多源飞行器数据的自动化融合和分析的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了为实现故障确定和其它集成交通工具健康状况管理(IVHM)诊断，用于融合和分析来自多个飞行器有关的数据源的多源数据的系统和方法(300)。更具体讲，访问来自一个或多个飞行器的多个飞行器有关的数据源的一个或多个数据部分(302)。可检测一个或多个警报，所述一个或多个警报指示在飞行器有关的数据源的一个或多个部分内的数据异常(304)，其中，可识别警报的类型和与每个警报相关联的原始数据源以及可选的有关置信度得分(306)。可至少部分地基于所识别的类型和用于检测到的报警的数据源的相关性确定一个或多个飞行器故障(312)。可提供指示所确定的一个或多个飞行器故障的输出(314)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】多源飞行器数据的自动化融合和分析的方法和系统
本申请总体上涉及用于融合和分析多源飞行器数据的自动化系统和方法。
技术介绍
大量的数据通常可以与用于运输机队和单项资产的性能跟踪有关。例如，航空工业从各种特殊来源收集飞行器操作数据。数据可通过快速存取记录器(QAR，QuickAccessRecorders)收集，快速存取记录器可提供从许多飞行器传感器和航空电子系统接收的原始飞行数据参数的机载记录。数据可从来自航空公司维修、修理和检修(MRO，RepairandOverhaul)系统的维修记录收集。数据还可从飞行员报告或飞行器条件监测系统(ACMS，AircraftConditionMonitoringSystems)的通信收集。此外，飞行器通信寻址与报告系统(ACARS，AircraftCommunicationsAddressingandReportingSystem)消息可包括相关数据，包括飞行器运动事件、飞行计划、天气信息、设备健康状况、衔接航班的状态等等。对飞行器操作数据的预测分析可针对个别飞行器或整个机队的维修和预测提供有用的信息。此信息可对帮助解决各种飞行器维修问题的航空公司维修组织中的工程师、经理或其它专家有益。许多现有的系统主要依赖人解读这些大量的数据，这可能是棘手、冗长和耗时的。此外，消耗多个数据流的企业级分析系统有时可能要求对资产的所有可用数据进行组合查看。可能需要从这种组合查看推断出来的知识建立一组资产的准确的态势感知图。已知的选择项在对于要采取的维修动作和采取这些动作的紧迫性进行智能决策可产生有限的准确度和有效性。
技术实现思路
本申请的实施例的各方面和优点将部分地在以下描述中阐述，或者可从所述描述了解，或者可通过实践实施例来了解。本申请的一个实施例方面涉及一种用于融合和分析多源飞行器数据的计算机实施方法。所述方法可包括由一个或多个处理器访问来自一个或多个飞行器的多个飞行器有关的数据源的一个或多个数据部分。所述方法还可包括由所述一个或多个处理器检测一个或多个警报，所述一个或多个警报指示在飞行器有关的数据源的一个或多个部分内存在数据异常。所述方法还可包括由所述一个或多个处理器识别警报的类型和与每个检测到的警报相关联的原始数据源。所述方法还可包括由所述一个或多个处理器至少部分地基于所识别的类型和用于检测到的警报的数据源的相关性来确定一个或多个飞行器故障。所述方法还可包括由所述一个或多个处理器提供输出，所述输出指示所确定的一个或多个飞行器故障。本申请的另一实施例方面涉及一种用于融合和分析多源飞行器数据的系统。所述系统可包括一个或多个处理器和一个或多个存储装置。所述一个或多个存储装置可存储计算机可读指令，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作。所述操作可包括访问来自一个或多个飞行器的多个飞行器有关的数据源的一个或多个数据部分。所述操作还可包括检测一个或多个警报，所述一个或多个警报指示在飞行器有关的数据源的一个或多个部分内存在数据异常。所述操作可包括识别警报的类型和与每个检测到的警报相关联的原始数据源。所述操作可包括至少部分地基于所识别的类型和用于检测到的警报的数据源的相关性确定一个或多个飞行器故障。所述操作可包括提供输出，所述输出指示所确定的一个或多个飞行器故障。本申请的再一实施例方面涉及一个或多个有形的非暂时性计算机可读介质，所述计算机可读介质存储计算机可读指令，所述指令由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行操作。所述操作可包括访问来自一个或多个飞行器的多个飞行器有关的数据源的一个或多个数据部分。所述操作还可包括检测一个或多个警报，所述一个或多个警报指示在飞行器有关的数据源的一个或多个部分内存在数据异常。所述操作可包括识别警报的类型和与每个检测到的警报关联的发起数据源。所述操作可包括至少部分地基于识别的类型和针对检测到的警报的数据源的相关性确定一个或多个飞行器故障。所述操作可包括提供输出，所述输出指示确定的一个或多个飞行器故障。可对本申请的这些示例性方面进行改变和修改。参考以下描述和所附权利要求书将更好地了解各种实施例的这些以及其它特征、方面和优点。并入在本说明书中且构成本说明书的部分的附图说明了本申请的实施例，且与所述描述一起用于解释相关原理。附图说明在参考附图的说明书中阐述了针对所属领域的技术人员的实施例的详细论述，在附图中：图1示出了根据本申请的实施例的数据融合和分析系统的概览图；图2示出了根据本申请的实施例方面用于实施数据融合和分析特征的系统部件的概览图；以及图3示出了根据本申请的实施例用于融合和分析多源飞行器数据的方法的流程图。具体实施方式现将详细参考本专利技术的实施例，在图中说明本专利技术的实施例的一个或多个实施例。每个实施例是为了解释本专利技术而非限制本专利技术而提供。实际上，所属领域的技术人员将清楚，在不脱离本专利技术的范围或精神的情况下可在本专利技术中进行各种修改和变化。举例来说，说明或描述为一个实施例的部分的特征可与另一实施例一起使用以产生又一实施例。因此，希望本专利技术涵盖此类属于所附权利要求书和其等效物的范围内的修改和变化。本申请的实施例方面涉及用于融合和分析来自多个飞行器有关的数据源的多源数据的系统和方法，以用于故障确定和其它集成交通工具健康管理(IVHM)诊断。通过融合和分析连续记录的飞行数据，基于对来自多个数据源的警报的相关联分析，关于是否应当确认、得出或拒绝飞行器故障做出决定。关联的输出可包括确定的飞行器故障和/或关联的飞行器维修建议的指示。用于融合和分析来自多源的飞行器数据的所公开的系统和方法可提供自动化故障预测、诊断和警报和/或潜在故障或失效的识别的特征。这些特征可具有及早地可能在产生破坏之前检测飞行器故障的技术效果。此外，可有利地提供在安排的维修期间计划修理飞行器问题的预先通知，因而降低对维修和操作产生影响的时间和成本。另外，故障可以被确定，使得可在第一次维护巡修中应用最有效的校正动作，避免重复维修和移去没有解决故障的部件。在特定的实施例中，通过访问多源飞行器有关的数据的融合集，可实现系统和方法。在一些实施例中，飞行器有关的数据源可包括维修数据、来自快速存取记录器(QAR)的数据、技术中断数据和与特殊的飞行器飞行有关的其它数据、飞行后报告(PFR)数据和其它飞行器有关的数据源。在一些实施例中，飞行器有关的数据源可包括提供来自一个或多个飞行器的特定飞行的数据的至少一个数据源和来自一个或多个飞行器的一个或多个之前的飞行的至少一个数据源。在一些实施例中，飞行器有关的数据源可特定于特定的飞行器系统(例如由航空运输协会定义的ATA章节)，使得随后检测到的警报和确定的飞行器故障特定于特定的飞行器系统。多个飞行器有关的数据源可被应用作为预配置的处理规则的统计模型的输入。在一些实施例中，预配置的处理规则可包括警报检测规则，所述警报检测规则帮助检测一个或多个警报，以及识别警报的类型和与每个检测到的警报关联的发起数据源，所述一个或多个警报指示飞行器有关的数据源的一个或多个部分内存在数据异常。在一些实施例中，预配置的处理规则可包括飞行器故障确定规则，其帮助至少部分地基于识别的类型和检测到的警报的数据源的相关性以及可选的附加信息(例如但不局限于分配本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于融合和分析多源飞行器数据的计算机实施方法(300)，所述方法包括：由一个或多个处理器访问来自一个或多个飞行器的多个飞行器有关的数据源的一个或多个数据部分(302)；由所述一个或多个处理器检测一个或多个警报，所述一个或多个警报指示在飞行器有关的数据源的一个或多个部分内存在数据异常(304)；由所述一个或多个处理器识别警报的类型和与每个检测到的警报相关联的原始数据源(306)；由所述一个或多个处理器至少部分地基于所识别的类型和用于检测到的警报的数据源的相关性来确定一个或多个飞行器故障(312)；以及由所述一个或多个处理器提供输出，所述输出指示所确定的一个或多个飞行器故障(314)。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.01.06 GB 1600220.61.一种用于融合和分析多源飞行器数据的计算机实施方法(300)，所述方法包括：由一个或多个处理器访问来自一个或多个飞行器的多个飞行器有关的数据源的一个或多个数据部分(302)；由所述一个或多个处理器检测一个或多个警报，所述一个或多个警报指示在飞行器有关的数据源的一个或多个部分内存在数据异常(304)；由所述一个或多个处理器识别警报的类型和与每个检测到的警报相关联的原始数据源(306)；由所述一个或多个处理器至少部分地基于所识别的类型和用于检测到的警报的数据源的相关性来确定一个或多个飞行器故障(312)；以及由所述一个或多个处理器提供输出，所述输出指示所确定的一个或多个飞行器故障(314)。2.根据权利要求1所述的方法，还包括由所述一个或多个处理器分配与每个检测到的警报相关联的警报置信度得分(308)；且其中，确定一个或多个飞行器故障(312)还至少部分地基于所述分配给每个检测到的警报的警报置信度得分(308)。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述警报置信度得分对应于可量化值，所述可量化值指示给定的警报与给定的故障相关的历史可能性。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括由所述一个或多个处理器对所述飞行器有关的数据源中的每一个分配数据源置信度得分(310)；以及其中，确定一个或多个飞行器故障(312)还至少部分地基于分配给所述飞行器有关的数据源中的每一个的所述数据源置信度得分(310)。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其还包括：由所述一个或多个处理器分配与每个检测到的警报相关联的警报置信度得分，其中，每个警报置信度得分对应于可量化值，所述可量化值指示给定的警报与给定的故障相关的历史可能性(308)；由所述一个或多个处理器对所述飞行器有关的数据源中的每一个分配数据源置信度得分，其中，每个数据源置信度得分对应于可量化值，所述可量化值指示所述数据源在确定飞行器故障时的重要性水平(310)；且其中，确定一个或多个飞行器故障...

【专利技术属性】
技术研发人员：F比文，ML沃森，
申请(专利权)人：通用电气航空系统有限公司，
类型：发明
国别省市：英国,GB