CN116664103B - 一种基于数据分析的航空器运维管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于航空器领域，涉及数据分析技术，用于解决现有技术中的航空器运维管理系统，无法根据定期维护过程中各个零部件的老化情况对航空器的老化故障风险进行分析的问题，具体是一种基于数据分析的航空器运维管理系统，包括运维管理平台，运维管理平台通信连接有突发监测模块、老化分析模块、深度分析模块以及存储模块，突发监测模块用于在航空器运行时进行突发故障监测分析：生成监测周期，在监测时间点获取航空器的振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL；本发明是对航空器的零部件进行老化分析，并通过对老化数据与老化检测的数据重合度进行分析得到匹配系数，在航空器存在老化故障风险时及时进行预警。
Description
技术领域
本发明属于航空器领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于数据分析的航空器运维管理系统。
背景技术
航空器指能在大气层内飞行的飞行器，任何航空器都必须产生大于自身重力的升力，才能升入空中，根据产生升力的原理，航空器可分为两大类：轻于空气的航空器和重于空气的航空器，前者靠空气静浮力升空；后者靠空气动力克服自身重力升空。
现有的航空器运维管理系统仅能够对航空器进行突发故障监测，而无法根据定期维护过程中各个零部件的老化情况对航空器的老化故障风险进行分析，并无法在航空器存在老化故障风险时对老化故障类型进行判断，从而导致老化故障无法有效预测及处理。
针对上述技术问题，本身请提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据分析的航空器运维管理系统，用于解决现有的航空器运维管理系统无法根据定期维护过程中各个零部件的老化情况对航空器的老化故障风险进行分析的问题；
本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以根据定期维护过程中各个零部件的老化情况对航空器的老化故障风险进行分析的基于数据分析的航空器运维管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于数据分析的航空器运维管理系统，包括运维管理平台，所述运维管理平台通信连接有突发监测模块、老化分析模块、深度分析模块以及存储模块；
所述突发监测模块用于在航空器运行时进行突发故障监测分析：生成监测周期，在监测周期内设定若干个监测时间点，在监测时间点获取航空器的振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL，通过对振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL进行数值计算得到航空器在监测时间点的运行系数YX；通过运行系数YX获取到运表值与运波值，通过存储模块获取到运表阈值与运波阈值，将运表值、运波值分别与运表阈值、运波阈值进行比较并通过比较结果对航空器在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定；
所述老化分析模块用于对航空器的零部件进行老化分析：通过存储模块获取老化故障数据组，老化故障数据组包括若干老化数据与故障类型，老化数据与故障类型一一对应，老化数据包括老化零件i，i=1，2，…，n，n为正整数，定期对航空器的零部件进行老化检测并将不满足老化检测的零件标记为异常零件u，u=1，2，…，m，m为正整数，将异常零件u逐一与老化数据的老化零件i进行比对，将异常零件u与老化零件i相重合零件标记为重合零件，将重合零件的数量值标记为重合值CH，通过公式PP=β1*CH/n+β2*CH/m得到老化数据的匹配系数PP，其中β1与β2均为比例系数，且β1＞β2＞1；通过存储模块获取到匹配阈值PPmax，将老化数据的匹配系数PP与匹配阈值PPmax进行比较并通过比较结果将老化数据标记为无关数据或有关数据，通过有关数据的数量对航空器的老化状态进行判定。
