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結合主成份分析法與倒傳遞類神經網路預測飛機零組件故障時間－飛機發動機電子控制單元為例

為了解決Focus 渦輪 維修的問題，作者林建謀 這樣論述：

國軍近年來無論在戰備演訓、災害防救與教育訓練等工作上，均有具體成效。我國陸軍直升機除執行戰訓本務工作外，當國內發生各項重大事故時，亦全力投入救災工作，擔負起保衛人民生命、財產安全的重責大任，故直升機的妥善狀況直接影響任務成功與否，甚至於任務中發生非預期性故障，勢必造成更重大傷亡，因此，建立直升機關鍵性零組件失效預測系統，可精進機隊關鍵性零組件維修管理並提升直升機妥善率。本研究是以陸軍某型直升機機上發動機(T700-GE-401型)的電子控制單元為例，蒐集影響電子控制單元故障時數的6項關鍵因素，分別為熱電偶總成、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。並以我國陸軍直升機維修單位2014年至2017年的電子控制單元檢測數據為樣本，先使用主成份分析法(PCA)實施分析，找出主要差異的關鍵因素(變異數)，再將其投入倒傳遞類神經網路(BPN)模型進行訓練，使用試誤法及RMSE值測量預測誤差，測試最佳神經元個數、學習速率訓練次數與學習率之參數值，以獲得最佳的預測效果，藉以預測電子控制單元之故障時間。研究結果顯示，使用主成分分析法，從造成發動機損壞的六項成因中，分析出主要的三項關鍵因素後，再導入倒傳遞類神經網路實施訓練，並設定神經元數為12、學習速率為0.9、學習循環次數為50,000，做預測模式建立的條件，

求得之平均絕對率誤差率(MAPE)為4.67%，屬於高準確之預測模式，本研究的預測準確度達到95.3%，在實務上有應用價值，可做為預測飛機零組件之故障時間的標準。本研究結合主成分分析法及倒傳遞類神經網路，利用PCA簡化數據集的技術及BPN預測能力的特性，藉以提高直升機零組件故障時間預測，除了可作為於陸軍直升機各項組件預防性修護管理參考外，並可擴大應用於國軍各類裝備修護管理部門參考及運用，有效維持各類裝備的妥善並降低發生非預期性故障，提升國軍整替戰力。