一种飞行保障大数据分析与决策方法

本说明书涉及飞行决策领域，特别涉及一种飞行保障大数据分析与决策方法。

背景技术：

1、民航总局要求所有运输机加装，并对每个航班实施监控，对监控数据进行分析，为保证飞行安全、加快新飞行员的培养提供了有效的科学手段，飞行数据分析目前主要通过超限数据库用于飞行品质监控和飞行事件调查，在此基础之上，可以建立标准飞行参数数据库，而标准飞行参数数据库的作用之一就是开展飞行数据回放。

2、飞机从起飞到降落停止完成一次全程飞行，通过历史的飞行数据和最新的一次全程飞行的数据能够对飞机的机身状态进行全面了解，还可以被用来解析未来故障的特征或前兆，甚至被用来推断返厂维修的时间和预测性维修的工作范围。但具体针对飞机需要应急维修时，机场内的维修设备和人员是否能及时的满足需求却存在一个未知数。

3、因此，需要提供一种飞行保障大数据分析与决策方法，能够克服飞机上无法实时进行长距离无线通信的缺陷，在第一时间根据实时获取的部分飞行参数，直接得出初步维修计划，为飞机的维修和下一次航行提供快速高效的决策方案。

技术实现思路

1、本说明书实施例之一提供一种飞行保障大数据分析与决策方法，考虑到飞行终端上无法进行的长距离无线通信，当飞机降落后空余的维修时间短暂，无法高效得出维修计划，因此，通过本方法能够根据已知的部分飞行数据得出初步维修计划，为飞行终端的维修提供快速高效的解决方案。

2、在一些实施例中，一种飞行保障大数据分析与决策方法，基于飞行终端上的存取记录器获取飞行数据，基于地面设置有信号塔，当飞行终端落入信号塔的捕捉范围时，通过信号塔获取存取记录器中的飞行数据，包括：

3、所述存取记录器中设置有维修预测模块，所述维修预测模块基于半程飞行数据得出第一维修清单；

4、所述信号塔基于降落期间的飞行数据得出第二维修清单，所述信号塔基于历史飞行数据得出第三维修清单；

5、所述第一维修清单、所述第二维修清单和第三维修清单中均包含有维修优先级不同的项目列表；

6、综合依次收到的第一维修清单、第二维修清单和第三维修清单得出维修计划，根据维修计划依次对所述飞行终端上的项目进行维修。

7、进一步的，所述半程飞行数据是基于飞行终端起飞至空中的部分飞行里程所记录的数据，降落期间的飞行数据是基于飞行终端落入到捕捉范围后产生的数据。

8、进一步的，所述捕捉范围基于所述信号塔的数量以及所述信号塔的通信辐射面积确定捕捉范围，包括：

9、根据至少一个信号塔设置的位置确定该信号塔的通信辐射半径，以信号塔设置的位置为通信辐射圆心，以信号塔辐射功率确定通信辐射半径，辐射信号强度与距离所述信号塔的位置成反比。

10、进一步的，所述飞行数据是飞行终端上的各个设备基于不同飞行里程下输出的状态参数，包括：

11、发动机状态参数、燃油状态参数、降落滑行系统参数和仪表控制系统参数，将各个参数与采样时间作为维修预测模块的输入，所述维修预测模块根据时间阈值下的参数变化趋势确定第一维修清单。

12、进一步的，所述飞行终端起飞开始计时直至在空中完成部分里程后停止计时，该时间区段为第一维修清单的第一下载时域，包括：

13、根据所述飞行终端一次航行下的全部里程确定空中飞行总时长，结合空中飞行总时长和所述信号塔的通信辐射面积确定第一下载时域的大小。

14、进一步的，从所述飞行终端落入到捕捉范围开始计时直到落地停止计时，该时间区间为第二维修清单的第二下载时域，获取第二下载时域下的发动机状态参数、燃油状态参数、降落滑行系统参数和仪表控制系统参数。

15、进一步的，所述历史飞行数据包括所述飞行终端的历史飞行里程下的发动机状态参数、燃油状态参数、降落滑行系统参数和仪表控制系统参数，根据历史飞行数据确定所述飞行终端上各个项目的历史维修排序。

16、进一步的，所述信号塔包括发射单元，存储单元、计算单元和同步单元，其中，

17、所述发射单元用于在多个无线通信信道中捕获所述飞行终端的通信信道并根据权限下载飞行数据；

18、所述存储单元用于存储和加密飞行数据，并对所述飞行数据进行转码；所述计算单元根据转码后的飞行数据生成第二维修清单和第三维修清单；

19、所述同步单元用于获取所述飞行终端的类型和航线，并将第二维修清单和第三维修清单同步至云端。

20、生成所述维修计划还包括下列步骤：

21、s1：按照维修优先级排序，依次分别标记第一维修清单和第二维修清单中维修项目，执行s3；

22、s2：按照设备优先级，比较第一维修清单和第二维修清单中的维修项目，标记重复的维修项目，执行s3；

23、s3：将s1中标记的维修项目和s2中标记的维修项目在第三维修清单中进行索引，根据所述第三维修清单中的维修项目排名，确定所述维修计划中各个项目的排序。

24、进一步的，所述s1中，维修优先级包括各个项目中飞行数据按照不满足标准阈值的程度得到的维修项目排序，所述s2中，设备优先级包括依据已制定的维修设备计划中的设备重要程度得到的维修项目排序。

25、本发明的有益效果为：

26、1、根据已知的部分飞行数据得出对应的维修清单，根据飞行终端的不同飞行状态，快速获取前期时段的飞行数据并计算出对应的维修项目；

27、2、划分出飞行终端不同状态下容易出现故障的三种飞行时期并计算维修清单，且结合历史维修情况，得出最优维修计划；

28、3、相较传统式移动硬盘接插飞行终端上的控制中心下载飞行数据，本申请通过qar设备(存取记录器)无线获取不同时间区段、不同飞行状态下的飞行数据。

技术特征：

1.一种飞行保障大数据分析与决策方法，基于飞行终端上的存取记录器获取飞行数据，基于地面设置有信号塔，当飞行终端落入信号塔的捕捉范围时，通过信号塔获取存取记录器中的飞行数据，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，所述半程飞行数据是基于飞行终端起飞至空中的部分飞行里程所记录的数据，降落期间的飞行数据是基于飞行终端落入到捕捉范围后产生的数据。

3.如权利要求2所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，所述捕捉范围基于所述信号塔的数量以及所述信号塔的通信辐射面积确定捕捉范围，包括：

4.如权利要求3所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，所述飞行数据是飞行终端上的各个设备基于不同飞行里程下输出的参数，包括：

5.如权利要求4所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，所述飞行终端起飞开始计时直至在空中完成部分里程后停止计时，该时间区段为第一维修清单的第一下载时域，包括：

6.如权利要求5所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，从所述飞行终端落入到捕捉范围开始计时直到落地停止计时，该时间区间为第二维修清单的第二下载时域，获取第二下载时域下的发动机状态参数、燃油状态参数、降落滑行系统参数和仪表控制系统参数。

7.如权利要求6所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，所述历史飞行数据包括所述飞行终端的历史飞行里程下的发动机状态参数、燃油状态参数、降落滑行系统参数和仪表控制系统参数，根据历史飞行数据确定所述飞行终端上各个项目的历史维修排序。

8.如权利要求7所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，所述信号塔包括发射单元，存储单元、计算单元和同步单元，其中，

9.如权利要求7所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，生成所述维修计划还包括下列步骤：

10.如权利要求9所述的一种飞行保障大数据分析与决策方法，其特征在于，所述s1中，维修优先级包括各个项目中飞行数据按照不满足标准阈值的程度得到的维修项目排序，所述s2中，设备优先级包括依据已制定的维修设备计划中的设备重要程度得到的维修项目排序。

技术总结
本说明书实施例提供一种飞行保障大数据分析与决策方法，属于飞行决策领域，包括：所述存取记录器中设置有维修预测模块，所述维修预测模块基于半程飞行数据得出第一维修清单；所述信号塔基于降落期间的飞行数据得出第二维修清单，所述信号塔基于历史飞行数据得出第三维修清单；所述第一维修清单、所述第二维修清单和第三维修清单中均包含有维修优先级；综合依次收到的第一维修清单、第二维修清单和第三维修清单得出维修计划，根据维修计划依次对所述飞行终端上的项目进行维修，相较传统式移动硬盘接插飞行终端上的控制中心下载飞行数据，通过QAR设备(存取记录器)无线获取不同时间区段、不同飞行状态下的飞行数据，得出快速高效的维修计划。

技术研发人员：刘嫚,朱倩倩,吕友东,刘宝,褚梅
受保护的技术使用者：中国人民解放军空军勤务学院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13