作为本发明的一种优选实施方式，振频数据ZP的获取过程包括：获取航空器发动机的振动频率值与振动频率范围，将振动频率范围的最大值与最小值的平均值标记为振频均值，将振动频率值与振频均值差值的绝对值标记为振频数据ZP；外温数据WW的获取过程包括：获取航空器发动机短舱内的空气温度值以及温度范围，将温度范围的最大值与最小值的平均值标记为温度均值，将空气温度值与温度均值差值的绝对值标记为外温数据WW；泄露数据XL的获取过程包括：获取航空器发动机短舱内所有可燃气体的浓度值的和值并标记为泄露数据XL。
作为本发明的一种优选实施方式，运表值与运波值的获取过程包括：将监测时间点的运行系数YX最大值标记为运表值，对所有监测时间点的运行系数YX进行方差计算得到运波值。
作为本发明的一种优选实施方式，将运表值、运波值分别与运表阈值、运波阈值进行比较的具体过程包括：若运表值小于运表阈值且运波值小于运波阈值，则判定航空器在监测周期内的运行状态满足要求，突发监测模块向运维管理平台发送运行正常信号；否则，判定航空器在监测周期内的运行状态不满足要求，突发监测模块向运维管理平台发送运行异常信号，运维管理平台接收到运行异常信号后将运行异常信号发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式，将老化数据的匹配系数PP与匹配阈值PPmax进行比较的具体过程包括：若匹配系数PP小于匹配阈值PPmax，则判定老化数据的匹配度不满足要求，将对应的老化数据标记为无关数据；若匹配系数PP大于等于匹配阈值PPmax，则判定老化数据的匹配度满足要求，将对应的老化数据标记为有关数据；若有关数据的数量为零，老化分析模块向运维管理平台发送老化合格信号。
作为本发明的一种优选实施方式，通过有关数据的数量对航空器的老化状态进行判定的具体过程包括：若有关数据的数量为一，则将有关数据对应的故障类型标记为预警类型，老化分析模块将预警类型发送至运维管理平台，运维管理平台接收到预警类型后将预警类型发送至管理人员的手机终端；若有关数据的数量大于一，则将所有的有关数据全部通过运维管理平台发送至深度分析模块。
作为本发明的一种优选实施方式，所述深度分析模块用于对航空器的老化特征进行深度分析：获取有关数据对应航空器出现老化故障时的飞行数据FX以及出厂数据CC，飞行数据FX为航空器出现老化故障时的累计飞行时长，出厂数据CC为航空器出现老化故障时刻与出厂时刻的时间差值，通过对飞行数据FX以及出厂数据CC进行数值计算得到有关数据的累计系数LJ；通过同样的方式获取到航空器进行老化分析时的老化系数LH。
作为本发明的一种优选实施方式，将有关数据的累计系数LJ与航空器进行老化分析时的老化系数LH数值差值的绝对值标记为有关数据的偏离系数，将偏离系数数值最小的有关数据标记为预警数据，将预警数据对应的故障类型标记为预警类型，深度分析模块将预警类型发送至运维管理平台，运维管理平台接收到预警类型后将预警类型发送至管理人员的手机终端。
本发明具备下述有益效果：
1、通过突发监测模块可以在航空器运行时进行突发故障监测分析，通过对航空器运行过程中的各项参数进行综合分析与计算得到运行系数，通过运行系数的数值对航空器在监测周期内的运行状态进行反馈，从而对航空器的突发故障进行监测与预警；
2、通过老化分析模块可以对航空器的零部件进行老化分析，通过对老化数据与老化检测的数据重合度进行分析得到匹配系数，从而通过匹配系数对老化检测结果与历史老化故障的匹配程度，从而通过有关数据的数量对航空器是否存在老化故障风险进行判定，在航空器存在老化故障风险时及时进行预警；
3、通过深度分析模块可以对航空器的老化特征进行深度分析，通过对有关数据中航空器的累计运行参数进行综合计算与分析得到累计系数，从而将有关数据的累计系数与航空器的累计系数进行比对并通过比对结果对有关数据进行深度分析与筛选，得到老化特征与航空器最为匹配的历史老化数据，从而通过历史老化数据对当前航空器的故障类型判定、处理方案选择提供数据支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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为本发明实施例一的系统框图；
图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，一种基于数据分析的航空器运维管理系统，包括运维管理平台，运维管理平台通信连接有突发监测模块、老化分析模块、深度分析模块以及存储模块。
突发监测模块用于在航空器运行时进行突发故障监测分析：生成监测周期，在监测周期内设定若干个监测时间点，在监测时间点获取航空器的振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL，振频数据ZP的获取过程包括：获取航空器发动机的振动频率值与振动频率范围，将振动频率范围的最大值与最小值的平均值标记为振频均值，将振动频率值与振频均值差值的绝对值标记为振频数据ZP；外温数据WW的获取过程包括：获取航空器发动机短舱内的空气温度值以及温度范围，将温度范围的最大值与最小值的平均值标记为温度均值，将空气温度值与温度均值差值的绝对值标记为外温数据WW；泄露数据XL的获取过程包括：获取航空器发动机短舱内所有可燃气体的浓度值的和值并标记为泄露数据XL；通过公式YX=α1*ZP+α2*WW+α3*XL得到航空器在监测时间点的运行系数YX，运行系数是一个反映航空器在监测时间点的运行状态好坏程度的数值，运行系数的数值越大，则表示航空器在监测时间点的运行状态越差；其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；将监测时间点的运行系数YX最大值标记为运表值，对所有监测时间点的运行系数YX进行方差计算得到运波值，通过存储模块获取到运表阈值与运波阈值，将运表值、运波值分别与运表阈值、运波阈值进行比较：若运表值小于运表阈值且运波值小于运波阈值，则判定航空器在监测周期内的运行状态满足要求，突发监测模块向运维管理平台发送运行正常信号；否则，判定航空器在监测周期内的运行状态不满足要求，突发监测模块向运维管理平台发送运行异常信号，运维管理平台接收到运行异常信号后将运行异常信号发送至管理人员的手机终端；在航空器运行时进行突发故障监测分析，通过对航空器运行过程中的各项参数进行综合分析与计算得到运行系数，通过运行系数的数值对航空器在监测周期内的运行状态进行反馈，从而对航空器的突发故障进行监测与预警。
老化分析模块用于对航空器的零部件进行老化分析：通过存储模块获取老化故障数据组，老化故障数据组包括若干老化数据与故障类型，故障类型包括断裂损伤、高周疲劳损伤、低周疲劳损伤以及热疲劳损伤等；老化数据与故障类型一一对应，老化数据包括老化零件i，i=1，2，…，n，n为正整数，定期对航空器的零部件进行老化检测并将不满足老化检测的零件标记为异常零件u，u=1，2，…，m，m为正整数，将异常零件u逐一与老化数据的老化零件i进行比对，将异常零件u与老化零件i相重合零件标记为重合零件，将重合零件的数量值标记为重合值CH，通过公式PP=β1*CH/n+β2*CH/m得到老化数据的匹配系数PP，匹配系数是一个反映老化数据与老化检测结果的老化特征重合度的数值，匹配系数的数值越大，则表示老化数据与老化检测结果的老化特征重合度越高；其中β1与β2均为比例系数，且β1＞β2＞1；通过存储模块获取到匹配阈值PPmax，将老化数据的匹配系数PP与匹配阈值PPmax进行比较：若匹配系数PP小于匹配阈值PPmax，则判定老化数据的匹配度不满足要求，将对应的老化数据标记为无关数据；若匹配系数PP大于等于匹配阈值PPmax，则判定老化数据的匹配度满足要求，将对应的老化数据标记为有关数据；若有关数据的数量为零，老化分析模块向运维管理平台发送老化合格信号；若有关数据的数量为一，则将有关数据对应的故障类型标记为预警类型，老化分析模块将预警类型发送至运维管理平台，运维管理平台接收到预警类型后将预警类型发送至管理人员的手机终端；若有关数据的数量大于一，则将所有的有关数据全部通过运维管理平台发送至深度分析模块；对航空器的零部件进行老化分析，通过对老化数据与老化检测的数据重合度进行分析得到匹配系数，从而通过匹配系数对老化检测结果与历史老化故障的匹配程度，从而通过有关数据的数量对航空器是否存在老化故障风险进行判定，在航空器存在老化故障风险时及时进行预警。
深度分析模块用于对航空器的老化特征进行深度分析：获取有关数据对应航空器出现老化故障时的飞行数据FX以及出厂数据CC，飞行数据FX为航空器出现老化故障时的累计飞行时长，出厂数据CC为航空器出现老化故障时刻与出厂时刻的时间差值，通过公式LJ=γ1*FX+γ2*CC得到有关数据的累计系数LJ，其中γ1与γ2均为比例系数，且γ1＞γ2＞1；通过同样的方式获取到航空器进行老化分析时的老化系数LH，将有关数据的累计系数LJ与航空器进行老化分析时的老化系数LH数值差值的绝对值标记为有关数据的偏离系数，将偏离系数数值最小的有关数据标记为预警数据，将预警数据对应的故障类型标记为预警类型，深度分析模块将预警类型发送至运维管理平台，运维管理平台接收到预警类型后将预警类型发送至管理人员的手机终端；对航空器的老化特征进行深度分析，通过对有关数据中航空器的累计运行参数进行综合计算与分析得到累计系数，从而将有关数据的累计系数与航空器的累计系数进行比对并通过比对结果对有关数据进行深度分析与筛选，得到老化特征与航空器最为匹配的历史老化数据，从而通过历史老化数据对当前航空器的故障类型判定、处理方案选择提供数据支撑。
