CN107978030A - 用于飞行器消息监控的系统和方法 - Google Patents

用于飞行器消息监控的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107978030A
CN107978030A CN201710945226.2A CN201710945226A CN107978030A CN 107978030 A CN107978030 A CN 107978030A CN 201710945226 A CN201710945226 A CN 201710945226A CN 107978030 A CN107978030 A CN 107978030A
Authority
CN
China
Prior art keywords
message
aircraft
type
attended operation
amm
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
Application number
CN201710945226.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107978030B (zh
Inventor
T-C·卢
N·斯特普
F·D·贝茨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Boeing Co
Original Assignee
Boeing Co
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Boeing Co filed Critical Boeing Co
Publication of CN107978030A publication Critical patent/CN107978030A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107978030B publication Critical patent/CN107978030B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/02—Registering or indicating driving, working, idle, or waiting time only
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/008—Registering or indicating the working of vehicles communicating information to a remotely located station
    • 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
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
    • 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
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G05B23/0281—Quantitative, e.g. mathematical distance; Clustering; Neural networks; Statistical analysis
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0808—Diagnosing performance data
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0816—Indicating performance data, e.g. occurrence of a malfunction
    • G07C5/0825—Indicating performance data, e.g. occurrence of a malfunction using optical means
    • 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
    • B64D2045/0085—Devices for aircraft health monitoring, e.g. monitoring flutter or vibration

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)

Abstract

本发明涉及用于飞行器消息监控的系统和方法。本申请提供了一种用于监控飞行器运行消息的系统(200)。该系统(200)包括计算设备(210)，该计算设备(210)包括与存储器(310)通信的处理器(305)。计算设备(210)被编程以接收多架飞行器(225)的多个历史消息。多个历史消息中的每个消息是来自多架飞行器(225)中的一架的消息。计算设备(210)还被编程以接收在多架飞行器(225)上执行的多个历史维护操作，将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型，并且基于该比较生成消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。

