基于QAR数据的高高原航线民航发动机分析

QAR可以监控的飞行参数多达上千种,为航空发动机状态监控和故障诊断提供丰富的数据,基于典型的民航飞机QAR数据对发动机进行性能分析.在地面滑行阶段,通过燃油控制系统对燃油流量进行小幅度微调,降低燃烧室温度上升率,提高高温部件的寿命;起飞阶段平原地区的燃油流量大于高原地区的燃油流量;爬升阶段采用换算转速能够较好地反映出燃油流量换算值变化规律;通过分析滑油量在某一航段的变化规律,对监测滑油的方式有一定的指导作用.     

基于HBase的QAR数据存储设计与实现

为解决传统关系数据库存储QAR数据可扩展性低、可用性差的问题,设计一种基于HBase的QAR数据分布式存储方法。根据QAR数据的特点,设计HBase表结构,将QAR参数划分为安全、航迹、燃油、发动机、预测、飞行员操作及其它共七大主题,构建基于航班号、航班日期、参数主题三者组合的MD5散列值行键结构,根据行键散列值对QAR数据值表预分区,通过行键散列机制和预分区技术相结合的两级优化策略实现QAR数据文件分布式存储。真实QAR数据集上的实验结果表明,该QAR数据存储模式能使数据均衡分布在集群中,避免了写热点和数据倾斜问题,有较高的存取性能。     

基于数据仓库的QAR数据分析

针对现有各航空公司分析QAR数据的平台不统一、QAR数据量大、分析和处理数据能力不足、导致海量的数据变成了信息垃圾,在对QAR数据和数据仓库技术研究基础上,结合航空公司关心的问题,设计了QAR数据仓库,给出了数据仓库模型的设计,详细阐述了QAR数据分析主题的提取方法,提出QAR数据仓库的星型模型.通过ETL设计了多维数据集,以超限事件为例展现了对QAR数据的安全分析,为航空公司改进飞行品质、提高安全系数提供依据.     

基于QAR的飞行品质大数据分析应用与展望

在航空的安全管理中,QAR海量数据的分析是其最重要的组成部分之一,它不仅能高效的发掘出飞机的飞行品质,而且还能对飞机飞行体现出来的风险水平进行评估,QAR的飞行品质的大数据是提高飞机飞行品质的重要考量因素之一。然而,在现实中,飞行员不可避免要对周围的动态环境进行一个实时的评估,还要对各种设备都进行定期的检查和维修。这个过程是一个长期的、需要调整的过程,所以这对于海量数据的分析造成了一定的影响。本文以QAR为基点,对飞机的飞行品质大数据进行了具体的剖析,并得出了一定的结论,希望能给相关人员一些帮助。     

QAR数据在民航飞机气动力参数辨识中的应用

在长期飞行过程中,由于飞行环境的复杂性,飞机的气动模型会因为机体结构疲劳损伤和腐蚀损伤而略微有所变化。针对这一现象,将能够实时反应飞行状态的快速存取记录器QAR(Quick Access Recorder)所记录的飞行数据应用于飞机气动力参数辨识。通过对QAR数据进行译码、野值剔除与补正、滤波等预处理,运用分段最小二乘法进行参数辨识,并运用交叉验证法进行参数检验,建立完整的气动模型。模型精度达到模拟飞行、仿真维修等领域的要求。     

基于QAR数据的民用飞机故障预测及验证

飞机飞行过程中产生成百上千种飞行参数和数量庞大的飞行数据,但目前这些数据并没有得到充分有效的利用,飞机的维修还处在以定期维修和事后维修为主的阶段。随着航空技术的不断发展,利用飞行数据进行故障预测,转变民机维修模式向视情维修发展变得越来越有必要。首先对基于QAR数据的民用飞机故障预测技术路线进行了说明。其次介绍了适用于民机QAR数据的两种故障预测方法,包括基于曲线拟合的性能预测方法和基于时间序列的趋势预测方法。再次,详细描述了基于QAR数据的故障预测系统的实现途径。通过预测关键参数变化趋势,达到提前发现故障,以制定合理的维护计划,确保飞行安全的目的。最后采用提出的方法对波音飞机的空调、滑油系统关键参数数据进行预测,预测结果验证了方法的有效性。     

基于缓存结构的民机实时QAR数据译码方法

新一代通信技术的发展使得QAR数据可在飞行中实时传输;传统译码研究均针对航后QAR数据,难以高效处理实时数据;为提升实时QAR数据的译码效率,提出了基于缓存结构的译码方法,将传统的译码表转换为专门的数据结构,并进行缓存,避免了译码过程中对配置表的全表搜索,提升了译码效率;采用Go语言、Redis缓存、Influxdb2数据库,搭建了实时QAR数据译码平台;采用基于ATG网络的实测QAR数据,对译码平台的性能进行了仿真测试;针对实时QAR数据,平均译码延迟约为5 ms,测试结果表明基于缓存结构的译码方法能够高效处理实时QAR数据。     

基于K-EROS的QAR数据集的相似性分析

叙述了传统的PCA方法在处理QAR数据相似性问题的不足,提出基于EROS的KPCA方法处理QAR数据之间的相似性问题。通过引入EROS方法而不需要对数据进行向量化,引入核矩阵对QAR数据进行主成分分析,可以有效降低数据的维数。选取两组QAR数据集,采用支持向量积方法,选用不同数目的主成分进行分类实验,同SPCA方法和GPCA方法进行比较,实验结果显示把该方法运用到QAR数据集,具有较好的分类结果。     

基于QAR数据的发动机状态监控地面站系统开发设计

QAR数据是飞机飞行中的重要数据仓库,也是航班相应信息的集成,对判别系统故障等有着重要的参考作用。以QAR数据为参照,对发动机状态监控地面站系统的开发进行阐述与探索,旨在能够为发动机状态监控效率的提升提供系统支持,以此来确保飞机在飞行过程中的发动机安全性。在系统开发的过程中,将QAR数据实时传输到地面监控系统中,并结合相关算法判别,对数据进行检测和判断,以此来确定发动机的运行状态。     

QAR数据的数据融合算法

分析了QAR数据中影响飞机性能衰减的主要因素,采用自适应加权数据融合算法和扩展卡尔曼滤波算法对相关性能参数进行了状态参量的估计,并验证了自适应加权融合算法在外界环境影响较小时的便捷性和外界环境影响过大时的局限性.引入扩展卡尔曼滤波算法,加入高斯噪声的计算,提高了状态估计值的精确度,为航空公司改善飞机运行提供了参考.     

QAR数据仓库在Hive中的构建

分析QAR数据是一种非常有效的监控飞机状态的方法。但随着民航领域的快速发展,QAR数据的规模急剧增大,现有基于关系型数据库的QAR数据仓库不足以支撑海量数据下的存储与分析,导致海量的QAR数据因无法处理变成了信息垃圾。因此,针对现有数据仓库的不足,提出基于Hive的QAR数据仓库。通过对Hive特点及QAR数据结构分析,设计了基于Hive的QAR数据仓库的总体架构和存储结构。通过将现有数据仓库中的数据移植到基于Hive的QAR数据仓库,实现了对已有数据仓库的兼容。实验结果表明基于Hive的QAR数据仓库在面对QAR数据剧增的情况下,处理所需时间依然保持着线性增长。     

基于人体肌肉力量的数据分析系统的设计

论文将计算机技术应用到运动生物力学的研究中,提出并实现了针对人体肌肉力量中握力、背力的实时数据采集与分析系统。系统采用运动生物力学测量装置精确采集肌肉力量的数据,利用数据库技术存储和处理测量的数据,图形化显示肌肉力量的变化曲线,计算人体肌肉力量的多种参数,对肌肉力量进行综合分析比较。文中着重介绍了系统结构、功能及软件实现。     

基于CPLD的数据远程传输接收端逻辑控制设计

针对自主研发的脉冲辐射剂量探测系统,首先介绍了其光纤远程实时传输链路的组成.然后在分析数据接收单元电路结构和主要信号特点的基础上,设计并实现了基于CPLD的数据接收与上传的逻辑控制.CPLD一方面要从解码芯片接收并识别数据和同步信号,对数据包进行传输扩展,另一方面则要完成对USB接口模块数据传输的控制.辐射探测系统的整体测试与应用验证了CPLD逻辑控制电路设计的正确性.     

基于大数据的主网生产运维数据分析系统设计

主网生产运维的数据存在差异性大且统一困难、数据集成度与共享性不足等问题,造成这些数据利用率低且应用不充分,已不能满足主网生产运维的要求。本文提出基于大数据的主网生产运维数据分析系统设计方案用于解决这些问题。本文在分析主网生产运维数据特点的基础上,设计了包含数据存储、设备缺陷图谱分析、基于众包的设备故障修复、输变电设备健康度评估、主网精益化作业管理等功能的数据分析系统。该系统对主网生产运维数据进行分布式存储、关联分析、深度挖掘。此外,本文以大数据平台为核心设计了系统的软件架构,重点阐明了主网生产运维数据的存储原理。本文设计的系统面向主网的生产运维人员,旨在为他们提供设备检修、精益化管理等高级服务。     

基于Simulink/Stateflow的无人机多模态飞行控制律仿真

为了验证无人机多模态飞行控制律设计的正确性,采用Simulink/Stateflow建模仿真方法;以某小型无人机为研究对象,首先在小扰动线性化模型基础上,设计了纵向和侧向多模态控制系统结构,并给出了相应的控制律,然后根据传统的频域和根轨迹的方法确定了各个控制器参数,最后通过Simulink/Stateflow完成整个飞行剖面的仿真,结果表明该方法能直观简洁地实现多模态之间切换的控制逻辑,模态控制误差均满足国军标要求,验证了所设计的多模态控制系统的正确性.