CN103080954B - 用于分析飞行器飞行期间所记录的飞行数据的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于分析所谓的第一飞行数据组的方法，第一飞行数据组的值在飞行器飞行期间被记录，并且其中至少一个飞行数据的子集由第一组的至少一个飞行数据项的值与第二组的至少一个飞行数据的值的相关来限定，该至少一个飞行数据的子集包括第一组的至少一个飞行数据和/或第二组的至少一个飞行数据项，且假定该子集的至少一个数据超过其额定值。然后，能够根据子集的飞行数据值和飞行数据的第二组中之一的飞行数据值检测出飞行事件，并且如果根据子集未检测出飞行事件，至少一个第二组和该子集之间配对概率就与该子集相关联，然后根据配对概率值，通过增加至少一个第二组的至少一个新飞行数据项和/或通过删除第一组的飞行数据中至少一个来更新第一组，由此更新的第一组飞行数据在新飞行中被再一次记录，并且只要专家不能做出关于该子集的决定，该方法就迭代。

Description

用于分析飞行器飞行期间所记录的飞行数据的方法和系统

技术领域

本发明涉及用于分析一组飞行数据的方法和系统，该组飞行数据的值已经在飞行器飞行期间被记录。

技术背景

飞行器延迟的主要原因之一与飞行器上意外发生的技术问题有关。此外，因为利益的原因，需要长时间不能飞行的飞行器维护阶段经常被限制到最少。

关于维护和飞行的规则限定了操作者必须遵守的标准，以确保用户的最大安全级别。

然而，已经注意到，在过去的几年中，飞行安全没有改善。为了继续改进飞行安全(尽管空中交通的持续增加)和为了优化维护阶段，航空公司已经自己装备了飞行数据分析系统。

这些系统使航空公司能够从每个飞行器的每次飞行期间产生的飞行数据值的定期记录资料中详细地了解飞行中的事件。

为此，这些系统检测飞行期间发生的异常事件。然后专家分析这些事件，其中这些事件表明在飞行中已经发生技术故障或飞行程序所期望的行为或情况没有被遵守，从而在发生可能事件或意外的最近阶段发出警告。

图1示意性地示出称为FDM(飞行数据监控)的系统，该系统可以分析一组飞行数据{p(i)}_i∈I(D为全体飞行数据指标)，飞行数据的值{v(i)}_i∈I在飞行器飞行期间被记录。

系统的原理在于给飞行器装备了记录这些值{v(i)}_i∈I的装置。这些装置例如是黑匣子或特定记录器(例如ACMS(飞行器状态监控系统))。这些飞行数据{p(i)}_i∈I(以及飞行数据值)可以是多种形式。例如，飞行数据项的值可以是测量值、可能是多维的或者可以是飞行参数(流体压强，空气速度，振动频率等)，或者表示操作人员执行的行为的发生(自动驾驶仪的启动等)。

当飞行器结束飞行或者当飞行器停在飞机场上时，处理单元T通过有线或者无线通信装置获取值{p(i)}_i∈I，然后数据挖掘算法分析值{p(i)}_i∈I。

为此，专家确定并在数据库BBD中提前记录飞行数据组 和与每个飞行数据组{p(j)}_j∈J有关的一组飞行事件E_J，k。与飞行数据{p(j)}_j∈J的组J有关的每个飞行事件E_J，k对应于该组的值{v_k(j)}_j∈J(例如k表示记录值{v_k(j)}_j∈J的指令)，值{v_k(j)}_j∈J在之前飞行中被记录在数据库中并受到以下限制：即这些飞行数据{p(m)}_m∈J的至少一个的值v_k(m)超过其额定值L_m，该额定值被预先记录并且被确定为符合飞行安全的当前规则以及每个航空公司特定的飞行程序。以数学形式表示，或E_J，k是{v_k(j)}_j∈J的非空集，使得v_k(j)大于额定阈值L_j，也就是说至少一个飞行数据值不是额定的。这意味着存在使v_k(j)＞L_j的与数据项J相关联的顺序关系。对于每个飞行数据项，该关系可能是不同的，并且该关系不必须由比较两个整数的运算符所限定。