Description

用于飞行器消息监控的系统和方法
技术领域
本公开的领域通常涉及监控飞行器运行消息，并且，更具体地，涉及确定飞行器运行消息与飞行器的安全运行的关联。
背景技术
飞行器包含即使某些系统运行不正常或被禁用也允许飞行器安全运行的多种冗余系统。飞行器制造商和航空公司保留最低设备清单(minimum equipment list，MEL)。这些是飞行器被允许在不同的区域运行的必须运行的设备的最小量的清单。例如，在美国大陆飞行的MEL不同于飞往国际目的地所需的MEL。
如果一台设备(如，无线电)开始故障，机组人员或维修人员可禁用故障中的设备。在一些情况中，组员可拉起连接故障中的设备的断路器。故障中的设备被断开后，记录这个动作。然后飞行器将检测这个断开并发送错误消息。由于飞行器可定期发送数百条消息，确定哪些消息是重要的以及哪些消息可被安全地忽略可能是一个耗时的任务。由于涉及大量的消息以及潜在的假的相关性，分析飞行器消息流量的很多尝试在过去都失败了。
发明内容
在一方面，提供了一种用于监控飞行器运行消息的系统。该系统包括计算设备，该计算设备包括与存储器通信的处理器。计算设备被编程以接收多架飞行器的多个历史消息。多个历史消息中的每个消息是来自多架飞行器中的一架的消息。计算设备还被编程以接收在多架飞行器上执行的多个历史维护操作，将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型，并且基于该比较生成消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。
在另一方面，提供了一种用于监控飞行器运行消息的飞行器消息监控(AMM)计算机设备。AMM计算机设备包括与存储器通信的处理器。处理器被编程以接收多架飞行器的多个历史消息。多个历史消息中的每个消息是来自多架飞行器中的一架的消息。处理器还被编程以接收在多架飞行器上执行的多个历史维护操作，将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型，并且基于该比较生成消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。
在又一方面，提供了一种用于监控飞行器运行消息的系统。该系统包括计算设备，该计算设备包括与存储器通信的处理器。计算设备被编程以基于来自多架飞行器的多个历史消息数据存储多种消息类型相关性，接收来自至少一架飞行器的多个消息，将多个消息与多种消息类型相关性进行比较，基于该比较过滤来自多个消息中的消息的子集，以及基于剩余的消息确定至少一个趋势(trend)。
附图说明
图1说明了根据本发明的一个实施例的示例飞行器的概观的框图。
图2是用于监控(如，来自图1中所示的飞行器)飞行器运行消息的示例系统的简化框图。
图3说明了根据本发明的一个实施例的图2中所示的客户端计算机设备的示例配置。
图4说明了根据本发明的一个实施例的图2中所示的服务器系统的示例配置。
图5是说明使用图2中所示的系统确定相关性的过程的示例的流程图。
图6是说明使用图2中所示的系统监控图1中所示的飞行器的飞行器运行消息的过程的示例的流程图。
图7是可在图2中所示的系统中使用的一个或更多个示例计算设备的组件的图。
具体实施方式
本文中描述的实施方式涉及监控飞行器运行消息，以及，更具体地，涉及确定飞行器运行消息与飞行器的安全运行的关联。更具体地，飞行器消息监控(“AMM”)计算机设备(还被称为AMM服务器)整理(collate)历史消息流量以确定消息类型与其它非任务关键的因素之间的相关性，如当非所有飞行器的组件在运行时，但是飞行器仍符合要求的最低设备清单。AMM计算机设备使用那些相关性过滤出非任务关键的消息以改进对剩下的消息的分析。
在一个示例实施例中，AMM服务器从多架飞行器接收多个历史消息。在示例实施例中，多个历史消息是已从多架飞行器传输至地面站的消息。在这个实施例中，地面站随时间从多架飞行器接收消息。地面站将消息存储在数据库中。然后地面站传输多个存储的消息至AMM服务器。在一些实施例中多个消息来自多架飞行器，并且消息由飞行器中的传感器在多次飞行期间生成。例如，多个消息可能针对特定类型的飞行器的一年或多年时间段的所有飞行。多个消息可能针对一段时间(如数月或数年)内与个别航空公司相关联的所有飞行器的飞行。
在示例实施例中，AMM服务器接收在多架飞行器上执行的多个历史维护操作。多个历史维护操作包括诸如何时飞行器的组件被断开的信息。在示例实施例中，历史维护操作映射到各种飞行器，其中该各种飞行器的消息包括在多个历史消息中。在一个实施例中，AMM服务器接收具体的飞行器的多个历史消息并且接收在该架飞行器上执行的历史维护操作。在示例实施例中，AMM服务器接收多架飞行器(如，飞行器机队)的历史消息以及历史维护操作。在一些另外的实施例中，AMM服务器接收关于每架飞行器的附加消息，例如但不限于，飞行器类型、运行小时数、飞行地点和关于飞行器运行的其它信息。
在示例实施例中，AMM服务器将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型。例如，AMM服务器可确定在用于断开无线电的维护操作与两个消息之间存在相关性。在这个示例中，无线电被断开后，AMM服务器可确定无线电不可用消息被重复发送出去。AMM服务器还可确定说明20V对无线电是不可用的消息也被重复发送出去。
在至少一个实施例中，AMM服务器计算维护操作与使得一种或更多种类型的消息被发送出去之间的相关性。在一些实施例中，AMM服务器在每种维护操作类型时分析。AMM服务器针对多个消息中的每个分析每种维护操作类型之前和之后发生的消息。例如，如果四十架飞行器执行具体类型的维护操作，则AMM服务器将维护操作之前和之后四十架飞行器中的每架传输的消息进行对比。如果存在操作之后不再出现的消息或操作之后出现的新消息的相关性，那么AMM服务器计算相关性，即，维护操作与消息变化之间存在相关性的数学概率。相关性越高，维护操作越有可能影响消息。AMM服务器计算针对相关性的置信水平。例如，如果只有少数飞行器有维护操作并且相关性低，那么置信水平可能低。如果置信水平超过阈值，那么AMM服务器将消息(或消息类型)与维护操作关联。
在示例实施例中，AMM服务器生成在消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。AMM服务器存储超过置信阈值的每个相关性。在示例实施例中，AMM服务器将相关性存储在数据库中。
在一些实施例中，AMM服务器将飞行器类型与多个历史消息进行比较。在这些实施例中，AMM服务器确定消息类型与飞行器类型之间是否存在相关性。例如，具体的飞行器类型可具有状态消息或它的类型的飞行器一致(consistently)产生的其它非关键的消息。在这些实施例中，AMM服务器确定关于相关性的置信水平，以及如果置信水平超过阈值，则将消息类型与飞行器类型关联。
在一些另外的实施例中，AMM服务器从单架飞行器接收多个消息。AMM服务器分析多个消息以基于多个消息与多个消息类型相关性确定已在飞行器上执行的至少一个维护操作。例如，AMM服务器可看到消息类型A和消息类型B的消息，并且由于在飞行器生成的多个消息中看到这两个消息类型，对在飞行器上已执行维护操作类型X具有99％的置信度。
在一些另外的实施例中，AMM服务器从多个消息中过滤出消息的子集，其中消息的子集与确定维护操作相关。在上面的示例中，AMM服务器会从来自飞行器100的多个消息中移除或过滤出消息类型A和消息类型B的消息。移除消息后，AMM服务器分析剩下的消息以确定关于飞行器运行的至少一个趋势。通过移除与已知的维护操作相关联的消息，然后AMM服务器能够分析减少的消息集。由于正在生成的那些消息变成已知的原因，减少在多个消息中的消息减少噪音量并且提升确定趋势的准确性。趋势的示例可能是一种或更多种消息类型和之后组件故障之间的相关性。
此外，移除具有与非任务关键的或安全原因已知相关性的用于正在生成的消息减少可能确定假的相关性的机会。
本文中描述的是计算机系统(如，AAM计算机设备和相关的计算机系统)。如本文中描述的，所有这样的计算机系统包括处理器和存储器。但是，本文中提及的计算机设备中的任何处理器还可以指一个或更多个处理器，其中处理器可能在一个计算设备或并行运行的多个计算设备中。另外，本文中提及的计算机设备中的任何存储器还可以指一个或更多个存储器，其中存储器可能在一个计算设备或并行运行的多个计算设备中。
如本文中所用的，处理器可包括任何可编程系统，该可编程系统包括使用微控制器、精简指令集电路(RISC)、专用集成电路(ASIC)、逻辑电路以及能够执行本文中描述的功能的任何其它电路或处理器的系统。上面的示例不意在以任何方式限制术语“处理器”的定义和/或意义。
如本文中所用的，术语“数据库”可指一组数据、关系数据库管理系统(RDBMS)或两者。如本文中所用的，数据库可包括数据的任何集合，包括分层数据库、关系数据库、平面文件数据库、对象关系数据库、面向对象数据库，以及存储在计算机系统中的记录或数据的任何其它结构化集合。上面的示例不意在以任何方式限制术语数据库的定义和/或意义。RDBMS的示例包括但不限于，包括数据库、MySQL、服务器、以及PostgreSQL。但是，可使用实现本文中描述的系统和方法的任何数据库。(Oracle是甲骨文公司(Oracle Corporation)的注册商标，红木海岸，加利福尼亚州；IBM是国际商业机器公司(International Business Machines Corporation)的注册商标，阿蒙克，纽约州；Microsoft是微软公司(Microsoft Corporation)的注册商标，雷德蒙德，华盛顿州；以及Sybase是赛贝斯(Sybase)的注册商标，都柏林，加利福尼亚州。)
