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聚类分析在多子样飞行数据挖掘中的应用研究

航天控制 2022年第4期40卷 69-75页

作者：纪刚史丽楠伊鑫陈曦北京航天自动控制研究所北京100854

结合运载火箭滑行段绕心动力学模型,提出进行多子样飞行数据挖掘的必要性。首先,在标称模型分析的条件下,分析了参数之间的关联性,建立了特征参数矩阵。其次,给出基于权重的飞行数据聚类的分析方法和步骤。最后,采用实际的飞行试验数据... 详细信息

结合运载火箭滑行段绕心动力学模型,提出进行多子样飞行数据挖掘的必要性。首先,在标称模型分析的条件下,分析了参数之间的关联性,建立了特征参数矩阵。其次,给出基于权重的飞行数据聚类的分析方法和步骤。最后,采用实际的飞行试验数据进行仿真,验证了方法的有效性。

关键词：运载火箭飞行数据数据挖掘聚类分析专家知识

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无人机飞行数据异常检测算法综述

计算机应用 2023年第6期43卷 1833-1841页

作者：祁超帅何文思焦毅马英红蔡伟任素萍西安电子科技大学通信工程学院西安710071 中国航天科工集团第二研究院七〇六所北京100854 西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 中国航天空气动力技术研究院创新与应用中心北京100074

针对无人机(UAV)机载健康状态监测领域的UAV飞行数据异常检测问题,首先阐述了UAV飞行数据的特点、常见的飞行数据异常类型及对异常检测算法的要求;然后梳理了UAV飞行数据异常检测算法的研究现状,并归为3大类:基于先验知识的定性异常检... 详细信息

针对无人机(UAV)机载健康状态监测领域的UAV飞行数据异常检测问题,首先阐述了UAV飞行数据的特点、常见的飞行数据异常类型及对异常检测算法的要求;然后梳理了UAV飞行数据异常检测算法的研究现状,并归为3大类:基于先验知识的定性异常检测算法、基于模型的定量异常检测算法和基于数据驱动的异常检测算法,同时分析了各类算法的应用场景和优缺点;最后总结了UAV飞行数据异常检测算法目前存在的问题和挑战,展望了未来UAV飞行数据异常检测领域的重点发展方向,为新的研究提供了参考思路。

关键词：无人机机载健康监测飞行数据数据挖掘异常检测

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基于相关性参数选择的飞行数据异常检测

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1738-1745页

作者：钟杰罗冲张恒苗强四川大学电气工程学院成都610065

随着无人机(UAV)技术的成熟,其在军民领域的应用越来越广泛,安全问题也逐渐受到重视。UAV飞行数据能直接反映其飞行健康状态。针对UAV飞行数据开展异常检测研究是提升UAV整体安全性的重要手段之一。基于此,提出了一种基于相关性参数选... 详细信息

随着无人机(UAV)技术的成熟,其在军民领域的应用越来越广泛,安全问题也逐渐受到重视。UAV飞行数据能直接反映其飞行健康状态。针对UAV飞行数据开展异常检测研究是提升UAV整体安全性的重要手段之一。基于此,提出了一种基于相关性参数选择与卷积神经网络(CNN)的异常检测方法。利用最大信息系数(MIC)和Pearson相关系数法挖掘参数之间的相关性,并建立相关性飞行参数集合;利用与待检测飞行参数相关的飞行参数数据训练卷积神经网络预测模型,根据模型预测值与真实值之间的残差判定异常。利用真实UAV飞行数据对所提方法进行验证,结果显示:所提方法的假阳率、假阴率、准确率指标均值分别为0%、0.19%、99.6%,证明了方法的有效性。

关键词：异常检测飞行数据最大信息系数 Pearson相关系数法卷积神经网络

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飞行数据异常的检测方法分析

电子技术（上海） 2023年第12期52卷 194-195页

作者：侯晓雪杜冬王东宋岩中国民用航空飞行学院四川618307

阐述飞行参数中的数据分类、异常分类和异常检测方法,探讨通过飞参数据的异常检测能够及时发现飞机的部件状况及飞行员的操纵状况,从而对飞行安全、飞行训练、故障诊断和维修、事故调查起到至关重要的作用。

