题目：基于随机森林的航空电子设备故障诊断技术

故障诊断技术是保障飞机航电系统稳定可靠运行的一个重要途径。航电系统是一个复杂的系统，系统的运行过程会呈现非线性、时变性和不确定性，致使其故障存在模糊性、传播性、放射性和相关性等特征，往往存在精确建模困难的问题，无法完全依靠传统方法建立精确的物理模型进行故障诊断。另一方面，航电在全寿命周期过程中产生大量数据。这些数据中蕴含了设备的运行机理和状态的信息，具有高维性、不平衡性、不完整性等特点，如何利用这些数据对飞机进行故障诊断，达到航电故障预测和健康管理目的，满足日益提高的飞机可靠性和经济性等要求是一个具有挑战性的研究课题。 数据驱动的故障诊断方法以飞行数据为基础，寻找这些数据中蕴含的规律，利用这些规律对未知数据或者无法观测的数据进行分类，不需要知道系统精确解析模型，而且具有某些“智能”的特性，是一种很有生命力的方法。 论文主要研究利用随机森林分类器的方法进行故障诊断技术，并进行软件仿真验证和半物理仿真验证。具体研究成果包括如下内容： （1） 基于随机森林的故障诊断技术 研究在随机森林的建立过程中，随机森林中树的数目的对森林的影响，确定了两者关系。针对航电设备诊断领域存在大量的无标记数据的问题，提出随机森林的半监督学习技术，提高了诊断的准确率。针对随机森林对于使用者是个“黑箱”，不利于后续故障分析的问题，研究随机森林的解释技术，解决了其透明化问题。最后在C++的环境下，搭建基于随机森林的故障诊断平台，并利用UCI数据库中数据验证了算法的性能。 （2）基于随机森林的故障诊断技术的验证问题 在本文中采取软件模拟仿真和半实物仿真两种方法对诊断技术进行了验证。首先利用Labview和Multisim搭建了故障仿真平台，该平台可以仿真任意的给定的电路，并可以设置电路的故障。在此基础上搭建基于Elvis II半实物仿真平台，该平台可以对实际的电路进行仿真和故障注入。为故障诊断技术的验证提供数据来源。 总之，本论文搭建了基于随机森林的故障诊断平台以及仿真验证平台，并利用Sallen-key带通滤波电路和线性中放电路对该平台的功能进行了验证。