CONTROLS P2000 CD美国*
JOHNSON CONTROLS MS-FEC2621-0美国*
JOHNSON CONTROLS AXIS2415美国*
JOHNSON CONTROLS NS-ATN70001-0美国*
JOHNSON CONTROLS WRZ-1TF0000-0美国*
JOHNSON CONTROLS A350AR-1C美国*
JOHNSON CONTROLS Z40P74A-1C
JOHNSON CONTROLS VA9208-66A2-2
JOHNSON CONTROLS SBB3
JOHNSON CONTROLS 253643301
JOHNSON CONTROLS MS-VMA 1620-1
JOHNSON CONTROLS TL-JC1BPP-DVD 6
KCOP KCOP-R-H-25PPM
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
KICKSART 5162718
KIT OIL ALTER MP02835-00
MACURCO CM-2B 3M
NDD YELLOW 4C995A
NOTIFIER FSB-2005
NOTIFIER BMP-1
NOTIFIER AFAWS-KS
NOTIFIER TELH-1
OERLICON EK110002668
PALL MSW280
PC4204 PC4204
PELCO TF2000
PICCUE-50-060-PT+ARX24-MFT PICCUE-50-060-PT+ARX24-MFT
PLASTIC EMERGENCY PLASTIC EMERGENCY
POTENCIOMETER KIT111Q0045464
PXDLX025 PXDLX025
SABROE 50603
SABROE 3188美国*026
SABROE 8220美国*523
SABROE 1373美国*162
SCHNEIDER ELECTRONIC 2437453000
SETRA DPT230L-010D
SETRA NPT2671-001D-D
SETRA DPT2301-100D
SISTEM SENSOR RTS1S1KEY
SISTEM SENSOR D4120
SISTEM SENSOR B200SR
ULTRAPOLI P-PP100 05/30 1,2
UNITED ELECTRIC CONTROLS J400K559
VERIS X020AAA
VERIS PXPLN025
VERIS MSCP1000
XTSSPPM XTSSPPM
YORK 575-54455-312
YORK 026 37943 000
YORK YIHK 4SPL7C13
YORK 2434308000
YORK 023 23709 000
YORK 025 41877 000
YORK 024 34308 000
YORK 022 09580 000
YORK 64010022
YORK 022 03727 002
YORK 3101798001
YORK 2340050000
YORK 2645540000
YORK 3102453000
YORK 2628474000
YORK 3188美国*026
YORK 2132021
YORK 7584277000
YORK 2209126000
YORK 1660791
YORK P2K-SW-LNG311CD
YORK 640C0022
YORK Y005016
YORK 1524-115
YORK 2125美国*38
YORK 2125美国*152
YORK YDK130-6M-3
YORK 2209777001
YORK 780264 KIT
YORK 2537852000
YORK 57554455310
YORK 57554455302
YORK 57554455300
YORK 57554455304
YORK 57554455320
YORK 57554455308
YORK 57554455317
YORK 2637589001
YORK 2541743000
YORK 2618931000
YORK 3101781000
YORK 026-43089-000
YORK 02614026-14777-007
YORK PA17405
YORK 2517027 003
YORK RADCT002
YORK 2431635000
YORK 3101781000
YORK 232476000
YORK 2211766000
YORK 2813868000
YORK 2209710000
YORK 2211704000
YORK 026-37547000
YORK 2813868000
YORK 2211704000
YORK 2813868000
YORK 31024740001
YORK 3188063
YORK 2500245000
YORK 252992300
YORK 023-24276-000
YSK85-4B-1 YSK85-4B-1
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
ZPS20SR05BB5T ZPS20SR05BB5T
JOHNSON CONTROLS P2000 LE V3,8
YORK BOARD Y005016
YORK 3101781000
FRICK 534B0040H01
JOHNSON CONTROLS 1541108
JOHNSON CONTROLS P2000 LEVI
OERLICON UNI OELER
YORK 3102521001
YORK GSC25AG
YORK 32525195600
DANFOSS 018F7360
DANFOSS 060-129466
YORK 3188063
YORK 1541029
YORK 3102521001
FILTER-DRIER CG-052 0710
YORK 3102423001
YORK 2512095000
JOHNSON CONTROLS 5951RJ
FRICK 959A0044H11
BOARD 35ET(4)HQ
BOARD E3445M081205 HEX40407
ROHS CE-KF70W-21ED21
BOARD E3420M060308美国*HEX30911
GE SECURITY AL-1206
YORK 3102521001
JOHNSON CONTROLS P499CDJA5050
DANFOSS YORK 025-28678-007
FRICK 312A0146H02
YORK CONTROLS CONTROLS
YORK 12533280000
SABROE 3,143,385
YORK 2614777007
KICKSART 5162718
JOHNSON CONTROLS WRZ-TTP0000-0
JOHNSON CONTROLS D350AA-1C
JOHNSON CONTROLS NS-ATA7003-0
JOHNSON CONTROLS A350PS-1C
YORK 36446757000
BOARD 640D0063H
Assembly (w/roller),
Oscillator Assembly,
Oscillator Reset Spring,
Emergency Charge Device,
Trip Latch, Trip Lever (for
Motor Cutoff Switch), Trip
Latch Reset Spring
Mechanism Assembly 12.2 1 N/A 567F759G01 N/A 567F759G07
w/o Closing Spring
Includes: Main Drive bbbb
Assembly (w/roller),
Trip Latch, Trip Lever (for
Motor Cutoff Switch), Trip
Latch Reset Spring
Closing Spring Assembly 12.3 2 791A671G03 791A671G03
Includes: Closing Spring and
Spring Ends
DSII-308, DSLII-308 12.3 2 349A521G01 349A521G01
,615-IISD ,805-IISD 23.21 791A671G02 791A671G02
DSLII-516, and DSLII-620
DSII-608, DSII-616, DSII-620 12.3 2 791A671G01 791A671G01
Emergency Charge Handle Kit 12.4 1 3838A96G02 N/A 3838A96G02 N/A
Includes: Emergency Charge &
Device, Emergency Charge Handle 12.6
& Oscillator Assembly Kit
Manual Charge Handle Kit 12.5 1 N/A 3838A96G01 N/A 3838A96G01
Includes: Manual Charge
Assembly and Manual
Charge Handle and Charging Cams
Oscillator Assembly Kit ? 12.6 1 N/A N/A N/A N/A
Includes: Oscillator Assembly,
and Oscillator Reset Spring
gnirpS gninepO 27.21 698B907H01 698B907H01 698B907H01 698B907H01?
tiK tfahS pirT 18.21 1A33567G01 1A33567G01 1A33567G01 1A33567G01
Includes: Trip Shaft Lever,Style
Unit Functions Number
510 LI 7829C05G01
510 LSI 7829C05G02
510 LS 7829C05G03
510 LIG 7829C05G04
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
510 LSG 7829C05G05
510 LSIG 7829C05G06
610 LI 7829C10G01
610 LSI 7829C10G02
610 LS 7829C10G03
KROHNE OPTIMASS6400C H15 EX
KROHNE OPTIMASS6400C H25 EX
THALHEIM TG72-4A4N/FAY3 NR:301150
Ensto Finland Oy AVR16.0/FLUORESCENT LIGHT
Ensto Finland Oy TLD 18W/840/FLUORESCENT BULB
SELCAST OY 513161/ROCKER SWITCH/20 057 66/SELCAST OY
SCHUNK PNG50-1 30010436
Wolfgang Warmbier 7100.EFM51.CPS.SET
Rexroth 351 300 004 0
Martens DP4824-1-1-1-??C
FOXBORO FCM100Et
FOXBORO FBM201
FOXBORO FBM224
FOXBORO FBM207b
FOXBORO FBM237
FOXBORO FBM242
FOXBORO IA8.5,with OPC
FOXBORO 56A4592X012 DC6971
FOXBORO Cabinet
FOXBORO DC power supply, with coupling
STAUFF LasPaC II-P-G-O
GESTRA RK86A PN10 DN65
Motive s.r.l. 16OMB-2 B3 15KW 0707G01048
smw 125921
ARI Fig??34.425??ARI??STEVI,DN300,PN25,Kvs??1500,EPDM O RING,STEM Sealing??V port+Auma SAR14.2,AUMA MATIC AM01.1 ,SN:0404006719
ARI Fig??55.440??ARI??STEVI,DN32,PN40,Kvs??16??+2.2KN,PREMIO 230V,50/60HZ,+Dtron316,110-240VAC??SN:0424445403
ARI Fig??35.470??ARI??STEVI,DN150,PN40,V Port+12KN,PREMIO 230V,50/60HZ,+Dtron316,110-240VAC??SN:0431358858
EMC RB2C-225??088 K220 1-1898
bauer danfoss motor type:BS06-61U/D06LA4/MG maker:bauer Nr.:26809746-30 A/171Z1067
Hillesheim GmbH HFH1309
Schilling type 1003 DN65
HAWE MP 44-Z 12.3/B 10 TK- AS1/130-SWR2F-DD-1-X 24
moog D956-2015-10
hauber-elektronik 640.16.000.0
Danfoss MTZ80HP4AVE SN.BK1006304907
rexroth VT-DFP-A-21/G24K0/0-V
FONTAN Fontan Portastar
bernstein MAJK-1513-LEX-1
SCHNORR Sicherungsscheiben S Nenngroebe M10
SCHNORR Sicherungsscheiben S Nenngroebe M6
GRAF 126ADXNAB 110/220VAC Out vdc 24v with the instruction
IFM IER204
IFM IFR204
IFM IGR204
IFM IIR204
DIETZEL 1.17-48 length:2m
DIETZEL 2.17-56 length:5m
E+H FMU42-APB2A22A
Desoutter 6153965755??target price 1,750.00 Eur??
