QAR数据在航空发动机监控中的应用研究

QAR设备虽已在民航界广泛应用，但目前对QAR数据的应用有限，浪费了大量数据信息。对此，提出通过采用多种监控逻辑并存的方法，建立监控体系，解决QAR数据的监控问题、3种监控逻辑被用于该体系：双发差异监控，EHM方法数据监控，数据极限监控。这些逻辑各有利弊，互为补充。通过对实际发动机QAR数据的监控测试．证明运用该方法所建立QAR数据监控体系的可行性和有效性，一定程度上解决了QAR数据监控问题。     

基于 QAR 数据的波音737NG 飞机辅助排故系统

利用 QAR 数据资源,结合目前先进的数据库分析技术,形成了波音737NG 飞机基于 QAR 数据的辅助排故系统。本系统注重实际应用,从参数译码、参数可视化、趋势分析、排故指导、故障预测等方面,为机务人员提供可靠而方便的支持,提高了737NG 飞机的维护效率。     

排故中的QAR数据使用

作为记录航空器系统参数的重要附件,机载快速存取记录器(QAR)已经得到了广泛的应用。本文通过实例,阐述了维修人员利用QAR数据在飞行中进行排故的一些常用方法。     

基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统研究

本文介绍了基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统模型的构成和实现技术。文章中提出的基于动态链表的QAR数据译码技术为译码各种机型QAR原始数据提供了一种高效的方法。另外,系统将各种诊断知识组成知识库,以译码后的QAR数据为分析对象,以知识库中的知识为判据,最后智能地根据飞行性能,给出故障预测与故障诊断信息。     

基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器（QAR）数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝（RGB）多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明：基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。     

基于特征增维和近邻成分分析的民航发动机故障分类方法

为提高航空发动机故障诊断准确度,提出了一种从快速存取记录器（QAR）数据中提取最合适故障特征的方法。对原始 QAR数据进行缺失值填补和巡航点提取操作,选择部分发动机性能参数差值作为初始特征值;再采用特征增维方法挖掘隐藏特征 信息,进而采用近邻成分分析算法进行特征筛选优化,将所提方法与朴素贝叶斯等4种分类算法相结合,对某航空公司CFM56-7B 发动机的QAR数据进行试验验证。结果表明：从QAR数据中提取最合适故障特征的方法能有效地提高发动机故障分类算法的准 确率,且适用于不同的诊断算法,准确率优于80%。     

QAR在飞行品质监控中的状况分析

按照民航总局的要求，于98年底全国民航绝大多数航空公司的商用飞机都已加装了QAR（快速存取记录器），并配置了相应的地面QAR数据处理（译码）系统的硬件和软件，QAR数据处理（译码）系统主要用来对飞行品质进行监控，通过评估和采取相应措施，促进飞行技术的提高。近四年的使用，已为航空公司的飞行技术评估工作提供了巨大的信息数据资源，发挥了明显的作用，为了更好地利用和发挥QAR在飞行品质监控中的作用，笔者通过对QAR的工程技术状况分析，QAR在使用中的管理状况分析，及未来飞行数据管理和应用的发展趋势，围绕主题“QAR在飞行器质量监控中的状况”作一些介绍和分析，供业内人士参考。     

基于BP神经网络的飞机油耗与轨迹匹配模型研究

研究了基于与QAR记录相匹配的飞行轨迹数据建立的BP神经网络油耗模型,利用飞行轨迹数据输入模型求得油耗估算值,通过与QAR真实燃油数据对比,进行模拟分析.以某些航班的雷达记录数据为例进行油耗计算,结果表明本实验模型在燃油方面的估算误差不超过2％,满足空管方面对燃油消耗的计算.研究结果可以用于定量分析空管运行对民航节能减排的影响,从而在确保飞行安全、管制容量的前提下更好地兼顾绿色运行的要求,提升空中交通运行质量.     

QAR译码技术研究与自动译码系统的建立

针对目前国内航空公司使用的译码软件每次只能手动译码一个QAR原始数据文件问题,从分析飞行数据储存方式入手,研究QAR数据译码原理。在此基础上,设计出一套QAR自动译码系统,并通过人工译码验证工程值转换逻辑设定的准确性,以及通过将系统自动译码后数据与现有译码软件运行结果比对的方式验证该系统的可靠性,为航空公司日常运营中基于QAR数据的飞机性能监控提供了保障。     