在一个实施例中，提供了计算机程序，并且该程序可体现在计算机可读介质中。在一个示例实施例中，系统在单个计算机系统上执行且不需要连接到服务器计算机。在一个另外的实施例中，系统运行在环境中(Windows是微软公司的注册商标，雷德蒙德，华盛顿州)。在另一个实施例中，系统运行在大型机环境和服务器环境中(UNIX是X/Open有限公司的注册商标，该公司坐落在雷丁，伯克希尔，英国)。应用是灵活的，并且经设计在各种不同的环境中运行且不影响任何主要功能。在一些实施例中，系统包括分布在多个计算设备中的多个组件。一个或更多个组件可以计算机可执行指令的形式体现在计算机可读介质中。
如本文中所用的，以单数陈述的元件或步骤，并在其前面有单词“一个/一种(a、an)”等应该理解为不排除多个元件或步骤，除非明确陈述了这样的排除。此外，对本公开中的“示例实施例”或“一个实施例”的参考不意在解释为排除还包含陈述的特征的附加实施例的存在。
如本文中所用的，术语“软件”和“固件”是可互换的，并且包括存储在存储器中用于被处理器执行的任何计算机程序，该存储器包括RAM存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器以及非易失性RAM(NVRAM)存储器。上面的存储器类型只是示例，并且由此不限制可用于存储计算机程序的存储器的类型。
此外，如本文中所用的，术语“实时”指相关联事件的发生时间、预定数据的测量和收集时间、处理数据的时间以及系统响应于事件和环境的时间中的至少一个。在本文中描述的实施例中，这些活动和事件基本上瞬间发生。
系统和过程不受限于本文中描述的具体的实施例。另外，每个系统和每个过程中的组件可独立于本文中描述的其它组件和过程实施并与本文中描述的其它组件和过程分开。每个组件和过程还可与其它部件包和过程组合使用。
图1说明了根据本发明的一个实施例的示例飞行器100的概观的框图。在示例实施例中，飞行器100包括多个组件102。许多这些组件102可被断开并且仍允许飞行器100安全运行。许多这些组件102具有复制它们对应组件的功能的一个或更多个备用组件102。在示例实施例中，如果组件102在故障中，飞行员或其它组员成员(未示出)可断开组件102中的一个。
飞行器100还包括确保飞行器100安全运行的多个传感器104。传感器104被配置以检测何时条件与期望的不同，并且基于那些条件传输消息。例如，如果无线电组件102被断开，传感器104检测到无线电未在运行并且传输无线电未在运行的消息。传感器104还可检测到无线电没有足够的电力(当它被断开时)并且传输关于无线电缺少电力的消息。传感器104可定期反复传输这些消息。其它非任务关键的示例消息可包括但不限于，打印机缺纸、咖啡机需要更换过滤器等。在一些实施例中，传感器104可基于飞行器类型传输常规(regular)的消息。
在示例实施例中，飞行器100包括发送器106。发送器106传输由传感器104生成的消息至地面站108。在示例实施例中，地面站108存储从飞行器100接收的所有消息用于未来分析。在其它实施例中，地面站108可以扫描接收的消息以获取可能指示严重问题的具体的消息。在一些实施例中，地面站108与包括多架飞行器100的航空公司相关联。在这些实施例中，地面站108可接收和存储来自多架飞行器100的消息。在其它实施例中，地面站108可与飞行器制造商相关联，并且接收和存储该制造商制造的飞行器100的消息。
图2是用于监控(如，来自飞行器100(图1中所示)的)飞行器运行消息的示例系统200的简化框图。在示例实施例中，系统200用于收集、监控和分析在飞行器100中的条件。另外，系统200是包括被配置以监控飞行器100的飞行器消息监控(AMM)计算机设备210(还被称为AMM服务器)的监控系统。如下更详细描述的，AMM服务器210被配置以从多架飞行器225接收多个历史消息。多个历史消息的每个消息是来自多架飞行器225中的一架的消息。AMM服务器210还被配置以接收在多架飞行器225上执行的多个历史维护操作，将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型，并且基于该比较生成消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。如下更详细描述的，AMM服务器210还被配置以基于来自多架飞行器225的多个历史消息数据存储多个消息类型相关性，从至少一架飞行器100接收多个消息，将多个消息与多种消息类型相关性进行比较，基于该比较从多个消息中过滤出消息的子集，以及基于剩下的消息确定至少一个趋势。
在示例实施例中，飞行器225类似于飞100。在一些实施例中，飞行器225传输消息至AMM服务器210。在这些实施例的一些中，飞行器225在消息发生时传输它们。在其它实施例中，飞行器225批量传输消息，如当飞行器225在登机门时。飞行器225包括软件应用，软件应用使飞行器255通过蜂窝连接、卫星通信、互联网或广域网(WLAN)与AMM服务器210通信。在一些实施例中，飞行器225通过许多接口与AMM服务器210通信耦合，接口包括但不限于，网络(如，互联网、LAN、WAN或综合业务数字网(ISDN))、拨号连接、数字用户线路(DSL)、手机连接、卫星连接和电缆调制解调器中的至少一个。飞行器225的示例可包括但不限于，客机、货机和无人机。
数据库服务器215与存储数据的数据库220通信耦合。在一个实施例中，数据库220是包括阈值、传感器数据、警告数据和警报数据的数据库。在示例实施例中，数据库220远离AMM服务器210存储。在一些实施例中，数据库220是分散的。在一些实施例中，数据库220是集中的。在示例实施例中，用户可通过登录AMM服务器210通过客户端系统230访问数据库220。在一些实施例中，数据库220包括具有分开的区域或部分的单个的数据库，或在其它实施例中，数据库220包括多个数据库，每个彼此分开。数据库220存储相关性、飞行器数据、消息数据和趋势。
在示例实施例中，客户系统230是包括网页浏览器或软件应用的计算机，网页浏览器或软件应用使客户端系统230通过蜂窝通信、卫星通信、互联网或广域网(WLAN)与AMM服务器210通信。在一些实施例中，客户端系统230通过许多接口与AMM服务器210通信耦合，接口包括但不限于，网络(如，互联网、LAN、WAN或综合业务数字网(ISDN))、拨号连接、数字用户线路(DSL)、手机连接、卫星连接和电缆调制解调器中的至少一个。客户端系统230可以是能够访问网络(如，互联网)的任何设备，其包括但不限于，台式计算机、膝上计算机、个人数字助手(PDA)、手机、智能手机、平板电脑、平板手机或其它基于网页的可连接的设备。
在一些实施例中，AMM服务器210与多架飞行器225通信耦合。在其它实施例中，AMM服务器210与一个或更多个地面站205通信耦合。在这些实施例中，地面站205作为多架飞行器225与AMM服务器210之间的网关。在一些实施例中，地面站205是图1中所示的地面站108。在示例实施例中，地面站205被配置以与多架飞行器225通信。在一些实施例中，飞行器225传输消息至地面站205。在这些实施例的一些中，地面站205在消息发生时接收它们。在其它实施例中，地面站205批量接收消息，如当飞行器225在登机门时。地面站205包括软件应用，软件应用使地面站205通过蜂窝连接、卫星通信、互联网或广域网(WLAN)与AMM服务器210通信。在一些实施例中，地面站205通过许多接口与AMM服务器210通信耦合，接口包括但不限于，网络(如，互联网、LAN、WAN或综合业务数字网(ISDN))、拨号连接、数字用户线路(DSL)、手机连接、卫星连接和电缆调制解调器中的至少一个。
在示例实施例中，地面站205与多架飞行器225相关联。例如，地面站205和与多架飞行器225相关联的航空公司相关联。在其它实施例中，地面站205与多架飞行器225的制造商相关联。在示例实施例中，地面站205被配置以从与之通信的每架飞行器225中接收多个消息。地面站205还被配置以将多个消息传达给AMM服务器210。消息可单独传输或批量传输。
图3说明了根据本发明的一个实施例的客户端系统的示例配置。用户301运行用户计算机设备302。用户计算机设备302可包括但不限于，飞行器225、客户端系统230和地面站205(全部显示在图2中)。用户计算机设备302包括用于执行指令的处理器305。在一些实施例中，可执行指令存储在存储器310中。处理器305可包括一个或更多个处理单元(如，在多核配置中)。存储器区域310是允许诸如可执行指令和/或业务数据的信息被存储和被检索的任何设备。存储器区域310可包括一个或更多个计算机可读介质。
用户计算机设备302还包括用于为用户301呈现信息的至少一个媒体输出组件315。媒体输出组件315是能够传递信息给用户301的任何组件。在一些实施例中，媒体输出组件315包括诸如视频适配器和/或音频适配器的输出适配器(未示出)。输出适配器与处理器305操作耦合，并且与诸如显示设备(如，阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器或“电子墨水”显示器)或音频输出设备(如，扬声器或耳机)的输出设备操作耦合。在一些实施例中，媒体输出组件315被配置以为用户301呈现图形用户界面(如，网页浏览器和/或客户端应用)。在一些实施例中，用户计算机设备302包括用于从用户301接收输入的输入设备320。例如，输入设备320可包括键盘、定点设备、鼠标、触控笔、触摸感应面板(如，触摸板或触摸屏)、陀螺仪、加速度计、位置检测器、生物识别输入设备和/或音频输入设备。诸如触摸屏的单个组件可作为媒体输出组件315的输出设备和输入设备320两者运行。
