CN110194281A - 交通工具制动 - Google Patents

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安德鲁·比尔
库尔特·布吕格曼
罗德里戈·希门尼斯
布里斯·舍雷
莫德·孔索拉
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Airbus SAS
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Airbus Operations SAS
Airbus SAS
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Abstract

本发明公开了交通工具制动。一方面，公开了具有配置成基于飞行器轮制动器的预测状况来确定制动器的将来使用周期的数量的处理器的设备以及用于基于飞行器轮制动器的预测状况来确定制动器的将来使用周期的数量的方法。还公开了一种飞行器，该飞行器包括一个或更多个飞行器轮制动器以及设备。

Description

交通工具制动
技术领域
本发明涉及交通工具制动。特别地，但非排他地，本发明涉及确定交通工具轮制动器比如飞行器轮制动器的将来使用周期的数量。
背景技术
飞行器轮制动器的状况可以随着使用而改变。例如，制动器可能会受到磨损。制动器的状况最终可能改变到可能需要维修或更换制动器或其部件的程度。
发明内容
本发明的第一方面提供了一种包括处理器的设备，该处理器配置成基于制动器的预测状况来确定飞行器轮制动器的将来使用周期的数量。
可选地，预测状况是制动器的预测的将来状况。
可选地，预测状况包括制动器的预测的氧化状态。
可选地，基于制动事件之前的初始热氧化状态和制动器相对于时间的温度曲线使用氧化模型来预测制动事件之后的氧化状态。
可选地，处理器配置成通过预测预测的氧化状态达到氧化阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
可选地，预测状况包括制动器的预测的磨损状态。
可选地，处理器配置成通过预测预测的磨损状态达到磨损阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
可选地，处理器配置成确定制动器的磨损状态与制动器的使用周期的数量之间的磨损关系；并且基于磨损关系确定预测的磨损状态。
可选地，处理器配置成基于一个或更多个测量的磨损值来确定磨损关系。
可选地，制动器的预测状况包括预测的制动器长度值，预测的制动器长度值基于制动器的磨损状态和制动器的氧化长度来确定，氧化长度基于制动器的氧化状态来确定。
可选地，处理器配置成基于制动器的如由氧化状态、制动器的制动器盘的面积以及制动器的原始密度指示的质量损失量来确定氧化长度。
可选地，处理器配置成通过从磨损值减去氧化长度来确定预测的制动器长度值。
可选地，处理器配置成通过预测预测的制动器长度值达到制动器长度阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
可选地，处理器配置成确定制动器长度值与制动器的使用周期的数量之间的制动器长度关系；并且基于制动器长度关系来确定预测的制动器长度值。
可选地，处理器配置成将制动器的预测状况与制动器的基于制动器的一个或更多个测量特性确定的状况进行比较。
可选地，处理器配置成基于比较来确定是否满足制动器报警标准；并且提供满足制动器报警标准的指示。
本发明的第二方面提供了一种飞行器，该飞行器包括一个或更多个飞行器轮制动器；以及根据第一方面的设备。
本发明的第三方面提供了一种方法，该方法包括：基于制动器的预测状况来确定飞行器轮制动器的将来使用周期的数量。
可选地，在根据第三方面的方法中，预测状况是制动器的预测的将来状况。
可选地，在根据第三方面的方法中，预测状况包括制动器的预测的氧化状态。
可选地，在根据第三方面的方法中，基于制动事件之前的初始热氧化状态和制动器相对于时间的温度曲线使用氧化模型来预测制动事件之后的氧化状态。
可选地，根据第三方面的方法包括：通过预测预测的氧化状态达到氧化阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
可选地，在根据第三方面的方法中，预测状况包括制动器的预测的磨损状态。
可选地，根据第三方面的方法包括：通过预测预测的磨损状态达到氧化阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
可选地，根据第三方面的方法包括：确定制动器的磨损状态与制动器的使用周期的数量之间的磨损关系；并且基于磨损关系确定预测的磨损状态。
可选地，根据第三方面的方法包括：基于一个或更多个测量的磨损值来确定磨损关系。
可选地，在根据第三方面的方法中，制动器的预测状况包括预测的制动器长度值，预测的制动器长度值基于制动器的磨损状态和制动器的氧化长度来确定，氧化长度基于制动器的氧化状态来确定。
可选地，根据第三方面的方法包括：基于制动器的如由氧化状态、制动器的制动器盘的面积以及制动器的原始密度指示的质量损失量来确定氧化长度。
可选地，根据第三方面的方法包括：通过预测预测的制动器长度值达到制动器长度阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
可选地，根据第三方面的方法包括：确定制动器长度值与制动器的使用周期的数量之间的制动器长度关系；并且基于制动器长度关系来确定预测的制动器长度值。
可选地，根据第三方面的方法包括：将制动器的预测状况与制动器的基于制动器的一个或更多个测量特性确定的状况进行比较。
可选地，根据第三方面的方法包括：基于比较来确定是否满足制动器报警标准；并且提供满足制动器报警标准的指示。
附图说明
现在将参照附图仅通过示例来对本发明的各实施方式进行描述，在附图中：
图1是描绘了可以在其上部署示例的飞行器的示意图；
图2是描绘了根据示例的飞行器轮制动器和飞行器起落架的轮的示意图；
图3是根据示例的设备的示意图；
图4是图示了根据示例的作为制动器的使用周期的数量的函数的飞行器轮制动器的状况的第一曲线图；
图5是根据示例的飞行器轮制动器的制动器盘的示意图；
图6是图示了根据示例的作为制动器的使用周期的数量的函数的制动器的状态的第二曲线图；
图7是确定飞行器起落架的制动器的热氧化状态的示例性方法的流程图；
图8是确定飞行器起落架的制动器的热氧化状态的示例性方法的流程图；
图9是图示了制动器的相对于时间的温度的示例性曲线图；
图10是图示了针对特定温度的制动器的相对于时间的热氧化状态的示例性曲线图；
图11是根据示例的确定制动器磨损量的方法的示例性流程图；以及
图12是根据示例的关于飞行器制动器预测良好的将来使用周期的数量的方法的示例性流程图。
具体实施方式
以下公开涉及用于确定飞行器轮制动器的将来使用周期的数量的系统和过程。
图1是飞行器100的简化示意图。飞行器100包括多个起落架组件102。起落架组件可以包括可以在起飞和降落期间伸展的主起落架和前部起落架。每个起落架组件102包括轮比如轮104。飞行器100包括计算系统106，计算系统106例如可以包括一个或更多个处理器以及一个或更多个计算机可读存储介质。飞行器100还可以包括装置108，比如用于测量与飞行器有关的特性或参数的器械或传感器，以及用于测量环境特性的器械或传感器。应当理解的是，在一些示例中，装置108可以分布在飞行器100的各个不同的位置处。飞行器100还可以包括用于提供与飞行器有关的各种指示的指示装置110，该指示的示例将在下文中进行描述。指示装置可以包括显示文本和/或图表的屏幕、刻度盘、光指示器、发送声音以提供指示的声音指示器等。
图2是与飞行器100的轮104相关联的飞行器轮制动器200(下文中为“制动器”200)的简化示意图。飞行器100的轮中的每个轮可以具有制动器比如与轮相关联的制动器200。制动器200施加制动力以抑制轮104的旋转。在该示例中，制动器200包括多个制动器盘202，制动器盘202包括压力板204、反作用板206、以及多个转子和定子比如转子208和定子210。在该示例中，制动器盘202包括多个转子和定子，因此制动器组件200是多片盘式制动器。在其他示例中，制动器组件200可以不是多片盘式制动器。应当理解的是，飞行器起落架中使用的制动器的类型取决于所讨论的飞行器的特性，比如尺寸、承载能力等。
当飞行器100沿着由起落架102支承的地面行进时，转子随着轮104旋转，而定子、压力板204以及反作用板206不随着轮104旋转。当施加制动时，压力板204朝向反作用板206推动使得制动器盘202彼此接触(如图2的框212中所示)并且摩擦起作用以抑制转子的旋转运动，由此形成制动力以降低飞行器100的速度。制动器200可以是液压致动的或电动致动的。
转子、定子、压力板204以及反作用板206中的任一者或多者可以由碳-碳(CC)复合物构成。包括由CC复合物构成的制动器盘的制动器可以被称为碳制动器。例如，制动器盘202可以由通过碳纤维增强的石墨基体构成。在使用期间，制动器盘202可能经受氧化。在氧化反应期间，氧气与制动器盘202的碳发生反应，从而由于产生二氧化碳和/或一氧化碳而造成碳原子从制动器盘202移除，从而导致质量损失。制动器200的氧化状态/水平可以表示为由于氧化而导致的质量损失量。
