基于飞行数据分析的发动机故障诊断系统研究

依据现有的发动机故障诊断方法,研究发动机故障诊断系统,通过对飞行数据中反映发动机性能指标的关键参数数据进行分析,说明系统对航空发动机故障诊断的可行性和必要性,研究结果对于提高发动机维护的快速性和准确性具有重要意义.     

冲偏出跑道事件风险影响指标分析

目前对冲偏出跑道风险的研究多基于事故统计数据,较少从飞行数据及飞行操作特征的角度进行分析。基于飞行数据,对冲偏出跑道事件开展风险分析。将飞行数据分为飞行状态、操作指令、信息3 类,以此研究飞机在起飞滑跑、着陆、着陆滑跑3 个阶段的状况及风险影响指标;通过数据所反映的操作特征,结合标准操作程序,推导出飞机偏离正常数据、与标准操作不相符的操作,得到影响正常飞行的风险因素;基于行为安全2-4 模型,建立冲偏出跑道风险评价指标体系,对实际案例的事故致因机理进行研究,着重分析操作特征及人为因素,并提出冲偏出跑道风险防控措施。结果表明：通过对飞行操作特征及飞行参数的分析,从操作类、数据类以及环境类3 个维度建立风险影响指标体系,可以降低指标因素对冲偏出跑道事件的影响;从人、机、环、管方面提出改进措施,可有效降低冲偏出跑道事件发生的概率。     

飞行数据分析及译码

数据记录器的发展 随着科学技术高速发展,现代飞行器越飞越高、越飞越快,对飞行数据记录的要求也越来越高.其先后经历了几代规范.     

应用波音AHM系统保障国航B747-400机队安全运行

波音飞机健康管理（Airplane Health Management,AHM）系统是一个先进的飞机维护工具。它收集并分析实时飞行状况下的关键飞行数据,并将飞机信息传输给维修工程师,使航空公司能避免耗时和高成本的维修延期,有计划地、轻松地解决维修问题,从而使飞机也能有更准点的运营,惠及航空公司、乘客和其他货运客户。     

A320系列飞行数据记录器工作原理浅析

飞行数据记录器是飞机上装备的记录系统工作状态的自动记录设备,为飞行事故调查提供客观证据,促进相关事件的解决和系统可靠性的提升。数十年来,飞行数据记录器经历了全方位的功能改进与系统革新,本文以A320系列飞机为例,对飞行数据记录器的工作原理与状态进行初步分析。     

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     

飞行数据记录方法的改进

在飞行事故调查过程中,黑匣子记录内容不全、黑匣子破损、甚至黑匣子无法找到的事件时有发生。马航MH370航班失联,引发人们对黑匣子的高度关注。今年国际民航组织（ICAO）在关于全球追踪的多专业会议上提出了一种带有应急定位发射机的可弹出式记录仪方案,它被认为是今后的一个发展方向。     

聚类分析在多子样飞行数据挖掘中的应用研究

结合运载火箭滑行段绕心动力学模型,提出进行多子样飞行数据挖掘的必要性。首先,在标称模型分析的条件下,分析了参数之间的关联性,建立了特征参数矩阵。其次,给出基于权重的飞行数据聚类的分析方法和步骤。最后,采用实际的飞行试验数据进行仿真,验证了方法的有效性。     

基于热力学的涡扇发动机神经网络建模方法

由于无法掌握不同发动机的真实部件特性,传统热力学模型对在翼涡扇发动机的建模存在较大的建模误差;同时,热力学模型在特性图边界线附近迭代时,容易迭代到特性图之外,造成迭代过程的不收敛。针对上述问题,本论文提出基于热力学过程的涡扇发动机神经网络建模方法,在神经网络模型的训练过程中充分考虑对部件共同工作热力学约束的优化,提高发动机建模的准确性。通过构建部件级网络结构、部件共同工作损失函数及融合训练过程,将基于部件特性图的传统热力学模型迭代过程转化为部件级神经网络的多目标优化与训练过程,提高了模型的收敛性及建模准确性。模型在26 970条发动机实际飞行数据上进行了训练及测试,结果表明,在相当宽松的准稳态数据下,论文提出的建模方法最大误差可以达到7%左右,比基于部件特性图的热力学模型低5%左右。