CN107767612A - 用于飞行器发动机的热事件指示器 - Google Patents
用于飞行器发动机的热事件指示器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107767612A CN107767612A CN201710654733.0A CN201710654733A CN107767612A CN 107767612 A CN107767612 A CN 107767612A CN 201710654733 A CN201710654733 A CN 201710654733A CN 107767612 A CN107767612 A CN 107767612A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rate
- sensor
- engine compartment
- change
- moving average
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 190
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 84
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 8
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 7
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 12
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 8
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 7
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 7
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000008521 reorganization Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01K7/00—Measuring temperature based on the use of electric or magnetic elements directly sensitive to heat ; Power supply therefor, e.g. using thermoelectric elements
- G01K7/16—Measuring temperature based on the use of electric or magnetic elements directly sensitive to heat ; Power supply therefor, e.g. using thermoelectric elements using resistive elements
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D45/00—Aircraft indicators or protectors not otherwise provided for
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
- G05B23/0232—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on qualitative trend analysis, e.g. system evolution
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
- B64D45/00—Aircraft indicators or protectors not otherwise provided for
- B64D2045/009—Fire detection or protection; Erosion protection, e.g. from airborne particles
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
本申请描述一种用于监测飞行器发动机隔间(100)中的热事件的方法,该方法包括获得来自位于飞行器的发动机隔间(100)内的第一传感器的第一传感器数据。该方法也包括至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值。时间序列移动平均值指示发动机隔间(100)的平均温度变化率。该方法进一步包括确定时间序列移动平均值的标准偏差以及检测满足变化率准则的温度变化率的趋势。变化率准则基于标准偏差的倍数,并且温度变化率基于发动机隔间(100)的温度。该方法还包括响应于检测到趋势而生成警报,该警报指示与发动机隔间(100)关联的热事件。
Description
技术领域
本公开涉及用于飞行器发动机的热事件指示器。
背景技术
联邦航空管理局(FAA)要求用于认证的飞行器的火灾传感器。作为非限制性示例,由FAA认证的飞行器可以包括贯穿飞行器定位的多个火灾传感器。具体地,飞行器可以包括位于发动机隔间中的至少一个火灾传感器。火灾传感器通常包括热敏电阻器。使用热敏电阻器,当检测到的温度超出阈值时系统可以生成警报。
发明内容
根据本公开的一种实施方式,一种用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的方法包括在热事件检测系统处获得来自位于飞行器的发动机隔间内的第一传感器的第一传感器数据。该方法还包括至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值。时间序列移动平均值指示发动机隔间的平均温度变化率。该方法进一步包括确定时间序列移动平均值的标准偏差并且检测满足变化率准则的温度变化率的趋势。变化率准则基于标准偏差的倍数,并且温度变化率基于发动机隔间的温度。该方法还包括响应于检测到趋势而生成警报。警报指示与发动机隔间关联的热事件。
根据本公开的另一实施方式,一种飞行器包括位于飞行器的发动机隔间内的第一传感器。第一传感器被配置为生成第一传感器数据。飞行器还包括热事件检测系统,该热事件检测系统被配置为至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值。时间序列移动平均值指示发动机隔间的平均温度变化率。热事件检测系统进一步被配置为确定时间序列移动平均值的标准偏差并且检测满足变化率准则的温度变化率的趋势。变化率准则基于标准偏差的倍数,并且温度变化率基于发动机隔间的温度。热事件检测系统进一步被配置为响应于检测到趋势而生成警报。警报指示与发动机隔间关联的热事件。
根据本公开的另一实施方式,一种非暂时性计算机可读介质包括用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的指令。当该指令被处理器执行时使得处理器执行下列操作,该操作包括获得来自位于飞行器的发动机隔间内的第一传感器的第一传感器数据。该操作还包括至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值。时间序列移动平均值指示发动机隔间的平均温度变化率。该操作进一步包括确定时间序列移动平均值的标准偏差并且检测满足变化率准则的温度变化率的趋势。变化率准则基于标准偏差的倍数,并且温度变化率基于发动机隔间的温度。该操作还包括响应于检测到趋势而生成警报。警报指示与发动机隔间关联的热事件。
本公开的热事件监测维护系统的一个优势是可以使用现有的飞行安全传感器来检测非飞行安全飞行器发动机问题,这可以有助于安排维护活动。此外,已经被描述的特征、功能和优势可以在各种实施方式中独立地实现或者可以与又一些其他实施方式中被结合,其进一步的细节参考下列描述和附图被公开。
附图说明
图1是飞行器的发动机隔间和距发动机隔间远程地定位的计算机的示图;
图2描绘传感器数据的电阻值的非限制性示例;
图3是用于生成警报的过程图;
图4是用于确定时间序列移动平均值的过程图;
图5是用于生成警报的过程图;
图6是用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的方法;
图7是操作用于监测飞行器发动机隔间中的事件的系统的方法的示例的流程图;以及