用户计算机设备302还可包括通信接口325，其与诸如AMM服务器210(显示在图2中)的远程设备通信耦合。通信接口325还可与在飞行器110中的发送器106(都显示在图1中)通信，其中用户计算机设备302提供接收来自飞行器100的数据。例如，通信接口325可包括有线或无线网络适配器和/或与移动电信网络连用的无线数据收发器。
例如，存储在存储器区域310的是用于通过媒体输出组件315提供用户界面给用户301并且，可选地，接收并处理来自输入设备320的输入的计算机可读指令。除其它可能性外，用户界面可包括网页浏览器和/或客户端应用。网页浏览器使用户(如，用户301)显示和与媒体以及通常嵌入到AMM服务器210的网页、网站或程序上的其它信息进行交互。例如，客户端应用允许用户301与AMM服务器210进行交互。例如，指令可被云服务存储，并且执行指令的输出被发送至媒体输出组件315。
处理器305执行计算机可执行指令用于实施本公开的各方面。在一些实施例中，处理器305通过执行计算机可执行指令或以其它方式进行编程被转变为专用微处理器。
图4说明了根据本发明的一个实施例的图2中所示的服务器系统210的示例配置。服务器计算机设备401可包括但不限于，数据库服务器215、AMM服务器210和地面站205(全部显示在图2中)。服务器计算机设备401还包括用于执行指令的处理器405。指令可存储在存储器区域410中。处理器405可包括一个或更多个处理单元(如，在多核配置中)。
处理器405与通信接口415操作耦合使得服务器计算机设备401能够与诸如另一个服务器计算机设备401、另一个AMM服务器210、地面站205、客户端系统230或飞行器(都显示在图2中)的远程设备通信。例如，通信接口415可通过互联网从地面站205接收消息，如图2中所示。
处理器405还可与存储设备434操作耦合。存储设备434是适合用于存储和/或检索数据的任何计算机运行的硬件，该数据例如但不限于与数据库220(显示在图2中)相关联的数据。在一些实施例中，存储设备434集成在服务器计算机设备401中。例如，服务器计算机设备401可包括一个或更多个硬盘驱动器作为存储设备434。在其它实施例中，存储设备434在服务器计算机设备401的外部并且可被多个服务器计算机设备401访问。例如，存储设备434可包括存储区网络(SAN)、网络附属存储(NAS)系统和/或多个存储单元，诸如，在廉价磁盘冗余阵列(RAID)配置中的硬盘和/或固态盘。
在一些实施例中，处理器405通过存储接口420与存储设备434操作耦合。存储接口420是能够提供处理器405可访问存储设备434的任何组件。例如，存储接口420可包括高级技术附件(ATA)适配器、串行ATA(SATA)适配器、小型计算机系统接口(SCSI)适配器、RAID控制器、SAN适配器、网络适配器和/或提供处理器405可访问存储设备434的任何组件。
处理器405执行计算机可执行指令用于实施本公开的各方面。在一些实施例中，处理器405通过执行计算机可执行指令或以其它方式进行编程被转变为专用微处理器。例如，用诸如图5和图6中所示的指令对处理器405进行编程。
图5是说明使用系统200(显示在图2中)确定相关性的过程500的示例的流程图。过程500可通过计算设备实施，例如，AMM服务器210(显示在图2中)。
在示例实施例中，AMM服务器210从多架飞行器100(显示在图1中)接收505多个历史消息。在示例实施例中，多个历史消息是已从飞行器100传输到地面站205(显示在图2中)的消息。在该实施例中，地面站205随时间从多架飞行器100接收消息。地面站205将消息存储在数据库220(显示在图2中)中。然后地面站205将多个存储的消息传输至AMM服务器210。在一些实施例中，多个消息来自多架飞行器100并且消息由飞行器100中的传感器104(显示在图1中)在多次飞行期间生成。例如，多个消息可针对特定类型的飞行器的一年或多年的时间段的所有飞行。多个消息可针对一段时间(如数月或数年)内与个别航空公司相关联的所有飞行器的飞行。
在示例实施例中，AMM服务器210接收510在多架飞行器100上执行的多个历史维护操作。多个历史维护操作包括诸如何时飞行器100的组件102(显示在图1中)被断开的信息。在示例实施例中，历史维护操作映射到各种飞行器，其中该各种飞行器的消息被包括在多个历史消息中。在一个实施例中，AMM服务器210接收505具体的飞行器的多个历史消息，并且接收510在该架飞行器100上执行的历史维护操作。在示例实施例中，AMM服务器210接收多架飞行器(如，飞行器机队)的历史消息以及历史维护操作。在一些另外的实施例中，AMM服务器210接收关于每架飞行器的附加信息，例如但不限于，飞行器类型、运行小时数、飞行地点和关于飞行器运行的其它信息。
在示例实施例中，AMM服务器210将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较515以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型。例如，AMM服务器210可确定在用于断开无线电的维护操作与两个消息之间存在相关性。在这个示例中，无线电被断开后，AMM服务器210可确定无线电不可用消息被重复发送出去。AMM服务器210还可确定说明20V对无线电是不可用的消息也被重复发送出去。
在至少一个实施例中，AMM服务器210计算维护操作与使得一种或更多种类型的消息被发送出去之间的相关性。在一些实施例中，AMM服务器210分析每种维护操作类型。AMM服务器210针对多个消息的每个分析每种维护操作类型之前和之后发生的消息。例如，如果四十架飞行器执行具体类型的维护操作，则AMM服务器210将维护操作之前和之后四十架飞行器中的每架传输的消息进行比较515。如果存在操作之后不再出现的消息或操作之后出现的新消息的相关性，那么AMM服务器210计算相关性，即，维护操作与消息变化之间存在相关性的数学概率。相关性越高，维护操作越有可能影响消息。AMM服务器210计算相关性的置信水平。例如，如果只要少数飞行器有维护操作并且相关性低，那么置信水平可能低。如果置信水平超过阈值，那么AMM服务器210将消息(或消息类型)与维护操作关联。
在示例实施例中，AMM服务器210生成520在消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。AMM服务器210存储超过置信阈值的每个相关性。在示例实施例中，AMM服务器210将相关性存储在数据库220中。
在一些实施例中，AMM服务器210将飞行器类型与多个历史消息进行比较。在这些实施例中，AMM服务器210确定消息类型与飞行器类型之间是否存在相关性。例如，具体的飞行器类型可具有状态消息或其类型的飞行器一致产生的其它非关键的消息。在这些实施例中，AMM服务器210确定关于相关性的置信水平，以及如果置信水平超过阈值则将消息类型与飞行器类型关联。
在一些另外的实施例中，AMM服务器210从单架飞行器100接收多个消息。AMM服务器210分析多个消息以基于多个消息和多个消息类型相关性确定已在飞行器100上执行的至少一个维护操作。例如，AMM服务器210可看到消息类型A和消息类型B的消息，并且由于在飞行器100生成的多个消息中看到这两个消息类型，对在飞行器100上已执行维护操作类型X具有99％的置信度。
在一些另外的实施例中，AMM服务器210从多个消息中过滤出消息的子集，其中消息的子集与确定维护操作相关。在上面的示例中，AMM服务器210会从来自飞行器100的多个消息中移除或过滤出消息类型A和消息类型B的消息。移除消息后，AMM服务器210分析剩下的消息以确定关于飞行器100运行的至少一个趋势。通过移除与已知的维护操作相关联的消息，然后AMM服务器210能够利用减少的消息集工作。由于那些正在生成的消息是已知的原因，减少在多个消息中的消息减少噪音量并且提升确定趋势的准确性。趋势的示例可能是一种或更多种消息类型和之后组件故障之间的相关性。
图6是说明使用系统200(显示在图2中)监控飞行器100(显示在图1中)的飞行器运行消息的过程600的示例的流程图。处理器600可通过计算设备，例如，AMM服务器210(显示在图2中)实施。
在示例实施例中，AMM服务器210存储605多种消息类型相关性，如在过程500中生成的消息类型相关性，显示在图5中。多种消息类型相关性基于来自多架飞行器的多个历史消息数据。在示例实施例中，AMM服务器210将多种消息类型相关性存储605在数据库220(显示在图2中)中。在示例实施例中，一些消息类型相关性将维护操作类型与一种或更多种消息类型相关联，其中消息类型在维护操作在飞行器上执行后出现或消失。在示例实施例中，其它消息类型相关性将飞行器类型与一种或更多种消息类型相关联，其中该特定的飞行器类型的飞行器一致生成该消息类型。例如，特定的飞行器类型可不断地生成打印机缺纸的消息，因为组员成员一般不装纸。
在示例实施例中，AMM服务器210从一架或更多架飞行器225接收610多个消息。在一些实施例中，AMM服务器210从地面站205(显示在图2中)接收610消息，其中地面站205收集多个消息。在其它实施例中，AMM服务器210直接从飞行器225接收610消息。
AMM服务器210将多个消息与多个消息类型相关性进行比较615。基于该比较，AMM服务器210从多个消息过滤620消息的子集。例如，AMM服务器210基于多个消息确定可能已发生的一个或更多个维护操作。在另一个示例中，AMM服务器210确定飞行器225是具体类型的飞行器，并且基于消息类型相关性过滤出非必要或冗余的消息。
