【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法及系统。
技术介绍
1、在航空工业中，紧固件作为连接飞机结构部件的关键组件，其性能的稳定性和可靠性直接关系到飞行安全。随着航空技术的不断发展，对紧固件的性能监测要求也日益提高。传统的紧固件性能监测方法主要依赖于人工巡检和定期检测，这种方法不仅效率低下，而且难以实时、准确地反映紧固件的实际工作状态。
2、近年来，随着传感器技术和数据采集系统的进步，航空固件监测数据的获取变得更加便捷和全面。然而，如何有效处理和分析这些海量数据，从中提取出对紧固件性能评估有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。特别是震动信号和应力数据作为反映紧固件工作状态的重要参数，其处理和分析的精度和效率直接影响到监测结果的准确性。
3、现有的数据处理方法往往侧重于单一数据源的分析，如仅对震动信号或应力数据进行独立处理，忽略了它们之间的内在联系和相互影响。此外，传统的数据处理方法多采用基于规则的算法或简单的统计分析，难以适应复杂多变的航空固件工作环境，且易受到噪声...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，所述依据所述X个震动信号段的性能指标和所述Y个应力数据段的性能指标，确定所述目标航空固件监测数据中是否存在不匹配的震动信号与应力数据特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，所述依据所述X个震动信号段中各个震动事件的性能指标和震动节点，以及所述Y个应力数据段中各个应力事件的性能指标和应力节点，确定所述目标航空固件监测数据中是否存在...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，所述依据所述x个震动信号段的性能指标和所述y个应力数据段的性能指标，确定所述目标航空固件监测数据中是否存在不匹配的震动信号与应力数据特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，所述依据所述x个震动信号段中各个震动事件的性能指标和震动节点，以及所述y个应力数据段中各个应力事件的性能指标和应力节点，确定所述目标航空固件监测数据中是否存在不匹配的震动信号与应力数据特征，包括：
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，所述依据所述x个震动信号段中各个震动事件的性能指标和震动节点，以及所述y个应力数据段中各个应力事件的性能指标和应力节点，确定所述目标航空固件监测数据中是否存在不匹配的震动信号与应力数据特征，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的航空紧固件性能监测数据处理方法，其特征在于，如果在所述第二应力数据段涵盖的应力事件中，没有搜索到性能指标与所述第z个震动事件的性能指标匹配的第二应力事件时，所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：林燚，邱廷贵，彭渝，陈代红，张勇，刘清树，徐贵庆，李龙，刘涛，
申请(专利权)人：成都迈特航空制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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