制动器盘202可以通过催化氧化或热氧化来进行氧化。当氧化反应受助于催化剂的作用时可以发生催化氧化。例如，碱金属是用于CC复合物的氧化的已知催化剂。催化氧化可能与空气中具有相当高盐度的区域相关。催化氧化还可能与使用包含碱盐的跑道除冰器的机场相关。如果制动器盘202达到高温时可能发生制动器盘202的热氧化。在使用期间，制动器200、特别地是制动器盘202可能达到高温。这是因为当应用制动器200以降低飞行器100的速度时，飞行器100的一些动能作为热被吸收到制动器200中从而导致制动器的温度升高。在本示例中，制动器200的由CC复合物构成的部件(即，制动器盘202)受到氧化。然而，下文中的本公开涉及制动器200的氧化状态。
制动器盘202由于在制动期间的摩擦而可能受到磨损。例如，当给定的制动器盘与其他制动器盘接触时，给定的制动器盘的表面的材料由于在制动期间摩擦的作用而可能被损失。磨损可能导致制动器盘202(图2中所示)的长度L减小。在本示例中，制动器盘202受到磨损。然而，下文中的本公开涉及制动器200的磨损状态。
图3是根据示例的设备300的简化示意图。设备300包括处理器302。处理器302配置成基于制动器200的预测状况来确定制动器200的将来使用周期的数量。制动器200的使用周期可以是从当具有其上安装有制动器200的飞行器100在飞行之前处于登机门时至在飞行之后处于到达门时的时间。例如，使用周期包括制动器200的与由飞行器100进行的相应飞行有关的所有使用。
制动器200的将来使用周期的数量是允许制动器200被使用的另外的使用周期的数量。此处所用的“将来使用周期”是制动器200的还未发生的使用周期。例如，制动器200可以被允许使用只要制动器200处于认为良好并安全的状况即可。由于制动器200被使用，其状况可以改变直到制动器处于不被认为是良好或安全的状况为止。例如，如果制动器200被磨损和/或氧化超出如下面进一步详细地描述的某个状态，则制动器200可能处于不认为良好的状态。当制动器200到达或接近不认为良好的状况时，可以计划并实施制动器200或制动器200的部件的维修或更换。这确保了飞行器100的安全操作。
预测状况可以包括制动器200的预测的氧化状态。替代性地，或此外，预测状况可以包括制动器200的预测的磨损状态。在一些示例中，预测状况可以是如下面所述的制动器200的预测的将来状况。
制动器200的预测的氧化状态可以是制动器200的预测的热氧化状态。然而，在一些示例中，预测的氧化状态还可以考虑催化氧化。
在一些示例中，可以使用在先前未公开的申请、即附于此作为附件的GB专利申请号1803203.7中描述的方法和系统来确定制动器200的预测的热氧化状态。例如，可以基于制动事件之前的初始热氧化状态和制动器200相对于时间的温度曲线使用氧化模型来预测制动事件之后的热氧化状态。处理器302可以从确定制动器200的预测的热氧化状态的设备接收制动器200的预测的热氧化状态。替代性地，关于制动器200的预测的热氧化状态的最新的信息可以被存储在计算机可读存储介质(例如，作为计算系统106的一部分的计算机可读存储介质)中，并且第一控制器302可以从所述计算机可读存储介质检索制动器200的预测的热氧化状态。第一控制器302可以在每当预测的热氧化状态被更新时检索制动器200的预测的热氧化状态。在一些示例中，处理器302可以自身预测如在先前未公开的申请文件中所描述的制动器200的热氧化状态。
可以从与制动器200相关联的温度传感器218(见图2)获得温度曲线。温度传感器218可以设置成与制动器盘中的一个制动器盘热接触。在图2的示例中，温度传感器218设置在定子210上。在该示例中，定子210是可能达到最高温度的制动器盘。温度传感器218可以是适合用于飞行器制动器组件的任何类型的温度传感器。例如，温度传感器218可以在制动器盘202可能达到的温度范围处正常地工作。例如，温度传感器218可以是热电偶、表面声波(SAW)传感器、涡流传感器、电阻热传感器、应变仪等。如果温度传感器除了设置在制动器盘202中的一个制动器盘之外设置在制动器200的一部分上，则可以使用由所述温度传感器测量的温度与制动器盘202的温度之间的关系的指示来确定制动器盘202的温度。在一些示例中，可以通过实验来确定关系的指示。在一些示例中，可以使用制动器热模型来确定关系的指示。
温度传感器218可以在预期使用制动器200的时间期间以给定的测量间隔测量定子210的温度。所给定的测量间隔的时长可以变化。给定的测量间隔可以是规则的、不规则的或一段时间规则而另一段时间不规则。例如，温度传感器218可以测量温度使得定子210的温度的分布相对于时间而被捕获。换句话说，温度传感器218以给定的测量间隔测量定子210的温度使得温度信息作为时间的函数被捕获。例如，计算系统106的处理器可以基于存储在计算系统106的计算机可读存储介质中的指令来控制温度传感器218的操作。由温度传感器218捕获的温度测量可以例如与相关联的时间数据一起被存储在计算系统106的存储介质中。
预测的热氧化状态可以是当前预测的制动器200所处的热氧化状态。换句话说，预测的热氧化状态可以包括制动器200的预测的当前的热氧化状态。例如，可以基于来自温度传感器218的温度测量来预测当前的热氧化状态。可以基于制动器200的预测的当前热氧化状态来预测制动器200的将来使用周期的数量。例如，当前的热氧化状态越提前，制动器200的将来使用周期的数量就越少。
在一些示例中，预测的热氧化状态可以是制动器200的预测的将来热氧化状态。对于给定的将来使用周期，可以基于制动器200的针对该给定的将来使用周期的预测的温度曲线和考虑所有先前使用周期的热氧化状态来确定制动器200的预测的将来热氧化状态。应当理解的是，除了使用预测的温度曲线外，还可以以与针对已经发生的使用周期的预测的当前热氧化状态相同的方式来确定预测的将来热氧化状态。预测的温度曲线可以基于已经发生的使用周期的温度曲线。在一些示例中，可以使用预定的预测温度曲线。预定的预测温度曲线可以例如被存储在计算系统106的计算机可读存储介质中并从该计算机可读存储介质检索。预测的温度曲线可以取决于飞行器100的预测路线、飞行器100即将飞往以及飞离的机场的特性等。在前述未公开的申请中描述的方法可以用于确定预测的将来热氧化状态。
可以通过预测预测的氧化状态要达到氧化阈值所需要的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。例如，可以通过预测预测的将来热氧化状态要达到氧化阈值所需要的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
预测的(当前或将来)热氧化状态可以表示为由于热氧化而造成的质量损失量(例如，表示为制动器200的原始质量的百分比)。氧化阈值还可以表示为质量损失量。在一些示例中，氧化阈值可以是制动器200的原始质量损失的4％至6.5％。例如，氧化阈值可以是制动器200的原始质量由于氧化而损失的5.7％。氧化阈值可以是标准的一部分，根据该标准确定制动器200是否处于良好或安全的状况或者是否需要维修或更换。
处理器302可以确定至少用于预测的将来热氧化状态要达到氧化阈值所需要的将来使用周期的数量的预测的将来热氧化状态。在一些示例中，如果预测的将来热氧化状态在给定数量的将来使用周期之后的下一个使用周期中等于或超过氧化阈值，则可以认为在给定数量的将来使用周期之后达到氧化阈值。在这些示例中，给定数量的将来使用周期可以是制动器200的在整个制动器200或制动器的部分需要维修或更换之前的将来使用周期的数量。
如所描述的，在一些示例中，预测的氧化状态还可以考虑催化氧化。例如，可以考虑飞行器100在空气具有相对较高盐度的区域中和/或在使用包含碱盐的跑道除冰器的机场处花费的时间量来确定预测的氧化状态。在这些示例中，预测的将来氧化状态可以考虑飞行器100在这些位置处对于另外的使用周期而言预期花费的时间量。
替代性地，或除了预测状况包括制动器200的预测的氧化状态之外，预测状况还可以包括制动器200的预测的磨损状态。预测的磨损状态可以是在已经发生制动器200的将来使用周期之后预测制动器200所处的磨损状态。可以使用测量的磨损值来确定制动器200的磨损状态(即，实际磨损状态)。测量的磨损值可以是与制动器200有关的测量长度。例如，测量的磨损值可以是制动器盘202的长度L(见图2)，或为可以从中获取长度L的长度。测量的磨损值提供长度L的改变的指示。在制动器200是电动致动并由电子制动控制器控制的情况下，测量的磨损值可以是由电子制动控制器测量的制动器盘202的长度L。电子制动控制器例如可以控制压力板204相对于反作用板206的位置，并且因此能够测量长度L。
在制动器200是液压致动的情况下，可以提供配置成测量磨损值的制动器磨损传感器216。制动器磨损传感器216可以包括配置成测量制动器200的部件的线性位移的线性可变差动变压器(LVDC)传感器或霍尔效应传感器。例如，这种制动器磨损传感器216可以在制动器200被完全应用时测量压力板204的线性移位并且可以从测量的线性位移获取长度L。
在一些示例中，例如，测量的磨损值可以是与制动器200相关联的磨损销(未示出)的剩余长度。磨损销可以是提供制动器盘202的长度L的改变指示的部件。例如，磨损销的剩余长度的减少可以对应于制动器盘202的长度L的减少。磨损销的剩余长度可以是磨损销的从制动器200的部件延伸出的长度。例如，磨损销的剩余长度可以是磨损销的从制动器200的活塞壳体的表面或制动器200的壳体的另一表面延伸出的长度。
磨损销可以相对于就磨损销的剩余长度被测量而言的表面与制动器盘202一起移动。磨损传感器216可以是相对于就磨损销的剩余长度被测量而言的表面固定的传感器。这种传感器可以测量磨损销相对于所述表面的位置并且因此可以测量磨损销的剩余长度的改变。
