【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及监控，尤其涉及一种航空障碍灯远程监控方法及系统。
技术介绍
1、监控领域专注于利用各类传感设备、通信技术以及数据处理系统来实时收集、传输并分析监控对象的状态信息。该
在确保设施安全运作、提升效率以及减少不必要的维护成本方面发挥着重要作用。在航空领域，该技术尤为关键，因为涉及到飞行安全和机场运行的多个方面。
2、其中，航空障碍灯远程监控方法是一种利用远程技术监测和管理航空障碍灯的系统和流程。该方法的主要目的是确保航空障碍灯能够可靠地运行，及时发现并处理故障，从而保障飞行器在夜间或能见度不佳条件下的安全飞行。通过实现对航空障碍灯的实时监控，并进行远程控制和管理，旨在提高监控效率，减少人为巡查的需求，同时快速响应可能出现的任何运行异常，确保航空障碍灯能够持续发挥其在航空安全中的重要作用。
3、传统方法在故障预测和性能评估方面，未采用先进的机器学习算法，故障识别和预测的准确率较低。对多来源数据的整合和分析能力不足，导致决策支持信息的片面性，从而影响维护策略的制定和资源配置的优化。缺乏有效的数据可视化工具，也使得对监控数据的理解和分析更加困难。这些不足导致监控效率低下，维护响应延迟，以及资源分配不当，进而影响整个航空障碍灯监控系统的性能和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种航空障碍灯远程监控方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种航空障碍灯远程监控方法，包括以
3、s1：基于外部传感器，对航空障碍灯发出的电磁信号进行采集，采用信号处理算法，对采集到的原始信号进行处理，消除噪声干扰并规范信号格式，生成信号净化数据；
4、s2：基于所述信号净化数据，采用小波变换和傅里叶变换，对信号进行时间频率分析，提取关键波形特征，通过多次变换分解信号，并识别提取局部时间和频率特征，生成特征波形集；
5、s3：基于所述特征波形集，采用支持向量机，对特征进行分析，比较实时波形和历史波形，识别偏离正常模式的信号，并预测潜在故障，生成故障预测结果；
6、s4：基于所述故障预测结果，结合障碍灯历史性能数据，利用随机森林算法，构建性能模型，分析性能衰退趋势和故障概率，并预测障碍灯的剩余寿命周期，生成寿命周期评估；
7、s5：基于所述寿命周期评估，应用卡尔曼滤波器，通过融合多来源数据，建立数据视图，运用多层次决策树，分析融合后的数据，并解析数据结构和关键特征，生成决策支持信息；
8、s6：基于所述决策支持信息，运用自组织映射网络，进行数据的拓扑映射和聚类，通过u矩阵可视化技术，将数据特征映射到二维空间，并识别数据模式和异常情况，生成异常模式图；
9、s7：基于所述异常模式图，结合所述决策支持信息，采用层次分析过程，分析监控性能和可靠性，并根据分析结果，提供维护、故障响应和资源配置方案，生成资源优化与维护计划。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述信号净化数据包括经卡尔曼滤波处理的信号序列、信号强度标准指标和信号频率校准结果，所述特征波形集包括局部时频特征、频域特征、信号幅度的波峰波谷信息，所述故障预测结果包括异常波形识别记录、预测故障类型的分类信息、故障发生概率估计值，所述寿命周期评估包括障碍灯性能的衰退曲线、预测的维护时间点、剩余运行时间估算值，所述决策支持信息包括数据视图、关键指标分析结果、潜在风险点提示，所述异常模式图包括数据聚类分布图、异常模式标记区域、聚类结果的关联度度量，所述资源优化与维护计划包括预定维护时间表、资源重新配置方案、故障响应优先级排序。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于外部传感器，对航空障碍灯发出的电磁信号进行采集，采用信号处理算法，对采集到的原始信号进行处理，消除噪声干扰并规范信号格式，生成信号净化数据的步骤具体为：
12、s101：基于外部传感器，采集原始电磁信号，采用小波降噪算法对信号进行去噪处理，并对去噪后的信号进行时间序列分析，剔除环境噪声和电磁干扰，生成去噪信号；
13、s102：基于所述去噪信号，应用z得分标准化，对信号幅度和频率进行归一化处理，并对归一化后的信号进行幅频分析，确定信号的一致性和比较性，生成标准化信号；
14、s103：基于所述标准化信号，采用线性去趋势算法，对信号进行趋势消除处理，并对去趋势后的信号进行周期性分析，消除非平稳趋势并优化信号稳定性，生成去趋势信号；
15、s104：基于所述去趋势信号，采用时间序列同步算法，对信号执行时间戳校准，利用数据格式转换工具，对信号进行数据编码转换，并匹配信号格式至分析和处理需求，生成信号净化数据。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述信号净化数据，采用小波变换和傅里叶变换，对信号进行时间频率分析，提取关键波形特征，通过多次变换分解信号，并识别提取局部时间和频率特征，生成特征波形集的步骤具体为：
17、s201：基于所述信号净化数据，采用离散小波变换，对信号进行多尺度的时间频率分析，并对分析结果进行局部特征提取，识别信号局部时频特征，生成小波特征数据；
18、s202：基于所述小波特征数据，使用快速傅里叶变换，对信号进行频域分析，并对分析结果进行全局特征提取，识别信号全局频率成分，生成频域特征数据；
19、s203：基于所述小波特征数据和频域特征数据，应用特征级联融合，对局部时频特征和全局频率特征进行融合处理，并对融合后的特征进行信息优化，保留关键特征信息，生成综合特征数据；
20、s204：基于所述综合特征数据，采用主成分分析，进行特征降维和优化处理，并对降维和优化后的特征进行信息量评估，筛选最优特征，生成特征波形集。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述特征波形集，采用支持向量机，对特征进行分析，比较实时波形和历史波形，识别偏离正常模式的信号，并预测潜在故障，生成故障预测结果的步骤具体为：
22、s301：基于所述特征波形集，采用支持向量机，对特征数据进行分析，进行模式识别，通过比较实时波形与历史波形数据，识别与正常波形模式偏离的信号特征，生成异常信号识别结果；
23、s302：基于所述异常信号识别结果，应用k-means聚类算法，对异常信号进行模式分组处理，识别和区分差异类型的信号异常模式，生成故障模式分类结果；
24、s303：基于所述故障模式分类结果，采用apriori算法，对分类得到的故障模式进行关联分析，识别差异化故障模式间的潜在关联和频繁出现的模式组合，生成故障模式分析结果；
25、s304：基于所述故障模式分析结果，使用贝叶斯估计方法，对识别的故障模式进行概率分析，并进行故障概率估计，计算和预测多故障模式的发生概率，生成故障预测结果。
26、作为本专利技术的进一步方案，基于所述故障预测结果，结合障碍灯历史性能数据，利用随机森林算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，所述信号净化数据包括经卡尔曼滤波处理的信号序列、信号强度标准指标和信号频率校准结果，所述特征波形集包括局部时频特征、频域特征、信号幅度的波峰波谷信息，所述故障预测结果包括异常波形识别记录、预测故障类型的分类信息、故障发生概率估计值，所述寿命周期评估包括障碍灯性能的衰退曲线、预测的维护时间点、剩余运行时间估算值，所述决策支持信息包括数据视图、关键指标分析结果、潜在风险点提示，所述异常模式图包括数据聚类分布图、异常模式标记区域、聚类结果的关联度度量，所述资源优化与维护计划包括预定维护时间表、资源重新配置方案、故障响应优先级排序。
3.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于外部传感器，对航空障碍灯发出的电磁信号进行采集，采用信号处理算法，对采集到的原始信号进行处理，消除噪声干扰并规范信号格式，生成信号净化数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述信号净化数据，采用小
5.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述特征波形集，采用支持向量机，对特征进行分析，比较实时波形和历史波形，识别偏离正常模式的信号，并预测潜在故障，生成故障预测结果的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述故障预测结果，结合障碍灯历史性能数据，利用随机森林算法，构建性能模型，分析性能衰退趋势和故障概率，并预测障碍灯的剩余寿命周期，生成寿命周期评估的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述寿命周期评估，应用卡尔曼滤波器，通过融合多来源数据，建立数据视图，运用多层次决策树，分析融合后的数据，并解析数据结构和关键特征，生成决策支持信息的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述决策支持信息，运用自组织映射网络，进行数据的拓扑映射和聚类，通过U矩阵可视化技术，将数据特征映射到二维空间，并识别数据模式和异常情况，生成异常模式图的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述异常模式图，结合所述决策支持信息，采用层次分析过程，分析监控性能和可靠性，并根据分析结果，提供维护、故障响应和资源配置方案，生成资源优化与维护计划的步骤具体为：
10.一种航空障碍灯远程监控系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的航空障碍灯远程监控方法，所述系统包括信号处理模块、特征提取模块、故障预测模块、寿命周期评估模块、决策支持模块、资源优化模块；
...【技术特征摘要】
1.一种航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，所述信号净化数据包括经卡尔曼滤波处理的信号序列、信号强度标准指标和信号频率校准结果，所述特征波形集包括局部时频特征、频域特征、信号幅度的波峰波谷信息，所述故障预测结果包括异常波形识别记录、预测故障类型的分类信息、故障发生概率估计值，所述寿命周期评估包括障碍灯性能的衰退曲线、预测的维护时间点、剩余运行时间估算值，所述决策支持信息包括数据视图、关键指标分析结果、潜在风险点提示，所述异常模式图包括数据聚类分布图、异常模式标记区域、聚类结果的关联度度量，所述资源优化与维护计划包括预定维护时间表、资源重新配置方案、故障响应优先级排序。
3.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于外部传感器，对航空障碍灯发出的电磁信号进行采集，采用信号处理算法，对采集到的原始信号进行处理，消除噪声干扰并规范信号格式，生成信号净化数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述信号净化数据，采用小波变换和傅里叶变换，对信号进行时间频率分析，提取关键波形特征，通过多次变换分解信号，并识别提取局部时间和频率特征，生成特征波形集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的航空障碍灯远程监控方法，其特征在于，基于所述特征波形集，采用支持向量机，对特征进行分析，比较实...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽良，张举兵，陈利，
申请(专利权)人：广州市新航科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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