关键词：飞行数据异常检测分类方法

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飞行数据改进中值滤波和自适应小波降噪

计算机仿真 2013年第7期30卷 75-77,86页

作者：王斐梁晓庚郑强王彦奎西北工业大学自动化学院陕西西安710072 洛阳光电技术发展中心河南洛阳471009

研究飞行数据预处理时提高数据质量问题。针对飞行数据易受噪声干扰,提出了改进中值滤波和自适应小波阈值降噪的降噪算法。首先以改进的中值滤波算法对飞行数据进行处理以剔除野值;然后对剔除野值后的飞行数据进行小波分解,根据各层小... 详细信息

研究飞行数据预处理时提高数据质量问题。针对飞行数据易受噪声干扰,提出了改进中值滤波和自适应小波阈值降噪的降噪算法。首先以改进的中值滤波算法对飞行数据进行处理以剔除野值;然后对剔除野值后的飞行数据进行小波分解,根据各层小波系数的噪声自相关函数确定最佳小波分解层数;最后设计了新的自适应阈值函数,对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据。采用仿真数据和飞行数据进行实验,结果表明,改进方法取得了良好的降噪效果,改善了数据质量,证明算法有效性。

关键词：飞行数据改进中值滤波小波变换自适应阈值降噪

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飞行数据在飞机故障诊断中的应用

飞行数据在飞机故障诊断中的应用

2021年中国航空工业技术装备工程协会年会

作者：李莎莎程金张瑞杨斌斌张柯航空工业陕西千山航空电子有限责任公司

飞行数据记录了飞机全机各系统的飞行状态参数,将飞行数据应用在飞机故障诊断技术中可有效提高航空装备的安全性和战备完好性。通过对飞机故障诊断技术应用现状的分析,阐述了飞行数据应用于飞机故障诊断中的技术路线及实现途径,并提出... 详细信息

飞行数据记录了飞机全机各系统的飞行状态参数,将飞行数据应用在飞机故障诊断技术中可有效提高航空装备的安全性和战备完好性。通过对飞机故障诊断技术应用现状的分析,阐述了飞行数据应用于飞机故障诊断中的技术路线及实现途径,并提出随着航空大数据的发展飞行数据在飞机健康管理领域的应用前景。通过飞行数据的累积,结合系统数据库对历史数据进行研究,探索出故障形成的规律,为飞机健康监测与健康管理提供科学依据和手段。

关键词：飞行数据故障诊断数据库数据采集处理

来源： cnki会议评论

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基于飞行数据的飞行训练品质评价研究

基于飞行数据的飞行训练品质评价研究

作者：祝祯祎中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

飞行学员的培训和训练质量的提升是民航业重点关注的问题,为了能够解决传统飞行训练评价中飞行教员的主观评分,提高评价的效率;本论文将矩形起落航线的起飞段和着陆段作为研究对象,结合Cessna172训练机的Garmin1000航电系统记录的飞行参... 详细信息

飞行学员的培训和训练质量的提升是民航业重点关注的问题,为了能够解决传统飞行训练评价中飞行教员的主观评分,提高评价的效率;本论文将矩形起落航线的起飞段和着陆段作为研究对象,结合Cessna172训练机的Garmin1000航电系统记录的飞行参数,基于时间序列相似度方法量化不同学员的飞行训练品质;之后采用LSTM神经网络建立了飞行训练品质评价模型。本论文重点研究了以下几个方面的内容:1.矩形起落航线的样本数据提取。针对矩形起落航线不同阶段飞行学员的操作变化,首先设计了阶段划分算法,提取其中的起飞滑跑、一边、五边和着陆滑跑共四个阶段;之后将所需要的样本数据进行提取和分析,并利用Hampel滤波函数对缺失值进行处理,最后再对数据曲线进行拟合。2.矩形起落航线的评估方案。根据专家评价法和飞行训练质量的影响因素,共选取了航迹、高度、空速、坡度和姿态五个飞行参数进行研究;参考资深飞行教员的经验,确定不同阶段中不同参数的权重,从而建立了主客观相结合的评估方案。3.基于时间序列相似度的量化模型。将每位学员的参数曲线进行分段和降维处理,再利用角度集表示处理后的时间序列;之后通过对比不同学员实际飞行参数曲线和目标曲线,分别从角度距离度量、时间差异度量和函数值差异度量共三个指标中确定每位学员的相似性评价值;最后将结果同专家评分进行对比。4.基于LSTM的飞行训练品质评价模型。采用K-means算法根据样本的相似性评价值将样本学员进行聚类,得到飞行训练质量等级表,并将其转化为每位学员的标签数据。将训练样本的飞行参数数据和标签数据作为输入数据导入至LSTM神经网络中进行训练,得到飞行训练品质分类评价模型,实现对测试集学员的等级分类。通过实例仿真结果表明,本文可以通过五种飞行参数量化飞行学员的飞行训练质量,并与专家评价结果进行对比后具有一致性;采用测试集在训练完成的LSTM模型上进行分类评价,准确率达80%。通过上述研究能够建立更全面的飞行训练品质评价体系,为飞行训练的相关人员提供相关的改进措施,有助于进一步完善飞行学员全生命周期的飞行训练品质管理,提高学员的飞行训练质量。

