【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的航空器能量异常识别方法
[0001]本专利技术属于民航
，具体涉及一种基于数据驱动的航空器能量异常识别方法。
技术介绍
[0002]近十年来，我国的民航事业各个方面都在迅速增长着，无论是机场、航空公司还是旅客的选乘率都有明显提升。在民航业快速发展的背后，安全与效率的问题也随之而出，有限的空域资源、地面或机载导航设备精度、管制员的指挥能力等无法满足航班在大流量下的高效运行，因此为保障安全，部分交通繁忙的空域采取限流、改航、等待等方式来缓解空域内的交通流压力，从而容易导致航班延误、运行效率较低等问题的出现。为此，针对上述问题，本专利技术开发一套辅助管制员指挥管制区内航空器的系统，为管制员提供危险预警、辅助决策信息，提高管制员能力和空中交通流的运行效率和安全性。
[0003]航空器的能量管理与能量的态势感知是现阶段安全分析的两个重要的概念，许多航空器失控的事故以及事故征候的发生原因均为航空器没有做好实时的能量管理造成的,能量指标也可成为评估安全的客观指标。因此，我们将可能引起事故或事故征候的异常能量...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的航空器能量异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)读取航空器轨迹相关数据，并对数据进行质量分析；(2)对航空器轨迹信息数据进行预处理，并分为训练集、测试集和验证集；(3)根据能量公式，将ENU坐标系下的数据转变能量数据，并根据时间数据和时间窗口长度生成以时间窗口为单位的数据；(4)使用单分类SVM构建能量异常检测模型，通过历史飞行数据对能量异常检测模型进行训练使其具有识别异常能量的能力。2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的航空器能量异常识别方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：(11)读取包括时间、二次雷达编号、航空器型号、航空器所处经度、航空器所处纬度、航空器所处高度、航空器速度和航空器角度的航空器轨迹相关数据；(12)从数据是否存在重复值、缺失值、离群点三个方面对数据进行质量分析：对比飞机航迹信息数据集中的所有航迹点的所有属性，当两个航迹点之间的所有属性均相同时，则判断这两个航迹点为重复值；检查航迹点的属性值，当存在空值时，则该航迹信息为缺失值；离群点为明显偏离飞行轨迹的单个数据点，该点可能是由传感器异常或者数据传输异常造成的。3.根据权利要求1所述的基于数据驱动的航空器能量异常识别方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：(21)对航空器轨迹信息数据集进行数据清洗：数据中存在的重复值采用删除法，剔除重复航迹信息的数据记录；数据中存在的缺失值采用删除法和插补法；(22)对航空器轨迹信息数据集进行坐标变换，将地理坐标系转换成以地球质心为原点的ECEF坐标系；(23)将ECEF坐标系转化为以机场基准点为原点的ENU坐标系，ENU坐标系ZUp轴方向为垂直于机场基准点所在的地球表面方向，XEast轴方向为正东方向，YNorth方向为正北方向；(24)对轨迹进行插值、平滑以及外推，得到平滑、等长的数据：(D2)
i
＝e
i
‑
2e
i+1
+e
i+2
(D3)
i
＝(
‑
e
i
‑1+2e
i
‑
2e
i+2
+e
i+3
)其中，P∈R
N
×
M
重建航迹，长度为N，数据维度为M，表示原始轨迹，长度为K,数据维度为M，A∈R
K
×
N
表示一个对角采样矩阵，如果中存在空缺值，矩阵A中对应的数值为0，表示F范数，β1,β2表示正则化参数，D2∈R
(N
‑
2)
×
N
是表示航空器轨迹加速度的二阶差分矩阵，D3∈R
(N
‑
4)
×
N
表示抑制拟合轨迹中的微小的高频波动，e
i
表示时刻为i＝1,2,...,N的标准单位向量。4.根据权利要求1所述的基于数据驱动的航空器能量异常识别方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：(31)选择能量指标，并将经过预处理后的数据通过能量计算公式转换成能量指标，将
处理好的能量指标按照时间顺序生成以时间窗口为单位的数据；所述能量指标包括单位机械能、单位势能、单位动能、单位机械能误差、单位机械能率；(32)生成以时间窗口为单位的航空器能量数据：采用滑动窗口将原始的航空器飞行数据按照时间顺序重新组合生成时间窗口，计算不同窗口能量指标生成特征向量：采用观测时刻点在中间的飞行数据序列{x
t
‑
k
,...,x
t
,...,x
t+k
}来观测t时刻航空器飞行数据；每一个时间窗口作...
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