制动器200的磨损状态可以由测量的磨损值、例如磨损销的如由制动器磨损传感器216测量的剩余长度来表示。如所描述的，随着制动器200磨损得越厉害，制动器盘202的长度L减小。因此，如此处限定的测量的磨损值随着使用周期发生而减小。预测的磨损状态可以通过预测的磨损值来表示，预测的磨损值可以是与制动器200有关的预测长度，例如磨损销的预测的剩余长度。在此后描述的示例中，实际的磨损状态和预测的磨损状态通过随着制动器200磨损得越厉害而减小的测量的磨损值和预测的磨损值来表示。
在预测状况包括制动器200的预测的磨损状态的示例中，可以基于制动器200的磨损状态来确定预测的磨损状态。例如，处理器302可以配置成确定制动器200的磨损状态与使用周期的数量之间的磨损关系。处理器302可以配置成基于如此后描述的磨损关系来确定预测的磨损状态。处理器302可以配置成基于测量的磨损值中的一个或者更多个磨损值来确定磨损关系。例如，磨损状态可以针对发生的使用周期的数量进行测量并在制动器200的已经发生的使用周期的总数量方面进行考虑。在此后描述的示例中，磨损状态针对发生的每个使用周期测量。
图4是图示了根据示例的磨损状态和作为制动器200的使用周期的数量的函数的预测的磨损状态的曲线图。图4的曲线图的纵轴表示磨损值(测量的或预测的)，而水平轴表示使用周期的数量。在该示例中，已经发生了一百个使用周期(即，飞行器100在安装有制动器200的情况下已经进行了100次飞行)。因此，对于已经发生的使用周期中的每个使用周期，如由制动器磨损传感器216测量的磨损状态的值在线402的左侧。线402是在100个使用周期处与水平轴相交的竖线。为方便起见，未示出磨损状态的各个值。相反，示出了与磨损状态的值拟合的实线404a。
可以使用任何已知的数据拟合方法来确定实线404a。例如，处理器302可以使用简单线性回归分析来确定实线404a。拟合数据的其他方法的示例包括最小二乘法、最小绝对残差法、二元拟合方法等。应当理解的是，可以使用任何适合的数据拟合方法。
在该示例中，线性函数用于拟合磨损状态的值以生成作为直线的实线404a。然而，在一些示例中，可以使用不同的函数。例如，可以使用多项式函数、指数函数或可以描述作为使用周期的函数的磨损状态值减小的另一函数。
如所描述的，线性函数在图4的示例中使用。线性函数可以根据下面的等式1来表示：
y＝mx+c (1)
在上述等式(1)中，y表示磨损状态的值，x表示使用周期的数量，m表示每个使用周期的制动器磨损的量(即，与磨损状态的值拟合的线的斜率)，并且c表示在不发生使用周期时的磨损状态(即，在不发生使用周期时测量的磨损值的值-例如，这可以是磨损销的初始长度)。
通过拟合磨损状态的值，可以确定使用的拟合函数中的未知的参数的值。在该示例中，可以通过使用等式(1)拟合磨损状态的值来确定m的值。用于拟合磨损状态值的函数和从拟合确定的参数表示磨损关系。
为了在已经发生给定数量的使用周期之后确定预测的磨损状态(即，在该示例中的预测的磨损状态)，使用周期的给定数量可以作为参数x的值被带入到等式(1)中。然后，在等式(1)的右侧使用从拟合已知的参数值，可以计算在给定数量的使用周期之后的预测的磨损状态(即，在x等于使用周期的给定数量时参数y的值)。在图4中，虚线404b表示作为使用周期的数量的函数的预测的磨损状态的值。换句话说，可以针对大于实际上已经发生的使用周期的数量的使用周期的数量的值来确定线(即，虚线404b-根据拟合函数和确定的参数)。在该示例中，对于使用周期的相应数量的预测的磨损状态是落在虚线404b上的值。
可以通过预测预测的磨损状态要达到磨损阈值所需要的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。在图4的示例中，磨损阈值由水平线406来表示。在该示例中，在虚线404b与表示磨损阈值的水平线406相交的使用周期的数量(即，在预测的磨损状态达到磨损阈值的使用周期的数量)处达到磨损阈值。在预测的磨损状态达到磨损阈值处的使用周期的数量在图4中用线408来表示。在一些示例中，如果预测的磨损值在给定数量的将来使用周期之后下一个使用周期中等于或超过磨损阈值，则可以认为在给定数量的将来使用周期之后达到磨损阈值。在该示例中，可以预测在2000个使用周期之后达到磨损阈值。
因此，在该示例中，制动器200的将来使用周期的数量是在图4中的线402与线408之间的使用周期的数量。在该示例中，在整个制动器200或制动器200的部分维修或更换之前，制动器200的将来使用周期的数量需要在一千九百次。
在之前描述的示例中，基于制动器200的预测的磨损状态或制动器200的预测的氧化状态来确定制动器200的将来使用周期的数量。预测的磨损状态可以在与热氧化的量相比制动器200预期经受相对较高的磨损量的示例中使用。这可能是飞行器100飞往以及飞离具有长跑道和滑行路线使得通常不需要高能制动的机场情况，高能制动将导致制动器盘202达到高到足以充分热氧化的温度。例如，这可能是在飞行器100飞往/飞离的机场处通常不需要高能制动但是需要许多制动应用的情况(例如，在具有许多飞行器着陆和起飞的繁忙机场处)。应当理解的是，制动器磨损的量与制动应用的数量有关。
另一方面，预测的热氧化状态可以在与制动器磨损的量相比制动器200预期经受相对较高的热氧化量的示例中使用。这可能是飞行器100飞往具有短跑道并需要高能制动从而导致制动器盘202达到热氧化显著的温度的机场的情况。
在一些示例中，制动器200的预测状况可以包括预测的氧化状态和预测的磨损状态。在这些示例中，可以使用氧化阈值和磨损阈值。例如，制动器200的将来使用周期的数量可以是至少预测的将来热氧化状态要达到氧化阈值或预测的磨损状态要达到磨损阈值所需要的将来使用周期的数量。
例如，将来使用周期的数量可以是达到磨损阈值或氧化阈值中的第一者的将来使用周期的数量。如果预测的磨损状态在较少的将来使用周期中达到磨损阈值，则将来使用周期的数量是磨损状态要达到磨损阈值的将来使用周期的数量。另一方面，如果预测的将来的热氧化状态在较少的将来使用周期中达到氧化阈值，则将来使用周期的数量是预测的将来热氧化状态要达到氧化阈值的将来使用周期的数量。在这些示例中，可以考虑预测的磨损状态和预测的将来热氧化状态两者以确定制动器200的将来使用周期的数量。
在一些示例中，可以考虑制动器磨损和氧化两者用于以不同的方式确定将来使用周期的数量。例如，制动器200的预测状况可以包括预测的制动器长度值。可以基于制动器200的磨损状态和制动器200的氧化长度来确定预测的制动器长度值。可以基于制动器200的氧化状态来确定氧化长度。处理器302可以针对已经发生的使用周期确定预测的制动器长度值。处理器302还可以针对将来使用周期确定预测的制动器长度值。
可以基于如由对应的氧化状态、制动器盘202的制动器盘的面积以及制动器200的原始密度所指示的制动器的质量损失量来确定氧化长度。氧化长度是假设的长度，其对应于制动器盘202由于氧化而造成的材料的损失量。如所描述的，氧化状态可以是制动器200的由于氧化反应而损失的质量量。应当理解的是，氧化、尤其是热氧化，可能不会在制动器盘的特定表面上均匀地起作用而是可能在所讨论的制动器盘内部达到一定深度发生。因此，氧化可能不一定导致制动器盘202物理尺寸的变化。然而，由于氧化而造成的质量损失可以以下列方式转换成假设的氧化长度。
应当理解的是，制动器盘202的密度可以在质量由于氧化而损失时改变。然而，出于该计算的目的，假设密度没有从原始密度(在发生任何氧化之前)改变。图5示意性地图示了制动器盘202。为了简单起见，未示出单独的制动器盘比如转子208、定子210等，相反，所有制动器盘202表示为一个筒状元件。图5中所示的表面502的表面面积A可以是已知的，例如来自制动器200的制造商提供的数据或通过测量确定的数据。氧化长度可以根据等式(2)来确定。
在等式(2)中，Lox是氧化长度，Δmox是由于氧化而造成的质量损失，A是如描述的制动器盘202的表面502的表面面积，ρ是制动器盘202的原始密度(例如，如由制动器200的制造商提供或通过测量确定)。氧化长度Lox在图5中示出。
尽管氧化长度Lox不是制动器盘202的长度L减小的实际长度，但是它提供了制动器200的氧化状态的测量。由于制动器200的磨损状态表示为长度L的减少，因此将氧化状态还表示为长度以评估制动器200的状况是有利的。
可以通过从磨损值中减去氧化长度来确定预测的制动器长度值。例如，对于给定的使用周期，可以从相应测量的磨损值中减去相应的氧化长度Lox以获得相应的制动器长度。预测的制动器长度因此可以解释制动器磨损和制动器200的氧化。
处理器302可以确定制动器长度值与制动器200的使用周期的数量之间的制动器长度关系。处理器302可以基于制动器长度关系确定预测的制动器长度(即对于将来使用周期)。制动器长度关系可以以与上述磨损关系类似的方式确定。图6是图示了根据示例的磨损状态、预测的磨损状态、制动器长度以及预测的制动器长度的曲线图。图6的曲线图的纵轴表示与制动器200有关的长度，这可能是测量的磨损值、预测的磨损值、预测的制动器长度值或预测的将来制动器长度值。水平轴表示使用周期的数量。在该示例中，已经发生了一百个使用周期(如在图4的示例中)。如由制动器磨损传感器216测量的磨损状态的值在线402的左侧，线402是在一百个使用周期处与水平轴线相交的竖线。上面的实线404a在图4中表示磨损状态的值。