图8是包括用于监测飞行器发动机隔间中的事件的系统的交通工具的说明性实施方式的框图。
具体实施方式
下面参考附图描述本公开的特定实施例。在描述中,贯穿附图用共同的附图标记指定共同的特征/特征件。
附图和以下描述说明具体的示例性实施例。将认识到的是,本领域技术人员将能够想到体现本文描述的原理并且包括在所附的权利要求的范围内的各种布置,尽管这些布置没有在本文中被明确地描述或示出。此外,本文描述的任何示例旨在帮助理解本公开的原理并且在不限制的情况下被解读。因此,本公开不限于下面描述的具体实施例或示例,而是由权利要求及其等同物限制。
本文描述的技术有助于针对飞行器上的非关键问题安排维护。为了说明,热事件检测系统可以收集(或监测)来自发动机隔间中的至少一个传感器的传感器数据。传感器数据可以指示包括在至少一个传感器中的热敏电阻器的电阻水平。传感器数据可以在飞行持续时间内、特定的收集时间段(例如,三十分钟、六十分钟、九十分钟等)内、飞行器的寿命内等被收集。在收集传感器数据之后(或者在收集传感器数据时),热事件检测系统可以确定指示发动机隔间的平均温度变化率的时间序列移动平均值(例如“运行平均值”)。例如,热事件检测系统可以使用在特定时间段从至少一个传感器接收的传感器数据来确定该特定时间段内的温度变化率。在确定该特定时间段的温度变化率之后,热事件检测系统可以使用类似的技术确定下一时间段内的温度变化率。可以通过对与传感器数据的收集关联的每个时间段内的温度变化率求平均来确定时间序列移动平均值。因此,时间序列移动平均值可以随着收集并处理更多传感器数据而更新。
热事件检测系统可以计算时间序列移动平均值的标准偏差并且在不同时间段期间将温度变化率与标准偏差(或标准偏差的倍数)进行比较。基于该比较,热事件检测可以确定连续的(或基本上连续的)时间段的趋势是否具有在标准偏差的倍数以外的温度变化率。通过将多个连续时间段的多个温度变化率值与标准偏差进行比较,热事件检测系统使得能够检测其中连续的(或基本上连续的)时间段的连续的(或基本上连续的)温度变化率在标准偏差的倍数以外的趋势。例如,如果针对五个连续时间段(例如,高于五秒的比较时间间隔)确定的五个温度变化率中有四个在标准偏差的至少两倍的倍数以外,则检测到在短的比较时间间隔内高的温度变化率的趋势。如果热事件检测系统确定该趋势存在,则热事件检测系统可以生成警报用于通知维护人员对发动机进行故障排解或检查。例如,热事件检测系统可以生成用于激活飞行器上的标记设备的输出,诸如灯光或视觉显示,以便在完成飞行之后向维护人员警报事件。因此,通过识别相比于时间序列移动平均值的标准偏差明显大的温度变化率的趋势,热事件检测系统可以改善维护安排。
图1是飞行器的发动机隔间100和距发动机隔间远程地定位的计算机的示图。发动机隔间100包括传感器110、传感器120、传感器130和传感器140。热事件检测系统150(例如计算机)可以距发动机隔间远程地定位。传感器110被定位在发动机隔间100的位置112处,传感器120被定位在发动机隔间100的位置122处,传感器130被定位在发动机隔间100的位置132处,并且传感器140被定位在发动机隔间100的位置142处。尽管在发动机隔间100中描绘了四个传感器110、120、130、140,然而在其他实施方式中,在发动机隔间100中可以包括附加的(或更少的)传感器。作为非限制性示例,根据一种实施方式,发动机隔间100可以包括定位在十五个不同位置处的十五个传感器。
传感器110经由总线113被耦连到热事件检测系统150。传感器110包括热敏电阻器111,该热敏电阻器111的电阻值取决于位置112的温度。例如,热敏电阻器111的电阻值随着位置112的温度的增加而减小,并且热敏电阻器111的电阻值随着位置112的温度的减小而增加。传感器110可以基于热敏电阻器111在不同时间的电阻值生成传感器数据114、115、116。为了图示说明,传感器110可以在第一时间(T1)生成传感器数据114,在第二时间(T2)生成传感器数据115并且在第N时间(TN)生成传感器数据116。N可以是大于零的任意整数值。传感器数据114可以指示热敏电阻器111在第一时间(T1)的电阻值(以欧姆为单位),传感器数据115可以指示热敏电阻器111在第二时间(T2)的电阻值,并且传感器数据116可以指示热敏电阻器111在第N时间(TN)的电阻值。传感器数据114、115、116可以经由总线113从传感器110被传输到热事件检测系统150。
传感器120经由总线123被耦连到热事件检测系统150。传感器120包括热敏电阻器121,该热敏电阻器121的电阻值取决于位置122的温度。例如,热敏电阻器121的电阻值随着位置122的温度的增加而减小,并且热敏电阻器121的电阻值随着位置122的温度的减小而增加。传感器120可以基于热敏电阻器121在不同时间的电阻值生成传感器数据124、125、126。为了说明,传感器120可以在第一时间(T1)生成传感器数据124,在第二时间(T2)生成传感器数据125并且在第N时间(TN)生成传感器数据126。传感器数据124可以指示热敏电阻器121在第一时间(T1)的电阻值,传感器数据125可以指示热敏电阻器121在第二时间(T2)的电阻值,并且传感器数据126可以指示热敏电阻器121在第N时间(TN)的电阻值。传感器数据124、125、126可以经由总线123从传感器120被传输到热事件检测系统150。
传感器130经由总线133被耦连到热事件检测系统150。传感器130包括热敏电阻器131,该热敏电阻器131的电阻值取决于位置132的温度。例如,热敏电阻器131的电阻值随着位置132的温度的增加而减小,并且热敏电阻器131的电阻值随着位置132的温度的减小而增加。传感器130可以基于热敏电阻器131在不同时间的电阻值生成传感器数据134、135、136。为了说明,传感器130可以在第一时间(T1)生成传感器数据134,在第二时间(T2)生成传感器数据135并且在第N时间(TN)生成传感器数据136。传感器数据134可以指示热敏电阻器131在第一时间(T1)的电阻值,传感器数据135可以指示热敏电阻器131在第二时间(T2)的电阻值,并且传感器数据136可以指示热敏电阻器131在第N时间(TN)的电阻值。传感器数据134、135、136可以经由总线133从传感器130被传输到热事件检测系统150。
传感器140经由总线143被耦连到热事件检测系统150。传感器140包括热敏电阻器141,该热敏电阻器141的电阻值取决于位置142处的温度。例如,热敏电阻器141的电阻值随位置142的温度的增加而减小,并且热敏电阻器141的电阻值随位置142的温度的减小而增加。传感器140可以基于热敏电阻器141在不同时间的电阻值而生成传感器数据144、145、146。为了图示说明,传感器140可以在第一时间(T1)生成传感器数据144,在第二时间(T2)生成传感器数据145并且在第N时间(TN)生成传感器数据146。传感器数据144可以指示热敏电阻器141在第一时间(T1)的电阻值,传感器数据145可以指示热敏电阻器141在第二时间(T2)的电阻值,并且传感器数据146可以指示热敏电阻器141在第N时间(TN)的电阻值。传感器数据144、145、146可以经由总线143从传感器140被传输到热事件检测系统150。
参考图2,说明了传感器数据的电阻值的非限制性示例。例如,传感器数据114可以指示热敏电阻器111在第一时间(T1)具有3000欧姆的电阻,传感器数据115可以指示热敏电阻器111在第二时间(T2)具有3250欧姆的电阻,并且传感器数据116可以指示热敏电阻器111在第N时间(TN)具有3275欧姆的电阻。传感器数据124可以指示热敏电阻器121在第一时间(T1)具有3025欧姆的电阻,传感器数据125以指示热敏电阻器121在第二时间(T2)具有3225欧姆的电阻,并且传感器数据126可以指示热敏电阻器121在第N时间(TN)具有3250欧姆的电阻。传感器数据134可以指示热敏电阻器131在第一时间(T1)具有3000欧姆的电阻,传感器数据135以指示热敏电阻器131在第二时间(T2)具有3275的欧姆电阻,并且传感器数据136可以指示热敏电阻器131在第N时间(TN)具有3300欧姆的电阻。传感器数据144可以指示热敏电阻器141在第一时间(T1)具有3015欧姆的电阻,传感器数据145可以指示热敏电阻器141在第二时间(T2)具有3300欧姆的电阻,并且传感器数据146可以指示热敏电阻器141在第N时间(TN)具有4800欧姆的电阻。为了便于说明,在图2中指示的电阻值被用于描述本文提出的技术。然而,应该理解的是,图2中指示的电阻值仅用于说明性目的并且不应该被解读为限制性的。