实施例二
如图2所示，一种基于数据分析的航空器运维管理方法，包括以下步骤：
步骤一：在航空器运行时进行突发故障监测分析：生成监测周期，在监测周期内设定若干个监测时间点，在监测时间点获取航空器的振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL并进行数值计算得到运表值与运波值，通过运表值与运波值的数值对航空器在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定；
步骤二：对航空器的零部件进行老化分析：通过存储模块获取老化故障数据组，老化故障数据组包括若干老化数据与故障类型，定期对航空器的零部件进行老化检测并将不满足老化检测的零件标记为异常零件，通过老化数据中老化零件与异常零件的重合零件数值将老化数据标记为无关数据或有关数据；
步骤三：通过有关数据数量对航空器是否存在老化故障风险进行判定，在航空器存在老化故障风险时对航空器的老化特征进行深度分析并得到偏离系数，将偏离系数数值最小的有关数据标记为预警数据，将预警数据对应的故障类型标记为预警类型。
一种基于数据分析的航空器运维管理系统，工作时，生成监测周期，在监测周期内设定若干个监测时间点，在监测时间点获取航空器的振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL并进行数值计算得到运表值与运波值，通过运表值与运波值的数值对航空器在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定；通过存储模块获取老化故障数据组，老化故障数据组包括若干老化数据与故障类型，定期对航空器的零部件进行老化检测并将不满足老化检测的零件标记为异常零件，通过老化数据中老化零件与异常零件的重合零件数值将老化数据标记为无关数据或有关数据；通过有关数据数量对航空器是否存在老化故障风险进行判定，在航空器存在老化故障风险时对航空器的老化特征进行深度分析并得到偏离系数，将偏离系数数值最小的有关数据标记为预警数据，将预警数据对应的故障类型标记为预警类型。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员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，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式YX=α1*ZP+α2*WW+α3*XL；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的运行系数；将设定的运行系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为3.74、2.97和2.65；
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的运行系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如运行系数与振频数据的数值成正比。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (3)
1.一种基于数据分析的航空器运维管理系统，其特征在于，包括运维管理平台，所述运维管理平台通信连接有突发监测模块、老化分析模块、深度分析模块以及存储模块；
所述突发监测模块用于在航空器运行时进行突发故障监测分析：生成监测周期，在监测周期内设定若干个监测时间点，在监测时间点获取航空器的振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL，通过对振频数据ZP、外温数据WW以及泄露数据XL进行数值计算得到航空器在监测时间点的运行系数YX；通过运行系数YX获取到运表值与运波值，通过存储模块获取到运表阈值与运波阈值，将运表值、运波值分别与运表阈值、运波阈值进行比较并通过比较结果对航空器在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定；
所述老化分析模块用于对航空器的零部件进行老化分析：通过存储模块获取老化故障数据组，老化故障数据组包括若干老化数据与故障类型，老化数据与故障类型一一对应，老化数据包括老化零件i，i＝1，2，…，n，n为正整数，定期对航空器的零部件进行老化检测并将不满足老化检测的零件标记为异常零件u，u＝1，2，…，m，m为正整数，将异常零件u逐一与老化数据的老化零件i进行比对，将异常零件u与老化零件i相重合零件标记为重合零件，将重合零件的数量值标记为重合值CH，通过公式PP＝β1*CH/n+β2*CH/m得到老化数据的匹配系数PP，其中β1与β2均为比例系数，且β1＞β2＞1；通过存储模块获取到匹配阈值PPmax，将老化数据的匹配系数PP与匹配阈值PPmax进行比较并通过比较结果将老化数据标记为无关数据或有关数据，通过有关数据的数量对航空器的老化状态进行判定；
振频数据ZP的获取过程包括：获取航空器发动机的振动频率值与振动频率范围，将振动频率范围的最大值与最小值的平均值标记为振频均值，将振动频率值与振频均值差值的绝对值标记为振频数据ZP；外温数据WW的获取过程包括：获取航空器发动机短舱内的空气温度值以及温度范围，将温度范围的最大值与最小值的平均值标记为温度均值，将空气温度值与温度均值差值的绝对值标记为外温数据WW；泄露数据XL的获取过程包括：获取航空器发动机短舱内所有可燃气体的浓度值的和值并标记为泄露数据XL；
运表值与运波值的获取过程包括：将监测时间点的运行系数YX最大值标记为运表值，对所有监测时间点的运行系数YX进行方差计算得到运波值；
所述深度分析模块用于对航空器的老化特征进行深度分析：获取有关数据对应航空器出现老化故障时的飞行数据FX以及出厂数据CC，飞行数据FX为航空器出现老化故障时的累计飞行时长，出厂数据CC为航空器出现老化故障时刻与出厂时刻的时间差值，通过对飞行数据FX以及出厂数据CC进行数值计算得到有关数据的累计系数LJ；通过同样的方式获取到航空器进行老化分析时的老化系数LH；
将有关数据的累计系数LJ与航空器进行老化分析时的老化系数LH数值差值的绝对值标记为有关数据的偏离系数，将偏离系数数值最小的有关数据标记为预警数据，将预警数据对应的故障类型标记为预警类型，深度分析模块将预警类型发送至运维管理平台，运维管理平台接收到预警类型后将预警类型发送至管理人员的手机终端；
将老化数据的匹配系数PP与匹配阈值PPmax进行比较的具体过程包括：若匹配系数PP小于匹配阈值PPmax，则判定老化数据的匹配度不满足要求，将对应的老化数据标记为无关数据；若匹配系数PP大于等于匹配阈值PPmax，则判定老化数据的匹配度满足要求，将对应的老化数据标记为有关数据；若有关数据的数量为零，老化分析模块向运维管理平台发送老化合格信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的航空器运维管理系统，其特征在于，将运表值、运波值分别与运表阈值、运波阈值进行比较的具体过程包括：若运表值小于运表阈值且运波值小于运波阈值，则判定航空器在监测周期内的运行状态满足要求，突发监测模块向运维管理平台发送运行正常信号；否则，判定航空器在监测周期内的运行状态不满足要求，突发监测模块向运维管理平台发送运行异常信号，运维管理平台接收到运行异常信号后将运行异常信号发送至管理人员的手机终端。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的航空器运维管理系统，其特征在于，通过有关数据的数量对航空器的老化状态进行判定的具体过程包括：若有关数据的数量为一，则将有关数据对应的故障类型标记为预警类型，老化分析模块将预警类型发送至运维管理平台，运维管理平台接收到预警类型后将预警类型发送至管理人员的手机终端；若有关数据的数量大于一，则将所有的有关数据全部通过运维管理平台发送至深度分析模块。
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2023
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