Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ АНАЛИЗА СОБРАННЫХ ВОЗДУШНЫМ СУДНОМ ПОЛЕТНЫХ ДАННЫХ С ЦЕЛЬЮ ИХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ ПО ФАЗАМ ПОЛЕТА

Область техники, к которой относится изобретение

Изобретение относится к области анализа комплекса полетных данных, собранных в течение по меньшей мере одного полета воздушного судна.

Уровень техники

Нормативы в области обслуживания и движения воздушных судов определяют стандарты, соответствие которым обязательно для авиакомпаний для обеспечения максимального уровня безопасности пользователей.

Для оптимизации и контроля воздушных перевозок авиакомпании, следуя указаниям надзорных организаций, внедряют системы анализа полетных данных.

Системы анализа полетных данных известны под названиями FDM (Flight Data Monitoring, контроль полетных данных) или FOQA (Flight Operational Quality Assurance, обеспечение качества проведения полетов). В рамках таких систем воздушное судно оборудуют регистратором полетных данных. Такой регистратор может представлять собой, например, «черный ящик» или специализированный регистратор, например, типа ACMS (Aircraft Conditioning Monitoring System, система контроля состояния воздушного судна).

Такие системы позволяют авиакомпаниям получать подробную информацию о ходе полета благодаря регулярному сбору значений таких полетных данных, производимому в течение каждого полета каждого из самолетов авиакомпании.

С этой целью такие системы выявляют заранее определенные события, происходящие в течение полета, а специалист впоследствии анализирует эти события, которые указывают на технические неисправности, произошедшие в ходе полета, на несоблюдение правил или условий, предусмотренных схемой выполнения полета, что позволяет заблаговременно выдавать предупреждения о возможных происшествиях или авариях.

Для практического осуществления выявления таких событий необходимо обеспечить подразделение полетных данных по отдельным полетам, а в рамках каждого полета - по фазам полета.

Действительно, выявление какого-либо события обусловлено текущей для него фазой полета. Например, маловероятно выявление событий одного и того же типа во время взлета воздушного судна и в режиме крейсерского полета.

Таким образом, качество подразделения собранных полетных данных и способ такого подразделения позволяют гарантировать достоверность анализа.

Известны способы анализа полетных данных путем подразделения собранных полетных данных.

Такие известные способы основаны на задании критериев принятия решений в зависимости от значений определенных параметров полета. Они также основаны на характерных теоретических последовательностях событий.

Наконец, в таких критериях используют параметры, поступающие из единого источника.

Недостаток таких решений состоит в том, что используемые критерии не обладают устойчивостью (робастностью) к сбоям сбора данных (перерывам сбора данных или выходу значений за пределы установленных диапазонов), к разнообразию типов воздушных судов, к разнообразию полетных операций, а также к непредвиденным факторам, вызывающим нештатные ситуации в ходе полета.

Раскрытие изобретения

Задача, на решение которой направлено настоящее изобретение, состоит в устранении по меньшей мере одного из указанных недостатков.

Для решения поставленной задачи в соответствии с изобретением предлагается способ анализа полетных данных, собранных в течение по меньшей мере одного полета воздушного судна, причем полетные данные включают данные, относящиеся к характеристическим параметрам полета, а способ включает в себя этап, на котором определяют модель состояний полета, содержащую несколько состояний, причем каждое состояние соответствует возможной фазе полета воздушного судна, а модель состояний содержит переходы, определяющие смены этих так называемых состояний, и по меньшей мере один критерий для инициализации модели состояний, при этом указанный критерий инициализации соответствует начальному состоянию модели состояний, а каждый переход и каждый критерий инициализации зависят от по меньшей мере одного характеристического параметра, который может быть собран в течение полета воздушного судна.

Способ по изобретению дополнительно содержит последовательные этапы, на которых:

- извлекают из собранных полетных данных полетные данные, относящиеся к характеристическим параметрам воздушного судна;

- вычисляют критерий инициализации на основе полетных данных, относящихся к характеристическим параметрам воздушного судна, для выявления начального момента времени, начиная с которого полетные данные соответствуют начальному состоянию модели состояний;

- вычисляют множество переходов модели состояний на основе полетных данных, относящихся к характеристическим параметрам, собранных после начального момента времени, для выявления моментов времени, начиная с которых полетные данные, относящиеся к характеристическим параметрам воздушного судна, соответствуют изменению состояния модели состояний;

- подразделяют полетные данные в зависимости от определенных таким образом моментов времени для привязки собранных полетных данных к фазам полета.

В оптимальном варианте осуществления изобретение обладает следующими дополнительными характеристиками, которые могут быть использованы как по отдельности, так и в любых технически возможных сочетаниях:

- вычисление переходов включает производимое после выявления начального состояния по меньшей мере одно вычисление перехода модели состояний, обеспечивающего возможность перехода из начального состояния в состояние, называемое текущим состоянием, соответствующее фазе полета;

- вычисление переходов включает по меньшей мере одно вычисление перехода, обеспечивающего возможность перехода из текущего состояния в состояние, следующее после указанного текущего состояния;

- определяют временной интервал между двумя переходами для определения периода времени, в течение которого полетные данные соответствуют состоянию модели состояний;

- начальное состояние модели состояний представляет собой воздушное судно в крейсерском полете или воздушное судно в конце полета;

- вычисление перехода состоит в вычислении критерия принятия решения в зависимости от полетных данных, относящихся к по меньшей мере одному характеристическому параметру воздушного судна;

- полетные данные, собранные до момента времени, начиная с которого полетные данные соответствуют начальному состоянию, исключают из рассмотрения;

- характеристические параметры представляют собой вертикальное ускорение, горизонтальное ускорение, продольное ускорение, тангаж, положение закрылков, вертикальную скорость и горизонтальную скорость, барометрическую высоту, истинную высоту, состояние посадочного шасси, курс;

- состояния модели состояний представляют собой: конец полета, пуск двигателей, выруливание, взлет, прерванный взлет, второй участок, начальный набор высоты, набор высоты, снижение, крейсерский полет, подход, уход на второй круг, заход на посадку, посадку, посадку с повторным взлетом, заруливание.

В соответствии с изобретением также предлагается система для анализа полетных данных, содержащая модуль обработки, выполненный с возможностью осуществления способа по любому из предшествующих пунктов, и модуль хранения для сохранения модели состояний.

Решение по изобретению обладает многочисленными преимуществами.

Подразделение собранных данных происходит автоматически, в то время как их подразделение по полетам и по фазам вручную занимало бы не менее пяти минут на один полет.

Указанное подразделение робастно в отношении сбоев сбора данных.

Используемые критерии не зависят от типа воздушного судна, так как используемые параметры представляют собой стандартные параметры, собираемые на всех воздушных судах.

Кроме того, решение по изобретению обеспечивает повышение точности подразделения данных.

Краткое описание чертежей

Другие характеристики, задачи и преимущества изобретения станут ясны из нижеследующего описания не накладывающих каких-либо ограничений примеров его осуществления, приведенного со ссылками на прилагаемые чертежи. На чертежах:

- фиг. 1 иллюстрирует этапы способа по одному из вариантов осуществления изобретения;

- фиг. 2 иллюстрирует модель состояний по одному из вариантов осуществления изобретения;

- фиг. 3 иллюстрирует пример определения перехода по одному из вариантов осуществления изобретения.

Осуществление изобретения

Как было отмечено во введении, полетные данные собирают в течение по меньшей мере одного полета воздушного судна.

Эти полетные данные соответствуют собираемым (регистрируемым) параметрам воздушного судна. В число таких параметров могут входить скорость, высота, положение закрылков и т.д.

Собранные данные получают в виде матрицы, каждая строка которой соответствует записи параметров воздушного судна в течение полета.

Для привязки полетных данных к фазам полета полетные данные, собранные в течение полета, подразделяют соответствующим образом.

После такого подразделения данные могут быть проанализированы подходящим образом.

На фиг. 1 представлена система для анализа полетных данных по одному из вариантов осуществления изобретения. Такая система содержит модуль 10 хранения, модуль 20 обработки, содержащий процессор (не представлен), и модуль 30 отображения.

Модуль 10 хранения содержит память (не представлена) для сохранения полетных данных, полученных на основе записей в течение нескольких полетов воздушного судна. Такой модуль 10 хранения может быть выполнен в виде жесткого диска или твердотельного накопителя (SSD), а также любого другого съемного перезаписываемого носителя информации (флеш-накопителя USB, карты памяти и т.д.).

Модуль 20 обработки обеспечивает возможность осуществления способа анализа полетных данных (см. ниже). Модуль 10 хранения может представлять собой постоянное или оперативное запоминающее устройство (память) модуля 20 обработки, флеш-накопитель USB или карту памяти. Модуль обработки может представлять собой, например, компьютер(ы), процессор(ы), микроконтроллер(ы), микрокомпьютер(ы), контроллер(ы) с программируемой логикой, одну или несколько специализированных интегральных схем, другие программируемые схемы или другое оборудование, в число которого входят компьютеры, например, в конфигурации рабочих станций.

Модуль 30 отображения обеспечивает возможность отображения результатов применения способа, в частности подразделенных полетных данных. Такой модуль отображения может представлять собой, например, экран компьютера, монитор, плоскопанельный дисплей, плазменную панель или средства отображения любого другого известного типа.

Ниже следует описание способа анализа полетных данных, проиллюстрированного на фиг. 2.

На первом этапе 100 определяют модель состояний (или машину состояний) полета. Такое определение может представлять собой загрузку модели состояний в модуль 10 хранения в системе анализа.

Фиг. 3 иллюстрирует подобную модель состояний. В частности, такая модель состояний хранится в модуле 10 хранения в системе для анализа полетных данных по фиг. 1.

Такая модель состояний содержит несколько состояний Е0, Е0', Е1, Е2, Е3, Е4, Е5, Е6, Е7, Е8, Е9, Е10, Е11, Е12, Е13, Е14, Е15, Е16.

Каждое из состояний соответствует возможной фазе полета, в которой воздушное судно может находиться в течение полета.

Предусмотрены следующие фазы полета: конец полета Е0, пуск двигателей Е1, выруливание Е2, взлет Е3, прерванный взлет Е4, второй участок Е5, начальный набор высоты Е6, набор высоты Е7, снижение Е8, крейсерский полет Е0', подход Е10, уход на второй круг Е9, заход на посадку Е11, посадка Е12, приземление с повторным взлетом Е14, заруливание Е15.

Разъяснение различных фаз полета можно найти в следующем документе Commercial Aviation Safety Team, International Civil Aviation Organization, «Phase of Flight Definitions and Usage Notes», Июнь 2010.

Модель состояний содержит переходы Т1, Т2, Т3, Т4, Т5, Т6, Т7, Т8, Т9, Т10, Т11, Т12, Т13, Т14, Т15, Т16, Т17, Т18, Т19, Т20, Т21, Т22, Т23, Т24, определяющие смену различных состояний.

Модель состояний также содержит два критерия Т0, Т0' инициализации, соответствующие начальному состоянию Е0, Е0' модели состояний.

Эти два критерия Т0, Т0' инициализации представляют собой два возможных входа модели состояний.

Каждый из переходов и каждый из критериев инициализации зависят от по меньшей мере одного из характеристических параметров, которые могут быть собраны в ходе полета воздушного судна.

Характеристические параметры предпочтительно являются параметрами, которые обычно регистрируются в большинстве воздушных судов.

Эти параметры представляют собой (в соответствии с терминологией, принятой в летном деле): скорость вращения турбины (N2), расход топлива в двигателе 1, расход топлива в двигателе 2, температуру выходящих газов (ТВГ), вертикальное ускорение, продольное ускорение, тангаж, положение посадочного шасси, курс, путевую скорость (скорость относительно земной поверхности), положение закрылков, вертикальную скорость, число Маха, барометрическую высоту, истинную высоту (высоту по радиовысотомеру).

В рамках данного способа анализа на втором этапе 200 полетные данные, имеющие отношение к характеристическим параметрам воздушного судна, извлекают из собранных полетных данных. Такие параметры перечислены выше.

Для осуществления подразделения полетных данных на этапе 300 вычисляют критерий инициализации. В частности, выявляют тот момент времени сбора данных, в который полетные данные соответствуют начальному состоянию воздушного судна. Начальное состояние модели состояний представляет собой состояние Е0' («воздушное судно в режиме крейсерского полета») или Е0 («воздушное судно в конце полета»).

Наличие такого этапа 300 обеспечивает возможность, например, исключения из рассмотрения полетных данных, которые могут относиться к неполному полету, т.е. исключения из рассмотрения полетных данных до момента времени, начиная с которого полетные данные соответствуют начальному состоянию.

В альтернативном варианте такие данные также могут быть проанализированы в других целях, так как фазы полета не могут быть связаны с ними.

Затем на этапе 400 на основе полетных данных, относящихся к характеристическим параметрам, собранным после начального момента времени, вычисляют несколько переходов модели состояний для определения момента времени, начиная с которого полетные данные, относящиеся к характеристическим параметрам воздушного судна, соответствуют изменению состояния модели состояний.

Другими словами, после выявления начального состояния будет выявляться один из возможных переходов из такого выявленного начального состояния. Затем данный этап вычисления переходов повторяют для того, чтобы обработать весь доступный период сбора данных.

Следует отметить, что вычисление переходов состоит в вычислении критерия принятия решения в зависимости от полетных данных, относящихся к по меньшей мере одному характеристическому параметру воздушного судна.

Например, как показано на фиг. 3, в случае отправки из начального состояния Е0 выявляют переход Т5, из чего можно заключить, что воздушное судно находится в состоянии Е2.

Таким образом, выявление перехода позволяет определить временной интервал, в течение которого полетные данные соответствуют состоянию модели состояний.

Следовательно, выявление перехода позволяет сделать вывод об изменении состояния.

Использование модели состояний устраняет необходимость осуществления всеобъемлющего поиска. Действительно, начиная с одного состояния нужно будет выявить ограниченное количество переходов.

После выявления переходов на этапе 500 полетные данные подразделяют в соответствии с определенными таким образом моментами времени для установления соответствия между собранными полетными данными и фазами полета.

Способ осуществляют на каждой секунде сбора данных. Однако некоторые параметры требуется получать с более высокой частотой, поэтому итерации алгоритма могут использовать значения параметров в моменты времени, не входящие в рамки этапа выполнения процесса (1 Гц).

Как уже было указано, переходы зависят от по меньшей мере одного характеристического параметра воздушного судна.

Переход может зависеть от единственного характеристического параметра. В таком случае переход вычисляют на основе полетных данных, относящихся к данному характеристическому параметру, при этом более поздний переход сравнивают с пороговым значением, например, для принятия решения о том, был ли выявлен переход.

Переход также может зависеть от нескольких характеристических параметров. В таком случае полетные данные, относящиеся к этим характеристическим параметрам, обрабатывают и объединяют, после чего результат сравнивают с пороговым значением, например, для принятия решения о том, был ли выявлен переход.

Например, для вычисления условия взлета могут быть использованы четыре параметра: расход топлива в двигателе 1 для выявления набора момента двигателем 1, расход топлива в двигателе 2 для выявления набора момента двигателем 2, путевая скорость для выявления движения воздушного судна относительно земли и продольное ускорение для выявления нахождения воздушного судна в фазе ускорения.

Вычисление перехода начинают с проверки нескольких параметров и присвоения каждой из проверок определенного веса.

Проверку параметров производят следующим образом:

- двигатель 1 набирает момент, если параметр, относящийся к расходу топлива в двигателе 1, равен определенному значению в течение по меньшей мере 3 секунд;

- двигатель 2 набирает момент, если параметр, относящийся к расходу топлива в двигателе 2, равен определенному значению в течение по меньшей мере 3 секунд;

- воздушное судно находится в движении, если путевая скорость (скорость относительно земли) составляет более 5 узлов;

- воздушное судно находится в фазе ускорения, если продольное ускорение составляет более 0,1 g.

Каждой проверке, если соответствующее условие выполнено, сопоставляют значение 1, а если оно не выполнено - нулевое значение.

Выявление перехода происходит, если при суммировании четырех условий получают по меньшей мере значение 3 (т.е. по меньшей мере три условия из четырех выполнены), что означает, что воздушное судно взлетает.