AMM服务器210基于剩下的消息确定625至少一个趋势。在一个示例实施例中，在基于相关性过滤620出消息后，AMM服务器210分析剩下的消息以确定一个或更多个趋势。这些趋势可包括但不限于，未来需要的维护操作、未来设备故障或设备运行寿命。AMM服务器210也可对剩下的消息执行数据挖掘以为用户提供关于数据的信息或见解。
图7是可在图2中所示的系统200中使用的一个或更多个示例计算设备的组件的图700。在一些实施例中，计算设备710类似于AMM服务器210(显示在图2中)。数据库720可与计算设备710中的若干单独的组件耦合，单独的组件执行具体的任务。在这个实施例中，数据库720包括相关性722、飞行器数据724、消息数据726和趋势728。在一些实施例中，数据库720类似于数据库220(显示在图2中)。
计算设备710包括数据库720，也包括数据存储设备730。计算设备710也包括通信组件740，其用于接收505多个历史消息、接收510多个维护操作(两者显示在图5中)和接收610多个消息(显示在图6中)。计算设备710也包括比较组件750，其用于将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较515(显示在图5中)、以及将多个消息与多种消息类型相关性进行比较615(显示在图6中)。计算机设备710进一步包括生成组件760，其用于生成520多种消息类型相关性(显示在图5中)。而且，计算机设备710包括过滤组件770，其用于过滤620消息的子集(显示在图6中)。另外，计算机设备710包括确定组件780，其用于确定625至少一个趋势(显示在图6中)。处理组件790在与系统相关联的计算机可执行指令的执行方面进行协助。
如本文中所用的，术语“非暂时性计算机可读介质”意在表示以任何方法或技术执行的用于短期和长期存储信息(如，计算机可读指令、数据结构、程序模块和子模块或在任何设备中的其它数据)的任何有形的基于计算机的设备。因此，本文中描述的方法可被编码为体现在有形的非暂时性的计算机可读介质中的可执行指令，该计算机可读介质包括但不限于存储设备和/或存储器设备。当被处理器执行时，这样的指令使处理器至少执行本文中描述的方法的一部分。而且，如本文中所用的，术语“非暂时性计算机可读介质”包括所有有形的计算机可读介质，包括但不限于非暂时性计算机存储设备，该非暂时性计算机存储设备包括但不限于，易失性和非易失性介质以及诸如固件、物理的和虚拟的存储、CD-ROM、DVD的可移动和不可移动介质以及诸如网络或互联网的任何其它数字资源，也包括尚待开发的数字装置，唯一的例外是暂时的传播中的信号。
如上面描述的，本文中描述的实施方式涉及用于监控飞行器运行消息的系统和方法，并且，更具体地，涉及确定飞行器运行消息与飞行器安全运行的关联。更具体地，飞行器消息监控(“AMM”)计算机设备整理历史消息流量以确定消息类型与其它非任务关键的因素之间的相关性，如何时不是飞行器的所有的组件在运行中，但是飞行器仍符合要求的最低设备清单。AMM计算机设备使用那些相关性以过滤出非任务关键的消息以改进对剩下的消息的分析。
上面描述的用于飞行器运行消息监控的方法和系统是划算的、安全的以及高度可靠的。该方法和系统包括自动确定和移除非任务关键的消息，大大提升趋势分析的准确性，以及大大提升消息分析的关联。因此，该方法和系统促进以划算的和可靠地方式提升飞行器的诊断和安全运行。
进一步地，本公开包括根据以下实施例的实施例：
实施例1.一种用于监控飞行器运行消息的系统，所述系统包括：
计算设备，该计算设备包括与存储器通信的处理器，其中所述计算设备被编程以：
接收多架飞行器的多个历史消息，其中多个历史消息中的每个消息是来自多架飞行器中的一架的消息；
接收在多架飞行器上执行的多个历史维护操作；
将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型；以及
基于该比较，生成消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。
实施例2.根据实施例1所述的系统，其中该至少一种维护操作类型是一台飞行器设备的断开。
实施例3.根据实施例1-2中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以：
确定维护操作类型与消息类型之间的相关性的置信水平；
确定置信水平是否超过阈值；以及
如果置信水平超过阈值，将所述消息类型与维护操作类型相关联作为相关性。
实施例4.根据实施例1-3中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以：
确定消息类型与飞行器类型之间的相关性的置信水平；
确定置信水平是否超过阈值；以及
如果置信水平超过阈值，将消息类型与飞行器类型相关联作为相关性。
实施例5.根据实施例1-4中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以：
从飞行器接收多个消息；以及
基于多个消息和多种存储的相关性，确定执行的至少一个维护操作。
实施例6.根据实施例1-5中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以：
基于确定的维护操作从多个消息过滤消息的子集；以及
基于剩下的消息，确定关于飞行器的运行的至少一个趋势。
实施例7.根据实施例1-6中任一项所述的系统，其中多个历史消息包括多架飞行器中的每架在一段时间内的运行消息。
实施例8.一种用于监控飞行器运行消息的飞行器消息监控(AMM)计算机设备，所述AMM计算机设备包括与存储器通信的处理器，所述处理器被编程以：
接收多架飞行器的多个历史消息，其中多个历史消息中的每个消息是来自多架飞行器中的一架的消息；
接收在多架飞行器上执行的多个历史维护操作；
将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型；以及
基于该比较，生成消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。
实施例9.根据实施例8所述的AMM计算机设备，其中至少一种维护操作类型是一台飞行器设备的断开。
实施例10.根据实施例8-9中任一项所述的AMM计算机设备，其中处理器进一步被编程以：
确定维护操作类型与消息类型之间的相关性的置信水平；
确定置信水平是否超过阈值；以及
如果置信水平超过阈值，将所述消息类型与维护操作类型相关联作为相关性。
实施例11.根据实施例8-10中任一项所述的AMM计算机设备，其中处理器进一步被编程以：
确定消息类型与飞行器类型之间的相关性的置信水平；
确定置信水平是否超过阈值；以及
如果置信水平超过阈值，将消息类型与飞行器类型相关联作为相关性。
实施例12.根据实施例8-11中任一项所述的AMM计算机设备，其中处理器进一步被编程以：
从飞行器接收多个消息；以及
基于多个消息和多种存储的相关性，确定执行的至少一个维护操作。
实施例13.根据实施例8-12中任一项所述的AMM计算机设备，其中处理器进一步被编程以：
基于确定的维护操作，从多个消息过滤消息的子集；以及
基于剩下的消息，确定关于飞行器的运行的至少一个趋势。
实施例14.一种用于监控飞行器运行消息的系统，所述系统包括：
计算设备，该计算设备包括与存储器通信的处理器，其中所述计算设备被编程以：
基于来自多架飞行器的多个历史消息数据，存储多种消息类型相关性；
从至少一架飞行器接收多个消息；
将多个消息与多种消息类型相关性进行比较；
基于该比较，从多个消息过滤消息的子集；以及
基于剩下的消息，确定至少一个趋势。
实施例15.根据实施例14所述的系统，其中消息类型相关性基于飞行器类型和维护操作类型中的至少一个之间的相关性。
实施例16.根据实施例15所述的系统，其中维护操作类型是一台飞行器设备的断开。
实施例17.根据实施例15-16中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以基于多个消息和多种相关性确定在至少一架飞行器上执行的至少一个维护操作。
实施例18.根据权利要求15-17中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以基于多个消息和多种相关性确定至少一架飞行器的类型。
实施例19.根据实施例14-18中任一项所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以：
接收多架飞行器的多个历史消息，其中多个历史消息中的每个消息是来自多架飞行器中的一架的消息；
接收在多架飞行器上执行的多个历史维护操作；
将多个历史消息与多个历史维护操作进行比较以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型；以及
基于该比较，生成消息类型与维护操作类型之间的多种相关性。
实施例20.根据实施例19所述的系统，其中所述处理器进一步被编程以：
接收多架飞行器的多个飞行器信息，其包括多架飞行器中的每架的飞行器类型；
将多个历史消息与多个飞行器信息进行比较以确定与至少一种飞行器类型相关联的至少一种消息类型；以及
基于该比较，生成消息类型与飞行器类型之间的多种相关性。
该书面描述使用示例以公开各种实施方式，包括最佳模式，并且也用于使任何本领域技术人员能够实施该各种实施方式，包括制作和使用任何设备或系统以及执行任何包含的方法。本公开的专利保护的范围由权利要求限定，并且可包括本领域技术人员想到的其它示例。如果这样的其它示例具有与权利要求的字面语言并无不同的结构元件，或如果它们包括与权利要求的字面语言无实质差异的等同结构元件，则它们意在在权利要求的范围内。