如下所描述的,图1的热事件检测系统150可以被配置为处理从传感器110、120、130、140中的至少一个接收的传感器数据以生成警报。热事件检测系统150包括存储器151和处理器171。根据一种实施方式,存储器151可以是非暂时性计算机可读介质,其存储由处理器171可执行的指令170。例如,指令170可以由处理器171执行并且可以使得处理器171处理从传感器110、120、130、140中的至少一个接收的传感器数据以生成警报。处理器171包括传感器数据请求单元152、变化率确定单元153、移动平均值确定单元154、偏差确定单元155、比较电路系统156、趋势识别单元157以及警报生成器158。
传感器数据请求单元152可以被配置为周期性地请求来自传感器110、120、130、140的传感器数据。例如,传感器数据请求单元152可以请求每个传感器110、120、130、140在第一时间(T1)、第二时间(T2)、第N时间(TN)等将传感器数据发送到热事件检测系统150。根据一种实施方式,可以在特定间隔内请求(并且接收)传感器数据。作为非限制性示例,可以每秒、每两秒、每三秒、每四秒或每五秒请求(并且接收)传感器数据。根据另一种实施方式,每个传感器110、120、130、140可以以特定间隔将传感器数据发送到热事件检测系统150而不接收来自传感器数据请求单元152的请求。根据一种实施方式,传感器110、120、130、140可以具有未对准的时钟并且可以在不同时间发送传感器数据。例如,传感器110可以在第一时间(T1)将传感器数据114发送到热事件检测系统150,并且传感器120可以在第一时间(T1)和第二时间(T2)之间的时间将传感器数据124发送到热事件检测系统150。
在接收来自传感器110、120、130、140的传感器数据后,热事件检测系统150可以将接收到的传感器数据存储在存储器151处作为存储的传感器数据160。为了说明,传感器数据114、124、134、144可以在与第一时间(T1)关联的时间段期间被存储在存储器151处作为存储的传感器数据160,传感器数据115、125、135、145可以在与第二时间(T2)关联的时间段期间被存储在存储器151处作为存储的传感器数据160,并且传感器数据116、126、136、146可以在与第N时间(TN)关联的时间段期间被存储在存储器151处作为存储的传感器数据160。如下面所描述的,存储的传感器数据160可以由热事件检测系统150的其他组件检索以生成警报。根据另一种实施方式,热事件检测系统150可以通过在到达后处理传感器数据(例如绕过存储器151处的存储)来“实时”处理从传感器110、120、130、140接收的传感器数据。
为了便于说明,关于从传感器110接收的传感器数据114、115、116来描述热事件检测系统150的下面的操作,以确定是否生成警报。然而,应该理解的是,可以关于来自其他传感器120、130、140的传感器数据执行类似的操作,以分别基于针对其他位置122、132、142生成的数据来确定是否生成警报。此外,应该理解的是,可以对每个时间处接收的传感器数据求平均以生成发动机隔间100的“平均温度”。可以关于平均化的传感器数据执行类似的操作以生成警报。
变化率确定单元153可以被配置为确定发动机隔间100在不同时间间隔下(或在发动机隔间100的不同位置112、122、132、142处)的温度变化率。为了说明,假设N=3并且传感器数据在热事件检测系统处以五秒的间隔被接收。变化率确定单元153可以通过从由传感器数据115指示的电阻值(3250欧姆)中减去由传感器数据114指示的电阻值(3000欧姆)并且将差值除以时间的变化(例如,5秒)来确定在第一时间间隔(例如,第一时间(T1)和第二时间(T2)之间的时间间隔)期间在位置112处的温度变化率。因此,在第一时间间隔期间在位置112处的温度变化率可以等于50欧姆/秒。变化率确定单元153可以通过从由传感器数据116指示的电阻值(3275欧姆)中减去由传感器数据115指示的电阻值(3250欧姆)并且将差值除以时间的变化(例如,5秒)来确定在第二时间间隔(例如,第二时间(T2)和第三时间(T3)之间的时间间隔)期间在位置112处的温度变化率。因此,在第二时间间隔期间在位置112处的温度变化率可以等于5欧姆/秒。变化率确定单元153可以将指示每个温度变化率的变化率数据162存储在存储器151处。
移动平均值确定单元154可以被配置为确定指示平均温度变化率的时间序列移动平均值164。例如,发动机隔间100(或每个位置112、122、132、142)的温度变化率可以基于变化的外部因素(诸如气候变化)而显著地变化。为了确保(由于变化的外部因素)不再相关的温度变化率不在用于警告维护人员的确定中使用,移动平均值确定单元154可以被配置为确定时间序列移动平均值164。作为非限制性示例,移动平均值确定单元154可以确定最近的三十分钟、六十分钟、九十分钟等的时间序列移动平均值164。然而,时间序列移动平均值可以连续地更新并且可以基于飞行持续时间(包括起飞和降落)、飞行器寿命、一季等来确定。时间序列移动平均值164可以被存储在存储器151处。
如上所述,在第一时间间隔期间在位置112处的温度变化率等于50欧姆/秒,并且在第二时间间隔期间在位置112处的温度变化率等于5欧姆/秒。位置112的时间序列移动平均值164可以指示在第一和第二时间间隔(例如,10秒)期间的平均温度变化率。因此,移动平均值确定单元154可以确定位置112的时间序列移动平均值164可以等于27.5欧姆/秒(例如,50欧姆/秒和5欧姆/秒的平均值)。时间序列移动平均值164可以通过对与从传感器110接收的附加传感器数据关联的温度变化率求平均而被连续更新。
偏差确定单元155可以被配置为确定时间序列移动平均值164的标准偏差166。例如,偏差确定单元155可以确定在移动平均值确定单元154处确定的位置112的时间序列移动平均值164的标准偏差166。标准偏差166可以被存储在存储器151处。偏差确定单元155还可以被配置为基于时间序列移动平均值164确定变化率准则168。例如,在确定标准偏差166之后,偏差确定单元155可以将标准偏差166乘以“标志因子(flag factor)”以确定变化率准则168。标志因子可以基于实际飞机数据(例如,机舱温度数据)来确定以基本上避免错误的警报。根据一种实施方式,标志因子可以在二和四之间。标志因子可以基于实际事件(例如,热事件)经由软件来更新。变化率准则168可以存储在存储器151处。
比较电路系统156可以被配置为将温度变化率(例如变化率数据162)与变化率准则168比较,并且趋势识别单元157可以被配置为确定变化率数据162中是否存在满足变化率准则168的基本连续的变化率的趋势。作为非限制性示例,趋势识别单元157可以确定在特定采样时间段中计算的变化率的百分之八十(例如,样本的百分之八十)是否满足变化率准则168。特定采样时间段可以是五秒、十秒、二十秒等。应该理解的是,百分之八十仅仅是说明性示例并且不应被解读为限制性的。如关于图5更加详细描述的,如果特定温度变化率低于变冷的变化率比较者(comparator)或者特定温度变化率高于变热的变化率比较者,则特定温度变化率可以“满足”变化率准则168。
如果趋势被识别,警报生成器158可以生成警报。因此,通过识别相比于时间序列移动平均值164的标准偏差明显大的温度变化率的趋势,热事件检测系统150可以改善用于检查或校正热事件的计划。
参考图3,示出了用于生成警报的过程图300。关于过程图300描述的技术可以由图1的热事件检测系统150的一个或更多个组件来执行。
在302处,热事件检测系统150可以确定第一时间的第一电阻和第二时间的第二电阻。例如,热事件检测系统150可以在第一时间(T1)接收传感器数据144并且可以在第二时间(T2)接收传感器数据115。传感器数据114可以指示第一电阻(3000欧姆)并且传感器数据115可以指示第二电阻(3250欧姆)。在304处,热事件检测系统150可以基于第一电阻和第二电阻来确定变化率。例如,热事件检测系统150可以通过从第二电阻(3250欧姆)中减去第一电阻(3000欧姆)并且将差值除以时间的变化(例如,五秒)来确定第一时间间隔(例如,第一时间(T1)和第二时间(T2)之间的时间间隔)期间的变化率。因此,在第一时间间隔期间的变化率可以等于50欧姆/秒。
在306处,热事件检测系统150可以确定变化率的绝对值是否大于热瞬时速率(例如,热最大瞬时速率)。热瞬时速率对应于当被超出时指示误差(诸如传感器误差)的温度变化率。例如,热事件检测系统150可以将变化率(例如,50欧姆/秒)的绝对值与热瞬时速率进行比较。如果变化率的绝对值不大于热瞬时速率,则在308处,热事件检测系统150可以存储变化率。例如,热事件检测系统150可以将第一时间间隔期间的变化率存储在存储器151处。如关于图4所描述的,变化率可以被存储在第一表格(例如,增加的温度表格)或第二表格(减小的温度表格)中。
