本文關(guān)鍵詞：基于聚類HMM模型的QAR數(shù)據(jù)趨勢分析　出處：《中國民航大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在航空飛行中,飛行安全始終是一個至關(guān)重要的問題。目前國內(nèi)各大航空公司使用快速存取記錄器(Quick Access Recorder,QAR)作為機載飛行數(shù)據(jù)記錄設(shè)備來獲取飛機日常運營的飛行數(shù)據(jù)。所記錄的參數(shù)包括飛機的飛行參數(shù)、飛機發(fā)動機及主要部件的性能參數(shù)、機艙內(nèi)外的環(huán)境參數(shù)。QAR監(jiān)控作為一項科學(xué)而有效的技術(shù)手段,有利于保障飛行安全,提高運營效率,所得的監(jiān)控結(jié)果為飛行技術(shù)檢查、安全評估、安全事件調(diào)查和機務(wù)維修提供重要依據(jù)。為了更好地利用QAR數(shù)據(jù)為飛機的故障檢測和預(yù)警決策提供有效地支持,面對大量的QAR數(shù)據(jù),運用數(shù)據(jù)挖掘的方法對QAR數(shù)據(jù)進行分析,得到QAR數(shù)據(jù)運行趨勢,通過趨勢分析建立QAR數(shù)據(jù)的狀態(tài)模型,從而識別機載設(shè)備所處狀態(tài)進行故障診斷和預(yù)測,為安全飛行提供決策支持和保障。本文針對傳統(tǒng)的QAR數(shù)據(jù)分析方法只關(guān)注異常點而忽略了QAR的狀態(tài)趨勢特征,提出了一種聚類隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),并將其應(yīng)用在QAR數(shù)據(jù)上,通過對QAR數(shù)據(jù)中空中顛簸數(shù)據(jù)進行趨勢分析并建立隱馬爾可夫模型,有效預(yù)測了空中顛簸故障的程度,驗證了該方法的有效性。本文的研究主要完成了以下幾個方面的工作:1、研究了基于聚類的HMM模型并以空中顛簸故障為例,進行了QAR數(shù)據(jù)的狀態(tài)趨勢分析。針對HMM模型在QAR數(shù)據(jù)中的應(yīng)用進行研究,鑒于飛機飛行過程中如果發(fā)生故障,則會表現(xiàn)為QAR數(shù)據(jù)的異常,會經(jīng)歷不同的狀態(tài),可建立HMM模型來描述飛機發(fā)生故障過程中的狀態(tài)變化。2、針對QAR是時間序列這一特性,研究時間序列的挖掘方法,并著重研究了時間序列的分段表示方法,分析了多種線性分段表示方法應(yīng)用在QAR數(shù)據(jù)的使用情況。另外,針對傳統(tǒng)的用線段均值描述分段的不足,提出一種新的斜率和端點差的絕對值的描述方法,更有利于QAR數(shù)據(jù)聚類。3、研究QAR數(shù)據(jù)的聚類算法,分析并針對一種基于廣度優(yōu)先鄰居搜索聚類算法在QAR數(shù)據(jù)上的局限性,對其進行改進,主要的改進方法即對數(shù)據(jù)進行分區(qū),并對每個區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)進行線性分段表示,進行分區(qū)聚類,得到各分區(qū)聚類的結(jié)果,再進行聚類,即二次廣度優(yōu)先鄰居搜索聚類。
[Abstract]:In aviation flight, flight safety is always a crucial issue. At present, domestic airlines use Quick Access Recorder. QARs are used as airborne flight data recording equipment to obtain flight data of aircraft daily operation. The recorded parameters include the flight parameters of the aircraft, the performance parameters of the aircraft engine and the main components. As a scientific and effective technical means, the environmental parameter. QAR monitoring inside and outside the engine room is helpful to ensure flight safety and improve operation efficiency. The result of monitoring is flight technical inspection and safety evaluation. Safety incident investigation and aircraft maintenance provide important basis. In order to better use QAR data to provide effective support for aircraft fault detection and early warning decision, a large number of QAR data are faced. Using the method of data mining to analyze the QAR data, the running trend of QAR data is obtained, and the state model of QAR data is established through the trend analysis. In order to identify the status of airborne equipment for fault diagnosis and prediction. In order to provide decision support and guarantee for safe flight, this paper focuses on the outliers of traditional QAR data analysis methods and neglects the state trend characteristics of QAR. A Hidden Markov Model (HMMM) is proposed and applied to QAR data. By analyzing the trend of air turbulence data in QAR data and establishing hidden Markov model, the degree of air turbulence fault is predicted effectively. The effectiveness of the proposed method is verified. In this paper, the following work has been done: 1, and the HMM model based on clustering has been studied. The state trend analysis of QAR data is carried out, and the application of HMM model in QAR data is studied. In view of the failure of aircraft during flight, it will appear as the exception of QAR data. The HMM model can be established to describe the state change in the process of aircraft failure. According to the characteristic that QAR is a time series, the mining method of time series is studied. In addition, the paper studies the segmented representation of time series, and analyzes the use of many linear piecewise representation methods in QAR data. In addition, aiming at the shortcomings of the traditional line segment mean method to describe segmentation. A new method of describing the absolute value of slope and endpoint difference is proposed, which is more favorable to clustering of QAR data. 3. The clustering algorithm of QAR data is studied. Aiming at the limitation of a breadth-first neighbor search clustering algorithm in QAR data, the paper improves it. The main improvement method is to partition the data. The data in each region are represented by linear segmentation, and the results of the clustering are obtained. Then the clustering is carried out, that is, the secondary breadth-first neighbor search clustering.
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：V241;TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1434911