CN117421541B - 测算操纵手轮时飞机地速的方法、系统及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数据分析领域,具体涉及一种测算操纵手轮时飞机地速的方法、系统及设备,旨在解决现有技术仅从前轮转弯系统本身切入,忽略了前轮转弯系统操作上的影响,无法对飞机在滑行时的实际运行状况进行检验的问题。本发明包括:收集飞机手轮参数数据和滑跑数据段,作为初始数据;基于所述初始数据,进行数据清洗和标准化,获得预处理数据;基于所述预处理数据,定位关键操纵手轮参数点,并获取关键操纵手轮参数点对应的地速,记为关键点地速。本发明能够对航班在滑跑阶段的安全运行状态进行准确评估,为航空安全事件调查提供依据。
Description
技术领域
本发明属于数据分析领域,具体涉及了一种测算操纵手轮时飞机地速的方法、系统及设备。
背景技术
飞机前轮转弯系统是飞机在地面滑行时方向控制的主要方式之一,当前轮转弯系统出现问题时,会直接影响到飞机滑行及转弯的方向控制,造成飞机偏离跑道。基于飞机的安全保障,前轮转弯系统通常被设计成高速时进行小角度纠偏,低速时进行大角度转弯。转弯手轮作为前轮转弯系统的主要部件,在低速滑行时才能进行控制,高速滑行阶段若使用手轮,容易导致方向失控,冲偏出跑道风险增大。为了确保飞机的平稳滑行,结合飞机前轮转弯系统的设计特点,分析飞机在使用转弯手轮时地速,对减少飞机冲偏出跑道的安全隐患是很有意义的。
现有技术是根据飞机前轮转弯系统的转弯控制单元接收到的飞机轮速信号或地速信号执行大小角度控制律切换逻辑,达到控制前轮转弯系统转弯角度的目的。这个方法是从前轮转弯系统本身切入,忽略了前轮转弯系统操作上的影响,无法对飞机在滑行时的实际运行状况进行检验。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题,即现有技术仅从前轮转弯系统本身切入,忽略了前轮转弯系统操作上的影响,无法对飞机在滑行时的实际运行状况进行检验的问题,本发明提供了一种测算操纵手轮时飞机地速的方法,所述方法包括:
步骤S1,收集飞机手轮参数数据和滑跑数据段,作为初始数据;
步骤S2,基于所述初始数据,进行数据清洗和标准化,获得预处理数据;
步骤S3,基于所述预处理数据,定位关键操纵手轮参数点,并获取关键操纵手轮参数点对应的地速,记为关键点地速;
步骤S301,基于所述预处理数据,计算目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs;
其中,手轮参数行程最大值val_max_abs为:
val_max_abs = max(abs(val_max), abs(val_min));
val_max表示手轮左方向输入角度的最值,val_min表示手轮右方向输入角度的最值;手轮参数行程最大值val_max_abs计算绝对值并取最大值;max表示最大值,abs表示绝对值;
步骤S302,基于所述目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值设定操纵手轮阈值thr;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差<1度,设定1度作为操纵手轮的判定阈值;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差>=1度,设定1倍标准差作为操纵手轮的判定阈值;步骤S4,基于所述关键点地速,比对设定的操纵手轮地速参照区间,若所述关键点地速超出所述设定的操纵手轮地速参照区间则发出警示。
进一步的,所述数据清洗和标准化,配置为基于所述初始数据,通过数据清洗算法对异常数据进行清洗、剔除和替换,获得清洗后的数据;
基于所述清洗后的数据,通过插值、平滑、拟合,获得预处理数据。
航班滑跑阶段手轮行程标准差在0附近,作为扶手轮的判定条件而言,设置标准差为0度范围过小,可能造成误判;为避免这种情况,设置标准差限制进行修正。
步骤S303,定位关键操纵手轮参数点,获取关键操纵手轮参数点对应的地速。
进一步的,所述步骤S303,具体包括:
步骤S3031设定关键操纵手轮参数点包括:起飞滑跑阶段关键点和着陆滑跑阶段关键点;
所述起飞滑跑阶段关键点为目标航班离地前的最后1次操纵手轮的结束点;
所述着陆滑跑阶段关键点为目标航班接地后第1次操纵手轮的起始点;
步骤S3032,获取关键操纵手轮参数点对应的地速。
进一步的,所述步骤S3032,包括没有操纵手轮对应的地速、目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs小于或等于操纵手轮阈值thr对应的地速,或目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs大于操纵手轮阈值thr对应的地速。
进一步的,所述没有操纵手轮对应的地速,其获得方法为:
目标航班滑跑全程的手轮参数小于或等于1度,且手轮参数去重值小于3,手轮参数最大值小于或等于5,且目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std小于或等于5;
没有操纵手轮对应的地速为:
起飞起点kp_l的手轮参数数据last_val1,着陆结束点kp_r的手轮参数数据first_val1,起飞起点kp_l的地速end_gs1,着陆结束点kp_r的地速start_gs1;
起飞滑跑计算:end_index1 = kp_l.time1;
end_gs 1= GS[end_index1];
last_val1 = abs(param[end_index1]);
着陆滑跑计算:start_index1 = kp_r.time1;
start_gs 1= GS[start_index1];
first_val1 = abs(param[start_index1]);
param为手轮参数数据集,end_index1表示起飞起点位置,kp_l.time1表示起飞起点时间,start_index1表示着陆结束点位置,kp_r.time1表示着陆结束点时间,GS表示地速,last_val1表示起飞起点位置手轮参数数据,first_val1表示着陆结束点位置手轮参数数据,abs表示绝对值。
进一步的,目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs小于或等于操纵手轮阈值thr对应的地速,其获得方法为:
采集目标航班所有最大值位置list_idx,起飞滑跑阶段关键点的手轮参数行程最大值list_idx[-1],和着陆滑跑阶段关键点的手轮参数行程最大值list_idx[0];
起飞滑跑计算:end_index2 = list_idx[-1];
end_gs 2= GS[end_index2];
last_val 2= abs(param[end_index2]);
着陆滑跑计算:start_index2 = list_idx[0];
start_gs 2= GS[start_index2];
first_val2 = abs(param[start_index2]);
param为手轮参数数据集,end_index2表示起飞滑跑最后1次手轮参数行程最大值的位置,start_index2表示着陆滑跑最早1次手轮参数行程最大值的位置,GS表示地速,last_val2表示起飞滑跑最后1次手轮参数行程最大值的位置对应的手轮参数数据,first_ val2表示着陆滑跑最早1次手轮参数行程最大值的位置对应的手轮参数数据,start_gs2表示着陆滑跑最早1次手轮参数的地速,end_gs2表示起飞滑跑最后1次手轮参数的地速,abs表示绝对值。
进一步的,所述目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs大于操纵手轮阈值thr对应的地速,其获得方法为:
定位超阈值位置,采集连续的超阈值段list_rp和list_lp,记录每一段超阈值段的最大行程值list_val,记录起飞滑跑阶段关键点的超阈值位置list_rp[-1],记录着陆滑跑阶段关键点的超阈值位置list_lp[0];
起飞滑跑计算:end_index3 = list_rp[-1];
end_gs 3= GS[end_index3];
last_val3 = list_val[-1];
着陆滑跑计算:start_index3 = list_lp[0];
start_gs3 = GS[start_index3];
first_val3 = list_val[0];
param为手轮参数数据集,end_index3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置,start_ index3表示着陆滑跑第一波超阈值位置,GS表示地速,last_val3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置的最大行程值,first_val3表示着陆滑跑第一波超阈值位置的最大行程值,list_ val[0]表示着陆滑跑阶段关键点的超阈值段的最大行程值,end_gs 3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置的地速,start_gs3表示着陆滑跑第一波超阈值位置对应的地速,list_val[- 1]起飞滑跑阶段关键点的超阈值的最大行程值。
本发明的另一方面,提出了一种测算操纵手轮时飞机地速的系统,所述系统包括:
数据采集模块,配置为收集飞机手轮参数数据和滑跑数据段,作为初始数据;
数据预处理模块,配置为基于所述初始数据,进行数据清洗和标准化,获得预处理数据;
关键点地速采集模块,配置为基于所述预处理数据,定位关键操纵手轮参数点,并获取关键操纵手轮参数点对应的地速,记为关键点地速;具体为:
基于所述预处理数据,计算目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs;
其中,手轮参数行程最大值val_max_abs为:
val_max_abs = max(abs(val_max), abs(val_min))
val_max表示手轮左方向输入角度的最值,val_min表示手轮右方向输入角度的最值;手轮参数行程最大值val_max_abs计算绝对值并取最大值;max表示最大值,abs表示绝对值;
基于所述目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值设定操纵手轮阈值thr;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差<1度,设定1度作为操纵手轮的判定阈值;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差>=1度,设定1倍标准差作为操纵手轮的判定阈值;
步骤S303,定位关键操纵手轮参数点,获取关键操纵手轮参数点对应的地速;
警示模块,配置为基于所述关键点地速,比对设定的操纵手轮地速参照区间,若所述关键点地速超出所述设定的操纵手轮地速参照区间则发出警示。
本发明的第三方面,提出了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的测算操纵手轮时飞机地速的方法。
本发明的有益效果:
(1)本发明通过计算目标航班滑跑全程手轮参数标准差和操纵手轮阈值,将手轮参数值按照边界值进行修正,计算手轮参数最大值;基于目标航班手轮参数标准差、操纵手轮阈值和手轮参数最大值,定位关键点的操纵手轮参数,采集操纵手轮地速。
(2)办发明通过数据标准化、数据清洗算法对飞机手轮参数数据和滑跑数据段进行预处理,提升数据的有效性,为后续判定操纵手轮阈值和最大值提供数据基础。
(3)通过本发明的方法能够计算飞行员在执行航班中的操作进行监控,能够量化飞行员技能短板,掌握飞机员在滑行时转弯手轮的使用习惯,找出手轮使用不规范的人员进行技术改进。
(4)通过本发明的方法能够对航班在滑跑阶段的安全运行状态进行准确评估,为航空安全事件调查提供依据。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本发明实施例中测算操纵手轮时飞机地速的方法的流程示意图;
图2是本发明实施例中进行数据检查并测算操纵手轮时飞机地速是否超出阈值的流程示意图;
图3是本发明实施例中设置操纵手轮阈值的流程示意图;
图4是本发明实施例中获取关键操纵手轮参数点对应的地速的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了更清晰地对本发明测算操纵手轮时飞机地速的方法进行说明,下面结合图1对本发明实施例中各步骤展开详述。
本发明第一实施例的测算操纵手轮时飞机地速的方法,包括步骤S1-步骤S4,各步骤详细描述如下:
本发明旨在对飞机地速是否处于正确的使用手轮的速度范围进行量化评估和预测,对飞机冲偏出跑到进行提前预防和飞行后复盘分析。
步骤S1,收集飞机手轮参数数据和滑跑数据段,作为初始数据;
在本实施例中,还包括对初始数据进行检查的步骤,检查所需标准参数是否存在。
步骤S2,基于所述初始数据,进行数据清洗和标准化,获得预处理数据。
在本实施例中,所述数据清洗和标准化,配置为基于所述初始数据,通过数据清洗算法对异常数据进行清洗、异常值剔除和替换,获得清洗后的数据;
基于所述清洗后的数据,通过插值、平滑、拟合,获得预处理数据。
如图2所示,所述异常值剔除中,判断数据是否为异常值的方法为:
若手轮参数相邻记录值之差超过50度判定手轮参数值存在跳变;
若接地时刻手轮参数行程大于5度,判定手轮参数失准;
若手轮参数绝对值大于75度,判定手轮参数超出有效范围;
若出现异常值则剔除对应的航班数据。
步骤S3,基于所述预处理数据,定位关键操纵手轮参数点,并获取关键操纵手轮参数点对应的地速,记为关键点地速。
在本实施例中,所述步骤S3,包括:
步骤S301,基于所述预处理数据,计算目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs;
其中,手轮参数行程最大值val_max_abs为:
val_max_abs = max(abs(val_max), abs(val_min));
val_max表示手轮左方向输入角度的最值,val_min表示手轮右方向输入角度的最值;手轮参数行程最大值val_max_abs计算绝对值并取最大值;max表示最大值,abs表示绝对值;
步骤S302,基于所述目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值设定操纵手轮阈值thr;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差<1度,设定1度作为操纵手轮的判定阈值;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差>=1度,设定1倍标准差作为操纵手轮的判定阈值;
步骤S303,定位关键操纵手轮参数点,获取关键操纵手轮参数点对应的地速。
在本实施例中,所述步骤S303,具体包括:
步骤S3031设定关键操纵手轮参数点包括:起飞滑跑阶段关键点和着陆滑跑阶段关键点;
所述起飞滑跑阶段关键点为目标航班离地前的最后1次操纵手轮的结束点;
所述着陆滑跑阶段关键点为目标航班接地后第1次操纵手轮的起始点;
步骤S3032,获取关键操纵手轮参数点对应的地速。
在本实施例中,所述步骤S3032,包括没有操纵手轮对应的地速、目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs小于或等于操纵手轮阈值thr对应的地速,或目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs大于操纵手轮阈值thr对应的地速。
在本实施例中,所述没有操纵手轮对应的地速,其获得方法为:
目标航班滑跑全程的手轮参数小于或等于1度,且手轮参数去重值小于3,手轮参数最大值小于或等于5,且目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std小于或等于5;
没有操纵手轮对应的地速为:
起飞起点kp_l的手轮参数数据last_val1,着陆结束点kp_r的手轮参数数据first_val1,起飞起点kp_l的地速end_gs1,着陆结束点kp_r的地速start_gs1;
起飞滑跑计算:end_index1 = kp_l.time1;
end_gs 1= GS[end_index1];
last_val1 = abs(param[end_index1]);
着陆滑跑计算:start_index1 = kp_r.time1;
start_gs 1= GS[start_index1];
first_val1 = abs(param[start_index1]);
param为手轮参数数据集,end_index1表示起飞起点位置,kp_l.time1表示起飞起点时间,start_index1表示着陆结束点位置,kp_r.time1表示着陆结束点时间,GS表示地速,last_val1表示起飞起点位置手轮参数数据,first_val1表示着陆结束点位置手轮参数数据,abs表示绝对值。
在本实施例中,目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs小于或等于操纵手轮阈值thr对应的地速,其获得方法为:
采集目标航班所有最大值位置list_idx,起飞滑跑阶段关键点的手轮参数行程最大值list_idx[-1],和着陆滑跑阶段关键点的手轮参数行程最大值list_idx[0];
在本实施例中,所有最大值位置list_idx表示的是目标航班滑跑全程的所有手轮参数行程最大值所在位置的集合。
起飞滑跑计算:end_index2 = list_idx[-1];
end_gs 2= GS[end_index2];
last_val 2= abs(param[end_index2]);
着陆滑跑计算:start_index2 = list_idx[0];
start_gs 2= GS[start_index2];
first_val2 = abs(param[start_index2]);
param为手轮参数数据集,end_index2表示起飞滑跑最后1次手轮参数行程最大值的位置,start_index2表示着陆滑跑最早1次手轮参数行程最大值的位置,GS表示地速,last_val2表示起飞滑跑最后1次手轮参数行程最大值的位置对应的手轮参数数据,first_ val2表示着陆滑跑最早1次手轮参数行程最大值的位置对应的手轮参数数据,start_gs2表示着陆滑跑最早1次手轮参数的地速,end_gs2表示起飞滑跑最后1次手轮参数的地速,abs表示绝对值。
在本实施例中,所述目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs大于操纵手轮阈值thr对应的地速,其获得方法为:
定位超阈值位置,采集连续的超阈值段list_rp和list_lp,记录每一段超阈值段的最大行程值list_val,记录起飞滑跑阶段关键点的超阈值位置list_rp[-1],记录着陆滑跑阶段关键点的超阈值位置list_lp[0];
起飞滑跑计算:end_index3 = list_rp[-1];
end_gs 3= GS[end_index3];
last_val3 = list_val[-1];
着陆滑跑计算:start_index3 = list_lp[0];
start_gs3 = GS[start_index3];
first_val3 = list_val[0];
param为手轮参数数据集,end_index3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置,start_ index3表示着陆滑跑第一波超阈值位置,GS表示地速,last_val3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置的最大行程值,first_val3表示着陆滑跑第一波超阈值位置的最大行程值,list_ val[0]表示着陆滑跑阶段关键点的超阈值段的最大行程值,end_gs 3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置的地速,start_gs3表示着陆滑跑第一波超阈值位置对应的地速,list_val[- 1]起飞滑跑阶段关键点的超阈值的最大行程值。
步骤S4,基于所述关键点地速,比对设定的操纵手轮地速参照区间,若所述关键点地速超出所述设定的操纵手轮地速参照区间则发出警示。
上述实施例中虽然将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述,但是本领域技术人员可以理解,为了实现本实施例的效果,不同的步骤之间不必按照这样的次序执行,其可以同时(并行)执行或以颠倒的次序执行,这些简单的变化都在本发明的保护范围之内。
本发明第二实施例的测算操纵手轮时飞机地速的系统,所述系统包括:
数据采集模块,配置为收集飞机手轮参数数据和滑跑数据段,作为初始数据;
数据预处理模块,配置为基于所述初始数据,进行数据清洗和标准化,获得预处理数据;
关键点地速采集模块,配置为基于所述预处理数据,定位关键操纵手轮参数点,并获取关键操纵手轮参数点对应的地速,记为关键点地速;具体为:
基于所述预处理数据,计算目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs;
其中,手轮参数行程最大值val_max_abs为:
val_max_abs = max(abs(val_max), abs(val_min))
val_max表示手轮左方向输入角度的最值,val_min表示手轮右方向输入角度的最值;手轮参数行程最大值val_max_abs计算绝对值并取最大值;max表示最大值,abs表示绝对值;
基于所述目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值设定操纵手轮阈值thr;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差<1度,设定1度作为操纵手轮的判定阈值;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差>=1度,设定1倍标准差作为操纵手轮的判定阈值;
步骤S303,定位关键操纵手轮参数点,获取关键操纵手轮参数点对应的地速;
警示模块,配置为基于所述关键点地速,比对设定的操纵手轮地速参照区间,若所述关键点地速超出所述设定的操纵手轮地速参照区间则发出警示。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统的具体工作过程及有关说明,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
需要说明的是,上述实施例提供的测算操纵手轮时飞机地速的系统,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,在实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成,即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合,例如,上述实施例的模块可以合并为一个模块,也可以进一步拆分成多个子模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称,仅仅是为了区分各个模块或者步骤,不视为对本发明的不当限定。
本发明第三实施例的一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的测算操纵手轮时飞机地速的方法。
本发明的第四实施例,提供了一种基于所述测算操纵手轮时飞机地速方法的用于飞行员训练的方法,所述方法包括:
步骤A1,建立飞行员个人训练档案;所述个人训练档案包括飞行员的行为数据、个人特征和飞行环境数据等,所述行为数据包括手轮使用速度、手轮使用力度、手轮操作时间、手轮操作方式,以及对其他飞行控制装置的操作等数据;所述个人特征,包括年龄、工作年限、飞行小时数、心理素质与应对压力的能力等数据;所述飞行环境数据,包括但不限于飞行任务、天气、飞机状况等数据;
步骤A2,通过如步骤S1至步骤S4所述方法,获得目标飞行员历史飞行的关键点地速;
步骤A3,通过Keras库构建LSTM模型;所述LSTM模型包括输入层、LSTM层、全连接层和激活函数;
所述LSTM模型通过训练集进行训练,并设置批次大小和训练的迭代次数,计算预测输出并计算损失值;根据损失值通过随机梯度下降算法训练模型,直至损失函数低于预设的阈值,重复迭代获得训练好的LSTM模型。
将所述飞行员个人训练档案和目标飞行员历史飞行的关键点地速输入训练好的LSTM模型,获得目标飞行员滑跑阶段操控飞机手轮时超出所述设定的操纵手轮地速参照区间的概率。
根据目标飞行员滑跑阶段操控飞机手轮时超出所述设定的操纵手轮地速参照区间的概率,进行实际训练认证,判断实际训练认证的超出参照区间的概率,对模型进行调整。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本领域技术人员应该能够意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子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。这些功能究竟以电子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。本领域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。
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其它要素,或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种测算操纵手轮时飞机地速的方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S1,收集飞机手轮参数数据和滑跑数据段,作为初始数据;
步骤S2,基于所述初始数据,进行数据清洗和标准化,获得预处理数据;
步骤S3,基于所述预处理数据,定位关键操纵手轮参数点,并获取关键操纵手轮参数点对应的地速,记为关键点地速;
具体为:
步骤S301,基于所述预处理数据,计算目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs;
其中,手轮参数行程最大值val_max_abs为:
val_max_abs = max(abs(val_max), abs(val_min));
val_max表示手轮左方向输入角度的最值,val_min表示手轮右方向输入角度的最值;手轮参数行程最大值val_max_abs计算绝对值并取最大值;max表示最大值,abs表示绝对值;
步骤S302,基于所述目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值设定操纵手轮阈值thr;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差<1度,设定1度作为操纵手轮的判定阈值;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差>=1度,设定1倍标准差作为操纵手轮的判定阈值;
步骤S303,定位关键操纵手轮参数点,获取关键操纵手轮参数点对应的地速;
步骤S4,基于所述关键点地速,比对设定的操纵手轮地速参照区间,若所述关键点地速超出所述设定的操纵手轮地速参照区间则发出警示。
2.根据权利要求1所述的测算操纵手轮时飞机地速的方法,其特征在于,所述数据清洗和标准化,配置为基于所述初始数据,通过数据清洗算法对异常数据进行清洗、剔除和替换,获得清洗后的数据;
基于所述清洗后的数据,通过插值、平滑、拟合,获得预处理数据。
3.根据权利要求1所述的测算操纵手轮时飞机地速的方法,其特征在于,所述步骤S303,具体包括:
步骤S3031设定关键操纵手轮参数点包括:起飞滑跑阶段关键点和着陆滑跑阶段关键点;
所述起飞滑跑阶段关键点为目标航班离地前的最后1次操纵手轮的结束点;
所述着陆滑跑阶段关键点为目标航班接地后第1次操纵手轮的起始点;
步骤S3032,获取关键操纵手轮参数点对应的地速。
4.根据权利要求1所述的测算操纵手轮时飞机地速的方法,其特征在于,所述步骤S3032,包括没有操纵手轮对应的地速、目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_ abs小于或等于操纵手轮阈值thr对应的地速,或目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs大于操纵手轮阈值thr对应的地速。
5.根据权利要求4所述的测算操纵手轮时飞机地速的方法,其特征在于,所述没有操纵手轮对应的地速,其获得方法为:
目标航班滑跑全程的手轮参数小于或等于1度,且手轮参数去重值小于3,手轮参数最大值小于或等于5,且目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std小于或等于5;
没有操纵手轮对应的地速为:
起飞起点kp_l的手轮参数数据last_val1,着陆结束点kp_r的手轮参数数据first_ val1,起飞起点kp_l的地速end_gs1,着陆结束点kp_r的地速start_gs1;
起飞滑跑计算:end_index1 = kp_l.time1;
end_gs 1= GS[end_index1];
last_val1 = abs(param[end_index1]);
着陆滑跑计算:start_index1 = kp_r.time1;
start_gs 1= GS[start_index1];
first_val1 = abs(param[start_index1]);
param为手轮参数数据集,end_index1表示起飞起点位置,kp_l.time1表示起飞起点时间,start_index1表示着陆结束点位置,kp_r.time1表示着陆结束点时间,GS表示地速,last_val1表示起飞起点位置手轮参数数据,first_val1表示着陆结束点位置手轮参数数据,abs表示绝对值。
6.根据权利要求4所述的测算操纵手轮时飞机地速的方法,其特征在于,目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs小于或等于操纵手轮阈值thr对应的地速,其获得方法为:
采集目标航班所有最大值位置list_idx,起飞滑跑阶段关键点的手轮参数行程最大值list_idx[-1],和着陆滑跑阶段关键点的手轮参数行程最大值list_idx[0];
起飞滑跑计算:end_index2 = list_idx[-1];
end_gs 2= GS[end_index2];
last_val 2= abs(param[end_index2]);
着陆滑跑计算:start_index2 = list_idx[0];
start_gs 2= GS[start_index2];
first_val2 = abs(param[start_index2]);
param为手轮参数数据集,end_index2表示起飞滑跑最后1次手轮参数行程最大值的位置,start_index2表示着陆滑跑最早1次手轮参数行程最大值的位置,GS表示地速,last_ val2表示起飞滑跑最后1次手轮参数行程最大值的位置对应的手轮参数数据,first_val2表示着陆滑跑最早1次手轮参数行程最大值的位置对应的手轮参数数据,start_gs2表示着陆滑跑最早1次手轮参数的地速,end_gs2表示起飞滑跑最后1次手轮参数的地速,abs表示绝对值。
7.根据权利要求4所述的测算操纵手轮时飞机地速的方法,其特征在于,所述目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs大于操纵手轮阈值thr对应的地速,其获得方法为:
定位超阈值位置,采集连续的超阈值段list_rp和list_lp,记录每一段超阈值段的最大行程值list_val,记录起飞滑跑阶段关键点的超阈值位置list_rp[-1],记录着陆滑跑阶段关键点的超阈值位置list_lp[0];
起飞滑跑计算:end_index3 = list_rp[-1];
end_gs 3= GS[end_index3];
last_val3 = list_val[-1];
着陆滑跑计算:start_index3 = list_lp[0];
start_gs3 = GS[start_index3];
first_val3 = list_val[0];
param为手轮参数数据集,end_index3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置,start_ index3表示着陆滑跑第一波超阈值位置,GS表示地速,last_val3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置的最大行程值,first_val3表示着陆滑跑第一波超阈值位置的最大行程值,list_ val[0]表示着陆滑跑阶段关键点的超阈值段的最大行程值,end_gs 3表示起飞滑跑最后一波超阈值位置的地速,start_gs3表示着陆滑跑第一波超阈值位置对应的地速,list_val[- 1]起飞滑跑阶段关键点的超阈值的最大行程值。
8.一种测算操纵手轮时飞机地速的系统,其特征在于,所述系统包括:
数据采集模块,配置为收集飞机手轮参数数据和滑跑数据段,作为初始数据;
数据预处理模块,配置为基于所述初始数据,进行数据清洗和标准化,获得预处理数据;
关键点地速采集模块,配置为基于所述预处理数据,定位关键操纵手轮参数点,并获取关键操纵手轮参数点对应的地速,记为关键点地速;
具体为:
基于所述预处理数据,计算目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值val_max_abs;
其中,手轮参数行程最大值val_max_abs为:
val_max_abs = max(abs(val_max), abs(val_min))
val_max表示手轮左方向输入角度的最值,val_min表示手轮右方向输入角度的最值;手轮参数行程最大值val_max_abs计算绝对值并取最大值;max表示最大值,abs表示绝对值;
基于所述目标航班滑跑全程的手轮参数标准差std和目标航班滑跑全程的手轮参数行程最大值设定操纵手轮阈值thr;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差<1度,设定1度作为操纵手轮的判定阈值;
目标航班滑跑全程的手轮参数标准差>=1度,设定1倍标准差作为操纵手轮的判定阈值;
步骤S303,定位关键操纵手轮参数点,获取关键操纵手轮参数点对应的地速;
警示模块,配置为基于所述关键点地速,比对设定的操纵手轮地速参照区间,若所述关键点地速超出所述设定的操纵手轮地速参照区间则发出警示。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与至少一个所述处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令,所述指令用于被所述处理器执行以实现权利要求1-7任一项所述的测算操纵手轮时飞机地速的方法。
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CN113380075A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-10 | 东航技术应用研发中心有限公司 | 着陆空中距离的测量方法和系统 |
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