使用相应的测量的磨损值和氧化长度(从相应的预测的当前热氧化状态计算的)确定的预测的制动器长度的值也在线402的左侧。下方的实线604a与预测的制动器长度的值拟合。预测的制动器长度的值可以以与就磨损状态而言描述的拟合类似的方式拟合。例如，等式(1)可以用于拟合预测的制动器长度值。用于拟合预测的制动器长度的值的函数和从拟合确定的相关联的参数表示制动器长度关系。可以以与预测的磨损状态相同的方式确定预测的将来制动器长度。例如，可以使用如先前在预测的磨损状态的上下文中所描述的制动器长度的值的拟合来确定预测的磨损值。在图6中，预测的制动器长度由下方的虚线604b来表示。
在使用制动器长度的一些示例中，可以确定由上方的虚线404b表示的预测的磨损状态。可以如先前描述的那样确定预测的磨损状态。此外，在这种示例中，还可以如先前描述的那样确定预测的氧化状态。于是预测的磨损状态和预测的氧化状态可以用于针对将来使用周期确定预测的制动器长度值(即，在下方的虚线604b上的值)。例如，用于将来使用周期的预测的氧化长度可以从相应的预测的将来热氧化状态确定并从预测的磨损值中减去预测的氧化长度以生成下方的虚线604b。
可以针对预测的制动器长度要达到制动器长度阈值的至少将来使用周期的数量确定预测的制动器长度值。可以通过预测预测的制动器长度值要达到制动器长度阈值所需要的将来使用周期的数量来确定制动器200的将来使用周期的数量。在图6的示例中，制动器长度阈值由水平线606来表示。在一些示例中，如果预测的制动器长度值在给定数量的将来使用周期之后的下一个使用周期中变得等于或超过制动器长度阈值，则可以认为在给定数量的将来使用周期之后达到制动器长度阈值。在预测的制动器长度值达到制动器长度阈值处的使用周期的数量由线608来表示。在该示例中，预测在1800个使用周期之后达到制动器长度阈值。因此，在该示例中制动器的将来使用周期的数量是一千七百次。在该示例中，制动器长度阈值位于由水平线406指示的磨损阈值的下方。然而，在其他示例中，制动器长度阈值可以与磨损阈值处在同一水平线。
磨损关系和/或制动器长度关系可以在将来使用周期发生时更新。例如，在已经发生更多的使用周期时，可以更新磨损关系和/或制动器长度关系以考虑最新的使用状况值。
在确定磨损关系和/或制动器长度关系的示例中，在磨损关系和/或制动器长度关系可以以合理地提供预测状况的准确值的方式确定之前可能需要一定数量的使用周期的数据。例如，在可以产生具有可接受的相关联的误差的拟合之前，可能需要一定数量的使用周期，基于该拟合确定预测状况。在一些示例中，在确定磨损关系和/或制动器长度关系之前，可能需要用于一百个使用周期的使用状况。
可以将制动器200的将来使用周期的数量的指示提供给地勤人员和/或飞行器100的飞行员和/或参与飞行器100的维护的其他人员。例如，可以使用指示装置110中的一个或更多个指示装置提供这种指示。在一些示例中，将来使用周期的数量可以(例如，经由数据通信网络)传送至远离飞行器100的设备。这将有利地允许制动器200的维修的计划。如果已知制动器200何时可能需要整个制动器200或者制动器200的一部分的维修或更换，则可以避免由于飞行器100的落地(当发现制动器200需要维修等时)而导致的延迟、制动器200的维修的短时间通知安排等。因此，与没有制动器200的将来使用周期的数量的指示相比，可以提高飞行器100的操作效率。
处理器302可以配置成将制动器200的预测状况与基于制动器200的一个或更多个测量特性而确定的制动器200的状况进行比较。例如，一旦已经发生给定的使用周期，处理器302可以将用于给定的使用周期的预测的磨损状态与用于给定的使用周期的磨损状态(即测量的磨损状态)进行比较。例如，在已经发生给定的使用周期之后，处理器302可以将先于发生的给定使用周期确定的用于给定的使用周期的预测的制动器长度值(例如，使用如所描述的制动器长度关系)与使用测量的磨损值确定的预测的制动器长度值和用于给定的使用周期的氧化长度进行比较。
基于比较，处理器302可以确定是否满足制动器报警标准。例如，处理器302可以确定用于下一个使用周期的预期的制动器状况范围，并且如果讨论中的预测状况落在预期的制动器状况范围外，则可以满足制动器报警标准。例如，如果用于给定数量的使用周期的制动器200的状况(例如，制动器200的磨损状态/制动器200的制动器长度值)是已知的，则处理器302可以确定用于下一个使用周期的状况预期要落入的范围。预期的制动器状况范围可以是以用于下一个使用周期的预测状况为中心的范围。在基于磨损关系或制动器长度关系确定预测状况的示例中，预期的制动器状况范围可以根据与用于确定磨损关系或制动器长度关系的拟合(例如，使用等式(1)的磨损状态或制动器长度的拟合)相关联的误差值来确定。应当理解的是，任何数据拟合都具有与其相关联的误差，该误差与拟合如何准确地表示相关的数据有关。例如，可能存在与用于每个将来使用周期的预测状况相关联的标准偏差值。在一些示例中，用于下一个使用周期的预期的制动器状况范围可以包括用于下一个使用周期的预测状况之上和之下的标准偏差(在根据相关的拟合的预测的使用状况中)的两倍的值。
例如，如在图4的示例中，如果已经发生一百个使用周期，则处理器302可以确定用于第一百零一个使用周期的预期磨损状态范围。预期磨损状态范围可以是与用于下一个使用周期的预测的磨损状态之上和之下的拟合相关联的标准偏差的两倍。在其他示例中，可以以不同的方式来确定预期的制动器状况范围。例如，当仅考虑氧化时，可以根据预期用于下一个使用周期的制动器200的最差和最佳的预期温度特性来确定用于下一个使用周期的预期的制动器状况范围。最差的预期温度特性可以包括制动器200在相对较长的时间段内处于相对较高的温度下，而最佳的预期温度特性可以包括制动器200避免对于下一个使用周期可以被尽可能合理预期的高温(例如，考虑到用于下一个使用周期的跑道长度等)。
当下一个使用周期已经发生时，处理器302可以确定相关的状况是否落在预期的制动器状况范围之外。在下一个使用周期发生之后，处理器302可以基于相关的最新的测量来确定相关的状况并将该状况与预期的制动器状况范围进行比较。例如，处理器302可以在第一百零一个使用周期发生之前就已经确定用于第一百零一个使用周期的预期的磨损状态范围。在已经发生第一百零一个使用周期之后，处理器302可以从磨损传感器216接收最新测量的磨损值并确定最新的磨损状态。于是处理器302可以检查最新的磨损状态是否落在预期的磨损状态范围之外。类似地，处理器302可以将最新的制动器长度、氧化状态等与预期的制动器长度范围、预期的氧化范围等视情况进行比较。
制动器200的落在预期的制动器状况范围之外的状况可以指示制动器200的意外或异常行为。处理器302可以配置成提供满足制动器报警标准的指示。如果状况落在预期的制动器状况范围之外，则例如可以使用指示装置110中的一个指示装置将指示提供给地勤人员和/或飞行器100的飞行员。在一些示例中，如果状况落在用于给定数量的连续(例如三个)使用周期的相应的预期的制动器状况范围之外，则可以提供这种指示。例如，基于这种指示可以进行整个制动器200或制动器200的部分的维修或更换，或进行与制动行为有关的调节(即如何应用制动)。在一些示例中，可以激活控制制动操作以控制制动器200的状况的特定的制动器控制功能。
处理器302可以执行上述过程中的任何过程作为基于制动器200的预测状况来确定制动器200的将来使用周期的数量的方法。设备300可以包括在其上存储有指令的计算机可读存储介质304，所述指令在由处理器320执行时将导致处理器302执行根据描述的示例的方法。
执行这些方法的设备300可以部署在飞行器100上。在一些示例中，处理器302可以是计算系统106的处理器并且计算机可读存储介质304可以是计算系统106的计算机可读存储介质。在一些示例中，设备300可以远离飞行器100。在这些示例中，设备300可以设置有用于设备300执行所描述的过程的相关的信息，例如测量的使用特性等。
图7总结了根据本发明的实施方式的确定飞行器起落架组件102的制动器比如制动器组件200的热氧化状态的方法700。方法700包括基于制动事件之前的初始热氧化状态(这也被称为初始热氧化水平)和制动器相对于时间的温度曲线使用热氧化模型来确定制动器组件200在制动事件之后的热氧化状态。所确定的制动器组件200在制动事件之后的热氧化状态也被称为更新的热氧化状态。这是因为制动器组件200在制动事件之后的热氧化状态考虑由于制动事件而引起的初始热氧化状态的改变。
制动事件是与制动器组件200的应用有关的事件。例如，制动事件可以包括制动器组件200减缓或阻止飞行器100的一个或更多个应用。在一些示例中，制动事件可以是在制动器组件200连续被应用期间的时间的一部分。无论何时应用制动器组件200，制动器组件200的温度都可能升高。这是因为当应用制动器组件200来减小飞行器100的速度时，飞行器100的一些动能作为热被吸收到制动器组件200中从而引起其温度升高。因此，基于制动器组件200的温度变化可以确定是否已经应用制动器组件200。
在方法700的框702处，输入制动器组件200的温度曲线和初始热氧化状态。如上所阐述的，温度曲线指示温度随着时间的变化。输入的温度曲线例如可以与飞行器100的使用周期有关。例如，温度曲线可以针对飞行器100的整个使用周期，例如从在飞行之前飞行器100在离开口处的时间起至在飞行之后飞行器100在到达口处的时间。特别地，温度曲线可以指示针对在一个周期期间发生的所有制动事件的温度随时间的变化。在其他示例中，温度曲线可以不针对飞行器100的整个使用周期。例如，温度曲线可以针对单个制动事件或具有许多制动事件的周期的一部分。在一些示例中，属于特定使用周期的许多温度曲线可以用于确定制动器组件200在该使用周期之后的热氧化状态。