然而,如果变化率的绝对值大于热瞬时速率,则在310处,热事件检测系统150可以存储与第一时间(T1)关联的第一电阻。例如,热事件检测系统150可以将第一电阻和伴随的时间戳(指示第一电阻的传感器数据的时间戳)存储在存储器151处。此外,在312处,热事件检测系统150可以响应于变化率的绝对值大于热瞬时速率而生成指示热事件的警报(例如,公布嘈杂的信号标志)。在314处,热事件检测系统150可以确定在第三时间的第三电阻。例如,热事件检测系统150可以在第三时间(T3)接收传感器数据116。传感器数据116可以指示第三电阻(3275欧姆)。在确定第三电阻之后,在304处,热事件检测系统150可以确定在第一电阻(存储在存储器151处)和第三电阻之间的变化率。因此,如果传感器数据115是错误的(导致变化率的绝对值大于热最大瞬时速率),则热事件检测系统可以使用传感器数据114和传感器数据116确定更精确的变化率。然而,在传感器数据114不是错误的并且温度以显著的速率变化的情况下,可以生成警报来通知维护。
如果与发动机隔间100中的温度关联的变化率显著高(指示极度变热事件发生的增加的可能性)或显著低(指示极度变冷事件发生的增加的可能性),图3的过程图300可以使热事件检测系统150能够生成警报。例如,如果变化率的绝对值大于热最大瞬时速率,则发动机隔间100的温度(或特定位置112、122、132、142的温度)可以以明显足以通知用于发动机隔间中的位置的检查或故障排除的维护的速率来变化。如关于图4和图5所描述的,过程图300还可以使热事件检测系统150能够存储计算的变化率以便进一步处理。
参考图4,示出了用于确定时间序列移动平均值的过程图400。关于过程400描述的技术可以由图1的热事件检测系统150的一个或更多个组件来完成。
在402处,热事件检测系统150可以确定(在304处确定的)变化率是否大于零。例如,如果变化率大于零,则变化率指示发动机隔间100处(或特定位置112、122、132、142处)的温度的减小。如果变化率不大于零,则变化率指示发动机隔间100处(或特定位置112、122、132、142处)的温度的增加。
如果变化率不大于零,则在404处,热事件检测系统150可以将变化率存储在第一表格(例如,增加的温度表格)中。第一表格也可以被存储在(例如,位于)存储器151中。在406处,热事件检测系统150可以确定存储在第一表格中的每个变化率的时间序列移动平均值。例如,移动平均值确定单元154可以确定在特定持续时间期间减小的变化速率的时间序列移动平均值。特定持续时间可以包括飞行持续时间(包括起飞和降落)、特定时间段(例如,三十分钟、六十分钟、九十分钟等)、飞行器寿命、一季等。在408处,热事件检测系统150可以用在406处确定的时间序列移动平均值来更新之前的变热的时间序列移动平均值。如关于图5所描述的,警报可以基于更新的时间序列移动平均值来生成。
如果变化率大于零,则在410处,热事件检测系统150可以将变化率存储在第二表格(例如,减小的温度表格)。第二表格也可以被存储在(例如,位于)存储器151中。在412处,热事件检测系统150可以针对存储在第二表格中的每个变化率确定增加的变化率的时间序列移动平均值。例如,移动平均值确定单元154可以确定在特定持续时间内的时间序列移动平均值。特定持续时间可以包括飞行持续时间(包括起飞和降落)、特定时间段(例如,三十分钟、六十分钟、九十分钟等)、飞行器寿命、一季等。在414处,热事件检测系统150可以用在412处确定的时间序列移动平均值来更新之前的变冷的时间序列移动平均值。如关于图5所描述的,警报可以基于更新的时间序列移动平均值来生成。
图4的过程图400可以使得能够生成增加的变化率的时间序列移动平均值并且生成减小的变化率的时间序列移动平均值。如关于图5所描述的,每个时间序列移动平均值可以由热事件检测系统150用于计算相应的标准偏差。热事件检测系统150可以将不同时间段期间的温度变化率与标准偏差(或标准偏差的倍数)进行比较。基于该比较,热事件检测系统150可以确定连续(或基本上连续)的时间段的趋势是否具有标准偏差的倍数以外的温度变化率。如果热事件检测系统150确定该趋势存在,则热事件检测系统150可以生成警报。因此,通过识别相比于时间序列移动平均值的标准偏差明显大的温度变化率的趋势,热事件检测系统150可以增加检测到与发动机隔间关联的潜在热事件的可能性。
参考图5,示出了用于生成警报的过程图500。关于过程图500描述的技术可以由图1的热事件检测系统150的一个或更多个组件来完成。
在502处,热事件检测系统150可以基于变热的时间序列移动平均值来确定第一变化率准则。例如,偏差确定单元155可以计算在406处确定的(并且在408处更新的)时间序列移动平均值的标准偏差。在确定标准偏差之后,偏差确定单元155可以将标准偏差乘以“标志因子”以确定第一变化率准则。标志因子可以基于实际飞机数据(例如,机舱温度数据)来确定以降低错误警报。根据一种实施方式,标志因子可以在二和四之间。标志因子可以基于实际事件(例如,热事件)经由软件来更新。
在504处,热事件检测系统150可以确定是否存在高于第一变化率准则的基本连续的变化率的趋势。作为非限制性示例,趋势识别单元157可以确定特定采样时间段中计算的变化率的百分之八十(例如,百分之八十的样本)是否高于第一变化率准则。特定采样时间段可以是五秒、十秒、二十秒等。应该理解的是百分之八十仅仅是说明性示例并且不应被解读为限制性的。在506处,趋势识别单元157可以确定趋势是否存在。如果趋势被识别到,则在508处,警报生成器158可以生成警报(例如,公布“热标识”)。可以通知维护以安排对发动机隔间中的位置的故障排除或检查。因此,通过识别相比于时间序列移动平均值的标准偏差明显大的温度变化率的趋势,热事件检测系统150可以生成警报以安排故障排除或检查。如果没有识别到趋势,则在510处,警报生成器158可以绕过警报生成。
在512处,热事件检测系统150可以基于变冷的时间序列移动平均值确定第二变化率准则。例如,偏差确定单元155可以计算在412处确定的(并且在414处更新的)时间序列移动平均值的标准偏差。在确定标准偏差之后,偏差确定单元155可以将标准偏差乘以标志因子以确定第二变化率准则。
在514处,热事件检测系统150可以确定是否存在低于第二变化率准则的基本连续的变化率的趋势。作为非限制性示例,趋势识别单元157可以确定特定采样时间段中计算的变化率的百分之八十(例如,百分之八十的样本)是否低于第二变化率准则。在516处,趋势识别单元157可以确定趋势是否存在。如果趋势被识别到,则在518处,警报生成器158可以生成警报(例如,公布“冷标识”)。可以通知维护以安排对发动机隔间中的位置的故障排除或检查。因此,通过识别相比于时间序列移动平均值的标准偏差显著大的温度变化率的趋势,热事件检测系统150可以生成警报以安排故障排除或检查。如果没有识别到趋势,则在520处,警报生成器158可以绕过警报生成。
参考图6,示出了用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的方法600。方法600可以通过图1的热事件检测系统150的一个或更多个组件来执行。
在602处,方法600包括在热事件检测系统处获得来自位于飞行器的发动机隔间内的第一传感器的第一传感器数据。例如,参考图1,热事件检测系统150(例如,处理器)可以接收来自位置112处的传感器110的传感器数据114、115、116。如图2中所说明的,第一传感器数据包括指示温度的电阻值(以欧姆测量)。根据一种实施方式,方法600可以包括获得来自位于发动机隔间内的第二传感器的第二传感器数据。例如,热事件检测系统150可以接收来自位置122处的传感器120的传感器数据124、125、126。第一传感器和第二传感器可以被包括在发动机隔间100内的多个传感器110、120、130、140中。
在604处,方法600还包括至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值。时间序列移动平均值可以指示发动机隔间的平均温度变化率。例如,参考图1,移动平均值确定单元154可以确定指示平均温度变化率的时间序列移动平均值164。确定时间序列移动平均值164可以包括对在多个不同时间段内与发动机隔间关联的温度变化率迭代地求平均。时间序列移动平均值164可以基于第一传感器数据的子集和第二传感器数据(例如,传感器数据124、125、126)的子集。第一传感器数据的子集可以对应于从获得的第一传感器数据集合中选择的连续传感器数据(例如,十个连续的传感器数据值)的时序子集,该第一传感器数据被存储在存储器或缓存器中,其中存储在存储器或缓存器中的传感器数据的子集被递增地更新,以便根据在至少三十分钟内从第一传感器(例如,传感器110)获得的数据来确定时间序列移动平均值,并且第一传感器数据的子集可以以小于或等于五秒的间隔来接收。