Desoutter 6155210760??target price 770.00 Eur??
Desoutter 6159188955??target price 1,660.00 Eur??
Desoutter 6159175550??target price 1,400.00 Eur??
Desoutter 6153965755??target price 1,750.00 Eur??
Desoutter 6155210760??target price 770.00 Eur??
Desoutter 6159188955??target price 1,660.00 Eur??
Desoutter 6159175550??target price 1,400.00 Eur??
KUKA 122286
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
KUKA 134525
KUKA 109802
KUKA 115723
KUKA 117336
KUKA 138202
KUKA 154293
KUKA 128358
KUKA 128456
KUKA 126383
KUKA 119966
KUKA 113405
KUKA 126399
KUKA 117344
KUKA 122285
KUKA 117606
KUKA 119766
KUKA 115925
KUKA 122868
KUKA 156388 MAGNEMAG部分型号：IP6-1、OP6-1、E52、E72、MD-、MD0541-、MD0522-、MN-、MN0591-、MS-、MS0667-、MS0583-、ML-、ML0049A-、ML0101A-、KDMM063/450、M-、M004903、M000323 、M000101 、M001007、 M003143 、M003264 、M000337 、M005518 、M001026 、M001155 、M005519 、M005517 、M009408 、M004616 、MT0026 、MT0002 、MT 、MT0015 、MF-、MF0518、、MA-、MA0566、Z22LD4520G00000-5/2、Z11RA3520G00000 3/2、A-、A0291、A0278、CPU-8085、Z-、Z0101、V-、V0119、V0148 、X-、X0116、X0115、X1209、X0432、X0431 、X1186
MAGNEMAG 电器 24VDC 18A E54 图位号：GD195LINEAR POWER SUPPLY
MAGNEMAG 光电开关 电枢杆MP082250
MAGNEMAG 电磁阀线圈 线圈MP082050
MAGNEMAG 轴承 轴承MP084750
MAGNEMAG 机械配件 弹簧MP082850
MAGNEMAG 阀 MP082350
MAGNEMAG 机械配件 螺母MP082750
MAGNEMAG 机械配件 喷顶针MM051450
MAGNEMAG 机械配件 喷嘴MM051450
MAGNEMAG 机械配件 螺母MM052550
MAGNEMAG 机械配件 隔膜泵外壳体MMK14550
MAGNEMAG 机械配件 弹簧MF0520
MAGNEMAG 机械配件 喷针MN0519
MAGNEMAG 机械配件 顶针MA0595
MAGNEMAG 机械配件 喷圈MO0001
MAGNEMAG 机械配件 O形圈(底)MO0003
MAGNEMAG 机械配件 针托MD0541
MAGNEMAG 机械配件 螺母MM0800
MAGNEMAG 油漆 喷漆 UPD 1-1 MP0021 20L
MAGNEMAG 清洗液 清洗液 USD1-1 MF0400 20L
MAGNEMAG 喷印墨水 喷印墨水16-8530Q M002242
MAGNEMAG 溶剂 溶剂16-8535Q M002243
MAGNEMAG 油漆 油漆YPL 1-1
MAGNEMAG 漆 喷漆 MP0025-25CAE209HPL1-2-1 DFN18
MAGNEMAG 模板 IP6-1 PN:A043524VDC 输入连接模板
MAGNEMAG 模板 输出连接模板 OP6-1Part No:A0436 S/N:0505-0488
MAGNEMAG 直流24V电机执行机构 直流24V电机执行机构CLA20RLI CL00ROZ FC2
MAGNEMAG 喷枪驱雾器 喷枪驱雾器 PC-104
MAGNEMAG 仪器仪表 电源供应模组 E52，DC24V 18A
MAGNEMAG 仪器仪表 电源供应模组 E72，DC48V 18A图位号：GD196
MAGNEMAG 模板 Card 8×output ,24/48V DC ,Rack mounting
MAGNEMAG 驱动器 喷枪驱动器 FC-104Gun driver without I/O card
MAGNEMAG 输入卡 输入卡 bbbbb OP6-1Card&bbbbb24v DCraok mounting
MAGNEMAG 输出卡 输出卡 OUTPUT OP6-1Card&output24v/48DCraok mount
MAGNEMAG 油漆 喷漆MP0026-18 YPL 1-1
MAGNEMAG 清洗液 清洗液 MF 0402-25 YSL 1-1
MAGNEMAG 输出电源卡 OPC4-1，定货号：A0325
MAGNEMAG 打标机 MD0522(MD0541)空气咀 主体设备:打标机
MAGNEMAG 打标机 MN0591针主体设备打标机
MAGNEMAG 打标机 MS0667冲头 主体设备:打标机
MAGNEMAG 打标机 ML0049A 轴套 主体设备:打标机
MAGNEMAG 打标机 ML0101A 封套 主体设备:打标机
MAGNEMAG port 41244124Parallel port
德国Magnemag原装Magnemag进口Magnemag欧洲Magnemag美国Magnemag滤芯Magnemag模块Magnemag现货Magnemag价格Magnemag厂家Magnemag代理Magnemag经销Magnemag型号Magnemag中国Magnemag泵Magnemag喷嘴Magnemag阀门Magnemag开关Magnemag电机Magnemag传感器Magnemag张力计Magnemag减压阀Magnemag温控器Magnemag变送器Magnemag止回阀Magnemag编码器Magnemag工业相机Magnemag光栅尺Magnemag工件夹具Magnemag隔离器Magnemag流量计Magnemag离心机Magnemag减速机Magnemag液压缸Magnemag压力测试单元Magnemag转换器Magnemag数据采集器Magnemag称重传感器Magnemag伺服控制器Magnemag专注欧洲产品采购服务.Magnemag产品均为全新原厂.Magnemag提供报关单等相关文件.Magnemag品质有保障,请放心采购.
GMW GOSSEN Mueller & Weigert-1
Rexroth R911296725 HMV01.1R-W0045-A-07-NNNN 电源
KOCH BWD500100
SCHMERSAL schmalz
Fronius 42.0001.2913
Georgii Kobold Georgii Kobold GmbH & Co. KG
Turck BS4151-0/13.5 Nr:6904716 接头
parker P3YTA18SCNB2CN
Technor Italsmea XCWD4115L1 限位开关
LORENZ MESSTECHNIK GM 80/AK Accu set 4 x Mignon 1.2 V ≥1500 mAh 附件
HAZET WENZEL GmbH-hazet
tecnomors VRG 16-60 Artikelcode: VG100ABB 气缸
heidenhain LS 704 370mm,Id-Nr.336978-C7 光栅尺
METAL WORK W0970513004 电缆
Kral LFM- 32 - 54, UEK 16B
hydac EDS1791-N-250-000 压力开关
ADZ NAGANO GmbH SML-10.0 (0…16)bar G1/4 4....20ma
AVS ROEMER XGV-1000-000-D20BP-04 P-Verschluss-Einheit
Turck BI10-P30-Y1X,8.2V Nr:40400 接近开关
SIEMENS 7ML1201-0EF00 液位计
OTT-JAKOB 9525002130 衬套
Celsa Celsa Messgeraete GmbH
Pfeiffer Vacuum GmbH PTR26950
Celsa 70054-1366 PQS96x24 0-20 mA scale horizontal: 0-5kW 电流表
heidenhain AE LF 481/C NO.349522-44
SIEMENS SIEMENS
ATOS ATOS
BOSCH 2 007 014 079
Cosmotec TB350002200W00
zimmer Zimmer-automation
SMW-AUTOBLOK Spannsysteme GmbH 96842 夹具
B-COMMAND LAM002
M&C FP-W Art N：03F5300
Turck WAK3-2,4-SSP3/S90 Nr:8040015 接头电缆
SCHUNK IN 80-S-M8 NR:0301478 感应传感器
JAKOB ZSF-16000 液位计附近
abisofix SRB35.15 附件
Oskar Schwenk No. 62400091
hydac sms-meer GmbH
suco 0184-458-031-042
Magtrol LMU212/011，P/N：224-212-000-011
KACO QHSA110*130/139*12/21VGFU01 轴封
Honsberg HD1K-020GM020 流量开关
Stabilus Art.-Nr.084581
Murrelektronik GmbH Nr:7000-41421-0000000
FROMM Praezision 301-05.00B
Phoenix 1681606
HERZOG 8-2766-337746-2 气缸
EPCOS B25667C3497A375
Balluff GmbH BES 516-324-G-E5-C-S49 接近开关
hydac EDS3446-2-0250-000 变送器
Honsberg MW3-020HM 液位计
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
parker D3W004CNJW 减压阀
ATOS PVPC-C-4046/1D
ASM WS12EX-3000-420A-L10-SBO-KAB3M-SAB2 传感器
Releco S7 -C
Hans-Juergen Kasprich E36-LLR-F50-24VDC 70%ED 电磁铁
Sasse Elektronik GmbH 1580.990626
GSR A5241/0604/.808-NG 电磁阀
comat C4-A40X /DC24V
Releco s4-j 继电器底座
Turck PS010V-301-LI2UPN8X-H1141 Nr:6833304 压力开关
isel Germany AG isel Germany AG Dermbach
Gebr. Steimel GmbH & Co. LDM100-04-003 电机
SIEMENS 7ML5050-0AA11-1DA0 液位计
ALSTOM 029.365083 (SSI 232.1) 模块
Oil Control VSON-08A 04330610560000A
Turck RKM52-0,5-RSM52 Nr:6914148 附件
SIEMENS SIEMENS
Hawe VP1Z-N24
richter LL18-SK-R 照明灯
SIEMENS 6DD1684-0GD0 电缆
SIEMENS 3NA7824 自动控制器
Honsberg MR-010GM004
hydac EDS1791-P-100-000
selectrasrl
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbH FHA646E1C 变送器
Multi-Contact Nr.15.0642-24 KST16BV-NS/M50-240
Aris 1110.00200 Endschaltersatz BE41
steute 德国
TR PBX-SSIV-06ZZZ 编码器
hydac ETS1701-100-000+S.S+TFP100 温度开关
Phoenix PKB 290X4,8 BK Nr.1005554
SCHMERSAL BNS 260-11Z-ST-L NR.1184379
IPF IB060176
SIEMENS 6DD1600-0AJ0 主板
SIEMENS 6SL3955-0TX00-1AA1 触发板
hydac 2600 R 003 BN4HC/-B6
parker PV016R1K1T1NMMC4545 柱塞泵
Mitsubishi ST1PSD 总线模块
Turck Puettmann KG
Laserline GmbH Laserline GmbH
SIEMENS 7KM2112-0BA00-3AA0
CLOOS ENGELKING Schweisstechnik
Bucher OR-SATZ für QX4.
