[发明专利]预测飞行器中的故障的方法和系统以及监控系统

权利要求书

1.一种用于预测飞行器中的故障的方法，其中，所述方法包括：分析所述飞行器(6)的至少一个飞行参数的当前行为以检测所述当前行为相对于所述参数的既有行为模型(14)的任何偏差，所述行为模型是根据与在一组飞行器(16)的飞行期间采集的所述参数有关的多个学习数据序列而在初步学习阶段中被构建的，检测飞行参数的行为的任何偏差包括以下步骤：

根据与所述参数有关的测量值来对每个当前飞行采集当前数据序列；

将所述当前数据序列分割成预定数量的片段以将所述当前数据序列转换成当前片段串，所述片段的数量由所述行为模型(14)来限定；

相对于由所述行为模型(14)限定的参考片段串来排列所述当前片段串中的片段；

向所述当前片段串分配预定特征测量值以生成当前测量矢量；和

计算所述当前测量矢量与由所述行为模型限定的参考测量矢量之间的距离，所述距离的值表示所述飞行参数的正常行为或异常行为，

其中，构建与给定参数有关的所述行为模型包括：

根据与所述参数有关的测量值来对所述一组飞行器的每个飞行采集至少一个学习数据序列，从而在所述一组飞行器(16)的飞行期间形成多个学习数据序列，

将每个所述学习数据序列分割成最佳数量的片段以将所述学习数据序列转换成学习片段串，所述片段的最佳数量限定与所述参数相关联的预定片段数量，

将一组学习数据序列转换成相应的一组学习片段串，

从所述一组学习片段串中选择中央片段串，所述中央片段串限定所述参考片段串，

通过相对于所述参考片段串进行识别，来排列所述一组学习片段串(C₁...C_p)中的片段，

通过向每个学习片段和/或每个学习片段串中的一组片段分配预定特征测量值，来生成针对每个学习片段串的学习测量矢量，

计算每个学习测量矢量与关联于所述参考片段串的参考测量矢量之间的学习距离，以及

根据随所述学习距离而变化的连续区间，对一组学习测量矢量进行划分，从而限定正常行为区间(l_n)和非典型行为区间(l_a)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：计算所述飞行参数的异常行为的得分。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，识别所述飞行器的展现出异常行为的一组飞行(V_i、V_j、V_k)以及在所述一组飞行期间进行的维护动作。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，每个学习数据序列或每个当前数据序列包括来自飞行数据记录仪的时间数据和/或来自集中式监控系统的按时间编索引的故障消息。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述中央片段串对应于所述一组片段串的中心点。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：

保存所述参考片段串、所述测量矢量与所述参考测量矢量之间的距离以及对所述测量矢量的划分；

显示表示所述行为模型的图。