CN111276247B - 一种基于大数据处理的飞参数据健康评估方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，设备及可读存储介质，本方法可以实现对采集到飞参数据进行综合分析，进行明确的异常监控和健康评估，从而找到最优的健康评估方法。能够了解飞机的健康数据。基于大数据处理的飞参数据健康评估方法还可以实现对飞参数据的异常监控和健康评估预测，保证飞机的作战效率和维修保障效率，为飞机提供准确的飞参数据健康评估，有效评估飞参数据的健康情况。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及军用飞行大数据机务外场自主保障信息支持系统的基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，设备及可读存储介质。
背景技术
从上世纪90年代至今，航空装备技术飞速发展，尤其是在军事战略的调整以及航空装备作战使用样式发生变化的大环境下，飞机地面保障的要求越来越高，而监控飞参健康指标在其中是最为根本的因素。军事科技的飞速发展对航空飞参监控以及异常预测提出了更高的要求。但是在长期的发展中，飞参健康评估技术总是落后于其他航天的技术。原有的飞参监控与健康评估系统保障体系在新装备条件下面临巨大的挑战，而对其保障的不到位，会大大降低军用飞机的战备完好率。
飞参数据监控和健康评估缺乏量化分析，而且在实际使用及维护过程中积累的经验和数据没能与设计数据很好地结合分析，造成理论与实际的脱离。航天飞机的飞参数据的异常状态没有，机务外场设备维护人员在监控飞参数据的异常状态和健康评估，难以做到心中有数，预见性不足，导致难以准确地对飞参数据进行异常监控个监控评估。
当采集到飞参数据后，机务外场维护人员也很难针对可靠性数据、指标数据等的综合分析，进行明确的异常监控和健康评估，从而很难找到最优的健康评估方法。这使得很难对飞机的健康态势做到心中有数。
飞参数据的异常监控和健康评估是预测飞机健康状态的基础，它时刻影响着军用飞机的作战效率和维修保障效率，因此其在整个部队中的作用极为重要，所以，在大力发展航空装备的同时，如何为飞机提供准确的飞参数据健康评估也是地面保障领域中亟待解决的技术问题。
发明内容
为了克服上述现有技术中的不足，本发明提供应用于机务外场自主保障信息支持系统的基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，可有效评估飞参数据的健康情况。
方法包括：
步骤1，获取某一架飞机N个飞行架次的飞参数据，并构建的N组时序数据集；
步骤2，对于所构建的N组时序数据集进行数据预处理；
步骤3，对于每一组时序数据集，利用概率统计中的四分位数法提取飞参数据的数据特征，并构建飞参K线图；
步骤4，利用概率统计中的3σ法则计算飞参数据的飞参监控值；
步骤5，根据计算出来的N组飞参监控值，利用移动平均算法对未来一个架次的飞参监控值进行预测，并构建飞参监控线；
步骤6，对于某一种飞参数据，利用专家阈值库，进行人工标记阈值警告线；
步骤7，根据计算出来的飞参K线图、飞参监控线和阈值警告线构建飞参健康评估模型；
步骤8，根据基于飞参健康评估模型及真实数据集，确定飞参数据的健康状态和健康评分。
基于上述方法本发明还提供一种实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的设备，包括：存储器用于存储计算机程序及基于大数据处理的飞参数据健康评估方法；处理器用于执行所述计算机程序及基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，以实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的步骤。
基于上述方法本发明还提供一种具有基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的步骤。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
基于大数据处理的飞参数据健康评估方法可以实现对采集到飞参数据进行综合分析，进行明确的异常监控和健康评估，从而找到最优的健康评估方法。能够了解飞机的健康数据。
基于大数据处理的飞参数据健康评估方法还可以实现对飞参数据的异常监控和健康评估预测，保证飞机的作战效率和维修保障效率，为飞机提供准确的飞参数据健康评估，有效评估飞参数据的健康情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于大数据处理的飞参数据健康评估方法流程图。
具体实施方式
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本发明提供一种基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101，获取某一架飞机N个飞行架次的飞参数据，并构建的N组时序数据集；
具体的，包括以下子步骤：
步骤1011，获取某一架飞机N个飞行架次的飞参数据，并构建N组时序数据集S＝{s(i)|i＝1,2,...,N}；
本发明实施例中，所述的飞机参数为发动机系统中的低压涡轮后排气总温T4，选择了15个飞行架次的飞参数据。
步骤1012，对于构建好的N组时序数据集S＝{s(i)|i＝1,2,...,N}，存储到大数据平台中的分布式文件系统HDFS中。飞参数据为非结构化数据，并且数据量大，利用分布式文件系统HDFS能够快速地存储和读取飞参数据；
本发明实施例中，大数据平台中的分布式文件系统HDFS中部署了三个数据存储节点，用来存储15个飞行架次的飞参数据。
步骤102，对于所构建的N组时序数据集进行数据预处理；
具体的，包括以下子步骤：
步骤1021，对于所构建的N组时序数据集进行数据预处理，所述预处理包括缺失数据填补和归一化处理；
本发明实施例中，所述预处理包括缺失数据填补、去噪滤波和归一化处理；先对所采集的时序数据集进行缺失数据填补后，再进行归一后处理。其中，可采用插值方法进行缺失数据填补。对所采集的数据集进行归一化处理的目的主要是将所有需要计算的数据都缩小到0-1之间，有效地简化计算，节约计算资源；
步骤1022，对所构建的时序数据集在进行去噪滤波时，采用基于小波变换的去噪算法，并在大数据平台中分布式计算引擎Spark进行计算；
本发明实施例中，将S＝{s(i)|i＝1,2,...,N}采用基于小波变换的去噪算法进行滤波去噪。
步骤103，对于每一组时序数据集，利用概率统计中的四分位数法提取飞参数据的数据特征，并构建飞参K线图；
本发明实施例中，对于每一组时序数据集，利用概率统计中的四分位数法提取飞参数据的数据特征，提取的数据特征包括最小值、最大值、第一四分位数和第三四分位数，并利用提取到的数据特征构建飞参K线图。
步骤104，利用概率统计中的3σ法则计算飞参数据的飞参监控值；
本发明实施例中，利用概率统计中的3σ法则计算每一组飞参数据计算均值μ(i)和标准差σ(i)，并将r(i)＝μ(i)+3σ(i)作为飞参监控值。
我们使用R＝{r(i)|i＝1,2,...,N}表示N组飞参监控值。
步骤105，根据计算出来的N组飞参监控值，利用移动平均算法对未来一个架次的飞参监控值进行预测，并构建飞参监控线；
本发明实施例中，根据计算出来的N组飞参监控值R＝{r(i)|i＝1,2,...,N}，利用移动平均算法对未来一个架次的飞参监控值进行预测，并构建飞参监控线；
其中，F(t)为未来一个架次的飞参监控预测值，r(i)(i＝1,2,...,N)为历史前N个架次的飞参实际监控值，w(i)(i＝1,2,...,N)为权值，且
步骤106，对于某一种飞参数据，利用专家阈值库，进行人工标记阈值警告线；
本发明实施例中，由具有5年以上飞参监控判别经验的专家进行手动标记阈值警告线。
步骤107，根据计算出来的飞参K线图、飞参监控线和阈值警告线构建飞参健康评估模型；
本发明实施例中，根据计算出来的飞参K线图、飞参监控线和阈值警告线构建飞参健康评估模型；飞参K线图中当前架次的飞参实际值中的最大值为根据历史前N个架次预测当前架次的飞参预测监控值为F(t)，以及阈值警告线为C(t)，那么飞参健康评估模型Y为：
其中，当健康评估模型Y的取值大于等于0.5时，那么飞参为正常状态；当健康评估模型Y的取值小于0.5时，那么飞参为异常状态；
此外，飞参健康评分P为：
其中，
步骤108，根据基于飞参健康评估模型及真实数据集，确定飞参数据的健康状态和健康评分。
本发明实施例中，根据基于飞参健康评估模型Y及真实数据集，确定飞参数据的健康状态和健康评分。
基于上述方法本发明还提供一种实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的设备，包括：存储器用于存储计算机程序及基于大数据处理的飞参数据健康评估方法；处理器用于执行所述计算机程序及基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，以实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的步骤。
基于上述方法本发明还提供一种具有基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的步骤。