BSD
TEKA TEKA Absaug- und Entsorgungstechnologie GmbH
zimmer Zimmer-automation
Turck BI3U-M12-AN6X NR1634120 接近开关
STM V91/S68L-AP-00 接近开关
parker SLVD7NS
Honsberg Honsberg
ATOS E-BM-AS-PS-05H/A
CAMLOC 991S01-36-1AGV 锁
HMS AB7000-C
WERUCON Art. Nr. 3112
Stromag AG GKN Stromag AG
Contrinex DW-AS-613-M12（5m cable） 接近开关
Phoenix SACC-M12MS-4QO-0,34-M - 1641691
ODU Steckverbindungssysteme GmbH & Co. KG 170.545.700.201.000
SIRENA BIP9224/24VDC 蜂鸣器
heidenhain EQN 1325 Id-Nr. 655251-52 编码器
Vogel TYP:H2 Teile-Nummer: 205701 减速机
heidenhain ERN 1387,2048,Id.:385487-51 编码器
Phytron-Elektronik GmbH GSP 172-140-230V 电机
Turck FCS-G1/2A4P-AP8X-H1141 Nr:6870092 流量开关
BOEHRINGER INGELHEIM PHARMA GMBH & CO. KG 002.1330.1001-00 齿轮
HUBER+SUHNER 24_SMC-50-2-110/111_NE
JRGURED Nr. 1300.560 (1 1/2“ DN 40) 稳压阀
SCHMIDT
Balluff GmbH INTECH AUTOMAZIONE srl
ALTHEN P904-0002-1,5BAA
ATOS DH-0432/2/A 阀
Murrelektronik GmbH 7000-13201-3351000 接头
unilux Power Supply Module 120/240 f/s 电源模块
SCHNEIDER K1F022QCH
Leuze PRK 85/4 10-30VDC Nr.50000599 开关
BERNSTEIN 608.8153.002
Telemecanique ID：DZ5CE015D
STRACK STRACK
ADZ ADZ-SML-10.0 1000bar G1/4 4-20mA 压力传感器
hydac EDS344-3-016-000 压力开关
heidenhain ID:355534-35 编码器
DITTEL TYP BA320D, F20038 平衡头
Rittal SV 3431030 负荷隔离开关
EuroSwitch ES1021 EEXDIIC T6 接近开关
hydac HDA4744-A-025-000+ZBE02 , 4-20mA，DC24V 压力传感器
Murr 7000-18021-2261000
kolver IR
Manufactured by SICK OPTIC ELECTRONIC
RANGER C55 IR - 3D AND MULTISCAN
UP TO 30K PROF/S. CAMERALINK NTERFACE
512 X 512 SENSOR WITH IR BAND-PASS FILTER
HIGH RESOLTION LINE OF 3072 PIXELS
Alternate Part Number:
heidenhain id.Nr.:549882-01 ROC 413 2048 编码器
Norgren SXE9573-A76-00-19J 电磁阀
VEM KPER112M2 EEx e II T3 A TPM130 3.3KW Nr: 0743569002809H 电机
Mahle PI-3605-015（not included filter element） 编码器
Papenmeier Lumistar-Leuchte Baureihe USL 03 24V 50W
SKF W 07
MICHAEL RIEDEL RSTN-400 ;0.4/1.1KVA, Primary: 380/400/420 SEC, 230V
suco suco
Turck AIH40EX Nr:6884001 模块
SIEMENS 6AV7422-2SA03-0AS0
Freudenberg lockingmer_101105-702 D39,2x3
hydac KHNVS-RP1/2-2233-12X 551093 球阀
Ashcroft B=7=64=S=200=PSI=CEN4=25=MD=JM=FS=MD 开关
Turck RK4T-6 Nr:6930290 接近开关
hydac TFP100 附件
Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG
Eisele 99118-0855k
norelem 07161-04X10 弹簧
Herion S10VH10G0200015CV5205027790802400
PMA Prozess- und Maschinen-Automation GmbH CI45-115-21000-000 变送器
reiff AT10/960 皮带
STAHLWILLE 657600 1-3/8 扭头
M&C SP34-H2,40S9125
Buehler NT 63-K-MS-M3 /220 L=220mm，L1=25mm，L2=185mm 液位计
parker C032BN12V 减压阀
FFT Servobox ProfiNet 5988309
Beck GmbH 930.83.222211 压力测试单元
sappel IZAR PULSE i 3025144 3-Wire 1.5m HY 3049821
hydac EDS344-3-0250-000+ZBE02 压力开关
ELSO Elbe 0.358.114.001 联轴器
hydac EDS 3446-3-0250-000
Newport Electronics GmbH P-M-A-6-50-M10-TS-12-IP68 温度变送器
heidenhain TEDI Technische Dienste GmbH
MARECHAL 396A127 插座附件
Herion DBC6HG70001100 溢流阀
FLUITEN TB 040004371
norelem 03092-4004.
