飞行记录器的发展趋势及对未来事故调查的影响

在经过了一系列的经验教训之后,1957年出现了有关飞行数据记录器方面的强制性要求,当时是要求在所有12500磅以上并在25000英尺以上运营的航空运输机上安装FDR(飞行数据记录器)。随着这一规则的出现,FAA颁布了有关技术标准规范TSO—C51及TSO—C51a,上述文件作为FDR的技术指导性要求长达30余年,至今我国民航使用的大多数     

民航驾驶舱图像记录器相关技术和发展

近年来多起民航飞行事故的调查结果表明,飞行数据记录器和舱音记录器已无法为事故调查提供足够的情景信息,因而大大阻碍了事故调查的顺利进行。为解决这一问题,相关专家们提出在飞机驾驶舱内安装摄像头,并将捕获的视频/图像数据存储于有坠机保护能力的黑匣子中。该建议受到各国调查部门的推崇,却因飞行员的抵制而搁浅。最近几年,驾驶舱图像记录器的推广终于有了新进展。本文对驾驶舱内图像     

基于Huffman最优二叉树支持向量机的舱音记录器背景信号识别

飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成.目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点.针对舱音信号是一种非平稳性的时频信号,提出了基于多尺度最优小波包基的CVR背景信号特征提取算法,将10种典型信号进行小波包分解,以分解得到的子带能量作为信号初始特征,再根据类间最大距离准则选取最优小波包基,从而确定待识别信号最具有代表性的特征向量,最后基于Huffman最优二叉树支持向量机进行CVR背景信号分类.仿真实验结果表明,该方法的平均识别率为94.62%,可以应用于CVR背景声音信号的自动识别.     

基于HDLC协议的记录器软件测试方法

HDLC协议是一种面向比特的高级数据链路控制协议,由于具有高效、透明和同步传输的特点而广泛应用于数据通讯领域中。在对数据链路层功能、HDLC协议介绍的基础上,分析了基于HDLC协议开发的某型飞行记录器软件特点,提出了一种针对HDLC协议测试的异常测试设计方法。测试结果表明,测试方法能有效发现与HDLC协议不符的软件缺陷,可有力地保障基于HDLC协议开发的软件安全性、可靠性和质量。     

飞机黑匣子舱音背景声特征识别体系建立的探讨

飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义背景声组成的复杂混合体,增加舱音分析的难度,用传统辨听分析方法难以识别其特征,特别是对舱音背景声。为解决此问题,本文首先系统分析了舱音的复杂性和特点,然后在研究传统舱音识别方法不足基础上,从数据、图形和文字描述三个不同方面,提出了识别舱音背景声特征的思路,并以波音737机型中驾驶舱内的部分典型背景声为例,初步建立了舱音背景声特征识别体系,有助于提高辨听分析舱音声信息、调查飞机事故原因。     

多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.      

A320飞机DFDR供电系统设计分析与故障处理建议

数字飞行数据记录系统(DFDR)在整个航班运行中扮演着不可或缺的角色,也是运行中的NO GO条目,快速定位故障点并排除故障可为航班运行保障争取宝贵时间。以下从系统设计分析与故障处理措施角度出发,为故障排除提供简明扼要的思路。     

基于贝叶斯网络工况分类的民机引气系统异常检测

状态监控与健康管理技术是国产民机运营支持亟待突破的关键技术,以民机引气系统为对象,设计实现了基于飞行数据（QAR,Quick access recorder）的民机引气系统异常检测流程,提出了贝叶斯网络分类的同工况数据提取和指数加权滑动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制图的引气系统异常检测方法。借助航空公司收集的实际数据对方法进行了验证,结果表明可有效检测民机引气系统异常,并提前故障发现时间,为航空公司合理安排飞机维修计划、减少飞机停场时间提供了支持。     

面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法

 针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。     

分离式飞行数据记录与跟踪系统可靠性分析

采用故障树分析方法分析了新型分离式飞行数据记录与跟踪系统的可靠性。通过搭建以系统失效为顶事件的故障树,获得了最小割集、顶事件的发生概率以及各分系统的失效概率排序。通过对比各分系统的关键重要度,找出了分离式飞行数据记录与跟踪系统中最薄弱的部分,并进行了改进。结果表明,缓降分系统对总系统可靠性的影响最大,通过多充气模块可以显著提高缓降系统的可靠性。但当充气模块多于2套时,增加充气模块并不能进一步明显提高系统的可靠性。