例如，温度曲线可以与已经发生的使用周期有关。换句话说，温度曲线可以包括在先前的使用周期期间来自飞行器100的温度传感器216的实际数据。在这样的示例中，温度曲线与真实数据有关。另一方面，在一些示例中，温度曲线可以是飞行器100的预测的将来使用周期的预测的温度曲线。在上下文中，制动事件可以是预测的将来制动事件。
制动器组件200的初始热氧化状态是制动器组件200在制动器事件之前的热氧化状态，更新的热氧化状态是针对该氧化状态而确定的。例如，对于安装在飞行器100中的新的制动器组件200，初始氧化状态可以指示为未氧化。在一些示例中，对于最新安装的制动器组件200的初始氧化状态可以由飞行器维修人员在安装时设定，并且可以指示如由执行安装的人员所评估的未氧化或者一些一定程度的氧化。在制动器组件200不是新的制动器组件的示例中，初始氧化状态可以是在执行的方法700的先前时刻处计算的氧化状态。在一些示例中，不是新的制动器或制动器部件可以被安装在飞行器100上。如果用于涉及制动器或制动器部件的所有先前的制动事件的温度曲线信息可用，则可以使用可用的温度曲线信息使用方法700或通过本文公开的其他方法来确定安装时的热氧化状态。
在方法700的框704处，使用热氧化模型来确定制动事件之后的热氧化状态(更新的热氧化状态)。例如，基于输入的温度曲线和制动器组件200的初始热氧化状态应用热氧化模型。例如，热氧化状态指示预期从初始热氧化状态开始起热氧化状态针对各个温度随着时间如何改变。热氧化模型是制动器的热氧化演化的模型。例如，使用哪种热氧化状态可以取决于初始热氧化状态。下文对适当的热氧化模型的细节和选择进行进一步描述。在一些示例中，方法700可以在飞行器100的使用周期期间现场地执行。在现场地(即实时地或接近实时地)执行方法700的情况下，例如，所用的温度曲线可以来自温度传感器216迄今为止获取的温度数据。因此，在框704处，确定氧化状态如何从初始的氧化状态开始由于与所讨论的制动事件相关联的增加的温度而改变。
在确定了更新的热氧化状态之后，可以将初始热氧化状态设定为更新的热氧化状态。以这种方式，初始热氧化状态始终跟进所有先前的制动事件。在温度曲线涉及多于一个制动事件的示例中，可以再次执行方法700以确定在后续的制动事件之后的更新的热氧化状态。以这种方式更新初始热氧化状态可以确保用于后续的制动事件的初始热氧化状态考虑所有先前的制动事件。
在用于飞行器100的整个使用周期的温度曲线的示例中，可以执行方法700以确定在该使用周期内的每次制动事件之后的相应的更新的热氧化状态。应当理解的是，该处理可以相对于制动事件的时间顺序依次被执行。这是使得针对每次制动事件的更新的热氧化状态的确定可以从考虑所有先前的制动事件的起始点(初始热氧化状态)进行。
在方法700中，例如，可以基于高温间隔、初始热氧化状态以及热氧化率参数使用适当的热氧化模型来确定制动事件之后的更新的热氧化状态。
图8是示出可以作为方法700的一部分被执行的动作的方法800的流程图。例如，方法800涉及方法700的框704的更具体示例。框802与方法700的框702相同，其中输入制动器相对于时间的温度曲线以及制动器组件200的初始热氧化状态。在框804处，将温度曲线与一组温度标准进行比较。该组温度标准包括一组温度阈值。例如，该组温度标准可以包括400℃的第一温度阈值和750℃的第二温度阈值。在其他示例中，可以根据制动器组件200的物理性能使用不同的温度阈值。例如，温度曲线的比较可以按照包含在温度曲线中的温度数据的时间顺序依次进行。例如，可以将温度值与该组温度阈值进行比较，并且随后，可以将下一个温度值与该组温度阈值进行比较。
在框806中，确定是否满足一个或更多个温度标准。例如，如果没有超过任何温度阈值，则方法800结束。应当理解的是，制动器盘202的CC复合物的热氧化是在高温下最显著的过程。因此温度曲线与温度阈值组的比较识别了与可能导致热氧化的制动事件对应的高温事件。如上所提及，例如，制动事件是制动器组件200的应用。然而，高温事件是由于制动事件而引起的制动器组件的温度超过温度阈值中的至少之一的事件。例如，如果制动事件(即制动施加)期间，制动器组件200的温度保持在所有温度阈值之下，则在该制动事件期间没有高温事件发生。另一方面，如果制动事件期间制动器组件的温度超过温度阈值，制动事件中的超过温度阈值的部分可以被称为高温事件。如果超过多于一个温度阈值，则高温事件是制动事件中的超过最高温度阈值的部分。
可以基于以下温度来设定温度阈值：高于该温度，预期发生显著的热氧化量。因此，如果没有超过任何温度阈值，则结束方法800。这是因为在该示例中，没有发生引起用于热氧化的足够高的温度的制动事件。在这样的示例中，制动事件之后的更新的热氧化状态可以仅被设定为所讨论的制动事件之前的初始热氧化状态。
另一方面，如果超过温度阈值中至少之一，则在方法800的框808处，识别对应于所讨论的制动事件的高温事件。高温事件对应于温度曲线的高于超过的温度阈值中的最高温度阈值的部分。这是因为温度曲线的高于超过的阈值中的最高阈值的部分对应于制动事件的超过最高温度阈值的部分。参照图9对高温事件的识别进行描述。图9是图示了示例温度曲线的一部分的曲线图。在图9的曲线图中，纵轴表示制动器组件200的温度，而横轴表示时间。在该示例中，曲线部分902指示制动器组件200的温度超过第一温度阈值904和第二温度阈值906。在该示例中，高温事件被识别为曲线902中的高于第二温度阈值906的部分，因为第二温度阈值906是超过的最高温度阈值。
与高于第一温度阈值904但在第二温度阈值906以下发生的热氧化相比，在给定间隔的时间内，高于第二温度阈值906发生的热氧化量可以显著大。因此，在该示例中，不用考虑温度曲线在第二温度阈值906以下的部分。在其他示例中，例如，当方法800用于如以下进一步描述的实时氧化状态监测时，可以考虑两个温度阈值之间的温度曲线的部分。应当理解的是，图9的曲线仅是用于说明目的的示例的图示。
在框810处，将高温事件所占用的时间间隔确定为高温间隔。如上所提及，可以基于(除其他因素之外)高温间隔来确定更新的热氧化状态。在图9的示例中，高温间隔被确定为时间间隔908。
在框812处，针对高温间隔确定制动器组件200的高温事件值。高温事件值是归因于高温事件的温度的值。在一些示例中，高温事件值是在高温间隔期间的平均温度。下文在实时氧化监测的背景下描述作为平均温度的高温事件值的替代物。
在框814处，基于制动器的高温事件值和物理特性信息来计算氧化率参数。例如，可以基于如以下等式1所示的阿伦尼乌斯公式来确定用于热氧化反应的氧化率参数：
在等式3中，k(T)是热氧化率，A是指前常数，EA是制动器组件200的CC复合物部件的碳原子的活化能，R是通用气体常数并且T是温度。在该示例中，对于特定的高温事件，出于框814的目的，将等式3中的温度T设定为高温事件值。在该示例中，热氧化率k(T)是在框814处确定的氧化参数。活化能EA和指前常数A的值取决于制动器组件200的CC复合物(在该示例中，制动器盘202)的物理性能。例如，这些参数的值可以取决于密度、孔隙率、制造工艺、CC复合物结构中存在的污染物、部件的表面光洁度以及制动器组件200的表面镀层。活化能EA以及指前常数A的值还可以根据高温事件值和初始热氧化状态而改变。因此，为了确定氧化参数，可以基于制动器组件200的物理性能、高温事件值以及所讨论的制动事件之前的初始热氧化状态来选择活化能EA以及指前常数A的合适的值。
例如，活化能EA可以与温度反比例地相关。活化能EA可能在下述温度下变得较低：在该温度处，氧分子能够穿透制动器盘202的表面并且制动器盘202中更深的碳可以发生氧化。例如，可以针对在实施方法800之前考虑的制动器的不同的初始热氧化量、温度和物理特征以实验的方式确定活化能EA的合适的值以及指前因子A的合适的值。
图10是针对特定温度的制动器组件200的制动器盘的热氧化状态随着时间的演变的示例的曲线图。图10中的曲线图的纵轴表示热氧化的测量值，该测量值由热氧化状态Ox来表示。例如，热氧化状态Ox可以与制动器组件200因制动器盘202的热氧化所导致的质量损失成比例。演变曲线1002示出了在特定温度下因热氧化所导致的质量损失的比例随着时间如何增长。应当注意的是，不同的演变曲线将表示针对不同的温度值的热氧化速率Ox随时间的变化。
在该示例中，热氧化状态Ox在热氧化状态水平1004下方随着时间以与热氧化状态Ox在热氧化状态水平1004上方进行的方式不同的方式变化。在该示例中，热氧化状态Ox(即，由于热氧化而导致的质量损耗)被示出为在氧化状态水平1004下方随着时间非线性地增大，并且在氧化状态水平1004的上方随着时间大致线性地变化。在该示例中，热氧化状态随着时间推移以加速速率增大，直到达到热氧化状态水平1004为止。在已达到热氧化状态水平1004之后，热氧化状态Ox随着时间的变化率保持大致恒定。图10的曲线图的在热氧化状态水平1004下方的部分可以例如被视为第一热氧化区域、即区域1，并且图10的曲线图的在热氧化状态水平1004上方的部分可以例如被视为第二热氧化区域、即区域2。
在一些示例中，取决于如由初始热氧化状态所指示的制动器组件200处于哪个热氧化区域中，可以使用不同的活化能EA值以及指前因子A值。