NORD Nr.:19551001
Honsberg CRG-025HMS 流量开关
SCHNEIDER XS7E1A1CAL01M12
STROMAG 227-92215; Typ: NFF 16
AVS VAL82-140DA F10/F12 27MM
KUEBLER 8.0000.5012.0001 插头
Turck IM21-14-CDTRI Nr:7505650 隔离器
hydac EDS3446-2-0250-000 电子压力开关
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
BAUMER HUEBNER GMBH Puettmann KG
Herion 135-340-210 SN：1100636 泵
Walther Walther Systemtechnik GmbH
KUKLA Waagenfabrik GmbH & Co KG DWC-3D/2001 称重仪
INTERNORMEN Technology GmbH 315394 滤芯
Balluff GmbH BTL5-P-5500-2 支架
Bender IR427-LD 绝缘监视仪
nterApp B10125.33-2BE.4GT.TS 蝶阀
halder 22030.0208 工件夹具
hydac 0240 D 010 BN4HC
suco suco
sunfab SCP-064R-N-DL4-L35-S0S-000
BEP BEP Europe
KUEBLER Helmut Schlaps GmbH
SenoTec R6M8-8/17 液位传感器
Turck FKM-FS57-M12 Nr:6602223 接头电缆
Wandres GmbH Wandres GmbH
FLOWSERVE D3IGU-D23PVA-Z5NX, SN:619756
Hoentzsch HG10/18A-130 流量计附件(接头)
GANTER GN 115-SG-18-NI 工件夹具
VOEGTLIN
WIKA D-10-7-BBF-MK-ZP8XU-ZZ
ERICHSEN GmbH & Co. KG ERICHSEN GmbH & Co. KG
EA ZA65-ED55
phoniex 1411904
Proxitron IKC 100.33 G(2447F)
Schmidt 20226 CPS 14 ?12 ?12
Turck Puettmann KG
Contrinex DW-HD-613-M18-310 接近开关
Rexroth R911328494
BALLUFF BTL5-E10-M0150-K-NEX-SA267-K05 NO.BTL04P4
Hsberg FF-015RMS-125 流量开关
ITT Lowara Deutschland GmbH Albrecht - Maschinenbau GmbH（ITT）
Phoenix Nr.1669880
WALTHER-PRAEZISION Carl Kurt Walther GmbH & Co. KG UF-032-0-WR548-21-1-V1 Ident-Nr: 63502 控制接头
Honsberg UB1-032EK,DN100 流量开关
wenglor sensoric gmbh YH03PCT8 光电传感器
gwk 5050533 Spritzring Nr. 507 für WP150/250 附件
E.Dold&Soehne KG BO5988.47/400 DC24V 3-30S 控制器
Mayr EAS-NC GR.0 TYP 454.700.6 S NR.0910638
heidenhain 20m ID.Nr.:309778-20 编码器附件
Phoenix 1653838
HyCon WE06DH 03C 0240-G0
mueller-ziegler NP96 0-500V/4-20MA
AREVA T&D 6915235411 油压传动阀
Turck FXDP-XSG16-0001 Nr:6825406 总线模块
hydac EDS344-2-016-0002 压力开关
hydac EDS346-2-250-000 压力变送器
heidenhain ERN1381 2048,Old ID:313453-06,New ID:727222-56 编码器
Kraus & Naimer CH10 A025-620 FT2 压力变送器
SIEMENS SIEMENS
Stoeber 1978097
Sera 90008822 HVP1 DN8
Rexroth R911295323 逆变器
hydac 0500 D 005 BH4HC
E+H FTM50- AGG2K2A52AA
Turck 8021723 WWAK5P3.1-5-WWAS5/XOR Nr:8021723 接头
Woertz 30965/482
POWERTRONIC
BOSCH 3 842 992 514, 7535 MM
GANTER GN 350-45-13,5-A-ST 插销
gneuss Gneuss Kunststofftechnik GmbH
SIEMENS 6AV6545-6DB10-0BSO 流量计
Knick B10036F0
heidenhain 12-pin coupling male 8mm ID:291698-04
hydac HEXS615-20-00/G1 PN:3366788
Mecon 7ME5811-0AA22 Kontakt K17/B
Beckhoff Automation GmbH KL9100
ERMA SSI 3005-100100
hydac EDS 348-5-400-000+ZBE08+ZBM300
DUESTERLOH KM 63ZAF 流量计
LEONARD 310500120001 SG100-12 M 35 M6 K L 编码器
Turck WAK5-1-WAS5/S398 Nr:8016479 传感器
Herion 820760
Lacroix Electronics GmbH P20VR material-Nr.35142462 压力传感器
Beckhoff Automation GmbH KL2622 Nr:100670 模块
hydac 0330 D 003 BH4HC
stotz P65-10-P 气动转换器
SIBA GmbH SIBA GmbH
Lenze
Di-soric 201847;VKHM-W-2.5/4
GMN a+s antriebstechnik gmbh
Proxitron Proxitron
maier-heidenheim Sealing ring order No:3510649
FSG PW70dA/IP40 Art Nr:1708Z03-065.011
SCHMERSAL seli GmbH
LINMOT E1130-DP-HC Nr. 0150-1668
Frizlen GmbH & Co. KG FZECQU200X65-68
GneuB TMV 4-H00A
Turck BST-18B NR6947214 接头
KUEBLER 8.5888.5431.3112
ROSSI GMBH ROSSI GMBH
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
Turck BL20-2AI-U(-10/0…+10VDC) 6827022 Nr:6827022 总线模块
specken-drumag
binder 41 47606A00
flucom B30-27C-28H 电磁阀线圈
DRUCKMESS-TECHNIK Praezisions-Drucktransmitter Typ PTX 510-00 压力变送器
Vahle SA-SLK-MI-GSV4/8-140-ET-27 104190
heidenhain 309778-03 编码器附件
Honsberg Honsberg
J.D. Neuhaus J.D. NEUHAUS GmbH & Co. KG
VEM K21R 112M2 FDS TPM140 wie 0789746001811H 电机
Philips PL-S 5W/840/4P 荧光灯
Burster Burster 4489-X
KEYENCE GT-H22 传感器
Honsberg FLEX(I+K)+HD2KZ-025GM040 流量计
hydac Th. Niehues GmbH
TOX 312029，ZAK 008.010.000 Kraftsensor 压力传感器
ENOTEC KES-10007000
RENK ERZLK-28-300 机械密封
parker D1VW009CNJW91 液压阀
hydac 303824; RFM BN/HC 165 B D 10 A 1.0
SANKYO SOBF-20*20
hydac EDS348-5-400-000+ZBE08+ZBM300
Goennheimer D 122.T.3.0 变送器
Yamaichi Y-CONTOOL-11
GMC Sineax V604 Artikel-Nr.973059
Phoenix 2320160
Contrinex S12-4FVG-050-NNLN-12MG 接近开关
HAINBUCH GMBH SK 65 BZIG NR.SW.SK65BZIG（bbbbbbbb 1 in ANGEBOT 1116671） 夹头
FSG PK1025 AN5510Z55-000.004 变送器
Phoenix NR:2866527
SNR UCFE216
Helios Ventilatoren VK 40/20 NR.00874 001 39307
IMAV RZ-06S-T
Lenord+Bauer GEL2432KRAD600 编码器
zipatec Montagetechnik GmbH & Co. KG zipatec Montagetechnik GmbH & Co. KG
Turck RKSWS4.5[5] -2RSSWS,Nr.6999021 T型头
Verder 139.0012
hydac EDS 344-3-400-000 压力开关
danfoss bauer DNFWU11LA8,25219567-1,A/173B8951 电机
MOOG GmbH D633-308B 伺服阀
Baumer Puettmann KG
Rexroth 4WRAE10W1-30-2X/G24N9K31/F1V 液压阀
Knick isolation P27000H1 信号放大器
Murrelektronik GmbH Art.No.85057 电源模块
Vickers KDG5V-7-2C180N100-X-M-U-H1-10 液压阀
EMG KLW360.012 对中编码器
hydac coil 205DG-40-1836 线圈
parker 3349111184 减压阀
B&R Industrie-Elektronik GmbH 3PS794.9 电源模块
heidenhain APK Nr:816317-04
coax HPB-H 15 - Artikel-Nr. 523127
sunfab Sunfab Hydraulik GmbH
Schmidt DA CAPO-MINI 230V/50HZ
ABB JSD-HD4-320M0A
hydac ZBE08-02 接头带2米电缆
BALLUFF BGL 80A-001-S49
Gelbau 3100.1610(2.48m) mit Zubeh?r
Phoenix 2807926 保护连接器
BIKON 1003 50*80 联轴器
hydac EDS3346-3-0010-000-F1 变送器
Kontakt Adolf Wuerth GmbH & Co. KG 6132521 压力变送器
HOLLINSYS
Matador 61700010 0-1.2N.m
hydac EDS3446-2-0400-000 压力开关
Phoenix Nr.1656725 模块
AKO Armaturen & Separations GmbH AKO Armaturen & Separations GmbH
Turck NI10-K20SK-AZ3X No.43591 感应传感器
Rauh RHD 28 L
hydac EDS3476-3-3000-400 压力开关
Oil Sistem T71B2 0,75kW 230/400V 2825 1/min 50 Hz AN-ARTIKEL 电机
FLUID-TEAM VB-3A/0-10V
Hawe HRP5 阀
BARKSDALE Barksdale GmbH
Spieth MSW45.28（M45×1.5） 锁紧螺母
ISO SBM03M150 溢流阀
elero elero GmbH
SALTUS 5313101740
Datalogic HF-ANT-2020-01
Universal Thermosensors TC07-2000-L94K-ZCK-IEC 温度传感器
Rexroth R911170786 R-IB IL AO 2/U/BP-PAC
EMG KLW300.012
EPCOS B25990-A0185-J006 电容
Contrinex DW-AS-513-M12
ADZ ADZ NAGANO GmbH
HARTING 19200100295 拆卸工具
SCHNEIDER TCSESM083F2CU0 SCHNEIDER
R+W BK 2 30/69Φ19H7/Φ20H7 联轴器
Hoentzsch NT SN.:A000/560
hydac EDS 348-5-400-000 压力传感器
ATOS RZMO-A-030/210 阀门
AirCom R102-12A 减压阀
Pepperl+Fuchs GmbH KFD2-SR2-Ex1.W,132958 放大器
Montech GPPM-2Y
Cantoni 90S-2
BREMER Transformatoren GmbH IGE100 电源
hydac EDS3446-1-0100-000 压力变送器
Tiefenbach WK008K234（M10) 磁性开关
ALLEN BRADLEY 100-C16DJ01 自动控制器
HEMA SF 65/2100/120 丝杠保护套
MIVAL DN80- PN16FIG. 233
Schurter 31.3901
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
Turck FCS-G1/2A4P-LIX-H1141/D037 Nr：6870058 流量计
Kendrion Binder Magnete (U.K) Ltd 86 611-06H08, 24V DC, 5NM (stock code 866106H08) 电磁制动器
G.A. KIESEL 2979 KIESEL-Stator SP 10/1* 定子
parker D1VW009CNJW91 减压阀
balluff BMF 307K-PO-C-2-S49-00，5 感应传感器
HARTING 09 34 006 2716 接插件
ADZ NAGANO GmbH ADZ-SML-10.0-l(0...1000)bar,4-20mA 压力变送器
MICHAEL RIEDEL RSTN400
Rexroth 2FRM16-3X/160LB 阀门
Honsberg HD1KO-015GM030 流量开关
First Sensor HCLA12X5EU
walther
CAPTRON CHT3-151P-H/TG-SR 传感器
PCH PCH 1270/CHF8004
KTR RotexGS42 6.0 mit Zahnkranz 98° ShA-auf 6.0/38H7-6.0/38H7
hydac EDS 345-1-250-00 压力开关
Roehm GmbH 1063544 密封
Rexroth R900489669 ZDC16P-23/XM 阀
Contelec Vert-X 2201 736 151 410 电位器
L+B GEL 152 G 1024 N3 Serial-Nr:81443 编码器
RUD VRS-M16 Art Nr：7100558 环眼吊装钩
Staubli MPX10.1102/JV
GKN 4.73E+15
GRUNER AG GRUNER AG
Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG 8526-6100 传感器
hydac TFP 100 附件
Honsberg HD1K-008GM005 流量开关
TWK RP12/25-0,1-T-LI（KCUWLTF02）
hydac 2600 R 005BN4HC 滤芯
IBIS 335-0013,5m
Schmidt DTMB-20KL
Moeller S-T0 控制器
Kral AG(Volumeter) OME32.3015747 1-100l/min 0-40bar -20-125℃ G1 K1 pulses/ 78
Murrelektronik GmbH Puettmann KG
FEMA PTSRB0101A2 压力传感器
MAN Diesel & Turbo Schweiz AG RIKT112 for 2st stage 29x61.5xL 机械密封
Bender ES710/5000VA/B924213 变压器
heidenhain ID: 392945-01 附件(电缆)
Honsberg UM3K-015GM070
hydac ZBE06-02SH 变送器附件
Burster Praezisionsmesstechnik GmbH & Co KG 1228 标准电阻
hydac AS 1008-C-000 ID：909109
KS KS-SIL-0001
KEB KEB
SOMATEC PRVA 6M rechts S1045
schaefer EH70040
Eckelmann Art.No.KSVCNTP304 变送器
Dietz SIA 05-CE PNP NO+NC HR 感应接近开关
Magnetic type:FRB11/6cb 60 V - 1000 RPM shaft
Turck BL20-2AI-I Nr:6827021 总线模块
norelem 03182-016
Honsberg FW1-020GP011-45 流量开关
PMA Prozess- und Maschinen-Automation GmbH 9407-245-03191 压力变送器
KOSTYRKA 5350.020.065
EA EE620702
SIEMENS 6DD1607-0AA2 模块
Murr Murrelektronik GmbH
hydac S.S 温度开关零件
ALCO
zhengxi
suco 0169-41701-3-001 压力传感器
NORTRONIK NORTRONIK GmbH
德国Magnemag原装Magnemag进口Magnemag欧洲Magnemag美国Magnemag滤芯Magnemag模块Magnemag现货Magnemag价格Magnemag厂家Magnemag代理Magnemag经销Magnemag型号Magnemag中国Magnemag泵Magnemag喷嘴Magnemag阀门Magnemag开关Magnemag电机Magnemag传感器Magnemag张力计Magnemag减压阀Magnemag温控器Magnemag变送器Magnemag止回阀Magnemag编码器Magnemag工业相机Magnemag光栅尺Magnemag工件夹具Magnemag隔离器Magnemag流量计Magnemag离心机Magnemag减速机Magnemag液压缸Magnemag压力测试单元Magnemag转换器Magnemag数据采集器Magnemag称重传感器Magnemag伺服控制器Magnemag专
KUKA 170285
KUKA 150311
STERLING 35038319-6M
STERLING 35038317-6M
siemens 8UC6212-1BB20
siemens 6FC5357-0BB35-0AE0
Hengstler 0543126/2
PMA 9404 429 01401
JUMO MIDAS SI 0-1.6bar??DC 10-30V,4-20ma??TN 43011634
AIRPAX 70080-1010-330 5/8??18 UNEF-2A 70080-1010-330 5/8??18 UNEF-2A hneider电机 施耐德电机 LMC300CCL10000
Mahr GmbH 机床零件 Nr:5009119
SIEMENS 模块 6DD1601-0AH0
SBA 变压器 155-0034
parker 压力开关 PSB250AF1A4
STUBBE type DHV 725;DN 32 PN 10;d =40
BETA 激光测速仪配件 1070334 激光驱动温度控制总成
TDKNOISEFILER 滤波器 RSHN-2006
IGUS 拖链 I-BVND-M207GT
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
SEMIKRON SKKT56/16E
VAHLE KA10-5N
STROMAG 离合器 ORDER-REF-NO:239374/256210
ROEMHELD 液压缸 1850-105
VEGA 限位传感器 CP62.XXAGAZAMX（L=2500MM）
BAUER BS06-62U/D062A4
Turck 总线模块 BL67-8DI-P No.6827170
HPC T形螺栓 36 LFM 366
Hydropa 压力传感器 DS-117-150/B
WACHENDORFF沃申道夫 编码器 WDG58B-2000-ABN-124-K3编码器
SCHUNK 测试组件 SWK-011-E10-00
SIEMENS 总线模块 6DD1607-0CA1
EBG Elektronische Bauelemente Ges.m.b.H 电容附件 According to Drawing,UXP-18 for UXP-600-18,No.A-CX-9588.3
PHOENIX ZB8 端子标识
LENORD+BAUER兰宝 GEL220VN0500.100
AEG 控制器 2P400-280HF
霍伯纳HUBNER ASS4K-12
SUN CVEV-LCN
JUMO 温度传感器 902002/10 Production No:08JAD
hahn G10-23-200-1-453-GZ10-GZ10-600N
hydac 压力变送器 HDA 3845-A-400-000
hydac 压力变送器 ETS 1701-100-000
Aerzener Maschinenfabrik GmbH 1ZG-3962 51
EUCHNER安士能 TP3-537A024M/DC-13
TIPPKEMPER 光纤 SK-3000-4-I
Honsberg 流量开关 VOR-015GA0220
herose 安全阀 06205.0400.0000
FEMA MAG-BAR 205596/2000
RGS Electro-Pneumatics Ltd 线圈 C1518PP00D+ZZZNON-STRD-V
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbH 热电偶 LT01911
LITTON G71 1024PPR（992.95.11）
TEBULO RHZ 12-PLR-ED
ATOS SDHE-0610-X24DC+SP-667
ABM HSG9F/D63B-4 I=60:1
EA 球阀 EB310066/M,DN40
KELLER 高温计 PZ40/AF20
BEDIA PLS-40 4200467 RC DC9-36V 传感器
ZIEHL-ABEGG施乐百 订货号：133687
Indukey 键盘 KG14027
HEIDENHAIN海德汉 LC181740RASTER/RASTER FOR 2-A
RW EK2 450 B40 40 D102 L 126
BARKSDALE 温度变送器 0631-079 UTA2/0+100C/420/G1/4E M12/F/100 GE90
HYDAC 继电器 HDA4445-A-100-000
FEMA 压力开关 DCM3 0,2-2,5 BAR 16
Sigmatek-Germany 通讯模块 C-IPC
SCHUNK 0314076LM200-H175
BOSCH 单向节流阀 Z2FS 16-3X/S2J YQ
HEIDENHAIN海德汉 ERNO1387.001-2048,
SAI Type GM1 320 CC
STOBER P421SGR0030ME
Baumer HOG 10 DN 1024I UB=+9 30v IP66 1024 HTL ESL 90 ser.-Nr.2270996 n=720min-1 Lo
EMG-0282 LIC 1375/A 装置
EMG-2271 控制板MCU16MCU16-1.1
Beinlich ZPA1-0.87/1-0.87-N-L-FAP/R/S-B-M1.1B35
VEM K11R 160M2 400V 11KW 50HZ
Turck 接近开关 NI10-G18-Y1X,8.2V Nr:40151
WENGLOR 接近开关 IB040BM46VB3
SensoPart Industriesensorik GmbH 光栅 978-51344 18/30 LX 3/500-MSC
rexroth REXROTH-4WE6H6X/EG24N9K4
BAUER BK40G10-74VH/D06LA4-S/E003B9
PHOENIX QUINT-PS-3X400-500AC/24DC/10
SCHUNK 工件夹具 PWG 65-F NR.0302630
美国穆格MOOG 072-1202-10
SUN CEAA-LNN
Mahle 滤芯 PI 3245 SMX VST 10 77680424
SIEGLING E10/M V1/V10 GSTR 规格待定
hawe MV41C-200/4005
SUN GCU.OF15-A2
FLEXLIFT?HUBGERAETE?GmbH 2007205005/05.01?