Claims (14)

1.一种用于监控飞行器运行消息的系统(200)，所述系统(200)包括：
计算设备(210)，所述计算设备(210)包括与存储器(310)通信的处理器(305)，其中所述计算设备(210)被编程以：
接收多架飞行器(225)的多个历史消息，其中所述多个历史消息中的每个消息是来自所述多架飞行器(225)中的一架的消息；
接收在所述多架飞行器(225)上执行的多个历史维护操作；
将所述多个历史消息与所述多个历史维护操作进行比较，以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型；以及
基于所述比较，生成消息类型与维护操作类型之间的多种消息类型相关性。
2.根据权利要求1所述的系统(200)，其中所述至少一种维护操作类型是一台飞行器设备的断开。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以：
确定维护操作类型与消息类型之间的相关性的置信水平；
确定所述置信水平是否超过阈值；以及
如果所述置信水平超过所述阈值，将所述消息类型与所述维护操作类型相关联作为相关性。
4.根据权利要求1-2中任一项所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以：
确定消息类型与飞行器类型之间的相关性的置信水平；
确定所述置信水平是否超过阈值；以及
如果所述置信水平超过所述阈值，将所述消息类型与所述飞行器类型相关联作为相关性。
5.根据权利要求1-2中任一项所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以：
从飞行器(225)接收多个消息；以及
基于所述多个消息和多种存储的相关性，确定执行的至少一个维护操作。
6.根据权利要求1-2中任一项所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以：
基于确定的维护操作，从所述多个消息过滤消息的子集；以及
基于剩下的消息，确定关于所述飞行器(225)的运行的至少一个趋势。
7.根据权利要求1-2中任一项所述的系统(200)，其中所述多个历史消息包括所述多架飞行器(225)中的每架在一段时间内的运行消息。
8.一种用于监控飞行器运行消息的系统(200)，所述系统(200)包括：
计算设备(210)，所述计算设备(210)包括与存储器(310)通信的处理器(305)，其中所述计算设备(210)被编程以：
基于来自多架飞行器(225)的多个历史消息数据，存储多种消息类型相关性；
从至少一架飞行器(225)接收多个消息；
将所述多个消息与所述多种消息类型相关性进行比较；
基于所述比较，从所述多个消息过滤消息的子集；以及
基于剩下的消息，确定至少一个趋势。
9.根据权利要求8所述的系统(200)，其中所述消息类型相关性基于飞行器类型和维护操作类型中的至少一个之间的相关性。
10.根据权利要求9所述的系统(200)，其中所述维护操作类型是一台飞行器设备的断开。
11.根据权利要求9-10中任一项所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以基于所述多个消息和所述多种相关性确定在所述至少一架飞行器(225)上执行的至少一个维护操作。
12.根据权利要求9-10中任一项所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以基于所述多个消息和所述多种相关性确定所述至少一架飞行器(225)的类型。
13.根据权利要求8-10中任一项所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以：
接收多架飞行器(225)的多个历史消息，其中所述多个历史消息中的每个消息是来自所述多架飞行器(225)中的一架的消息；
接收在所述多架飞行器(225)上执行的多个历史维护操作；
将所述多个历史消息与所述多个历史维护操作进行比较，以确定与至少一种维护操作类型相关联的至少一种消息类型；以及
基于所述比较，生成消息类型与维护操作类型之间的多种相关性。
14.根据权利要求13所述的系统(200)，其中所述处理器(305)进一步被编程以：
接收所述多架飞行器(225)的多个飞行器信息，其包括所述多架飞行器(225)中的每架的飞行器类型；
将所述多个历史消息与所述多个飞行器信息进行比较，以确定与至少一种飞行器类型相关联的至少一种消息类型；以及
基于所述比较，生成消息类型与飞行器类型之间的多种相关性。
CN201710945226.2A 2016-10-24 2017-10-12 用于飞行器消息监控的系统和方法 Active CN107978030B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/332,479 2016-10-24
US15/332,479 US10325421B2 (en) 2016-10-24 2016-10-24 Systems and methods for aircraft message monitoring