在框816处，基于在制动事件之前的初始热氧化状态来选择热氧化模型。热氧化模型描述了针对不同温度值的制动器组件200的热氧化状态Ox的演变。当初始热氧化状态处于区域1中时，可以选择描述了区域1中的热氧化状态Ox的演变的热氧化模型。当初始热氧化状态处于区域2中时，可以选择描述了区域2中的热氧化状态Ox的演变的热氧化模型。例如，可以针对区域1选择第一热氧化模型即模型1，并且可以针对区域2选择第二热氧化模型即模型2。描述了热氧化状态Ox随着时间的非线性变化的用于区域1的模型1可以由等式4来表示。描述了热氧化状态Ox随着时间的线性变化的用于区域2的模型2可以由下面的等式5来表示。
Ox＝1-[1-{k(T)×teq(1-n)}1/1-n] (4)
Ox＝k(T)×teq (5)
在上面的等式4和等式5中，k(T)是由等式3所定义的热氧化速率。参数teq是等效时间，该等效时间是其在温度T下为了达到热氧化状态Ox将花费的时间。参数n指的是公式阶次并且参数n依赖于被用在制动器组件200中的CC复合材料的特性。参数n可以例如针对使用特定CC复合材料的制动器以实验的方式确定。
在一些示例中，可以使用与等式4和等式5所描述的热氧化模型不同的热氧化模型。在一些示例中，可以使用下述单个热氧化模型：该单个热氧化模型描述了用于与制动器组件200相关的所有热氧化状态Ox的热氧化状态Ox的演变。在一些示例中，对于相应的热氧化状态Ox的范围，可以使用多于两个的热氧化模型。可以适当地进行修改方法800，以便使用这种替选的热氧化模型。例如，可以根据情况将与在方法800的该特定示例中所描述的输入不同的一组输入应用至热氧化模型。
将理解的是，一旦执行了框802，则可以在方法800的任何阶段执行框816，这是因为框816需要初始热氧化状态。
在框818处，基于高温间隔、初始热氧化状态和所确定的热氧化速率参数使用所选择的热氧化模型来确定用于高温事件的更新的热氧化状态。例如，确定在高温值时从零达到初始热氧化状态所花费的时间，并且将高温间隔与该时间相加，以便确定要在所选择的热氧化模型中使用的teq的值。将由此确定的teq的值以及热氧化参数输入到从上面的等式4和等式5中选择的等式中导致了制动器组件200在高温事件之后的更新的热氧化状态作为输出。
更新的热氧化状态可以被设定为新的初始热氧化状态，以用于针对温度曲线中的后续高温事件对方法800的后续使用。
在一些示例中，可以在制动事件正在发生的使用周期期间实时地执行方法700和/或方法800。在这种示例中，例如，可以对方法800的一部分进行修改以允许进行实时制动器氧化监测，并且温度曲线可以对应于实时测量的温度值。例如，可以按照方法800的框804连续地将温度传感器216提供的温度信息与所述一组温度标准进行比较，并且可以基本上在高温事件发生时识别高温时间。将理解的是，即使这种类型的氧化状态监测被描述为是实时的，但是这种类型的氧化状态监测实时进行的程度将取决于各种硬件和软件(例如，处理速度)的限制。例如，在由温度传感器216所测得的与高温事件相对应的温度值与导致制动器组件200的热氧化状态的更新的那些值之间可能存在时间延迟。
例如，高温事件可以被标识为温度曲线的比上面所描述的示例中部分更小的部分。再次参照图9，曲线部分902中的在由910所表示的时间间隔内出现的部分可以被认为是高温事件并且间隔910被认为是高温事件的高温间隔。在该示例中，高温事件值可以例如被认为是在高温间隔910的起点或末端处所测量的温度值、或者是所述两个温度值的平均值。与上面的示例不同，在实时监测的情况下，即使当温度超过第二温度阈值906时，也可以考虑温度曲线的介于第一温度阈值与第二温度阈值之间的部分。在实时监测的情况下，温度曲线的高于至少一个温度阈值的任何部分、比如由间隔910所表示的部分可以被识别为高温事件。将理解的是，这种修改可以允许制动器组件200的热氧化状态在与制动事件相对应的高温事件正在发生时被更新。在一些示例中，可以基于介于由温度传感器216所获得的后续温度测量值之间的时间来识别高温事件。例如，间隔910可以是介于由温度传感器216所获得的后续温度测量值之间的时间。
可以使用方法700和方法800，以便在飞行器100的实际使用周期之后或者在实际使用周期期间以实时方式确定制动器组件200的热氧化状态。在这种示例中，这可以基于涵盖所述使用周期内的制动事件的一个或更多个温度曲线来进行。如上面所提到的，在一些示例中，关于实际上已经发生的使用周期，使用由温度传感器216所收集的温度曲线信息来确定的制动器组件200的热氧化状态。
另一方面，在一些示例中，方法700或方法800可以被用于预测在飞行器100的第一多个预测的将来使用周期之后的制动器组件200的将来热氧化状态。所述第一多个将来使用周期可以是下述若干周期：在所述若干周期之后，达到热氧化阈值。每个预测的将来使用周期可以包括相应多个制动事件。对于每个预测的将来使用周期而言，预测可以基于致动器组件200的相应的预测的温度曲线以及当前热氧化状态。当前热氧化状态例如是考虑到由制动器组件200所经历的所有先前制动事件的氧化状态。
例如，预测的温度曲线可以例如以时间次序被输入到方法700或方法800中，以确定制动器组件200的将来热氧化状态。预测的将来使用周期的该预测的温度曲线可以是基于用于飞行器100的先前的实际使用周期的先前温度曲线而预测的。例如，利用先前温度曲线的与着陆阶段相关的部分可以对用于将来使用周期的温度曲线的着陆阶段部分进行预测。为了预测将来热氧化状态的目的，当针对飞行器100的实际使用周期执行方法700或方法800时，可以将高温事件、高温事件值等存储在计算机可读取的存储介质中。
在一些示例中，来自先前周期的数据可能例如是不可用的，因为制动器组件200可能是新的。在一些示例中，可能没有可使用的足够的数据来可靠地预测用于预测的将来使用周期的温度曲线。在这种示例中，可以使用预定的温度曲线。所述预定的温度曲线可以是针对飞行器100的将来使用周期通常预期的曲线。
预测的温度曲线例如可以考虑飞行器100的将来飞行计划表。例如，飞行器100可以被预期在具有短跑道的飞行器场着陆，由此对于飞行器的预测的将来使用周期中的一些预测的将来使用周期，在着陆时候需要高能量(即，高温)制动。对于那些预测的将来使用周期，预测的温度曲线指示在着陆时的高能量制动。将理解的是，当对温度曲线进行预测时，可以将各种其他因素考虑在内，比如在预测的将来使用周期的各种阶段时的滑行时间、在滑行阶段与先前着陆阶段之间的等候时间等。
如上面所提到的，所述第一多个预测的将来使用周期可以是下述若干预测的将来使用周期：在所述若干预测的将来使用周期之后，预测的将来热氧化状态达到热氧化阈值。例如，在达到热氧化阈值的周期之后，对将来热氧化状态的预测可以停止。在一些示例中，只要达到热氧化阈值，则对将来热氧化状态的预测可以停止。热氧化阈值可以是下述氧化状态：在该氧化状态处，制动器组件200或制动器组件200的部件需要进行维修或更换。例如，制动器组件200在制动器组件的质量减小了介于4％与6.5％之间例如减小了5.7％的情况下可能需要维修，其中，所选择的百分比阈值可以例如根据原始制造的盘密度而变化。在该示例中，所述第一多个预测的将来使用周期是其对于因热氧化而导致的质量损失达到或超过例如5.7％(即在介于4％与6.5％的范围内)所花费的多个周期。
另一方面，在一些示例中，在下述一个预测的将来使用周期结束时，对将来热氧化状态的预测可以停止：在所述一个预测的将来使用周期期间，将来热氧化状态几乎接近于热氧化阈值，使得将来热氧化状态可以被预期在下一预测的将来使用周期期间达到热氧化阈值。在这种示例中，在所述第一多个预测的将来使用周期内，可以认为达到了热氧化阈值。这是因为：在实际中，具有被预期在恰好下一周期中在严格意义上达到热氧化阈值的制动器组件200的飞行器100将不被允许飞行，并且在这时可以进行与制动器组件200有关的维修或更换。
使用所述第一多个预测的将来使用周期，可以给出下述指示：该指示关于在制动器组件200或制动器组件200的部件因热氧化而需要维修或更换之前可以进行多少个使用周期。在所述第一多个将来周期中的最后一个将来周期期间严格地达到或超过热氧化阈值的示例中，在由于热氧化而需要维修或更换之前的周期数目可以被预测为比在所述第一多个中的周期的数目少一个。在当预期在所述第一多个之后的下一周期中达到热氧化阈值时对将来热氧化状态的预测停止的示例中，所述第一多个被认为是在因热氧化而需要维修和更换之前的周期的数目。
图11是方法1100的流程图，该方法1100基于由制动器组件200由于制动事件而吸收的能量的量以及制动器组件200的密度参数使用制动器磨损模型来确定由制动事件引起的制动器磨损量。针对所有制动事件可以确定制动器磨损量，在所有制动事件中，在涉及将导致制动器盘的表面磨损的摩擦的过程中，能量被输入到制动器组件200中。例如，制动器盘的由于摩擦所引起的磨损可以致使制动器盘202的长度随着制动器盘材料在摩擦的作用下损失而减小。
例如，制动器磨损量可以被针对不涉及任何高温事件的制动事件确定。对于方法1100而言，制动事件可以例如基于温度曲线而被识别为制动器组件200的温度增大的事件。在一些示例中，制动事件可以基于制动器组件200已经被施加的指示而被简单地识别。例如，飞行器100的计算系统106可以检测制动器组件200何时被施加以及何时被释放。
在方法1100的框1102处，对在制动事件期间输入到制动器组件200的能量进行确定。输入到制动器组件200的能量例如可以在制动事件期间基于飞行器100的特性——比如飞行器100的质量、飞行器100在制动事件期间的速度等——来确定。由制动器组件200所吸收的能量可以基于飞行器100的这种特性通过确定飞行器100的动能来计算。例如，飞行器100的给定比例的动能可以由制动器组件200吸收，以减小飞行器100的动能。在一些示例中，输入到制动器组件200的能量可以基于由飞行器100的仪器108所获得的测量值来确定。例如，仪器108可以包括与轮104相关联的转速计，该轮104与制动器组件200相关联。在这种示例中，转速计对轮104的转速进行测量，并且由制动器组件200所吸收的能量可以利用转速相对于时间的变化来确定。
在其他示例中，如果制动器组件200的质量是已知的，则所吸收的能量可以在考虑制动器组件200的比热的情况下基于制动器组件200的温度的增加来确定。在一些示例中，制动器组件200的质量可以基于制动器组件200的根据上述方法所确定的热氧化状态来确定，这是因为：如上面所描述的，热氧化状态可以被表示为制动器组件200由于热氧化而引起的质量损失的量。
在方法1100的框1104处，对制动器组件200的密度参数进行确定。在考虑到质量损失的情况下，密度参数例如是指示制动器组件200的密度与原始密度相比而减小的参数。制动器组件200的密度可能例如由于热氧化而减小。将理解的是，热氧化导致了质量的减小，因为碳原子与氧起反应以形成二氧化碳或一氧化碳并且因此碳原子被从制动器盘202移除。然而，热氧化可能不一定改变制动器盘202的体积。这是因为，热氧化可能不会在制动器盘的特定表面上均匀地起作用而是可能在制动器盘内部达到一定深度发生。
密度参数可以被表示为(1-Ox)，其中，热氧化状态Ox被表示为介于0与1之间的数字。例如，制动器组件200的密度与在发生任何热氧化之前(即，当制动器组件200是新的时)的初始密度相比减小了一个因子(1-Ox)。因此，密度参数可以基于在制动事件之前的初始氧化状态来确定。
在一些示例中，制动器组件200的减小的密度可以基于由包括在仪器108中的仪器进行的测量来确定。例如，制动器组件200的质量可以基于由制动器组件200吸收的能量的量(例如，基于来自转速计的测量值)以及制动器组件200的随后的温度升高(例如，基于来自温度传感器216的测量值)来计算。制动器组件200的减小的密度可以基于制动器组件200的计算出的质量来确定。飞行器100可以包括与制动器组件200相关联的磨损销。通常，磨损销提供制动器的长度L减小的指示，因此提供制动器磨损的指示。例如，磨损销可以由地勤人员在周期之间检查，并且获取制动器组件200的更新的体积值。在一些示例中，可以存在测量制动器组件200的长度L的变化的其他方式。例如，可以为制动器组件200提供长度传感器，以及/或者可以使用电致动的制动器。可以基于减小的长度L来确定更新的体积值并且用于根据质量确定减小的密度。在单个循环期间，出于计算密度参数的目的，制动器组件200的体积变化可能是微不足道的，并且可以在多个周期之后获取更新的体积。根据减小的密度，可以确定密度参数。
在方法1100的框1106处，基于由制动器组件200吸收的能量和来自框1104的密度参数使用制动器磨损模型来确定由制动事件引起的制动器磨损量。例如，制动器组件200在磨损事件期间由于磨损而损失的质量使用下面的等式6的制动器磨损模型来确定。
在上面的等式6中，mwear是在制动事件期间由于磨损而损失的质量，Ebrake是由制动器组件200吸收的能量，并且W、X、Y和Z是常数。常数W、X、Y和Z例如可以通过实验预先确定，并且可以根据制动器组件200的特性而变化。制动事件的制动器磨损量可以基于质量在制动事件期间由于制动器磨损的减小而被确定为制动器组件200的长度L的减小。
如上所述，在一些示例中，初始热氧化速率用于确定密度参数。在这些示例中，当发生制动事件——在制动事件期间也发生高温事件——时，初始热氧化状态可以用于确定框1106。这是因为制动器磨损比热氧化在更短的时间段发生。
针对制动事件确定的制动器磨损量可以与制动器组件200的所有先前制动事件的制动器磨损量相加，以便确定总的制动器磨损量。
例如，方法1100可以在发生制动事件期间实时执行，或者使用来自使用周期的相关数据在已经发生的该使用周期内实时执行。还可以使用方法1100以在飞行器100的第二多个预测的将来使用周期之后预测制动器组件200的将来的制动器磨损量。第二多个预测的将来使用周期可以是其之后达到热氧化阈值的多个周期。每个预测的将来使用周期可以包括相应的多个制动事件。例如，可以针对第二多个预测的将来使用周期中的每个制动事件执行方法1100。可以将来自这些制动事件中的每个制动事件的磨损量相加以预测第二多个预测的将来使用周期的将来的制动器磨损量。对于每个预测的将来使用周期，预测可以基于在相应的制动事件期间由制动器吸收的能量的预测量以及制动器的用于相应的制动事件的相应的预测密度参数。例如，可以识别制动事件并且用于这些制动事件的由制动器组件200吸收的能量基于预测的温度曲线来确定。在其他示例中，所吸收的能量的预测的量可以基于来自先前周期的数据。如果制动器组件200是新的，或者不能获得足够的先前数据，则可以预先确定预测的能量的量。
为了预测将来的制动器磨损量，方法1100可以与方法700或800结合使用。在这些示例中，正好在每个预测制动事件(例如，预测的将来制动事件)之前的最新的初始热氧化状态是已知的。以这种方式，制动器组件200的质量以及因此的密度参数可以使用在所讨论的将来制动事件之前的初始热氧化来确定。
如上所述，第二多个预测的将来使用周期可以是其之后预测的将来制动器磨损量达到制动器磨损阈值的多个预测的将来周期。例如，可以在达到制动器磨损阈值的周期之后停止对将来制动器磨损量的预测。在一些示例中，一旦总制动器磨损量达到制动器磨损阈值，就可以停止对将来制动器磨损量的预测。制动器磨损阈值可以是制动器磨损的总量，在该总量处需要维修或更换制动器组件200或制动器组件200的部件。例如，在制动器组件比如图2的制动器组件200的长度L根据例如盘的类型和其初始的制造密度减小了比方说22％至24％的情况下，制动器组件可能需要维修。对于具有大约221mm的初始长度L的示例性盘而言，长度减小约50mm可能引起维修或更换。在该示例中，第二多个预测的将来使用周期是总制动器磨损量达到或超过例如50mm(同样，对于具有大约221mm的长度L的初始盘而言)所需的周期的数量。
另一方面，在一些示例中，将来制动器磨损量的预测可以在预测的将来使用周期结束时停止，在该预测的将来使用周期期间，总制动器磨损量接近制动器磨损阈值，使得在下一个预测的将来使用周期期间可以预期总制动器磨损量达到制动器磨损阈值。在该示例中，可以认为在第二多个预测的将来使用周期内达到制动器磨损阈值。这是因为，实际上，在下一周期中在严格意义上预期达到制动器磨损阈值的具有制动器组件200的飞行器100将不被允许飞行并且与制动器组件200相关的维修或更换可能在该点处发生。
通过使用第二多个预测的将来使用周期可以给出有关在制动器组件200或制动器组件200的部件由于制动器磨损而需要维修或更换之前可以进行多少次使用周期的指示。在其中第二多个将来周期的最后一个周期期间严格达到或超过制动器磨损阈值的示例中，由于制动器磨损而需要维修或更换之前的周期的数量可以被预测为比第二多个预测的将来使用周期中的周期的数量少一个。在其中当在第二多个预测的将来使用周期之后的下一个周期中预期达到制动器磨损阈值时停止对将来的制动器磨损量的预测的示例中，第二多个预测的将来使用周期被视为在需要进行维修或更换之前的周期的数量。
图12是用于在达到热氧化阈值和制动器磨损阈值中的一者之前确定良好的将来使用周期的数量的方法1200的流程图。良好的将来使用周期的数量是在达到热氧化阈值或制动器磨损阈值中的一者之前的其余的使用周期的数量。可以针对若干个预测的将来使用周期执行方法1200，直到达到阈值中的第一个阈值为止。方法1200包括预测在预测的将来使用周期之后的将来的热氧化状态和将来的制动器磨损量，并且在达到热氧化阈值和制动器磨损阈值中的一者的情况下，在达到阈值中的任一阈值之前确定良好的将来使用周期的数目。在未达到阈值中的一个阈值的情况下，对下一个预测的将来使用周期执行预测。如在以上示例中那样，每个预测的将来使用周期包括多个制动事件。对于每个预测的将来使用周期而言，预测基于制动器的相应的预测温度曲线、当前热氧化状态、在相应的制动事件期间由制动器吸收的能量的预测量、以及制动器的用于相应的制动事件的相应的预测密度参数。
良好的将来使用周期的数量是其之后需要维修或更换制动器组件200或制动器组件200的部件的周期的数量。应当理解的是，当首次达到热氧化阈值或制动器磨损阈值中的一者时，可以执行与制动器组件200有关的维修或更换。首先达到那个阈值可以例如取决于飞行器100在使用期间的处理方式及其飞行计划表。例如，如果飞行器100的计划表涉及飞往大多数具有长跑道、短滑行路线等的机场，则可能首先达到制动器磨损阈值。这是因为，在该示例中，制动器组件200的温度可能不经常超过与热氧化相关的任何温度阈值。另一方面，飞行器100可能经常经历高能量制动(例如，由于短跑道)，从而导致温度高于与热氧化相关的阈值。在该示例中，可能首先达到热氧化阈值。
在方法1200的框1202处，预测在预测的将来使用周期之后的将来热氧化状态。将来热氧化状态的预测如上文所述地那样进行，例如，基于所讨论的预测的将来使用周期的预测温度曲线使用适当热氧化模型。在方法1200的框1204处，预测在相同的预测的将来使用周期之后的将来制动器磨损量。如上所述在方法1100的背景下执行预测。
在方法1200的框1206处，判定是否达到热氧化阈值和/或制动器磨损阈值。例如，如果达到热氧化阈值，则方法1200前进到框1208，在框1208处，在达到热氧化阈值或制动器磨损阈值中任一者之前确定良好的将来使用周期的数目，并且方法1200结束。例如，如果在给定数量的预测将来使用周期之后严格达到或超过热氧化阈值，则良好的将来使用周期的数量比给定数量少一个。例如，如果预期在下一个预测的将来使用周期中达到热氧化阈值，则将良好的将来使用周期的数量确定为目前为止已经执行方法1200的预测的将来使用周期的数量。
另一方面，如果确定达到制动器磨损阈值，则该方法前进到框1208，其中确定良好的将来使用周期的数量，并且方法1200结束。例如，如果在给定数量的预测将来使用周期之后严格达到或超过制动器磨损阈值，则良好的将来使用周期的数量比给定数量少一个。例如，如果预期在下一个预测的将来使用周期中达到制动器磨损阈值，则将良好的将来使用周期的数量确定为目前为止已执行方法1200的预测的将来使用周期的数量。
例如，如果达到两个阈值，则方法1200前进到框1208，其中在达到热氧化阈值或制动器磨损阈值之前确定剩余的良好的将来使用周期的数目，并且该方法1200结束。在该示例中，如果在给定数量的预测将来使用周期之后严格达到或超过阈值中的至少一者，则良好的将来使用周期的数量比给定数量少一个。否则，良好的将来使用周期的数量被确定为目前为止已经执行方法1200的预测的将来使用周期的数量。
如果未达到制动器磨损阈值，则方法1200进行到框1210，并且对于下一个预测的将来使用周期而言重复框1202到1210。
以这种方式，可以基于首先达到热氧化阈值和制动器磨损阈值中的哪一个来预测良好的将来使用周期的数量。这是因为一旦达到这些阈值中的第一个阈值，制动器组件200可能需要维修或更换，或者制动器组件200的部件可能需要维修或更换。应当理解的是，例如，在达到热氧化阈值而不是制动器磨损阈值的情况下，不会继续使用制动器组件200。还应该理解的是，方法1200的框可以以任何适合的顺序执行。例如，可以在框1202之前执行框1204，和/或可以在框1206之前执行框1210。
上面描述的方法中的一个或更多个，即方法700、800、1100、1200或它们的任何变型(例如，氧化或制动器磨损的实时确定、或将来热氧化状态或将来制动器磨损的预测等)可以由飞行器100的计算系统106的处理器例如基于存储在计算系统106的计算机可读存储介质中的指令执行。例如，(继使用周期之后或实时地)监测热氧化状态可以由计算系统106的处理器执行。替选地或另外地，(继使用周期之后或实时地)监测制动器磨损可以由计算系统的处理器执行。替选地或除了这些示例中的任何示例之外，可以通过计算系统106的处理器执行与将来热氧化状态和/或将来制动器磨损状态有关的预测。可以例如使用来自仪器108的数据来执行这些方法。例如，可以使用由温度传感器216测量的温度数据。在预测的情况下，将来的温度曲线和/或其他预测数据可以由计算系统106的处理器预测。替选地，可以在不在飞行器100上的计算系统上确定用于预测的数据，并且可以将该数据存储在计算系统106的计算机可读存储介质中。
可以生成用于执行上述过程的全部或部分指令以及/或者可以使用任何适合的软件或软件的组合来执行过程。在一个示例中，“MATLAB”和/或“SCADE”可以用于生成用于各个处理器的全部或部分指令，以执行任何上述过程。在其他示例中，可以使用其他软件包。例如，可以使用任何适合的编程语言、开发环境、软件包等。编程语言的其他示例包括PYTHON、C++、C、JAVASCRIPT、FORTRAN等。
要注意的是，除非另有明确说明，否则本文所使用的术语“或”应解释为意为“和/或”。尽管已经在上文参照一个或更多个优选示例描述了本发明，但应当理解的是，在不脱离如所附权利要求限定的本发明的范围的情况下，可以进行各种改变或修改。

Claims (32)

1.一种包括处理器的设备，所述处理器配置成：
基于飞行器轮制动器的预测状况来确定所述制动器的将来使用周期的数量。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述预测状况是所述制动器的预测的将来状况。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的设备，其中：
所述预测状况包括所述制动器的预测的氧化状态。
4.根据权利要求3所述的设备，其中，基于制动事件之前的初始热氧化状态和所述制动器相对于时间的温度曲线使用氧化模型来预测所述制动事件之后的氧化状态。
5.根据权利要求3或权利要求4所述的设备，其中，所述处理器配置成：
通过预测所述预测的氧化状态达到氧化阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
6.根据任一前述权利要求所述的设备，其中：
所述预测状况包括所述制动器的预测的磨损状态。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述处理器配置成：
通过预测所述预测的磨损状态达到磨损阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
8.根据权利要求6或权利要求7所述的设备，其中，所述处理器配置成：
确定所述制动器的磨损状态与所述制动器的使用周期的数量之间的磨损关系；并且
基于所述磨损关系确定所述预测的磨损状态。
9.根据权利要求8所述的设备，其中，所述处理器配置成：
基于一个或更多个测量的磨损值来确定所述磨损关系。
10.根据任一前述权利要求所述的设备，其中，所述制动器的所述预测状况包括预测的制动器长度值，所述预测的制动器长度值基于所述制动器的磨损状态和所述制动器的氧化长度来确定，所述氧化长度基于所述制动器的氧化状态来确定。
11.根据权利要求10所述的设备，其中，所述处理器配置成：
基于所述制动器的如由所述氧化状态、所述制动器的制动器盘的面积以及所述制动器的原始密度指示的质量损失量来确定所述氧化长度。
12.根据权利要求10或权利要求11所述的设备，其中，所述处理器配置成：
通过从磨损值减去所述氧化长度来确定所述预测的制动器长度值。
13.根据权利要求10至12中的任一项所述的设备，其中，所述处理器配置成：
通过预测所述预测的制动器长度值达到制动器长度阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
14.根据权利要求13所述的设备，其中，所述处理器配置成：
确定制动器长度值与所述制动器的使用周期的数量之间的制动器长度关系；并且
基于所述制动器长度关系来确定所述预测的制动器长度值。
15.根据任一前述权利要求所述的设备，其中，所述处理器配置成：
将所述制动器的所述预测状况与所述制动器的基于所述制动器的一个或更多个测量特性确定的状况进行比较。
16.根据权利要求15所述的设备，其中，所述处理器配置成：
基于所述比较确定是否满足制动器报警标准；并且
提供满足所述制动器报警标准的指示。
17.一种飞行器，所述飞行器包括：
一个或更多个飞行器轮制动器；以及
根据权利要求1至16中的任一项所述的设备。
18.一种方法，所述方法包括：
基于飞行器轮制器的预测状况来确定所述制动器的将来使用周期的数量。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述预测状况是所述制动器的预测的将来状况。
20.根据权利要求18或权利要求19所述的方法，其中：
所述预测状况包括所述制动器的预测的氧化状态。
21.根据权利要求20所述的方法，其中，基于制动事件之前的初始热氧化状态和所述制动器相对于时间的温度曲线使用氧化模型来预测所述制动事件之后的氧化状态。
22.根据权利要求20或权利要求21所述的方法，包括：
通过预测所述预测的氧化状态达到氧化阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
23.根据权利要求18至22中的任一项所述的方法，其中：
所述预测状况包括所述制动器的预测的磨损状态。
24.根据权利要求23所述的方法，包括：
通过预测所述预测的磨损状态达到磨损阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
25.根据权利要求23或权利要求24所述的方法，包括：
确定所述制动器的磨损状态与所述制动器的使用周期的数量之间的磨损关系；并且
基于所述磨损关系确定所述预测的磨损状态。
26.根据权利要求25所述的方法，包括：
基于一个或更多个测量的磨损值来确定所述磨损关系。
27.根据权利要求18至26中的任一项所述的方法，其中，所述制动器的所述预测状况包括预测的制动器长度值，所述预测的制动器长度值基于所述制动器的磨损状态和所述制动器的氧化长度来确定，所述氧化长度基于所述制动器的氧化状态来确定。
28.根据权利要求27所述的方法，包括：
基于所述制动器的如由所述氧化状态、所述制动器的制动器盘的面积以及所述制动器的原始密度指示的质量损失量来确定所述氧化长度。
29.根据权利要求27或权利要求28所述的方法，包括：
通过预测所述预测的制动器长度值达到制动器长度阈值所需的将来使用周期的数量来确定将来使用周期的数量。
30.根据权利要求29所述的方法，包括：
确定制动器长度值与所述制动器的使用周期的数量之间的制动器长度关系；并且
基于所述制动器长度关系来确定所述预测的制动器长度值。
31.根据权利要求18至30中的任一项所述的方法，包括：
将所述制动器的所述预测状况与所述制动器的基于所述制动器的一个或更多个测量特性确定的状况进行比较。
32.根据权利要求31所述的方法，包括：
基于所述比较确定是否满足制动器报警标准；并且
提供满足所述制动器报警标准的指示。
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