关键词：飞行训练品质时间序列相似度飞行数据矩形起落航线多元时间序列 LSTM神经网络

基于EEMD-HT的飞行数据小突变信号检测

同方学位论文库评论

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振动．测试与诊断 2013年第3期33卷 388-392,523页

作者：王帮峰林剑祥芦吉云南京航空航天大学民航学院南京 210016

针对快速存取记录器(quick access recorder,简称QAR)所记录的飞行数据小突变信号监测问题,提出一种总体经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)结合希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)的时频分析方法。介... 详细信息

针对快速存取记录器(quick access recorder,简称QAR)所记录的飞行数据小突变信号监测问题,提出一种总体经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)结合希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)的时频分析方法。介绍了EEMD的基本原理及其求解步骤,在评估实际QAR数据序列的平稳性的基础上,对存在小突变的飞行数据序列进行求解分析。结果表明EEMD可有效抑制模态混叠现象,基于EEMD求解结果的希尔伯特谱与瞬时能量密度水平可检测出飞行数据中的小突变信号,证实了EEMD结合HT对QAR数据中小突变信号检测的有效性。

关键词：飞行数据总体经验模式平稳性评估小突变信号检测

基于实际飞行数据的首都机场飞机发动机日排放清单估算方法研究

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环境科学学报 2019年第8期39卷 2699-2707页

作者：曹惠玲苗佳禾苗凌云汤鑫豪中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航科学技术研究院北京100028

根据航班实际飞行数据估算机场飞机主发动机排放量,可以提升机场排放清单编制的准确度.基于北京首都机场某日运行数据和国内1326架次航班的机载飞行数据(QAR数据),研究了基于飞行数据的机场飞机主发动机排放清单制定方法.采用一阶近似3.... 详细信息

根据航班实际飞行数据估算机场飞机主发动机排放量,可以提升机场排放清单编制的准确度.基于北京首都机场某日运行数据和国内1326架次航班的机载飞行数据(QAR数据),研究了基于飞行数据的机场飞机主发动机排放清单制定方法.采用一阶近似3.0(FOA3.0)方法补充国际民航组织发动机排放数据库颗粒物基准排放指数,结合QAR数据,应用波音燃油流量法2(BFFM2)估算了实际飞行条件下污染物排放指数,编制了首都机场该日飞机主发动机排放清单,分析了首都机场航班排放特征.在此基础上,探讨了结合实际数据本地化的着陆和起飞循环,以期为机场飞机主发动机排放量的快速准确核算提供新的思路.结果发现,该日航班主发动机HC、CO、NOx和PM2.5排放量分别为933.9、10967.8、14703.5和85.5kg,较标准LTO循环估算结果的偏差分别为15.6%、13.2%、-29.1%和-18.9%.NOx排放主要集中在起飞和爬升阶段,占其排放总量的68.0%;HC和CO排放主要集中在滑行和慢车阶段,分别占其排放总量的90.0%和88.0%;PM2.5在各飞行阶段的排放较为平均.对于单位LTO循环,航班滑行过程中平均排队等候(地速为零)时间为7.7min,产生的HC、CO、NOx和PM2.5分别占总滑行阶段对应污染物排放量的26.3%、27.5%、25.7%和27.5%,这一部分排放量有望通过场面运行优化进一步控制.

关键词：机场排放清单飞机排放着陆和起飞循环飞行数据快速存取记录器