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浅谈飞行数据集中处理流程管理

发布时间:2019-08-14 02:13:05 文章来源:工具之家    

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刘凯

摘 要:feixingshujushifei机整个飞xing过程中飞行shujujiluxi统对飞机飞行xingneng和飞行状态xiang关de飞行参shude一系列记录。本文tan讨如何利用飞行数据记录系统cai集飞行数据借zhu地面系统应用软件重现kong中飞行的动作和数据对飞行数据展开ju类分析和检查监督及shifa现不安全yin素jin一步确保飞行安全。

关键词:飞行数据;数据cai集;数据处li

DOI1.1664/j.cnki.37-1222/t.2017.19.233

1 fei行数据分析意义

传统的机务维修方shi是定期来jin行的在飞机飞行固定的一段时jian,当时间到了以后就会把飞机的机身发动机和主要bu件拆xia进行维修或者更换。定时维修存在的问题,一方面是规定的小时数到了以后,大多数部件仍然完好,quebei维修或者更换;另一方面是还有一些部件会随机发生gu障,事故的是否发生与定期维修没有直接联系。因此出现的一些问题反映了定期维修的浪费效率di的弊端。随着飞行数据记录qi在飞机上的普遍使用,chan生了一种新型的维修方shi:视情维修。飞行数据记录she备对飞机的机身、发动机及其主要部件运行状态进行监控,bing分析飞行数据,从而掌握部件发生失效的时间、原因以及失效后的后果等。you此可见,飞行数据分析在机务维修中占有举足轻重的地位,

飛行数据分析在提gaohang空安全水平、降低运行风xian方面具有非常重要的意义。通过对飞行数据分分析fei行数据超限情况的监测,可以尽早识别违规的操作、有问题的程序、飞机xing能的衰退等安全隐患,wei提高飞机运行的安全水平提供支持。在过去的 30 多年中,航空技术的进步与发展,伴随着数以千ji由于错综复杂的原因导致的飞行事故,也可以说,飞行器是在不断的出现事故、故障,然后做出相应的改jinzhong发展起来的。由此可见,保证航空器安全运行是十分po切的问题,除了提高航空器本身的可靠xing,对航空器进行飞行数据分析,从而实现飞行品质监控就成为了发展现代航空的必要任务。

2 飞行数据采集

自上世纪末开始,guonei大部分航空公司都在航班上加装了快速存取记录器设备和相关的数据储存、分析、管理系统和设备,这些设备duneng够记录100 飞行小时以上的时间。随着电子xinxi技术、计suan机集成系统等学科的发展,现阶段的数据采集逐步向功能化、集约化、精密化qu势发展。目qiansuo具有的采集系统多以AirNet自控系统为主,其主要涵盖三个mokuai:

(1电报处理mo块。gaimo块主要功能为分组接收、解析原始报文,并针对原始报文所存在的数据遗漏及格式错wu等chu级问题发送警告提示;同时模块可实时修正GPSxin号,yi据所收到GPS时钟信号修正飞行时间;此外,该模块具备气象数据处理功能,可借助雷达数据处lizi系统对气象数据进行传输播报。

(2)飞行数据处理模块。作为核心内容的飞行数据处理模块应具有依据飞行计hua及航班信息,绘制飞行航路,解析航路重要节点,预测各重要节点的预期抵达时间、经纬度、飞行高度等功能。针对飞行轨ji展开路径模型构建,就飞行过程中出现的偏离航道等技术错误展开过点纠正,自动记录飞行过程的重要参数及实际轨ji,bingtong过相应传输设备及时传输信息及管制员。

(3)飞行数据显示模块。飞行数据显示模块应具备jiang飞行基本数据直观显示于机组人员的功能,主要包括航班数据、电报数据的显示、查xun及维护功能,基础资料的保护及存储显示功能,航班轨迹及班期安排管理显示,报警警示灯正常显示灯功能。

3 飞行数据集中处理

由于实时的飞行数据需要大liang的存储空间,航班suofu设备存在一定的局限性,而飞行数据作为飞行事故预防,飞行安全管理工作的核心原始链,其重要性不容忽。在此,本文提出两种飞行数据集中处理模式:

(1)构建全国性或区域性集中dan一飞行数据处理库,该数据库主要处理飞行计划数据,依据数据用途,运用多样化数据处理方法,将大量存量数据加工处理后,通过网络传输设备beifen至自动化系统中,机组及机务人员可依据历史数据及故障记录,实现快速排故,强化工作效率及精准度。

(2)构建全国性或区域性单一飞行计划数据库,该数据库记录管线范围内的飞行计划,跟踪飞行计划过程中的状态及触发状态改变条件,通过架设应急备份系统,复制飞行计划数据并跟踪主系统飞行计划,实现两者的延时同步。该系统在数据处理上具有完全du立性优势,数据处理所需软硬件suan法具有较强的lu棒性,可进一步较少数据互扰的差异性错误。

数据处理过程不可回避的一个问题是,如hedui众多数据展开聚类处理是需解决的关键技术问题,将数据按相似性原则归分成若干个类别,挖掘其内在相似性和联系,有助于加快数据处理流程。目前,聚类算法中K-means法应用较为广泛,其相关研究yi扩展至多领域,且取得诸多丰硕成果,结果本文研究duixiang和研究目标,可对时效性飞行数据展开聚类分析,并通过BWP聚类有效性评价指标进行优化,确定最佳聚类数。其中BWP指标反映单个样本聚类有效性,假设个样本对象被聚类为类,其中BWP指标计算公式如下:

其中为数据聚类为类时的平均BWP指标值,为最佳聚类数,表示聚类样本数,表示类别。

进一步地,对聚类结果进行融合,分析异常飞行数据产生机理。

4 结论

通用航空近些年在我国发展迅速,但是飞行数据采集和分析却没有在通航业内普遍展开。从长远来讲,我国民航业已进入快速发展qi为确保飞行安全,飞行数据的集中管理已是大势所趋。本文对于飞行数据集中处理流程管理的浅谈,是源自于本人工作的经验之谈,由于知识体系所限,yizai广开言路,希wang借此机会引发广泛讨论。

参考文献:

[1]魏麟.通用航空飞行数据采集技术初探[J].中国民航飞行学yuan学报,2011(03):5-7+11.

[2]程科,左洪福,孙见忠.飞行数据采集、记录与译码[J].飞行设计,2015(01):57-60+71.

山东工业技术 2017年19期

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