一旦专家已经确定并且储存了这些各种飞行数据组和与此相关的飞行事件，专家就限定用于这些事件E_J，k的装置(通常是计算机程序的形式)，这些事件将随着飞行器飞行期间记录的飞行数据组{p(i)}_i∈I的值{v(i)}_i∈I进行检测。还可以记录已经发生飞行事件的背景。例如，背景可能是记录飞行数据项的传感器的示值，或记录时飞行器的位置等。

通过这些装置，如果飞行数据组{p(i)}_i∈I的飞行数据项的至少一个值{v(i)}_i∈I超过额定值并且如果该飞行数据项对应于在数据库BBD中之前记录的飞行数据组{p(j)}_j∈J的飞行数据项的值{v_k(j)}_j∈J，算法就检测事件E_J，k。

处理单元T通常还计算关于相同飞行器的数次飞行过程中记录的飞行数据组的值的统计量和/或关于已经检测到的各种飞行事件的统计量。然后由此处理单元T得出与这些飞行数据和/或飞行事件随时间的变化有关的趋势。这些趋势评估风险是否增加或减小。例如，在飞行中记录的飞行数据项的值还可能在将来飞行中被记录，并且在一定数量的飞行结束时，可以形成该飞行数据项随时间变化的图表。

系统还包括图形部件GUI，用于向专家展示各种飞行事件及其它趋势。这些展示往往采用表格和其他时间图表的形式，在这些表格中表明一次或多次飞行的数据、超过额定值，其他时间图表示出飞行数据趋势及在飞行事件中的其它变化。

然后专家分析这些展示的内容，从而确认按照值{v(i)}_i∈I的分析检测到的飞行事件是否确实对应于飞行事件，以便准确地追溯飞行过程和/或趋势变化。

然后专家从中得出飞行器的一次或多次飞行中发生的飞行事件之间的关系，并因此预测将进行的行为以防止这些飞行事件复发或需要禁止飞行的重大事件。例如专家可以安排飞行器的维护和/或飞行程序的可能修改和/或飞机操作人员的具体训练。为此，图形装置GUI使专家能够修改或人工输入将被记录的新飞行数据组和/或新飞行事件和/或新额定值。

航空公司给飞行器装备了大量传感器以便记录最大量的飞行数据，因此，专家可得到更多的飞行数据值并且更多的安全情况被记录在数据库中，就是说将检测的飞行事件越多，专家就越能精确地评估导致这些事件的飞行情况，从而预测将来的大量重要事件或将来的意外。

此外，飞行安全规则改变(由于意外、节能或经济效率，考虑到控制交通的增加等)并且定期地需要考虑新的飞行事件。这导致飞行记录装置和用于检测这些新飞行事件的装置改变。同样地，为了进一步改进飞行安全和优化其程序，航空公司可以增加或修改它们的飞行事件。

虽然理论上飞行数据记录和待记录的飞行数据组的数量增加增加了飞行情况中专业技术的精确度和相关性，但是在实践中，专家对检测到的所有飞行事件的系统分析涉及大量的资源，这些资源涉及通过处理单元T分析飞行数据值所必需的计算能力和通过专家的工作负工作量。通常，仅分析飞行数据组和空中安全规则和航空公司程序所需的其它飞行事件。

因此这些专家仅利用非常少量的飞行事件来进行飞行情况评估，这些飞行事件预先记录在数据库BBD中并且仅代表可从飞行期间所记录的飞行数据值中检测的一小部分飞行事件。但是，一些“未被记录”的飞行事件(在专家看来似乎是微不足道的)可以检测未在专家评价报告中出现的潜在问题，这是因为专家未对记录的所有飞行数据进行系统地分析。

因此，飞行中记录的一组飞行数据的当前分析使专家比较相同飞行状态(相同飞行器，相同飞行计划)的飞行事件和/或趋势，但是专家同样还能获取根据记录的飞行数据值可检测的所有飞行事件，也就是说在与已发生数据库BDD所记录的飞行事件的飞行条件相似的飞行条件下发生的飞行事件之外的其他事件。

然后，这种系统可以丰富航空公司或甚至数个航空公司的各飞行器记录的飞行数据的数据库BDD，因此增加飞行事件已经发生的概率并因此增加检测能力。因此，这种系统将提高和改进未被专家预测的新飞行事件的检测可能性。

然后，这种飞行数据分析系统将明显减轻专家的工作量，专家将不再必须交叉校验飞行状态以确定飞行状态是否类似，于是航空公司在不明显增加专家工作量的情况下将发现其机群中所有飞行器将发生的危险。

使用目前的数据挖掘算法的另一个缺点在于：专家最新确定的飞行事件是由该专家通过图形部件GUI人工地记录。有利地是，本系统按照记录的飞行数据值的自身分析来自动地产生新飞行事件乃至新飞行数据组。那么仅需要专家验证事件和/或飞行数据组之间的任何冲突。

发明内容

本发明所解决的问题是确定克服上述缺陷的飞行数据分析系统。

为此，一般而言，本发明涉及用于分析所谓的第一组飞行数据的方法，第一组飞行数据的值在飞行器飞行期间被记录，并且当第一组的飞行数据值和另一组的飞行数据(称为第二组)的飞行数据值(在先前的飞行期间被记录)是关于相同飞行数据的值时并且如果第一组和第二组的相同飞行数据值超过各自的额定值时，就检测到飞行事件。

根据一个方面，至少一个飞行数据子集包括第一组的飞行数据的至少一个和/或第二组的至少一个飞行数据项，假设该子集的数据的至少一个超过其额定值，通过将第一组中至少一个飞行数据项的值与第二组中的至少一个飞行数据的值关联，来限定至少一个飞行数据子集。此外，然后能够从子集的飞行数据值和第二飞行数据组之一的飞行数据值检测出飞行事件，并且如果从子集中未检测出飞行事件，至少第二组和该子集之间的匹配概率就与该子集有关，然后根据配对概率值通过增加至少第二组的至少一个新飞行数据项和/或通过省略第一组的飞行数据中至少一个来更新第一组。然后在新的飞行过程中再一次记录因此更新的第一飞行数据组，只要维护或飞行安全专家不能做出关于该子集的决定就重复本方法。

本方法丰富了数据库的最初信息，该数据库包括易于发生的一组预先确定的飞行事件。

这是因为，通过自动确定先前记录的飞行数据值和待分析的飞行数据值之间的相关性，通过本方法产生新的飞行数据组(或子集)，这使得可以检测到专家最初未预言的新飞行事件。

根据一个变型，每个子集都被呈现给专家。如果专家确定子集是占优势的，该子集就被储存；如果专家确定子集是假报警，该子集就不再被考虑。

子集的呈现使专家能确定与这些子集相关的飞行事件的相关性，因此只有与将来飞行安全相关的或涉及航空公司的飞行程序改变的飞行事件被增加到系统中。

根据一个实施方式，增加到第一组的至少一个新飞行数据项来自第二组，其最大化与子集的匹配概率。

因为本方法优化了从因此修改新的飞行数据的下一次记录开始专家可以对子集的相关性发表意见的时机，所以本方法是有利的。

根据一个实施方式，在本方法的每次迭代时记录和更新配对概率，并根据配对概率随时间的变化选择第二组，从第二组得到用于更新第一组的至少一个新飞行数据项。

因此，分析第一组中的飞行数据值可以识别在数次连续飞行过程中记录的飞行数据组中的变化，以考虑飞行状态的变化以及由专家建议的飞行程序和/或空中安全规则的任何修改。

根据一个变型，当第一组被更新时飞行事件检测也被更新，使得该检测可以检测关于所述子集的飞行事件。

因为该变型使子集限定的飞行事件能在将来被检测到，即使这些事件直到那时也不能被检测到，该变型是有利的。

根据该变型的一个变型，模拟飞行数据是用来验证因此修改的事件检测的修改。

一旦事件的探测被更新，这些飞行数据就可以验证系统的功能，也就是说，除此之外，可以验证直到那时检测到的事件仍然被检测到、对于额定值不发生错误结果、或达到在极限处的值等。

本发明还涉及包括用于实施上述方法之一的装置的分析系统。

附图说明

通过阅读示例性实施方式的以下描述，上述发明的特征以及其它方面更清楚地显现，参照附图给出了该描述，在附图中：

图1示意地示出用于分析一组飞行数据的系统，该组飞行数据的值在飞行器飞行过程中被记录，以及

图2示意地示出根据本发明的用于分析一组飞行数据{p(i)}_i∈I的系统，该组飞行数据的值在飞行器飞行过程中被记录。

具体实施方式

图2中与图1相同的附图标记表示相同的部件。

图2的分析系统包括处理单元T，处理单元T包括用于检测飞行事件(E_J，k)的装置，当之前飞行中记录的组{p(i)}_i∈I中的飞行数据的值和飞行数据组{p(j)}_j∈J的飞行数据的值{v_k(j)}_j∈J是涉及相同飞行数据的值时，并且如果飞行数据组{p(i)}_i∈I和{p(j)}_j∈J中的飞行数据的相同值v_k(m)_m∈J超过了各自的额定值，该装置检测飞行事件(E_J，k)。

在实践中，数据库BBD包括多组飞行数据{p(j)}_j∈J。

处理单元T还包括用于限定飞行数据的至少一个子集{p(o)}_o∈O的装置，该飞行数据的至少一个子集{p(o)}_o∈O包括飞行数据组{p(i)}_i∈I中的至少一个飞行数据和/或飞行数据组{p(j)}_j∈J中的至少一个飞行数据项，假定其数据项中的至少一个超过其额定值，通过飞行数据组{p(i)}_i∈I中的至少一个飞行数据项的值{v(i)}_i∈I和飞行数据组{p(j)}_j∈J中的至少一个飞行数据的值{v_k(j)}_j∈J的相关，该装置来限定飞行数据的至少一个子集{p(o)}_o∈O。

处理单元T还包括用于确定和相对于每个子集{p(o)}_o∈O关联至少一个飞行数据组{p(j)}_j∈J和该子集{p(o)}_o∈O之间的配对概率Pr(p_o|p_j)的装置，以及用于根据配对概率值Pr(p_o|p_j)通过增加至少一个飞行数据组{p(j)}_j∈J的至少一个新飞行数据项和/或通过删除至少一个飞行数据项{p(i)}_i∈I来更新飞行数据组{p(i)}_i∈I的装置。

根据一个实施方式，处理单元T的装置被实现为计算机程序的形式。

该处理单元T使用的分析方法使分析不必从数据库BDD之前得知的飞行数据{p(i)}_i∈I组的值成为可能。因此该方法可以使专家任务最小化，该专家任务是对待分析的该飞行数据组产生的新飞行事件与先前记录在数据库BDD中的飞行事件E_J，k进行比较。

这种方法是迭代的并且实施与通过无监督学习的多维和参数化的分析相适合的方法。

首先，通过飞行数据组{p(i)}_i∈I中的至少一个飞行数据项的值{v(i)}_i∈I和飞行数据组{p(j)}_j∈J中的至少一个飞行数据的值{v_k(j)}_j∈J的相关来限定至少一个飞行数据子集，该至少一个飞行数据子集包括飞行数据组{p(i)}_j∈I中的至少一个飞行数据项和/或飞行数据组{p(j)}_j∈J中的至少一个飞行数据项，假定该至少一个飞行数据子集的数据中的至少一个超过其额定值。

飞行数据组I和J是具有所有飞行数据的组D中的任意组并且飞行数据组I和J之间不存在关系的假定。因此飞行数据组I和J可具有空的或非空的交集，I(或J)可被包括在J(或I)内。

限定飞行数据组{p(i)}_i∈I的飞行数据的值和飞行数据组{p(j)}_j∈J的飞行数据的值之间的相关在本领域技术人员的能力范围之内。例如，可以预先编程一组规则，以便只要一些飞行数据出现在这两组飞行数据中，这些飞行数据就系统地形成子集，以及只要其他飞行数据处于在一组或另一组中，该其它飞行数据可以被分开。还可能制定用于量化这些值之间的规则，以及仅使用具有高度相关的值的飞行数据形成子集。

一旦一个或甚至多个子集这样形成，然后就能够根据子集{p(o)}_o∈O的飞行数据{v(o)}_o∈O的值和多组飞行数据{p(j)}_j∈J中的一组的飞行数据的值{v_k(j)}_j∈J中检测到飞行事件E_J，k。如果{v(o)}_o∈O和飞行数据组{p(j)}_j∈J的值{v_k(j)}_j∈J是关于相同飞行数据(特别是I＝J)的值并且如果{v(o)}_o∈O和{v_k(j)}_j∈J超过其各自的额定值，飞行事件E_J，k就被检测到。

这种情况对应于已经在先前飞行中发生的飞行事件的检测。

如果另一方面没有从子集中检测到之前发生飞行事件，那么至少一个组{p(j)}_j∈J和该子集之间的配对概率Pr(p_o|p_j)与该子集相关。

根据一个实施方式，这些概率Pr(p_o|p_j)的估计可以视为从组{p(i)}_i∈I中产生每个子集的分类的正算问题(direct problem)。然后考虑到作为事件(集合通过飞行数据的这些组检测到的飞行事件)的类的每个组{p(j)}_j∈J和包括彼此独立的多个子集的组{p(i)}_i∈I，用于分类子集的正算问题表示为：

y是类p_j中所有子集p_o的分类的估计。

为了解决这个问题，已知的是使用Cauchy/Naive/Bayes分类方法，该方法被广泛地用于图像基元分类领域(Emotion Recognition using a Cauchy Naive BayesClassifier(利用Cauchy Naive Bayes分类器的情感识别)，IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence，18(6)：636-642，1996)。

这种方法是迭代的并可以收敛于稳定的子集分类。这时，当子集和组p_o具有大量相同的飞行数据时，每个概率Pr(p_o|p_j)都被固定在一个高的值处。

然后根据配对概率值Pr(p_j|p_o)，通过增加至少一个组{p(j)}_j∈J的至少一个新飞行数据项{p(n)}_n∈N和/或通过省略飞行数据{p(i)}_i∈I的至少一个，来更新待分析的组{p(i)}_i∈I。

因此，因为配对概率量化了组{p(i)}_i∈I和每个子集之间的相似性，所以选择的组{p(j)}_j∈J的N个飞行数据{p(n)}_n∈N就可以添加到组{p(i)}_i∈I中，然后这将可以在这些飞行数据值{p(j)}_j∈I∪J的未来记录过程中，提供能够使专家对如何处理子集做出决定的指示。

在形成数个子集的情况中，在概率计算的末尾，增加的N个飞行数据{p(n)}_n∈N取决于所有概率的结果。

然后，因此更新的这组飞行数据{p(j)}_j∈I∪J在新飞行过程中再一次被记录，只要专家不能对该子集做出决定，该方法就进行迭代。

新飞行数据的增加是飞行记录器的一种动态编程，其使新事件的检测概率最大化，还使在飞行器飞行期间出现问题或错误之前事件的检测概率最大化。

根据一个变型，每个子集通过图形装置GUI被呈现给专家。然后专家可以确定这个子集是否是占优势的飞行事件。如果是的话，这个子集就被保存在数据库BDD中，然后用这个新飞行事件丰富系统。如果专家决定子集是假警报，就不再被考虑这个子集。

根据一个实施方式，增加到组{p(i)}_i∈I的至少一个新飞行数据项{p(n)}_n∈N来自使与子集配对的概率最大化的组{p(j)}_j∈J。

根据一个实施方式，在本方法的每次迭代时配对概率Pr(p_j|p_o)被记录并被更新，以及组{p(j)}_j∈J根据它们配对概率随时间的变化来进行选择，其中，根据组{p(j)}_j∈J来获得至少一个新飞行数据项{p(n)}_n∈N，以用于更新组{p(i)}_i∈I。

根据一个变型，当组{p(i)}_i∈I被更新时飞行事件的检测也被更新，使得检测装置可以检测与子集相关的飞行事件。

有利地，模拟飞行数据是用于验证修改后的事件检测的修改。

Claims (7)

1.一种用于通过处理设备来分析第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的方法，所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)与飞行器飞行时的飞行器的功能有关并且在飞行器飞行期间记录所述第一组飞行数据({p(i)_i∈I)的值({ν(i)}_i∈I)，在之前的飞行器飞行期间记录的第二组飞行数据被储存在数据库中，并且每个飞行数据项的额定值被预先记录，

其特征在于，所述处理设备迭代地执行以下步骤使得：

-如果所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的所述飞行数据项的值({ν(i)}_i∈I)和之前记录的所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)之一的飞行数据项的值({νk(j)}_j∈J)是与相同飞行数据有关的值，并且所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)和所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)的飞行数据的相同值(vk(m)_m∈J)超过各自的额定值，所述方法就检测与已经在之前飞行中发生的飞行事件的检测相对应的飞行事件(E_J,k)，

-飞行数据的子集({p(o)}_o∈O)被限定，以使得所述飞行数据的子集({p(o)}_o∈O)包括所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的至少一个飞行数据和所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)之一的至少一个飞行数据项，所述飞行数据的子集的至少一个超过其额定值，并且使得所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的所述至少一个飞行数据与所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)的所述至少一个飞行数据存在相关，以及

-如果根据所述飞行数据的子集未检测到飞行事件：

-所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)的至少一个与所述飞行数据的子集({p(o)}_o∈O)之间的配对概率的值(Pr(p_o|p_j))与所述飞行数据的所述子集相关联，

-然后，根据与所述飞行数据的子集相关联的配对概率的值，来更新所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)，所述更新包括将所述第二组飞行数据({p(j)_j∈J)的至少一个的至少一个新飞行数据项({p(n)}_n∈N)增加到所述第一组飞行数据和/或删除所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的至少一个飞行数据，至少一个新飞行数据的增加使能飞行记录器的动态编程，其使得在飞行器飞行期间出现问题或错误之前事件的检测概率最大化。

2.如权利要求1所述的方法，其中，通过图形接口向专家展示所述子集，使专家能够决定是否所述子集是占优势的并且必须由所述处理设备存储、或者是否所述子集对应于假警报并不必被进一步考虑。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中，被增加到所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的至少一个新飞行数据项({p(n)}_n∈N)来自所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)中最大化与所述子集({p(o)_o∈O)配对概率的组。

4.如权利要求1所述的方法，其中，在所述方法的每次迭代时记录和更新配对概率的一个或多个值(Pr(p_j|p_o))，以及所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)使用配对概率随时间的变化来选择，从所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)获得所述至少一个新飞行数据项({p(n)}_n∈N)，以用于更新所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)。

5.如权利要求1所述的方法，其中，当所述第一组飞行数据被更新时所述飞行事件的检测也被更新，使得所述飞行事件的检测可以检测与所述飞行数据的所述子集相关的飞行事件。

6.如权利要求5所述的方法，其中，模拟飞行数据被用来验证所述飞行事件的检测的更新。

7.一种用于分析第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的系统，所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)与飞行器飞行时的飞行器的功能有关并且在飞行器飞行期间记录所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的值({v(i)}_i∈I)，所述系统包括数据库(BDD)、和存储装置，在所述数据库中存储在之前飞行器飞行期间记录的第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)，所述存储装置用于存储每个飞行数据项的额定值，

其特征在于，所述系统还包括检测装置，如果所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的所述飞行数据项的值({v(i)}_i∈I)和之前记录的所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)之一的飞行数据项的值({vk(j)}_j∈J)是与相同飞行数据有关的值，并且所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)和所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)的飞行数据的相同值(vk(m)_m∈J)超过各自的额定值，所述检测装置检测与已经在之前飞行中发生的飞行事件的检测相对应的飞行事件(E_J,k)，

-用于限定飞行数据的子集({p(o)}_o∈O)的装置，以使得所述子集包括所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的至少一个飞行数据和所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)之一的至少一个飞行数据项，所述子集的至少一个超过其额定值，并且使得所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的所述至少一个飞行数据的值({v(i)}_i∈I)与所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)的所述至少一个飞行数据的值({vk(j)}_j∈J)存在相关，以及-确定和关联装置，用于在根据所述飞行数据的子集未检测到飞行事件的情况下，确定所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)的至少一个和所述飞行数据的子集({p(o)}_o∈O)之间的配对概率的值(Pr(po|pj))并且使所述配对概率的值(Pr(p_o|p_j))与所述飞行数据的所述子集({p(o)}_o∈O)相关联，以及

-更新装置，用于在根据所述飞行数据的子集未检测到飞行事件的情况下根据与所述飞行数据的子集相关联的所述配对概率的值，来更新所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)，所述更新包括将所述第二组飞行数据({p(j)}_j∈J)的至少一个的至少一个新飞行数据项({p(n)_n∈N)增加到所述第一组飞行数据和/或删除所述第一组飞行数据({p(i)}_i∈I)的至少一个飞行数据，至少一个新飞行数据的增加使能飞行记录器的动态编程，其使得在飞行器飞行期间出现问题或错误之前事件的检测概率最大化。