STAIGER 0260型 50NM
KOBOLD酷波德 SCH DCM 16
SUN CSAD XXN
EUCHNER安士能 RGBF02R12-502
Staubli 接头 HPX08.7103/BM/JV
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
balluff BES M12MI-PSC40B-S04G
AMI-ELEKTRONIK 型号： A100/406 10-30/5V 2.048PPR
Turck 接近开关 BI5-G18-Y1X No.40150
radium germany 灯管 RJH-TS 230V 1000W 08 Art-no：22300317
LITTON LTN-RE-15-1-A14
Herth+Buss Fahrzeugteile GmbH & Co.KG 50290286
BAUER 0.37kW (or 0.55kW) 4P含齿轮箱
K&N CG4-A721-600 DC110V
MTS RHN0105MD601A01
BüCHI GLAS USTER 传感器 22.02020.0150
SIBRE 制动器 USB3-I-Ed50/6-400*30制动力矩
hydac EDS3448-5-0250-000
德国COAX 5-VMKIONC54 10CL
Schmersal Holding KG 安全模块 FWS 3505C-2204 Nr. 1133727
美国穆格MOOG E079-208+E760-809
KOBOLD酷波德 TWD-CB4YY214T/400
Honsberg 流量计附件 KB05PU02SW
WIKA 压力表 232.50.100 0-1.6MPA M20*1.5
SICK 扫描仪 CLX490-0010 1019318
SUN CBEG-LCN OBW5
SUN PBDBLAN
SCHUNK 部件 GWB44 307136
SCHUNK 0303348PZN-plus380-1-P
EMG-1917 LWH150
schmalz 电磁阀 10.05.01.00277
BEI-IDEACOD GHU9-20//5G59//1024//G3R020+DA
John Guest GMBH 小接头 PM010813E
Mahle 滤芯 78261018 PI 25010 DN SMX 25
Turck 接近开关 NI15-S30-AZ3X Nr:43555
ATOS 油压阀 DL0H-2C-U21
H2W 驱动器 ARS-310/5
美国穆格MOOG D633-301B
德国COAX Approximity switch for valve
ATOS DHA-0711/GK AC220V
Maedler GmbH 夹具零件 17421600
HIRSCHMANN赫斯曼 RS20-0900NNM4HHXX.X
EA 球阀 ZE311064,DN25
SCHUNK KLM100-H2250314031
hydac 压力传感器 EDS 346-3-400-000
M&C AR-500R 1224/526056BB
Balluff GmbH 位移传感器附件 BTL5-P-5500-2
德国库伯勒KUBLER AL-ADF
SONTHEIMER 转换开关 AD11-S6832 G68449/002SKS
STW 压力变送器 A08-400bar-R-01-08-01-HT, Art-No.40213
英国HEPCO HPS 25-44 course 600mm
Kral AG（pump） 螺杆泵附件 HPD 62
SIBRE 制动闸瓦 制动闸瓦,配TEXU500-C使用
Iwatani group 热镀锌模拟试验机零件 Remote control for gas warning sensor
LEINE&LINDE莱纳林德 519628-06
VEM K21R-225S-4HW 37KW 50HZ B3
MicroDetectors 光电传感器 BX80A/1P-2H
SUN NMVOAT4K1
BOSCH 备件 0 822 342 510
Dopag 单向阀 22024712
Argus - Flowserve 球阀 596333; NK84 DN15 PN50
HIRSCHMANN赫斯曼 930136101接线柱（红）
SCHUNK 工具夹件 PGN-plus 64-1，0371090
HEIDENHAIN LS186C ML940
Itipack srl Model.SKB/FLC-10 Serial No.070/1916
MOOG HZR18A1 RKP100LM28R1Z00
Balluff GmbH 位移传感器 BTL5-E10-M0450-P-S32
SCHUNK 气缸 JGP80-1 DEUFRA 减速机构 RS108
SEW 减速机输出轴 1C355N，序列号：25.10020219.03.0001-0002.07.10
LENZE 减速机装置 齿轮部分 Nr.GT700586325 0607 N1.2840 1/min P1 0.37kw
LENZE 减速机装置 电机部分 MBERASS 071-11 0.37KW ^220-240^/Y380-415 1073f10u 2840min L32668
PIV 减速链条 PIV200 110025节
ALPHA 减速器 SP240-MF1-4-141-000
ALPHA 减速器 SP240S-MF1-4-101-2S
DUNKERMOTOREN 减速器 Re20s-100
DUNKERMOTOREN 减速器 88842，07503,15:1
NABTESCO 减速器 Rv40E 81 412N.m
NABTESCO 减速器 Rv20E 121 167N.m
PORTESCAP 减速器 RG 1/9 360 (减速比 180:1）
STOBER 减速器 P822SR0200ME(用来配伺服电机：MPM-B1652C-SJ72AA)
STOBER 减速器 P521SPR0070ME(用来配伺服电机：MPL-B4530F-SK22AA)
BENZLERS 减速箱 BS40ENV/IEC71B14 8400:1 (K) 10D
BERNARD 减速箱 RS432
BOSCH压力表，BOSCH电气比例阀，BOSCH排气阀
BOSCH压力表，BOSCH电气比例阀，BOSCH排气阀
型号： 订货号：
M-SR 6 KD05-1X/ R900301889
M-SR 8 KE02-1X/ R900357438
M-SR 8 KE05-1X/ R900346083
M-SR 10 KE05-1X/ R900344549
M-SR 15 KE02-1X/ R900348943
型号： 订货号：
M-SR 15 KE05-1X/ R900345372
M-SR 20 KE02-1X/ R900345744
M-SR 20 KE05-1X/ R900340979
M-SR 25 KE05-1X/ R900344778
M-SR 30 KE05-1X/ R900344919
BOSCH-REXROTH,派克PARKER,阿托斯ATOS,哈威HAWE,油研YUKEN等品牌电磁阀，柱塞泵，滑块（力士乐滑块），导轨等元件
型号： 订货号：
Z1S 6 C1-3X/V 00417570
Z1S 6 D1-3X/V 00417573
Z1S 6 E1-3X/V 00417574
Z1S 6 F1-3X/V 00417575
Z1S 6 P1-3X/V 00417568
Z1S 6 P1-3X/V W4 00457785
Z1S 6 P2-3X/V 00335004
Z1S 6 T1-3X/V 00417569
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
Z1S 6 T2-3X/V 00489067
PMA Prozess- und Maschinen-Automation GmbHKS42-100-0000E-000温控器
WAYCON MAB-A-A-2500-E
WAYCON T5-G-KR-O
WAYCON SX50-500-15-G-KA
PHOENIX CONTACT GmbH & Co.1689637通信模块
WAYCON SX80-1000-1,25-G-KA-O
KlaschkaIAD-12mg45b2-7NK1A 5m接近开关
Beck GmbH930.83.222511差压开关
WAYCON SX135-25-3-G-SR
WAYCON DK205PR5
WAYCON SX135-10-10V-SA
WAYCON MAB-A-A-900-Y
WAYCON SX80-2500-25-G-SR-O
suco1-1-80-652-002保护套
WAYCON LZW2-A-50
WAYCON GB-010ER
Murr7000-29021-0000000插头
Stuewe GmbH & Co. KGIS4 70*110 1004070000夹紧套
Westermo Data Communications GmbHSDW-550交换模块
Beckhoff Automation GmbHEL9400模块
EAEZ000004球阀附件
WAYCON MAB-A-A-950-Y
HaweMVP 4 B-450阀
WAYCON MAB-A-A-2250-F
WAYCON MAZ-A-B-50-E
HaweZ9齿轮泵
hydacS.S附件
SICK50104361 REF-DG-K反光板
Vibro-Meter GmbHEA 402,913-402-000-012（A1-E040-F2-G040）连接线
WAYCON MAB-A-A-75-Y
KUEBLER8.5852.1233.G121编码器
WAYCON L01
WAYCON SX135-42,5-6-G-KA-O
raschigTyp:DP 1 Durchmesser 500 mm AISI 304 L布液管
PMATB45-111-00000-000温控器
KnickP27000H1-0019信号隔离器
WAYCON LZW2-F-150
TurckFXDP-IM16-0001 Nr:6825401总线模块
WAYCON SX50-1250-28,8-G-KR-O
GRUNDFOSCRK4-60/6A-W-A AUUV 1,1KW 400VY 50HZ滤芯
WAYCON PAXCDC10
WAYCON LME12-F-450
WAYCON SX135-12-15-L-KA
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbHOR7838SH红外传感器附件（软件）
Asa3B1-163CP砂轮
WAYCON LZW2-S-150
WAYCON SM10-HYD-T-KA-H-F18
Binar Olofstroem ABPS44电源模块
WAYCON SX135-10-SSI
WAYCON SX80-1500-25-G-KA
WAYCON MAB-A-A-1500-F
WAYCON SX120-6000-15,7-L-KA
KUEBLER8.3700.1312.0200编码器
BRILEXBestell-NR 85598 2707传感器
WAYCON T5-DSC-KR
WAYCON SX50-500-16-L-KR
WAYCON SX120-4000-0,3-G-SR-O
WAYCON SX50-1250-4-G-KA
WAYCON MAB-C-A-700-A-1
WAYCON SX120-5000-1,6-L-KA-O
PhoenixFL IF 2FX SC-F,2832412模块
WAYCON MAZ-A-B-2500-E
Guntermann & Drunck GmbHCATVision-MC2-CON通讯模块
HAHN+KOLB Werkzeuge GmbH11046061 HSSE D 33B N 1-10.5mm 0.5麻花钻组套
KnickB13000F1隔离器
WAYCON LRW-IP-650
WAYCON SX50-625-1R-KA-O
riegler245.32空气分配器
WAYCON SX135-35-15-L-KR
WAYCON SX120-3125-15-G-KR
WAYCON SX50-100-420A-SA
WAYCON LRW2-F-100-S
WAYCON SX120-4000-15,7-L-KR-
WAYCON SX135-30-1,5-L-KA-O
neuburger.technikKN-473 QUICK-SCHOTT Schnelladapter zur快速接头
WAYCON SX50-225-10V-SA
WAYCON MAZ-A-B-700-E
WAYCON D5-W-M12-S
Vogel171-210-061流量开关
WAYCON SX120-3125-15-L-KA-O
Turck8MB12Z-5P3-CS19 Nr:8026481模块
DITTELK1051500 （F20146 15meters）带接头的电缆
KrupsItem # 56659 Rastereinheit （links） Z.: 65708-141网格单元
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
WAYCON SX120-3125-15,7-L-KA-
NORDSK12063AZ-71L/4MS （1005455484）电机
WAYCON LX-EP-10
WAYCON WP-75T-1R
WAYCON WP-40T-420A
WAYCON SX135-25-SSI
WAYCON SX120-5000-1R-SA
WAYCON MAZ-C-A-3250-B-1
WAYCON SX135-20-15-L-KR
KUEBLER8.5850.1242.D032编码器
WAYCON SL600-SG-KR
WAYCON SX135-20-6-L-SR
WAYCON LT11A-201B
WAYCON MAB-S-B-500-G-4
WAYCON MAZ-C-B-1500-A-1
SCHNEIDER9007B2模块
PHOENIX CONTACT GmbH & Co.FLM BK PB M12 DI 8 M12模块
WAYCON MAZ-S-B-225-B-4
WAYCON SX120-4000-PRO-M12-O
WAYCON SX135-10-0,3-L-KR
WAYCON SX135-12-6-L-SR
WAYCON SX80-2000-10R-SA
RexrothR900580381, PV7-1X/10-14RE01MC0-16叶片泵
WAYCON SX50-1000-CAN
WAYCON MAZ-A-B-225-E
WAYCON MAB-C-A-75-B-1
WAYCON MAB-C-A-1100-B-1
WAYCON MAB-A-A-800-F
WAYCON MAB-A-A-50-Y
WAYCON MAB-A-A-400-E
WAYCON MAB-A-A-2750-N
WAYCON MAB-A-A-2500-H
WAYCON MAB-A-A-100-F
WAYCON LZW-M-175
WAYCON LZW-IP-500
WAYCON LZW-B-400
WAYCON LZW1-S-50
WAYCON LT30-2GB
WAYCON LRW-IP-225
WAYCON LRW2-C-100
WAYCON LAS-T5-500-10V
WAYCON K8P2M-S-M23
WAYCON K8P10M-S-M23
WAYCON GB-030ER
WAYCON DK805SBLR5
WAYCON DK50PR5
TurckWSSW451-6M Nr:6914128电缆
TurckSNNE-40A-0005 Nr:6824216模块
TurckNI75U-Q80-AN6X2-H1141 Nr:1625856接近开关
TurckNI30-Q130-VP4X2-B2141 Nr:1518001传感器
TurckBMWS8251-8,5 Nr:6904723接头
TurckBi4-M12-AP6X-H1141 Nr:46070接近开关
THERMO-EST SASKINC60M3S/1/SCI/L=2500/CB/RCI/ serial n° 295770/08热电偶
Telemeter Electronic GmbHS13282PD3S120 （6970060894） Pt100温度计
SPECK PUMPEN VERKAUFSGESELLSCHAFT GmbHNPY-2051.0543离心泵
SIEMENS6DD1684-0GD0电缆
SIEMENS6DD1611-0AF0模块
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
SCHUHMANN GMBH & CO. KGUT1.04GDC 0...500 V隔离放大器
SCHNEIDER9012ACW25M12模块
SABOAAB.550.20通讯模块
rieglerVT 5226空气分配器
riegler259.16 B（150m）软管
RexrothR901235012, 4WE6J6X/EG24N9K72L液压阀
Rexroth4WRGE16V1-125L1X/315G15K31/C1M R900754641比例换向阀
PMAKS90-113-20000-000 PMA:711218256 0030 F:639220 K:21146565温控器
Multi-Contact Essen GmbH18.1506 ME2-15+PE-SP1,5/0,5-1,5 AU雄针
Multi-Contact Essen GmbH18.0120 MGS1VS-R13-IS母芯
MOOG GmbHD662Z4341KP02JXMF6VSX2-A油压传动阀
MahleKL 13滤芯
Leine & Linde （Deutschland） GmbHXHI 801,86-12017MM, 9-30VDC编码器
Kral AG（pump）CKC-235.AAA.xxxxxx螺杆泵
Kral AG（pump）CKC-118.ZAA.000377螺杆泵
kistler6159A压力传感器
KabelSchleppBAS40（L-bbbb39.5x257.5）according to JUNKER drawing 3.26443放大器
HygroMatik GmbHB-2204081电极
hydacETS388-5-150-000+TFP100+S.S+ZBE08+ZBM310温度控制器
hydacEDS 344-2-016-000压力传感器
HYCON HYDRAULIK GMBH131086509减压阀
HonsbergUKV-040GKW 0220流量计
HEINZ AUTOMATIONS-SYSTEME GmbHHSG108M-12-H75-90-MS33-RH Nr:21491电机
heidenhainAE LB382C Id-Nr.:315420-04编码器
HaweR40.0泵
GHR Hochdruck-Reduziertechnik GmbHJ50-C-T0-E2-MN-V-F - Diff压力调节器
Freudenberg5718075 60NR11减震垫
DruckDPI 832手持式测试仪
DOPAG Dosiertechnik und Pneumatik AGC-25-01-006 22002570附件
Chr. Mayr GmbH + Co. KGEAS-NC 03/450.525.0/1 art-nr:7009250 Bohrung:10mm连轴器
BenderUG140P DC24V，No.B916382电源模块
Beck GmbH930.83.222511差压检测装置
BDC Electronic （S.r.l.）DCE12/5609KSVS 7-40VDC 200mA接近开关
BANDELIN electronic GmbH & Co. KG092 GV10清洗机配件
ASK Kugellagerfabrik Artur Seyfert GmbHGELENKKOPF KA 20203 NR 102152 （Left-handed）轴承（左旋）
Ahlborn Mess- und Regelungstechnik GmbHMA25903S数据采集器
ACS GmbHX1.218.55.100温控阀
WAYCON MAZ-C-F-2250-B-1
WAYCON SM50-S-KR-H
WAYCON MAB-S-B-2250-B-3
WAYCON SX135-20-3-L-KR
WAYCON SX80-2500-1,25-L-KR
WAYCON SX135-15-3-G-KA-O
WAYCON SX120-5000-6-G-KR
R. STAHL8070/1-1-ZB位移传感器
WAYCON SM125-HYD-S-SA-F18-L2
WAYCON SX50-500-420A-SA
WAYCON MAZ-S-B-3250-G-4
KrupsItem # 35080 Kupplungsstück komplett mit Achse und Lagern联轴器
WAYCON SX80-2500-25-L-KR-O
SIEMENS6DD1681-0CA2工业计算机用主板
schmalzSCPM 07 NC A VS-T，0.02.02.02500真空发生器
WAYCON K4P2M-S-M12
WAYCON DK812SBR5
WAYCON SX80-1000-0,5-L-KR-O
WAYCON MAB-S-B-850-G-4
WAYCON MAZ-S-B-3750-G-3
TurckRSM-RKM579-4M Nr:6605528电缆线带接头
WAYCON SX80-2500-0,5-G-KA-O
hydacEDS 344-3-400-000压力传感器
WAYCON LAM-5V
WAYCON MAB-A-A-550-E
WAYCON LMS18-G-150
ETAX223 108 01控制器
WAYCON SM2-HYD-T-KA-H-F18
VahleKKE 4/40-63 600010阀
WAYCON MAZ-C-A-750-B-1
WAYCON CE29-10
heidenhainMT12，ID:243602-01长度计
SCHUNK GMBH＆CO KG30023434 PZN 80/1 V加紧装置
WAYCON SL400-G-SR
WAYCON SX80-3000-10V-SA
ATOS 液压阀 LIMHA-3/350 -24VDC+SP-667
WACHENDORFF沃申道夫 行走编码器 WDG58H-12-500-ABN-H24-SC5-D89
STAHLWILLE S58253004
SUN PBHP LAN OBKB A1
FIBRO CONNECTABLE GAS SPRING 10 000 DAN C:300
SOMMER GP403XNC-C
HEIDENHAIN海德汉 LC193F/50nm ML940mm
SCHAEVITZ US181-000002-200BA 绝压1/4bsp
SUN CKGV-XCN
STM GLS-80BP/R
SUN RPEC-JAN-CBF
SUN RDFA-LBN+CAW
应用数据挖掘的理论及技术，设计以航空维修为主数据的挖掘系统结构框架，确定数据挖掘的方法，提升航空维修效率和水平。
关键词：数据挖掘；航空维修；数据库；存储
数据挖掘是一门新兴技术，面对的是大量的、随机的、不*的数据，需要从大量、不*以及随机的数据中提取人们肉眼无法识别的、隐含的数据信息，并且这些信息又是具有指导性和决策性的信息，对航空维修具有重要意义。数据挖掘技术实现了对数据库的检索、查询、分析等功能，并且还能对航空维修需要的信息进行详细分析，进一步指导实际问题的解决；能发现数据之间的关系、事件之间的关系以及规律，从而对航空维修事件进行有效分析。
1概念综述
研究数据挖掘技术在航空维修中的应用之前，先对此文涉及的理论进行简要论述，掌握其基本的理论含义，有利于进一步分析研究。因此，行理论概念综述，更好的认识数据挖掘技术[1]。
1.1数据挖掘
随着信息产业的发展，成千上万个数据库开始应用于各个行业、领域，数据涌现的趋势不可改变，巨大挑战是如何处理数据进行数据挖掘，将有用的数据尽快地提取和分析。为解决这一问题，数据挖掘技术应运而生。
1.2数据挖掘产生的背景
数据挖掘的属性比较特殊，有许多学科交叉的属性，它与统计学科、数据库理论、知识工程以及数据可视化等技术密切相关。并且由于其数据能大范围的使用而引发广泛的关注，主要的意义是能够转换数据，将其转变为可用信息。数据挖掘重要的依靠是数据库，数据库已经得到了广泛应用，而数据库之所以被广泛的接受，其中重要的原因是数据库技术与新型技术的集成使用。随着数据库储存量的增大和数据库的广泛使用，与其相关的处理技术也会得到一定的发展，新的需求促使新技术的产生。后续的发现和研讨，将为数据挖掘技术提供更多的机遇。
1.3数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要分为两类。一类做预测任务，就是通过现有的数据及知识属性，预测特定的属性值。另一类是描述任务，此任务项目的工作通常是探查性的，并且通常需要进行后期的技术检验以及结果的解释。在航空领域中，数据挖掘工作可以应用于复杂的航空维修工作，因为航空维修工作的细节比较琐碎、工作内容复杂并且没有明显的规律可以遵循，人们通常都是根据经验进行维修，除此之外很难发现相应的规律。此时，数据挖掘显现出它的特点和优势。在航空维修中，数据挖掘的主要任务就是从海量的数据中寻找和捕捉人类肉眼无法获取的信息和数据，提高航空维修的准确度。因此，数据挖掘技术是航空维修必需的技术，从任务领域中，也可以看出进一步进行数据挖掘在航空维修中的应用研究有着十分重要的作用。
2航空维修数据挖掘系统框架及设计
2.1航空维修数据挖掘系统框架
由于航空维修工作的需要，根据实际情况建造航空维修数据挖掘系统框架。航空维修数据挖掘系统总体框架由3层结构组成。一层结构为数据存储，第二层是数据挖掘，第三层是图形用户界面。其中，一层的数据来源是以往航空维修数据库的数据资料，但对原始数据进行了集成及转换处理，然后进入数据挖掘库。数据库系统主要存储航空维修数据中某一类的维修数据，数据挖掘是该结构的核心内容。后传输到用户界面，输出模式可以为可视化模式。
2.2航空维修数据挖掘过程
2.2.1问题定义由于研究的模型是基于航空维修数据建立的，属于特定领域。因此，为了提出一个有意义并且能够利用现有条件解决的问题，必须掌握一定的航空维修知识。然而，部分学者在研究数据挖掘时，并没有意识到问题的描述，建立模型时只选择未知的相关性制定变量[2]。这一步骤要求我们了解该领域知识，现实中这些问题都是通过该领域的专家和数据挖掘专家合作完成，因此一个成功的数据挖掘应用中，专家之间的合作不单单存在于初始阶段，也处于整个数据挖掘过程之中。也就是需要明确的定义业务问题，感受领域的相关信息，理解知识，搞清楚用户的需求。认清问题是数据挖掘重要的一步，虽然结果不可预测，但是分析的问题要有依据的，不能盲目应用，否则必然失败。2.2.2数据准备一步需要数据，进一步探索和寻找与航空维修有关的资料和数据信息，同时还需要挑选出适合于数据挖掘应用的信息和数据。此阶段要确定数据收集方式，一般有两种收集方式，一种由专家控制的收集，另一种是观察法收集。观察法收集时，数据是未知的，取样分布也是未知的，但可以掌握数据搜集对理论分布的影响。其次要进行数据预处理，这是整个过程之中十分重要的工作。内容包括数据清理、数据集成、数据变化、数据规约。后是数据转换，根据具体问题建立模型，随后确定相应的算法，将数据转换为适用的形式，此阶段的作用是为了适用模型算法，为后续工作提供便利。2.2.3数据挖掘此阶段的工作是明确合适的算法，剩余的工作都可以自动合成。2.2.4结果分析数据挖掘中得到的系列信息及模型，是否能有效处理航空维修中的问题、挖掘到有价值、有意义的数据信息，都需要进行相关的归纳、研究、评估、分析工作。该阶段要注意的问题是结果分析的方法通常根据数据挖掘操作进行处理，可视化技术为主要的技术手段。2.2.5知识集成知识集成就是把收集到的通过分析得到的知识，整理归纳到业务信息系统中。
3航空维修数据挖掘模型的构建和实现
3.1定义数据源
通常所说的数据源发挥的作用是提供挖掘数据存储地址，在整个过程中，数据源扮演着一个存储器的角色，存储大量分析数据。数据源表示到数据地址的一个链接，并且系列定义物理地址的连接字符串等。字符串包含服务器的名称、安全性、超时值等信息。
3.2数据源视图
需要生成的包括数据库对象所使用的模型，包含N个基础数据源中选定的数据，可以通过N个数据源的生成，包含单独存在的关系、相应的计算等，客户无法通过客户端看到数据[3]。
3.3建立数据挖握结构
挖掘结构定义生成挖掘模型的数据域，数据挖掘结构不包括算法以及算法类型。同一个数据挖掘结构能创建多个数据挖掘模型，并且建立的挖掘模型都由一个数据源发展而成。
3.4创建数据挖掘模型
建设模型是整个过程的重心和重点，简单的说，可以把数据挖掘模型看作是一个树状图，用来存储相关信息，数据挖掘模型的任务是存储数据挖掘模型。创建模型时需要列的具体用法，输入列是识别信息以及学习信息，输出列则是分析和预测。
3.5生成和训练模型
模型处理在此阶段也可以说为模型训练，在此模型的数据处理中，数据挖掘算法把处理集中的数据输入没有经过处理的模型，把训练数据输入后，数据不存到挖掘模型中，只进行分析，从中找到一些规则和模式，再根据模式和利用这规则填充模型。
3.6航空维修数据约简及相似序列搜索
飞机启动系统是飞机重要的组成部分，但是在日常工作中，经常因为飞行系统故障造成机器无法正常运行。因此要通过海量的维修数据和信息的分析和处理，使用数据挖掘技术解决飞行系统故障。要对故障进行分析，并且预测下一阶段的趋势，提前准备。其他的维修工作也可以参照，做法是利用粗糙集约简的方法来解剖和分离出故障的关键性原因，然后分析故障数据，研究故障类型，进行时间序列相似性的处理搜索，并且对未来情况进行判断，做出合理的预测。在处理过程中，要对故障模式以及失效率高数进行分析，该方法可以用到不同系统的飞机数据处理，建立起故障预测模型，对于航空维修决策的制定有着重要意义，可以减少维修成本，保障人员安全[4]。
4结语
目前，航空飞行安全面临着许多新的特点、新的问题，提升飞行安全重要的工作就是进行航空维修，航空维修离不开信息的分析及利用。因此，应该建立起一个一体化的系统研究模型，让决策者以及工作人员能透过大数据准确把握复杂的业务信息，能对信息进行客观分析，对航空维修保障工作有指导意义，从而提升航空安全管理水平和企业经济效益。
0G-10T-PU6OGR-10T-PU60G-20T-PU6OGR-20T-PU60G-30T-PU6OGR-30T-PU60G-50T-PU6OGR-50T-PU60G-80T-PU6OGR-80T-PU60G-80T-PU6/S80OGR-80T-PU6/S800G-120T-PU6OGR-120T-PU60G-120T-PU6/S145OGR-120T-PU6/S1450G-150T-PU6
O0GR-150T-PU60G-220T-PU6OGR-220T-PU6OGR-220T-PU6/S1050G-220T-PU6/S105OGL-20T-PU60GL-30T-PU6OGL-50T-PU60GL-80T-PU6OGL-120T-PU60GL-220T-PU6OGL-50T-PU6/AIR0GL-80T-PU6/AIROGL-120T-PU6/AI
© 2019 南京惠言达电气有限公司 版权所有 备案号：苏ICP备2021018979号-1 技术支持：化工仪器网 GoogleSitemap 总访问量：345273 管理登陆
在线咨询