在606处,方法600还包括确定时间序列移动平均值的标准偏差。例如,参考图1,偏差确定单元155可以确定发动机隔间100的时间序列移动平均值164的标准偏差166。
在608处,方法600还包括监测满足变化率准则的温度变化率的趋势。变化率准则可以基于标准偏差的倍数,并且温度变化率可以基于发动机隔间的温度。例如,参考图1,偏差确定单元155可以基于标准偏差166确定变化率准则168。为了说明,变化率准则168可以是标准偏差166的倍数。倍数可以在二和四之间。根据一种实施方式,倍数可以是三。趋势识别单元157可以响应于特定时间段内检测到的温度变化率的特定百分比满足变化率准则168而检测到该趋势。根据一种实施方式,特定百分比可以大于百分之五十并且小于或等于百分之百。根据一种实施方式,特定时间段可以是至少五秒。
在610处,方法600还包括响应于检测到趋势而生成警报。警报可以指示与发动机隔间关联的热事件。例如,参考图1,警报生成器158可以生成警报,诸如飞行器上的灯光或视觉显示,以便警告维护人员安排发动机隔间的故障排除或检查。因此,通过识别相比于时间序列移动平均值164的标准偏差166显著大的温度变化率的趋势,热事件检测系统150可以生成警报以安排故障排除或检查。
根据方法600的一种实施方式,平均变化率基于正的温度变化率,并且响应于检测的温度变化率超出变化率准则而检测到趋势。根据方法600的另一种实施方式,平均变化率基于负的温度变化率,并且响应于检测的温度变化率没有超出变化率准则而检测到趋势。
图6的方法600可以有助于响应于检测到高的温度变化率的趋势而安排故障排除或检查。例如,警报可以响应于检测到该趋势而生成,并且随后的检查可以响应于该警报而发生。
参考图7,示出操作用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的系统(例如,热事件检测系统)的方法的说明性示例的流程图并将其指定为700。在预生产期间,示例性方法700包括,在702处,诸如参考图8描述的飞行器或交通工具802等交通工具的规格和设计。在交通工具的规格和设计期间,方法700可以包括详述多个传感器和热事件检测系统或其组合。多个传感器和热事件检测系统可以分别包括或对应于传感器110、120、130、140和热事件检测系统150。在704处,方法700包括材料采购。例如,方法700可以包括采购用于热事件检测系统的材料(多个传感器和热事件检测系统)。
在生产期间,方法700包括,在706处,组件和子配件制造,以及在708处交通工具的系统整合。方法700可以包括热事件检测系统的组件和子配件制造(例如,生产传感器110、120、130、140、热事件检测系统150或其组合)和用于监测飞行器发动机部的热事件的系统的系统整合(例如,将传感器110、120、130、140耦连到热事件检测系统150)。在710处,方法700包括交通工具的认证和交付,并且在712处包括将交通工具投入使用。认证和交付可以包括认证热事件检测系统。方法700可以包括将热事件检测系统投入使用。尽管由顾客来使用,但是交通工具可以被安排日常的维护和维修(其也可以包括修改、重新配置、翻新等)。在714处,方法700包括对交通工具执行维护和维修。方法700可以包括执行热事件检测系统的维护和维修。例如,热事件检测系统的维护和维修可以包括替换传感器110、120、130、140、热事件检测系统150或其组合中的一个或多个。
方法700的每个过程可以由系统整合商、第三方和/或操作者(例如,顾客)来执行或实施。出于该描述的目的,系统整合商可以包括但不限于任意数量的交通工具制造商和主系统次承包商;第三方可以包括但不限于任意数量的零售商、分包商以及供应商;并且操作者可以是航空公司、租赁公司、军事实体、服务组织等。
参考图8,示出包括用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的系统的组件的交通工具的说明性实施方式的框图并将其指定为800。系统800包括交通工具802。作为说明性非限制性示例,交通工具802可以包括飞行器。交通工具802可以通过图7的方法的至少一部分来生产。交通工具802(例如飞行器)可以包括传感器110、120、130、140、热事件检测系统150、机身818、内部822以及包括热事件检测系统810的多个系统820。多个系统820可以附加地包括推进系统824、电气系统826、环境系统828或液压系统830中的一个或多个。热事件检测系统810可以包括热事件检测系统150。此外,可以包括任意数量的其他系统,诸如存储器(未示出)。存储器可以包括或对应于图1的存储器151。热事件检测系统150可以被配置为执行存储在存储器151中的计算机可执行指令(例如,一个或多个指令的程序)。当指令被执行时使得热事件检测系统150(例如,处理器)执行图6-图7的方法600-方法700的一个或多个操作。
可以在图7的方法700的任意一个或多个阶段期间采用本文包括的装置和方法。例如,对应于生产过程708的组件或子配件可以以与例如但不限于在712处交通工具802处于使用中时生产的组件和子配件类似的方式来生产或制造。同样,例如通过充分加快交通工具802的装配或降低交通工具802的成本,在生产阶段期间(例如,方法700的阶段702至710)可以利用一个或多个装置实施方式、方法实施方式或其组合。类似地,例如但不限于在712处当交通工具802处于使用中时,装置实施方式、方法实施方式或其组合中的一个或多个可以被用于在714处的维护和维修。
本文描述的示例的说明旨在提供各种实施方式的结构的一般理解。说明不旨在用作利用本文描述的结构或方法的装置和系统的全部元件和特征的完整描述。在本领域技术人员审阅了本公开之后,许多其他实施方式将是明显的。其他实施方式可以被使用并且从本公开导出,使得在不背离本公开的范围的情况下可以进行结构和逻辑的替换或改变。例如,方法操作可以以不同于附图中示出的顺序来执行,或者一个或多个方法操作可以被省略。因此,本公开和附图被认为是说明性的而不是限制性的。
此外,尽管本文已经说明并且描述了具体示例,然而应该认识到被设计以获得相同或类似结果的任何后续布置可以代替所示的具体实施方式。本公开旨在涵盖各种实施例的任意或全部的后续改编或变更。在审阅了本说明书以后,以上实施方式的组合和本文没有具体描述的其他实施方式对于本领域技术人员将是明显的。
进一步,本公开包含根据以下条款的实施例:
条款1.一种用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的方法,该方法包括:
在热事件检测系统处获得来自位于飞行器的发动机隔间内的第一传感器的第一传感器数据;
至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值,该时间序列移动平均值指示发动机隔间的平均温度变化率;
确定时间序列移动平均值的标准偏差;
检测满足变化率准则的温度变化率的趋势,该变化率准则基于标准偏差的倍数,其中温度变化率基于发动机隔间的温度;以及
响应于检测到趋势而生成警报,该警报指示与发动机隔间关联的热事件。
条款2.根据条款1所述的方法,进一步包括获得来自位于发动机隔间内的第二传感器的第二传感器数据,其中时间序列移动平均值进一步至少部分基于第二传感器数据的子集。
条款3.根据条款2所述的方法,其中第一传感器和第二传感器被包括在位于发动机隔间内的多个传感器中。
条款4.根据条款1所述的方法,其中确定时间序列移动平均值包括对在多个不同时间段内与发动机隔间关联的温度变化率迭代地求平均。
条款5.根据条款1所述的方法,其中倍数在二和四之间。
条款6.根据条款1所述的方法,其中响应于在特定时间段内满足变化率准则的确定的温度变化率的特定百分比而检测到趋势。
条款7.根据条款6所述的方法,其中特定百分比大于百分之五十并且小于或等于百分之百。
条款8.根据条款7所述的方法,其中特定时间段是至少五秒。
条款9.根据条款1所述的方法,其中平均温度变化率基于正的温度变化率,并且其中响应于确定的温度变化率超出变化率准则而检测到趋势。
条款10.根据条款1所述的方法,其中平均温度变化率基于负的温度变化率,并且其中响应于确定的温度变化率没有超出变化率准则而检测到趋势。
条款11.根据条款1所述的方法,其中第一传感器数据包括指示温度的电阻值。