基于QAR数据的LEAP发动机HPV性能监控及维修策略研究

HPV是发动机引气系统重要部件之一。针对LEAP-1A发动机HPV设计缺陷导致可靠性低的问题,通过研究某航司机队HPV故障数据和技术原理,归纳典型故障和故障原因,提出一种基于QAR数据分析和“3σ”（三西格玛）原则评估发动机HPV正常下游压力范围的方法,并构建了HPV健康监控和故障诊断模型,该模型经某航司历史QAR数据验证有效。最后提出以可靠性为中心的HPV管控建议,为航司提升LEAP-1A发动机HPV可靠性提供参考。     

多功能安全分析平台在A320液压系统健康状态感知领域的应用研究

多功能安全分析平台（MSAP）是一种储存、加工QAR数据的系统,是国产自主可控的QAR大数据分析平台。本文使用MSAP,建立了A320系列机型液压系统的健康状态感知分析参数——最大液压压力和最大液压温度,最大液压压力的统计结果与第三方软件EMS的结果吻合良好,验证了多功能平台储存、加工等系统功能的有效性。     

基于EHM软件思路的QAR数据处理

EHM软件应用于发动机巡航阶段的QAR数据处理,一方面可以发挥QAR数据的优势,弥补了ACARS数据量小的缺点,另一方面为QAR数据监控和管理提供思路,服务于发动机排故和机队管理,提升民航飞行安全水平。     

基于QAR数据的A320系列飞机空调组件流量监控

提出一种基于QAR数据的飞机空调组件流量监控方案,通过对QAR数据中空调组件流量关键参数的采集,建立飞机空调组件流量监控模型,实现了对空调系统热空气渗漏的监测。     

译码与发动机故障的分析

<正>QAR数据经常用于为排放工作提供参考依据,特别是波音737飞机的QAR数据对发现和隔离发动机的几类常见故障十分有用,通过对QAR数据的分析比较,可以快速有效地找到故障的原因,将故障尽快排除,减少航班不正常。对一些在地面无法进行测试的项目,QAR数据能够印证我们的分析,缩短排故时间,提高判断故障的准确性。一、如何获取译码在我们航空公司,当发现有故障需要通过译码来帮助排故时,可以通过航安部获取     

基于Python的波音737NG飞机QAR译码实现

简述了如何运用Python进行QAR的自动译码,由此开发了一款可靠、快速并自动化的译码软件,为深入挖掘QAR数据的价值提供了基础。     

面向空中交通节能减排的真空速估算模型

为了实现终端区内空管单位燃油消耗的有效评估,结合综合航迹数据采用数据挖掘技术,提出一种基于航迹数据的终端区真空速的估算模型.首先应对综合航迹数据处理,提出了对综合航迹处理的方法;通过在中国气象数据网上获取机场上空风的数据,利用插值法建立机场上空风场的模型;分析航行速度三角形,推导出真空速计算模型.最后分别以离场和进场的QAR数据,用Matlab对真空速进行仿真估算.结果表明:方法能够有效地利用综合航迹数据进行真空速的估算.     

建立具有可靠性管理思想的QAR数据保障机制

随着QAR技术的日益推广应用,其保障航空安全的重要意义越来越为广大从业人员所认可。本文详细地阐述了具有厦门航空有限公司特色的、以可靠性管理思想为基础的QAR数据保障机制。     

基于滑窗检测的机载设备故障诊断仿真系统

根据机载设备故障诊断的需求,结合飞机性能监控系统的结构框架和机载设备的特点,提出基于快速存取记录器（QAR）记录的飞行数据和滑窗检测原理的机载设备故障诊断算法,并实现相应的机栽设备故障诊断仿真系统。在简述QAR数据译码与数据选择方法的基础上,论述了滑窗检测的原理并对其性能进行分析：设计实现了基于QAR的机载设备故障诊断仿真系统并给出仿真结果。结果表明,该系统可以有效诊断存在的故障,并能大大降低虚警概率,对保障飞行安全具有重要意义。     

飞行仿真系统EasyFlight及其应用

一、引言航空运输飞行事故调查和飞行品质监控都是以记录器记录的飞行数据为依据来开展工作的。传统的数据分析方法是通过数据列表、二维曲线图以及数据表格研究飞机记录参数的变化情况,但由于飞行数据记录器和快速存取记录器(QAR)所记录的参数很多,以波音737-800为例,机上安装     

一种基于SVR的飞机巡航段油耗预测方法

针对飞机巡航段燃油消耗量预测问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR:Support Vector Regression)的预测建模方法,并应用Grid-Search参数寻优法优化模型参数,基于真实QAR数据建立SVR预测模型,并从平方相关系数和平均绝对百分误差两个不同指标与BP神经网络模型的预测结果进行比较,比较结果表明:SVR预测模型的预测结果精度高。