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107978030A true CN107978030A (zh) 2018-05-01
CN107978030B CN107978030B (zh) 2021-08-17

Family

ID=60269615

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710945226.2A Active CN107978030B (zh) 2016-10-24 2017-10-12 用于飞行器消息监控的系统和方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10325421B2 (zh)
EP (1) EP3312696B1 (zh)
JP (1) JP6994869B2 (zh)
CN (1) CN107978030B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102698821B1 (ko) * 2023-10-05 2024-08-26 한화시스템 주식회사 항공기 건전성 관리 방법 및 장치

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070288414A1 (en) * 2006-06-07 2007-12-13 Barajas Leandro G System and method for selection of prediction tools
US20080040152A1 (en) * 2006-08-10 2008-02-14 The Boeing Company Systems and Methods for Health Management of Single or Multi-Platform Systems
US20150039177A1 (en) * 2013-08-05 2015-02-05 The Boeing Company Maintenance systems and methods for use in analyzing maintenance data
US20150169200A1 (en) * 2006-11-06 2015-06-18 The Boeing Company Customizable situational awareness dashboard and alerts, and associated systems and methods
CN104838602A (zh) * 2012-07-09 2015-08-12 波音公司 用于空对地数据流传输的系统和方法
US9260200B1 (en) * 2014-11-07 2016-02-16 International Business Machines Corporation Metal fatigue analytics and alert systems
CN105631967A (zh) * 2014-11-25 2016-06-01 湾流航空航天公司 用于监测、记录和/或报告在飞行器附近事件的方法和系统

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4943919A (en) * 1988-10-17 1990-07-24 The Boeing Company Central maintenance computer system and fault data handling method
US20030046382A1 (en) 2001-08-21 2003-03-06 Sascha Nick System and method for scalable multi-level remote diagnosis and predictive maintenance
US6829527B2 (en) 2002-08-26 2004-12-07 Honeywell International Inc. Relational database for maintenance information for complex systems
US7230527B2 (en) 2004-11-10 2007-06-12 The Boeing Company System, method, and computer program product for fault prediction in vehicle monitoring and reporting system
US8269620B2 (en) 2008-12-19 2012-09-18 Honeywell Internatonal Inc. Alarm trend summary display system and method
DE102009021774A1 (de) 2009-05-18 2010-11-25 Abb Technology Ag Verfahren und Einrichtung zur Identifikation von Korrelationen zwischen Alarmmeldungen oder zwischen Alarmmeldungen und Bedieneingriffen
US8452475B1 (en) 2009-10-02 2013-05-28 Rockwell Collins, Inc. Systems and methods for dynamic aircraft maintenance scheduling
US8825276B2 (en) * 2011-09-23 2014-09-02 The Boeing Company Maintenance systems and methods for use in analyzing maintenance data
FR2990547B1 (fr) * 2012-05-11 2014-06-20 Thales Sa Systeme de maintenance centralisee parametrable destine a un aeronef
US20140075506A1 (en) 2012-09-13 2014-03-13 iJet Technologies, Inc. Extensible and Scalable Distributed Computing and Communication Remote Services Platform for Telemetry Collection Adaptive Data Driven Application Hosting, and Control Services
US9251502B2 (en) 2012-11-01 2016-02-02 Ge Aviation Systems Llc Maintenance system for aircraft fleet and method for planning maintenance
FR3016710B1 (fr) 2014-01-20 2016-01-08 Jean-Hugues Pettre Procede de prediction d'une anomalie de fonctionnement des equipements d'un aeronef ou d'une flotte d'aeronefs
FR3023938B1 (fr) 2014-07-18 2016-08-26 Thales Sa Traitement des messages d'alarmes et de maintenance d'un aeronef
US9563986B2 (en) 2014-12-31 2017-02-07 Ebay Inc. Systems and methods for multi-signal fault analysis
US9325793B1 (en) 2015-04-30 2016-04-26 Smartsky Networks LLC Smart aviation dynamic cookie

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070288414A1 (en) * 2006-06-07 2007-12-13 Barajas Leandro G System and method for selection of prediction tools
US20080040152A1 (en) * 2006-08-10 2008-02-14 The Boeing Company Systems and Methods for Health Management of Single or Multi-Platform Systems
US20150169200A1 (en) * 2006-11-06 2015-06-18 The Boeing Company Customizable situational awareness dashboard and alerts, and associated systems and methods
CN104838602A (zh) * 2012-07-09 2015-08-12 波音公司 用于空对地数据流传输的系统和方法
US20150039177A1 (en) * 2013-08-05 2015-02-05 The Boeing Company Maintenance systems and methods for use in analyzing maintenance data
US9260200B1 (en) * 2014-11-07 2016-02-16 International Business Machines Corporation Metal fatigue analytics and alert systems
CN105631967A (zh) * 2014-11-25 2016-06-01 湾流航空航天公司 用于监测、记录和/或报告在飞行器附近事件的方法和系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BALA CHIDAMBARAM: "Recorders, Reasoners and Artificial Intelligence Integrated Diagnostics on Military Transport Aircraft", 《2006 IEEE AEROSPACE CONFERENCE》 *

Also Published As

Publication number Publication date
US20180114376A1 (en) 2018-04-26
EP3312696A3 (en) 2018-10-17
JP6994869B2 (ja) 2022-01-14
JP2018086993A (ja) 2018-06-07
CN107978030B (zh) 2021-08-17
EP3312696A2 (en) 2018-04-25
US10325421B2 (en) 2019-06-18
EP3312696B1 (en) 2022-07-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11658990B2 (en) Systems and methods for detecting cybersecurity threats
US9969508B2 (en) Aircraft LRU data collection and reliability prediction
EP3668045B1 (en) Interlocking blockchains for aircraft part history and current aircraft configuration
EP3608744B1 (en) Methods and systems for identifying associated events in an aircraft
US8825276B2 (en) Maintenance systems and methods for use in analyzing maintenance data
CN104718533B (zh) 企业设备的硬件故障管理系统、方法及架构
US10723487B2 (en) Systems and methods for detecting aircraft maintenance events and maintenance intervals
US10142365B2 (en) System and methods for responding to cybersecurity threats
US20080249678A1 (en) Aircraft Failure Diagnostic Method and System
CN110188013A (zh) 一种日志读写功能测试方法、装置及电子设备和存储介质
CN107682305A (zh) 用于在航空环境中提供安全数据连接的系统和方法
CN107978030A (zh) 用于飞行器消息监控的系统和方法
CN103257920A (zh) 检测飞行器中要解决的异常的方法和系统
EP3063633B1 (en) Monitoring printers
CN111324516A (zh) 自动记录异常事件的方法及装置、存储介质、电子设备
CN107315953B (zh) 设备安全检测系统及检测方法
US10983513B1 (en) Automated algorithm and real-time system to detect MPFM preventive maintenance activities
US11432054B2 (en) Fire water network leak detection system
JP6436871B2 (ja) 航空機整備の延期による影響を評価する装置、システム、及び方法
US10825264B1 (en) Systems and methods for airplane maintenance
Xu Behavior form factor in abnormal detection using cadet's training operation data
CN116011701A (zh) 航班布局管理方法、装置及相关设备
CN112800573A (zh) 可靠性分析方法及装置
CN109376140A (zh) 一种静态资源自动化采集方法、系统、设备及存储介质
CN110135132A (zh) 一种快速解决项目常规安全问题的方法、装置以及存储介质

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