[发明专利]QAR参数综合可视化分析方法及系统

说明书

本发明涉及一种QAR参数综合可视化分析方法及系统，属于数据挖掘领域。该方法为S1：根据QAR参数中的飞行阶段PHASE参数，获取着陆区间；S2：对着陆区间内的QAR参数进行预处理；S3：针对每个航段提取着陆区间垂直载荷VRTG的变化曲线，计算该曲线的峰值并判断该值是否超过给定阈值，若超过，则判定为重着陆；否则，则判定为非重着陆；S4：选择典型的重着陆和非重着陆航段，分别对其VRTG、起落架状态、垂直速度IVV、俯仰角度、飞行操作等参数进行单一曲线的可视化对比分析；S5：对多个QAR参数曲线进行综合可视化分析。本发明将飞行QAR参数的动态过程以曲线的形式进行可视化呈现，有助于飞行员分析飞机着陆状况、评估飞行操作技能和找到重着陆事件原因。

技术领域

本发明属于数据挖掘领域，涉及QAR参数综合可视化分析方法及系统。

背景技术

飞行安全一直是民航业的重点关注对象，根据波音公司1959～2016年重大飞行安全事故数据显示，进近和着陆阶段是最容易发生重大安全事故的飞行阶段，事故及不安全事件的发生率明显高于其他飞行阶段。虽然着陆阶段平均只占飞行时间的1％，但其事故发生率却高达24％，因此，着陆阶段是飞行安全保证的关键阶段。

重着陆作为一种飞行安全事故，是指当飞机着陆瞬间，起落架与地面产生的冲击载荷(一般用垂直加速度表示)超过规定限度的事件。在着陆阶段的安全事件中，重着陆是其中一类发生频繁的不安全事件，作为一类风险事件，重着陆不仅会给乘客带来不好的飞行体验，损害航空公司形象，重着陆频发会加速机翼、起落架、发动机结构的疲劳损伤甚至断裂，增大着陆安全事故的发生几率，给航空公司带来巨大经济损失，情况严重时会引发灾难性事故后果，对旅客生命安全造成威胁。

飞行参数记录仪(QAR)是一种存储飞行参数的机载设备，现已广泛安装于各型飞机，它可以记录飞机整个飞行阶段的位置、运动、操纵和告警等多项参数，现已被广泛应用于飞机飞行品质监控、安全状态监控、飞行过程可视化仿真重现、机务维修、事故调查等方面。QAR数据中汇集了大量飞机的动态飞行参数信息，反映了飞机的实时飞行状态，通过QAR数据分析为飞行安全监控提供了行之有效的手段。

近年来，人们对民航安全的关注度越来越高，随着大数据、人工智能技术的快速发展，如何利用QAR数据深度开展飞机重着陆研究，已受到越来越多航空公司和飞行员的重视。例如，汪磊等人基于QAR数据，利用风险评估模型对飞机的重着陆风险进行评估，祁明亮等人利用QAR数据研究了超限事件，通过对超限事件风险空间进行分割，找到发生超限事件的“高风险子空间”。虽然目前QAR研究已经比较广泛，但这些研究大多基于简单的统计分析或者面向超限事件进行研究，缺乏对QAR动态时序数据的深度挖掘。通过分析发现，出现这种情况的主要原因以下几方面：

(1)数据权限问题：QAR数据通常是航空公司的核心数据，大多数航空公司都不会轻易把自己的QAR数据提供出来，以至于有计算机背景的人很难拿到数据进行深入的分析。

(2)QAR数据本身的复杂性和专业性，增加了其研究的壁垒：QAR数据参数繁多(上千个参数)，且为时间序列数据，分析需要考虑时间、空间等多个维度，难度较高。另外QAR的很多参数涉及飞行领域的专业知识，对于专门从事计算机领域的研究人员来说，若缺少与飞行员、译码专家等专业人士的深入沟通，则很难深刻理解QAR各个参数的内涵。

(3)QAR数据本身的准确性和完整性很难保障：飞机飞行产生的QAR原始数据往往不能直接使用，需要经过译码软件转换为可用的CSV格式，然而，由于当前没有形成统一的译码规范，导致译出来的数据可能不完整或出现偏差；此外，QAR数据是通过飞机上的传感器采集的，传感器采集错误或传感器自身的测量误差也可能导致数据不准确。

(4)样本分布严重偏斜，正样本太少：由于重着陆等飞行事故往往是偶然事件，发生的概率很小，导致QAR样本数据中的正样本太少，给研究带来了一定的挑战。