条款12.根据条款1所述的方法,其中第一传感器数据的子集对应于来自在至少三十分钟内从第一传感器获得的数据的连续值的时序集合。
条款13.根据条款12所述的方法,其中以小于或等于五秒的间隔接收第一传感器数据。
条款14.一种飞行器,其包括:
第一传感器,其位于发动机隔间内,第一传感器被配置为生成第一传感器数据;以及
热事件检测系统,其被配置为:
至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值,该时间序列移动平均值指示发动机隔间的平均温度变化率;
确定时间序列移动平均值的标准偏差;
检测满足变化率准则的温度变化率的趋势,该变化率准则基于标准偏差的倍数,其中温度变化率基于发动机隔间的温度;以及
响应于检测到趋势而生成警报,该警报指示与发动机隔间关联的热事件。
条款15.根据条款14所述的飞行器,进一步包括位于发动机隔间内的第二传感器,第二传感器被配置为生成第二传感器数据,并且其中时间序列移动平均值进一步至少部分基于第二传感器数据的子集。
条款16.根据条款15所述的飞行器,其中第一传感器和第二传感器被包括在位于发动机隔间内的多个传感器中。
条款17.根据条款14所述的飞行器,其中确定时间序列移动平均值包括对多个不同时间段内与发动机隔间关联的温度变化率迭代地求平均。
条款18.根据条款14所述的飞行器,其中响应于在特定时间段内特定百分比的确定的温度变化率满足变化率准则而检测到趋势。
条款19.一种非暂时性计算机可读介质,其包括用于监测飞行器发动机隔间中的热事件的指令,当该指令被处理器执行时使得处理器执行包含下列项的操作:
获得来自位于飞行器的发动机隔间内的第一传感器的第一传感器数据;
至少部分基于第一传感器数据的子集确定时间序列移动平均值,该时间序列移动平均值指示发动机隔间的平均温度变化率;
确定时间序列移动平均值的标准偏差;
检测满足变化率准则的温度变化率的趋势,该变化率准则基于标准偏差的倍数,其中温度变化率基于发动机隔间的温度;以及
响应于检测到趋势而生成警报,该警报指示与发动机隔间关联的热事件。
条款20.根据条款19所述的非暂时性计算机可读介质,其中响应于在特定时间段内确定的温度变化率的特定百分比满足变化率准则而检测到趋势。
提交了本公开的摘要,应理解该摘要将不用于说明或限制权利要求的范围或含义。此外,出于简化本公开的目的,在前述的具体实施方式中,各种特征可以组合在一起或在单个实施方式中被描述。上述示例说明但是不限制本公开。还应该理解根据本公开的原理多种修改和变更是可能的。如所附的权利要求所反映的,要求保护的主题可以针对少于任意公开的示例的全部特征。因此,本公开的范围由所附的权利要求及其等同物来限定。
Claims (15)
1.一种用于监测飞行器发动机隔间(100)中的热事件的方法,所述方法包括:
在热事件检测系统(150)处获得来自位于飞行器的发动机隔间(100)内的第一传感器(110)的第一传感器数据(114、115、116);
至少部分基于所述第一传感器数据(114、115、116)的子集确定时间序列移动平均值(164),所述时间序列移动平均值(164)指示所述发动机隔间(100)的平均温度变化率;
确定所述时间序列移动平均值(164)随着时间的标准偏差(166);
检测满足变化率准则的温度变化率的趋势,所述变化率准则基于标准偏差(166)的倍数,其中所述温度变化率基于所述发动机隔间(100)的感测温度;以及
响应于检测到所述趋势而生成警报,所述警报指示与所述发动机隔间(100)关联的热事件。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括获得来自位于所述发动机隔间(100)内的第二传感器(112)的第二传感器数据(124、126、128),其中所述时间序列移动平均值(164)进一步至少部分基于所述第二传感器数据(124、126、128)的子集。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述第一传感器(110)和所述第二传感器(112)被包括在位于所述发动机隔间(100)内的多个传感器中。
4.根据权利要求1至权利要求3所述的方法,其中确定所述时间序列移动平均值(164)包括对多个不同的时间段内与所述发动机隔间(100)关联的温度变化率迭代地求平均。
5.根据权利要求1至权利要求4所述的方法,其中所述倍数在二和四之间。
6.根据权利要求1所述的方法,其中响应于在特定时间段内确定的温度变化率的特定百分比满足所述变化率准则而检测到所述趋势,其中所述变化率准则基于两倍于所述标准偏差(166)的倍数,其中所述特定百分比大于百分之五十并且小于或等于百分之百,并且其中所述特定时间段是至少五秒,使得当在至少五秒的时间段内确定的温度变化率的大于百分之五十满足两倍于所述标准偏差的所述变化率准则时检测到所述趋势。
7.根据权利要求1至权利要求6所述的方法,其中所述平均温度变化率基于正的温度变化率,并且其中响应于所述确定的温度变化率超出所述变化率准则而检测到所述趋势。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述平均温度变化率基于负的温度变化率,并且其中响应于所述确定的温度变化率没有超出所述变化率准则而检测到所述趋势。
9.根据权利要求1至权利要求8所述的方法,其中所述第一传感器数据包括指示温度的电阻值。
10.根据权利要求1至权利要求9所述的方法,其中所述第一传感器数据的所述子集对应于从在至少三十分钟内从所述第一传感器获得的所述传感器数据集合中选择的连续值的时序集合。
11.根据权利要求10所述的方法,其中以小于或等于五秒的间隔接收所述第一传感器数据。
12.一种飞行器,其包括:
第一传感器(110),所述第一传感器(110)位于发动机隔间(100)内,所述第一传感器(110)被配置为生成第一传感器数据(114、115、116);以及
热事件检测系统(150),其被配置为:
至少部分基于所述第一传感器数据(114、115、116)的子集确定时间序列移动平均值(164),所述时间序列移动平均值(164)指示所述发动机隔间(100)的平均温度变化率;
确定所述时间序列移动平均值(164)随着时间的标准偏差(166);
检测满足变化率准则的温度变化率的趋势,所述变化率准则基于所述标准偏差的倍数,其中所述温度变化率基于所述发动机隔间(100)的感测温度;以及
响应于检测到所述趋势而生成警报,所述警报指示与所述发动机隔间(100)关联的热事件。
13.根据权利要求12所述的飞行器,进一步包括位于发动机隔间(100)内的第二传感器(112),所述第二传感器被配置为生成第二传感器数据(124、125、126),并且其中所述时间序列移动平均值(164)进一步至少部分基于所述第二传感器数据(124、125、126)的子集,其中所述第一传感器(110)和所述第二传感器(112)被包括在位于所述发动机隔间(100)内的多个传感器中。
14.根据权利要求12至权利要求13所述的飞行器,其中确定所述时间序列移动平均值(164)包括对多个不同的时间段内与所述发动机隔间(100)关联的温度变化率迭代地求平均。
15.根据权利要求12至权利要求14所述的飞行器,其中响应于在特定时间段内确定的温度变化率的特定百分比满足所述变化率准则而检测到所述趋势,其中所述变化率准则基于两倍于所述标准偏差(166)的倍数,其中所述特定百分比大于百分之五十并且小于或等于百分之百,并且其中所述特定时间段是至少五秒,使得当在至少五秒的时间段内确定的温度变化率的大于百分之五十满足两倍于所述标准偏差的所述变化率准则时检测到所述趋势。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/243,275 US10151643B2 (en) | 2016-08-22 | 2016-08-22 | Thermal event indicator for aircraft engine |
US15/243,275 | 2016-08-22 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107767612A true CN107767612A (zh) | 2018-03-06 |
CN107767612B CN107767612B (zh) | 2021-01-01 |
Family
ID=59152628
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710654733.0A Active CN107767612B (zh) | 2016-08-22 | 2017-08-03 | 用于飞行器发动机的热事件指示器 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10151643B2 (zh) |
EP (1) | EP3287860B1 (zh) |
JP (1) | JP6924647B2 (zh) |
CN (1) | CN107767612B (zh) |
BR (1) | BR102017014720B1 (zh) |
CA (1) | CA2968781C (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110334367A (zh) * | 2018-03-28 | 2019-10-15 | 波音公司 | 交通工具异常行为检测 |
CN115512461A (zh) * | 2022-11-16 | 2022-12-23 | 华南师范大学 | 飞机巡航稳态的确定方法、装置以及计算机设备 |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2579161B (en) * | 2016-12-01 | 2020-12-02 | Sensyne Health Group Ltd | Method and apparatus for improving energy efficiency of sensing technology |
US11086370B2 (en) * | 2018-11-02 | 2021-08-10 | Dell Products L.P. | Activity-light-based parameter reporting system |
US10871403B1 (en) | 2019-09-23 | 2020-12-22 | Kidde Technologies, Inc. | Aircraft temperature sensor |
JP7513558B2 (ja) | 2021-03-25 | 2024-07-09 | トヨタ自動車株式会社 | データ処理方法 |
CN113291488B (zh) * | 2021-04-30 | 2022-01-04 | 浙江长龙航空有限公司 | 一种整体驱动发电机性能监控方法及装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0962960A (ja) * | 1995-08-30 | 1997-03-07 | Matsushita Electric Works Ltd | インテリジェント火災感知器 |
EP1122694A2 (en) * | 2000-02-01 | 2001-08-08 | General Electric Company | Alert generation in trend performance analysis |
CN101305327A (zh) * | 2005-10-14 | 2008-11-12 | 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 | 与多元统计分析一起用于过程中的故障检测和隔离及异常情况预防的统计特征 |
WO2010062216A1 (ru) * | 2008-11-28 | 2010-06-03 | Шлюмберже Холдингс Лимитед | Способ теплового каротажа скважин и устройство для его осуществления |
CN103777628A (zh) * | 2005-04-04 | 2014-05-07 | 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 | 用于异常情况检测中的统计处理方法 |
EP2884404A2 (en) * | 2013-12-13 | 2015-06-17 | Rolls-Royce Controls and Data Services Limited | System abnormalities |
EP2801960B1 (en) * | 2013-05-09 | 2016-02-03 | A.M. General Contractor S.p.A. | Method of detecting data relating to thermal energy radiated in a scene using infrared radiation image processing |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5431011A (en) * | 1993-12-14 | 1995-07-11 | General Motors Corporation | Catalytic converter diagnostic |
US5951611A (en) * | 1996-11-18 | 1999-09-14 | General Electric Company | Diagnostic trend analysis |
US6286992B1 (en) * | 1999-02-12 | 2001-09-11 | Meritor Heavy Vehicle Systems, Llc | Axle temperature monitor |
JP4409658B2 (ja) * | 1999-04-27 | 2010-02-03 | 株式会社東芝 | プロセスデータ評価方法 |
US7457732B2 (en) * | 2001-08-17 | 2008-11-25 | General Electric Company | System and method for measuring quality of baseline modeling techniques |
US8699990B2 (en) * | 2003-03-11 | 2014-04-15 | Motorola Mobility Llc | Location requests and measurement responses in wireless communications networks and methods |
US7333922B2 (en) * | 2005-03-30 | 2008-02-19 | Caterpillar Inc. | System and method of monitoring machine performance |
JP2007278105A (ja) * | 2006-04-04 | 2007-10-25 | Tokyo Gas Co Ltd | 劣化診断システム及び劣化診断方法 |
US7472100B2 (en) * | 2006-09-29 | 2008-12-30 | United Technologies Corporation | Empirical tuning of an on board real-time gas turbine engine model |
US7702447B2 (en) * | 2006-12-18 | 2010-04-20 | United Technologies Corporation | Method and system for identifying gas turbine engine faults |
GB2473849B (en) * | 2009-09-25 | 2015-06-17 | Ge Aviat Systems Ltd | Module communication |
US20130024179A1 (en) * | 2011-07-22 | 2013-01-24 | General Electric Company | Model-based approach for personalized equipment degradation forecasting |
US9103731B2 (en) * | 2012-08-20 | 2015-08-11 | Unison Industries, Llc | High temperature resistive temperature detector for exhaust gas temperature measurement |
GB2514108B (en) * | 2013-05-13 | 2015-06-24 | Ge Aviat Systems Ltd | Method for diagnosing a bleed air system fault |
EP3214515B1 (en) * | 2014-10-29 | 2019-10-23 | Makino Milling Machine Co., Ltd. | Tool path generation method and machine tool |
US10551813B2 (en) * | 2016-04-26 | 2020-02-04 | CooperTree Analytics Ltd. | Using estimated schedules and analysis of zone temperature to control airflow |
-
2016
- 2016-08-22 US US15/243,275 patent/US10151643B2/en active Active
-
2017
- 2017-05-29 CA CA2968781A patent/CA2968781C/en active Active
- 2017-06-02 EP EP17174281.0A patent/EP3287860B1/en active Active
- 2017-07-07 BR BR102017014720-7A patent/BR102017014720B1/pt active IP Right Grant
- 2017-08-03 CN CN201710654733.0A patent/CN107767612B/zh active Active
- 2017-08-08 JP JP2017152945A patent/JP6924647B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0962960A (ja) * | 1995-08-30 | 1997-03-07 | Matsushita Electric Works Ltd | インテリジェント火災感知器 |
EP1122694A2 (en) * | 2000-02-01 | 2001-08-08 | General Electric Company | Alert generation in trend performance analysis |
CN103777628A (zh) * | 2005-04-04 | 2014-05-07 | 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 | 用于异常情况检测中的统计处理方法 |
CN101305327A (zh) * | 2005-10-14 | 2008-11-12 | 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 | 与多元统计分析一起用于过程中的故障检测和隔离及异常情况预防的统计特征 |
WO2010062216A1 (ru) * | 2008-11-28 | 2010-06-03 | Шлюмберже Холдингс Лимитед | Способ теплового каротажа скважин и устройство для его осуществления |
EP2801960B1 (en) * | 2013-05-09 | 2016-02-03 | A.M. General Contractor S.p.A. | Method of detecting data relating to thermal energy radiated in a scene using infrared radiation image processing |
EP2884404A2 (en) * | 2013-12-13 | 2015-06-17 | Rolls-Royce Controls and Data Services Limited | System abnormalities |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110334367A (zh) * | 2018-03-28 | 2019-10-15 | 波音公司 | 交通工具异常行为检测 |
CN115512461A (zh) * | 2022-11-16 | 2022-12-23 | 华南师范大学 | 飞机巡航稳态的确定方法、装置以及计算机设备 |
CN115512461B (zh) * | 2022-11-16 | 2023-02-07 | 华南师范大学 | 飞机巡航稳态的确定方法、装置以及计算机设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3287860B1 (en) | 2019-10-30 |
BR102017014720B1 (pt) | 2023-04-18 |
JP6924647B2 (ja) | 2021-08-25 |
EP3287860A1 (en) | 2018-02-28 |
CA2968781A1 (en) | 2018-02-22 |
US20180052061A1 (en) | 2018-02-22 |
BR102017014720A2 (pt) | 2018-03-20 |
CN107767612B (zh) | 2021-01-01 |
JP2018047890A (ja) | 2018-03-29 |
CA2968781C (en) | 2021-03-16 |
US10151643B2 (en) | 2018-12-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107767612A (zh) | 用于飞行器发动机的热事件指示器 | |
JP6176754B2 (ja) | 部品を評価する方法 | |
US10282925B2 (en) | Adaptive algorithm-based engine health prediction | |
EP3181452B1 (en) | System and method for aircraft ice detection within a zone of non-detection | |
US8791823B2 (en) | Aircraft part control system | |
CN104443425B (zh) | 用于识别飞行器中的有缺陷的设备的方法 | |
CN107085744A (zh) | 利用数据分析增强的飞机维护和检查 | |
US20040073411A1 (en) | System, method and computer program product for maintaining a structure | |
US10551818B2 (en) | Fault detection methods and systems | |
JP2020035420A (ja) | 複合物の製造品質チェックを自動化するためのシステム及び方法 | |
EP2562090B1 (en) | Systems and methods for automated anomaly location and classification | |
US20220051198A1 (en) | Maintaining an aircraft with automated acquisition of replacement aircraft parts | |
CN107972885A (zh) | 用于检查闪电引起的不一致性的装置和方法 | |
KR20130090848A (ko) | 항공기 성능의 최적화 방법, 장치, 및 항공기 | |
KR102409781B1 (ko) | 자율적, 저에너지, 엑세스 표시 시스템 | |
US8989951B1 (en) | Maintaining the airworthiness configuration of aircraft | |
CN114194414B (zh) | 一种飞机挡风玻璃加温测试系统及数据采集处理方法 | |
KR102088697B1 (ko) | 웹 기반의 통계적 공정 관리 시스템 | |
CN113222195A (zh) | 一种航空机库库房工具视觉自检智能维修服务选取系统 | |
CN116415343A (zh) | 一种单机寿命监控中遗失起落数据回补方法 | |
JP2011227685A (ja) | 診断装置、診断方法、及び、プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |