CN113850931B - 一种针对飞行异常的飞行特征提取方法 - Google Patents

一种针对飞行异常的飞行特征提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种针对飞行异常的飞行特征提取方法。通过构建时序‑特征注意力机制，对发生异常的时间序列和发生异常的飞行参特征参数进行增强，能够在提取飞行特征时，增加飞行异常对象与正常对象之间的距离，进而更好地分离出飞行异常对象，为进一步挖掘飞行对象和异常对象的分布特征，开展飞行异常分析、飞行风险等研究奠定良好的特征信息基础。

Description

一种针对飞行异常的飞行特征提取方法
技术领域
本发明属于大数据、人工智能和民航安全相关技术领域，特别是涉及一种针对飞行异常的飞行特征提取方法。
背景技术
民航安全管理已从之前的事后调查与分析转向事前预警，旨在通过一定技术方法与手段，在事故发生前通过主动识别当前未跟踪的重大运营安全事件，将安全事件在发生前进行有效的规避和预防，从而使每年的事故率保持在历史的最低水平。其中，探测和识别安全漏洞或安全隐患是该过程中的一个关键的步骤，进而修改安全要求解决新识别的安全漏洞或安全隐患，缓解飞行风险。飞行异常探测方法可以在关键步骤上提供有效的帮助，飞行特征的提取是飞行异常探测的前提基础。
近些年，在机器学习领域中，深度神经网络大量涌现，并在各应用领域中取得了前所未有的成果。作为机器学习的一部分，深度学习以神经网络中层的形式，通过学习将数据表示为一个嵌套层的概念模型，取得了良好的性能，并具有很强的灵活性。此外，随着数据规模的增加，深度学习要比传统的机器学习方法表现更为优异。因此，基于深度学习的特征提取方法被越来越广泛地应用于各领域中，主要是利用以自编码网络模型结构为主的深度神经网络作为特征提取器，进行特征的提取。
QAR (Quick Access Recorder) 快速记录仪是安装在飞行器上，用于快速记录飞行过程中各种飞行参数的系统，其记录了包括飞行姿态、飞行动力学、外部气象环境、飞行操作等2000多个飞行特征参数，各飞行特征参数记录频率为1秒一次，有些参数甚至高达一秒8次，形成了海量的、信息全面的飞行大数据，为数据驱动下的模型研究方法提供了数据基础和保障。利用QAR数据进行民航飞行的监控，成为保障飞行安全和提高飞行效率的一个科学的方法途径，并被越来越多的应用到飞行安全相关的研究中。
根据之前的研究发现，飞行过程中发生异常或偏离的情况主要集中在某一个或多个飞行特征参数上且发生异常的程度也不同，而其他飞行特征参数则处在常规的飞行范围内。此外，发生异常或偏离的飞行特征参数，其异常的发生主要是在飞行过程中的某一时刻或某一段时间范围内。因此，在进行飞行特征的提取时，应给与发生异常的飞行特征参数和发生异常的时刻更多地关注。基于该思想和深度学习方法理论，本发明中提出一种时序-特征注意力机制，并基于此构建基于时序-特征注意力机制的飞行特征提取模型，用于针对飞行异常的飞行特征提取。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提供一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，能够在提取飞行特征时，增加飞行异常对象与正常对象之间的距离，更好地分离出飞行异常对象。
为了达到上述目的，本发明提供的技术方案是一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，包括以下步骤：
步骤1，对快速存储记录器QAR数据进行预处理；
步骤1.1，选取飞行特征参数；
步骤1.2，选取研究的飞行时段；
步骤1.3，数据的提取与标准化处理；
步骤2，构建时序-特征注意力机制模块，对发生异常的时刻和发生异常的飞行特征参数进行强化和突出；
步骤2.1，将飞行时序数据
Figure 620907DEST_PATH_IMAGE001
通过时序注意力机制模块，得到时序注意力
Figure 600364DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤2.2，将时序注意力
Figure 943883DEST_PATH_IMAGE002
与飞行时序数据
Figure 666989DEST_PATH_IMAGE001
进行哈达玛积运算，得 到时序改进的时序数据
Figure 543678DEST_PATH_IMAGE003
；
步骤2.3，将时序改进后的时序数据
Figure 694036DEST_PATH_IMAGE003
通过特征注意力机制模块，得到特 征注意力
Figure 256342DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤2.4，将特征注意力
Figure 783139DEST_PATH_IMAGE004
与时序改进的时序数据
Figure 202750DEST_PATH_IMAGE005
进行哈达玛积 运算，得到进一步突出飞行参数特征的时序数据
Figure 258431DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤3，构建飞行特征提取模型，利用步骤1预处理后的QAR数据对飞行特征提取模型进行训练；
步骤4，利用训练好的飞行特征提取模型进行飞行特征提取。
而且，所述步骤1.3中根据步骤1.2中选取的飞行时段提取QAR数据中步骤1.1选取的飞行特征参数，并采用Min-max标准化方法进行数据的标准化处理，Min-max标准化计算方式如下：
Figure 75077DEST_PATH_IMAGE007
（1）
式中，
Figure 372941DEST_PATH_IMAGE008
是第i个标准化后的飞行特征参数，
Figure 958643DEST_PATH_IMAGE009
是第i个飞行特征参数，
Figure 450804DEST_PATH_IMAGE010
是该 飞行特征参数序列中最大的数，
Figure 895692DEST_PATH_IMAGE011
是该飞行特征参数序列中最小的数据。
而且，所述步骤2.1中时序注意力机制模块的作用是对时序输入数据在不同的时 刻给与不同的关注度，即更多的关注于发生异常的时刻。为了聚合特征维度上的信息，利用 最大池化和平均池化操作来收集特征信息，得到每一时刻的两个不同的上下文描述向量， 然后将两个描述向量通过一个多层感知机得到两个不同时序注意力图，最后将两个不同的 时序注意力图以相同索引位置相加的方式进行求和运算，从而最终获得时序注意力
Figure 233132DEST_PATH_IMAGE002
，即：
Figure 705964DEST_PATH_IMAGE012
（2）
式中，
Figure 103448DEST_PATH_IMAGE013
表示sigmoid函数，MLP()为多层感知机，MaxPool()为最大池化函数， AvgPool()为平均池化函数。
而且，所述步骤2.2中将时序注意力
Figure 894686DEST_PATH_IMAGE002
与飞行时序数据
Figure 301397DEST_PATH_IMAGE001
进行哈达 玛积运算，得到时序改进的时序数据
Figure 360226DEST_PATH_IMAGE005
，即：
Figure 194190DEST_PATH_IMAGE014
（3）
式中，
Figure 472724DEST_PATH_IMAGE015
表示哈达玛积运算。
而且，所述步骤2.3中特征注意力机制是给与各飞行参数特征不同程度的关注度， 用以突出发生异常的飞行参数特征。为了聚合时间维度上的信息，利用最大池化和平均池 化操作来收集时间维度上的信息，得到每一特征的两个不同的上下文描述向量，然后将两 个描述向量通过一个多层感知机得到两个不同特征注意力图，最后将两个不同的特征注意 力图以相同索引位置的相加的方式进行求和运算，从而最终获得特征注意力
Figure 417547DEST_PATH_IMAGE004
， 即：
Figure 973293DEST_PATH_IMAGE016
（4）
式中，
Figure 479623DEST_PATH_IMAGE013
表示sigmoid函数，MLP()为多层感知机，MaxPool()为最大池化函数， AvgPool()为平均池化函数。
而且，所述步骤2.4中将特征注意力
Figure 245454DEST_PATH_IMAGE004
与时序改进的时序数据
Figure 728388DEST_PATH_IMAGE005
进 行哈达玛积运算，得到进一步突出飞行参数特征的时序数据
Figure 263274DEST_PATH_IMAGE006
，即：
Figure 671996DEST_PATH_IMAGE017
（5）
式中，
Figure 253019DEST_PATH_IMAGE015
表示哈达玛积运算。
而且，所述步骤3中将时序-特征注意力机制模块与基于卷积神经网络的自编码网络按照先后顺序进行结合，构建针对飞行异常的飞行特征提取模型；飞行特征提取模型的训练包括以下几个子步骤：
步骤3.1，将步骤1预处理后的QAR数据经过步骤2构建的时序-特征注意力机制模块，生成改进后的飞行时序数据。
步骤3.2，将改进后的时序数据输入到基于卷积神经网络的自编码网络，编码器部分将高维的飞行时序数据编码到低维空间中，得到低维空间中的特征值。
步骤3.3，通过解码器利用低维空间中的特征，进行QAR数据的重构。
步骤3.4，利用重构的QAR数据与原始的QAR数据之间的差值作为损失值，进行反向传播，对飞行特征提取模型进行训练。
损失函数选用Smooth L1 loss损失函数，模型中隐藏层的维度大小设置为N。
而且，所述步骤4中将原始QAR数据经过步骤1的预处理操作后，利用训练好的飞行特征提取模型提取飞行特征。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
提出时序-特征注意力机制，对发生异常的时间序列和发生异常的飞行参特征参数进行增强，能够在提取飞行特征时，增加飞行异常对象与正常对象之间的距离，进而更好地分离出飞行异常对象，为进一步挖掘飞行对象和异常对象的分布特征，开展飞行异常分析、飞行风险等研究奠定良好的特征信息基础。
附图说明
图1是本发明实施例的时序-特征注意力机制模块计算流程。
图2是本发明实施例的时序注意力机制计算流程。
图3是本发明实施例的特征注意力机制计算流程。
图4是本发明实施例的基于时序-特征注意力机制的飞行特征提取模型。
图5是本发明实施例对比实验结果图，其中图5（a）是未包含时序-特征注意力机制模块得到的特征分布图，图5（b）是包含了时序-特征注意力机制模块得到的特征分布图。
具体实施方式
本发明提供一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，首先根据选取的飞行时段提取QAR数据中选定的飞行特征参数，并对其进行Min-max标准化处理，接着构建时序-特征注意力机制模块与基于卷积神经网络的自编码网络按照先后顺序进行结合，构建针对飞行异常的飞行特征提取模型，并利用标准化处理过的飞行特征参数对飞行特征提取模型进行训练，最后用训练好的模型进行飞行特征的提取。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
本发明实施例的流程包括以下步骤：
步骤1，对快速存储记录器QAR数据进行预处理。
步骤1.1，选取飞行特征参数。
飞行器在飞行过程中受到各种要素的影响，如飞行器本身状态、飞行员操作和外部环境等，并且这些影响要素在飞行过程中一直处在不断的变化中。但是不论上述影响要素如何变化，其对飞行器的影响都反应在飞行器的飞行姿态和动力学两类飞行特征参数上。本实施例中选取的两类飞行特征参数如表1中所示。
Figure DEST_PATH_IMAGE019
步骤1.2，选取研究的飞行时段。
本实施例中选择飞行触地前90秒的时长范围。
步骤1.3，数据的提取与标准化处理。
根据步骤1.2中选取的飞行时段提取QAR数据中步骤1.1选取的两类飞行特征参数，并采用Min-max标准化方法进行数据的标准化处理。Min-max标准化计算方式如下：
Figure 959551DEST_PATH_IMAGE007
（1）
式中，
Figure 83365DEST_PATH_IMAGE008
是第i个标准化后的飞行特征参数，
Figure 764505DEST_PATH_IMAGE009
是第i个飞行特征参数，
Figure 239349DEST_PATH_IMAGE010
是该 飞行特征参数序列中最大的数，
Figure 64085DEST_PATH_IMAGE011
是该飞行特征参数序列中最小的数据。
步骤2，构建时序-特征注意力机制模块，对发生异常的时刻和发生异常的飞行特征参数进行强化和突出。
时序注意力机制和特征注意力机制分别从时序维度和特征维度两个层面，对发生异常的时刻和发生异常的飞行特征参数进行突出。将时序注意力机制和特征注意力机制按照时序-特征注意力机制的先后顺序进行结合，构成时序-特征注意力机制模块。时序-特征注意力模块计算流程如图1所示，包括以下几个步骤：
步骤2.1，将飞行时序数据
Figure 307985DEST_PATH_IMAGE001
通过时序注意力机制模块，得到时序注意力
Figure 61439DEST_PATH_IMAGE002
。
时序注意力机制模块的作用是对时序输入数据在不同的时刻给与不同的关注度， 即更多的关注于发生异常的时刻。如图2所示，为了聚合特征维度上的信息，利用最大池化 和平均池化操作来收集特征信息，得到每一时刻的两个不同的上下文描述向量，然后将两 个描述向量通过一个多层感知机得到两个不同时序注意力图，最后将两个不同的时序注意 力图以相同索引位置相加的方式进行求和运算，从而最终获得时序注意力
Figure 289158DEST_PATH_IMAGE002
，即：
Figure 917586DEST_PATH_IMAGE012
（2）
式中，
Figure 281571DEST_PATH_IMAGE013
表示sigmoid函数，MLP()为多层感知机，MaxPool()为最大池化函数， AvgPool()为平均池化函数。
步骤2.2，将时序注意力
Figure 202997DEST_PATH_IMAGE002
与飞行时序数据
Figure 652433DEST_PATH_IMAGE001
进行哈达玛积运算，得 到时序改进的时序数据
Figure 818972DEST_PATH_IMAGE003
，即：
Figure 771885DEST_PATH_IMAGE014
（3）
式中，
Figure 726197DEST_PATH_IMAGE015
表示哈达玛积运算。
步骤2.3，将时序改进后的时序数据
Figure 866191DEST_PATH_IMAGE003
通过特征注意力机制模块，得到特 征注意力
Figure 459590DEST_PATH_IMAGE004
。
特征注意力机制是给与各飞行参数特征不同程度的关注度，用以突出发生异常的 飞行参数特征。如图3所示，为了聚合时间维度上的信息，利用最大池化和平均池化操作来 收集时间维度上的信息，得到每一特征的两个不同的上下文描述向量，然后将两个描述向 量通过一个多层感知机得到两个不同特征注意力图，最后将两个不同的特征注意力图以相 同索引位置的相加的方式进行求和运算，从而最终获得特征注意力
Figure 267009DEST_PATH_IMAGE004
，即：
Figure 297282DEST_PATH_IMAGE016
（4）
式中，
Figure 455731DEST_PATH_IMAGE013
表示sigmoid函数，MLP()为多层感知机，MaxPool()为最大池化函数， AvgPool()为平均池化函数。
步骤2.4，将特征注意力
Figure 731117DEST_PATH_IMAGE004
与时序改进的时序数据
Figure 393042DEST_PATH_IMAGE005
进行哈达玛积 运算，得到进一步突出飞行参数特征的时序数据
Figure 859795DEST_PATH_IMAGE006
，即：
Figure 771120DEST_PATH_IMAGE017
（5）
式中，
Figure 316108DEST_PATH_IMAGE015
表示哈达玛积运算。
步骤3，构建飞行特征提取模型，利用步骤1预处理后的QAR数据对飞行特征提取模型进行训练。
如图4所示，将步骤2构建的时序-特征注意力机制模块与基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的自编码网络(Autoencoder, AE)按照先后顺序进行结合，构建针对飞行异常的飞行特征提取模型。
飞行特征提取模型的训练包括以下几个子步骤：
步骤3.1，将步骤1预处理后的QAR数据经过步骤2构建的时序-特征注意力机制模块，生成改进后的飞行时序数据。
步骤3.2，将改进后的时序数据输入到基于卷积神经网络的自编码网络，编码器部分将高维的飞行时序数据编码到低维空间中，得到低维空间中的特征值。
步骤3.3，解码器部分利用低维空间中的特征，进行QAR数据的重构。
步骤3.4，利用重构的QAR数据与原始的QAR数据之间的差值作为损失值，进行反向传播，对飞行特征提取模型进行训练。
本实施例采用Smooth L1 loss损失函数用于构建和计算模型的损失值，为了对提取到的飞行特征进行可视化，将模型中的隐藏层的维度（L的维度）大小设置为2。
步骤4，利用训练好的飞行特征提取模型进行飞行特征提取。
将原始QAR数据经过步骤1的预处理操作后，利用训练好的飞行特征提取模型提取飞行特征。如图5所示，未包含时序-特征注意力机制模块的飞行特征提取模型提取的飞行特征中，异常对象和正常对象混合在一起，而包含了时序-特征注意力机制模块的飞行特征提取模型得到的飞行特征中，异常对象和正常对象能很好地分离开来。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (8)

1.一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，对快速存储记录器QAR数据进行预处理；
步骤1.1，选取飞行特征参数；
步骤1.2，选取研究的飞行时段；
步骤1.3，数据的提取与标准化处理；
步骤2，构建时序-特征注意力机制模块，对发生异常的时刻和发生异常的飞行特征参数进行强化和突出；
将时序注意力机制和特征注意力机制按照时序-特征注意力机制的先后顺序进行结合，构成时序-特征注意力机制模块，包括以下几个子步骤：
步骤2.1，将飞行时序数据S∈RT×F通过时序注意力机制模块，得到时序注意力AT∈RT×1；
步骤2.2，将时序注意力AT∈RT×1与飞行时序数据S∈RT×F进行哈达玛积运算，得到时序改进的时序数据S′∈RT×F；
步骤2.3，将时序改进后的时序数据S′∈RT×F通过特征注意力机制模块，得到特征注意力AF∈RF×1；
步骤2.4，将特征注意力AF∈RF×1与时序改进的时序数据S′∈RT×F进行哈达玛积运算，得到进一步突出飞行参数特征的时序数据S″RT×F；
步骤3，构建飞行特征提取模型，利用步骤1预处理后的QAR数据对飞行特征提取模型进行训练；
步骤4，利用训练好的飞行特征提取模型进行飞行特征提取。
2.如权利要求1所述的一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于：步骤1.1中选取飞行姿态和动力学两类飞行特征参数。
3.如权利要求2所述的一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于：步骤1.3中根据步骤1.2中选取的飞行时段提取QAR数据中步骤1.1选取的两类飞行特征参数，并采用Min-max标准化方法进行数据的标准化处理，Min-max标准化计算方式如下：
Figure FDA0003457766490000021
式中，x′i是第i个标准化后的飞行特征参数，xi是第i个飞行特征参数，xmax是该飞行特征参数序列中最大的数，xmin是该飞行特征参数序列中最小的数据。
4.如权利要求1所述的一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于：步骤2.1中时序注意力机制模块的作用是对时序输入数据在不同的时刻给与不同的关注度，即更多的关注于发生异常的时刻；为了聚合特征维度上的信息，利用最大池化和平均池化操作来收集特征信息，得到每一时刻的两个不同的上下文描述向量，然后将两个描述向量通过一个多层感知机得到两个不同时序注意力图，最后将两个不同的时序注意力图以相同索引位置相加的方式进行求和运算，从而最终获得时序注意力AT∈RT×1，即：
AT(S)＝σ(MLP(MaxPool(S)+AvgPool(S))) (2)
式中，σ表示sigmoid函数，MLP()为多层感知机，MaxPool()为最大池化函数，AvgPool()为平均池化函数。
5.如权利要求1所述的一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于：步骤2.2中将时序注意力AT∈RT×1与飞行时序数据S∈RT×F进行哈达玛积运算，得到时序改进的时序数据S′∈RT×F，即：
Figure FDA0003457766490000031
式中，
Figure FDA0003457766490000032
表示哈达玛积运算。
6.如权利要求1所述的一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于：步骤2.3中特征注意力机制是给与各飞行参数特征不同程度的关注度，用以突出发生异常的飞行参数特征；为了聚合时间维度上的信息，利用最大池化和平均池化操作来收集时间维度上的信息，得到每一特征的两个不同的上下文描述向量，然后将两个描述向量通过一个多层感知机得到两个不同特征注意力图，最后将两个不同的特征注意力图以相同索引位置的相加的方式进行求和运算，从而最终获得特征注意力AF∈RF×1，即：
AF(S′)＝σ(MLP(MaxPool(S′)+AvgPool(S′))) (4)
式中，σ表示sigmoid函数，MLP()为多层感知机，MaxPool()为最大池化函数，AvgPool()为平均池化函数。
7.如权利要求1所述的一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于：步骤2.4中将特征注意力AF∈RF×1与时序改进的时序数据S′∈RT×F进行哈达玛积运算，得到进一步突出飞行参数特征的时序数据S″∈RT×F，即：
Figure FDA0003457766490000041
式中，
Figure FDA0003457766490000042
表示哈达玛积运算。
8.如权利要求1所述的一种针对飞行异常的飞行特征提取方法，其特征在于：步骤3中将时序-特征注意力机制模块与基于卷积神经网络的自编码网络按照先后顺序进行结合，构建针对飞行异常的飞行特征提取模型；飞行特征提取模型的训练包括以下几个子步骤：
步骤3.1，将步骤1预处理后的QAR数据经过步骤2构建的时序-特征注意力机制模块，生成改进后的飞行时序数据；
步骤3.2，将改进后的时序数据输入到基于卷积神经网络的自编码网络，编码器部分将高维的飞行时序数据编码到低维空间中，得到低维空间中的特征值；
步骤3.3，通过解码器利用低维空间中的特征，进行QAR数据的重构；
步骤3.4，利用重构的QAR数据与原始的QAR数据之间的差值作为损失值，进行反向传播，对飞行特征提取模型进行训练；
损失函数选用Smooth L1 loss损失函数，模型中隐藏层的维度大小设置为2。
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