实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的设备是结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的设备可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的索引方法。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，其特征在于，方法包括：
步骤1，获取某一架飞机个飞行架次的飞参数据，并构建的/>组时序数据集；
步骤2，对于所构建的组时序数据集进行数据预处理；
步骤3，对于每一组时序数据集，利用概率统计中的四分位数法提取飞参数据的数据特征，并构建飞参线图；
对于每一组时序数据集，利用概率统计中的四分位数法提取飞参数据的数据特征，提取的数据特征包括最小值、最大值、第一四分位数和第三四分位数，并利用提取到的数据特征构建飞参线图；
步骤4，利用概率统计中的法则计算飞参数据的飞参监控值；
步骤5，根据计算出来的组飞参监控值，利用移动平均算法对未来一个架次的飞参监控值进行预测，并构建飞参监控线；
步骤6，对于某一种飞参数据，利用专家阈值库，进行人工标记阈值警告线；
步骤7，根据计算出来的飞参线图、飞参监控线和阈值警告线构建飞参健康评估模型；
步骤8，根据基于飞参健康评估模型及真实数据集，确定飞参数据的健康状态和健康评分。
2.根据权利要求1所述的基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，其特征在于，步骤1还包括：
步骤11，获取某一架飞机个飞行架次的飞参数据，并构建/>组时序数据集；
步骤12，对于构建好的组时序数据集/>，存储到大数据平台中的分布式文件系统HDFS中。
3.根据权利要求1所述的基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，其特征在于，步骤2还包括：
步骤21，对于所构建的组时序数据集进行数据预处理，所述预处理包括缺失数据填补和归一化处理；
步骤22，对所构建的时序数据集在进行去噪滤波时，采用基于小波变换的去噪算法，并在大数据平台中分布式计算引擎Spark进行计算。
4.如权利要求1中所述的基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，其特征在于，步骤4还包括：
所述的利用概率统计中的法则计算每一组飞参数据计算均值/>和标准差/>，并将/>作为飞参监控值；
和/>
使用表示/>组飞参监控值。
5.如权利要求1中所述的基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，其特征在于，步骤5还包括：
根据计算出来的组飞参监控值/>，利用移动平均算法对未来一个架次的飞参监控值进行预测，并构建飞参监控线；
其中，为未来一个架次的飞参监控预测值，/>为历史前/>个架次的飞参实际监控值，/>为权值，且/>。
6.如权利要求1中所述的基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，其特征在于，步骤8还包括：
根据基于飞参健康评估模型及真实数据集，确定飞参数据的健康状态和健康评分。
7.一种实现基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序及基于大数据处理的飞参数据健康评估方法；
处理器，用于执行所述计算机程序及基于大数据处理的飞参数据健康评估方法，以实现如权利要求1至6任意一项所述基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的步骤。
8.一种具有基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1至6任意一项所述基于大数据处理的飞参数据健康评估方法的步骤。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 250101 no.2877 Kehang Road, Suncun Town, high tech Zone, Jinan City, Shandong Province Applicant after: Chaoyue Technology Co.,Ltd. Address before: 250101 no.2877 Kehang Road, Suncun Town, high tech Zone, Jinan City, Shandong Province Applicant before: SHANDONG CHAOYUE DATA CONTROL ELECTRONICS Co.,Ltd. |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |