[发明专利]面向航空发动机的综合性能趋势分析方法在审

专利信息
申请号: 201810570791.X 申请日: 2018-06-05
公开(公告)号: CN108846568A 公开(公告)日: 2018-11-20
发明(设计)人: 陶弢;郑砚普;翟坤龙 申请(专利权)人: 威海众成信息科技股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06F17/30;G06Q50/30
代理公司: 威海恒誉润达专利代理事务所(普通合伙) 37260 代理人: 鹿刚
地址: 264209 山东省威海市高技区怡*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 趋势分析 航空发动机 综合性能 分布式文件系统 航空发动机性能 预处理 关系型数据库 数据管理 基础数据 监控数据 数据处理 文件目录 可操作 绑定 录入 解析 发动机 存储 采集 监控
【权利要求书】:

1.一种面向航空发动机的综合性能趋势分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1:关系型数据库中基础数据的录入;基础数据包括飞机类型、飞机型号、飞机注册、发动机类型、发动机型号、发动机注册、飞机飞行数据、数据来源、飞行阶段、监控属性、原始报文解析模板、厂家数据解析模板、译码数据解析模板;

步骤2:设计分布式文件系统模型;利用分布式文件系统实现发动机性能监控数据的存储,性能监控数据包括原始报文、厂家数据和译码数据,解析后的发动机性能监控数据,根据发动机的日常性能趋势分析规则,将监控发动机对象和数据来源作为分布式文件系统的文件名称,将监控属性和监控时间作为列的key值,将数据来源、飞行阶段和监控值作为列的value值进行存储;

步骤3:采集航空发动机监控数据,并进行预处理处理;根据不同数据来源,通过飞机发动机信息,确定解析模板,根据模板的具体配置从文件中解析出有效的性能监控数据;

步骤4:将解析后的可操作数据处理后形成key和value,绑定key与value,存储至发动机相应的文件目录;

步骤5:设计趋势分析规则;通过不同的图标方式可以从不同角度观察监控属性的趋势变化,对监控属性实现多层次分析;

步骤6:进行简单趋势分析;根据发动机分组方式不同、参数分组方式不同,将最终的结果集按照趋势分析设定的规则组合为图像模型,并进行展示;

步骤7:进行综合趋势分析;通过系统中增量管理的飞机飞行数据,可将报文数据、厂家数据和译码数据通过飞行时间、航班信息和飞机信息进行关联提取。

2.根据权利要求1所述的面向航空发动机的综合性能趋势分析方法,其特征在于所述步骤1主要通过以下步骤实现:

飞机类型模型如下:

ACTYPE={ID,actype}

其中ID为飞机类型的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,actype为飞机类型的名称,此模型用来辅助查询飞机的飞机类型信息;

飞机型号模型如下:

ADMODEL={ID,acmodel}

其中ID为飞机型号的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,acmodel为飞机型号的名称,此模型用来辅助查询飞机的飞机型号信息;

飞机注册模型如下:

Airplane={ID,basicInfo}

其中ID为飞机的全局唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,basicInfo为飞机基本信息,一台飞机至少有两台发动机,而且发动机会不断变化,此模型用来辅助查询不同时段的飞机发动机信息;

发动机类型模型如下:

ENTYPE={ID,entype}

其中ID为发动机类型的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合;entype为发动机类型的名称,此模型用来辅助查询发动机的发动机类型信息;

发动机型号模型如下:

ENMODEL={ID,enmodel}

其中ID为发动机型号的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,enmodel为发动机型号的名称,此模型用来辅助查询发动机的发动机型号信息;

发动机注册模型如下:

ENGINE={esn,pos,ac,basicInfo}

其中esn为发动机的全局唯一标识,作为分布式文件系统的子目录唯一标识,pos作为发动机的发位,ac为发动机所在的飞机,basicInfo为发动机其他基本信息,此模型用来辅助查询发动机信息;

飞机飞行数据模型如下:

ACHIS={ac,esn1,esn2,from,to,starttime,endtime,flightnum,basicinfo}

其中ac为飞机号、esn1为1发位的发动机号,esn2位2发位的发动机号,from为该次飞行的起始地点,to为该次飞行的结束地点,starttime为该次飞行的开始时间,endtime为该次飞行的结束时间,flightnum为该次飞行的航班号,basicinfo为该次飞行的其他基本信息,此模型用来辅助查询飞机的飞行数据,借此将来源不同的数据进行关联;

数据来源模型如下:

DATAFROM={ID,name}

其中ID为数据来源的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,作为存储分布式文件系统table名称的一部分,name为数据来源名称,目前常用的值为DFD、EHM、QAR;

飞行阶段模型如下:

FLIGHTPHASE={ID,name}

其中ID为飞行阶段的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,作为存储分布式文件系统value的一部分,name为飞行阶段名称;

监控属性模型如下:

STANDARDPARAM={name}

name为监控属性的唯一标识,表示监控属性名称,作为存储分布式文件系统key的一部分;

原始报文解析模板模型如下:

DFDMODEL={ID,actype,flightphase,entype,dateformat,timeformat,xmlModel,paramlist}

其中ID为原始报文解析模板的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,actype为适用的飞机类型,flightphase为适用的飞行阶段,entype为适用的发动机类型,dateformat为报文中的日期格式,timeformat为报文中的时间格式,xmlModel为模板内容,格式为xml格式;paramlist为报文的监控属性信息,标记监控属性的名称、长度、发位、转换系数、是否为监控参数;

厂家数据解析模板模型如下:

EHMMODEL={ID,flightphase,entype,datetimeformat,headerline,dataline,esncolumn,datetimecolumn,accolumn,paramlist}

其中ID为厂家数据解析模板的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,flightphase为适用的飞行阶段,entype为适用的发动机类型,datetimeformat为文件中的时间格式,headerline为文件中的标题行所在行,dataline为文件中的数据开始行,esncolumn为文件中发动机号所在列,datetimecolumn为文件中时间所在列,acccolumn为文件中飞机号所在列,paramlist为文件中的监控属性信息,标记监控属性的名称、列名称;

译码数据解析模板模型如下:

QARMODEL={ID,actype,entype,dateformat,timeformat,headerline,dataline,esn1column,esn2column,datecolumn,timecolumn,accolumn,paramlist}

其中ID为译码数据解析模板的唯一标识,长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合,actype为适用的飞机类型,entype为适用的发动机类型,dateformat为数据中的日期格式,timeformat为数据中的时间格式,headerline为数据中的标题行所在行,dataline为数据中的数据开始行,esn1column为数据中1发位发动机号所在列,esn2column为数据中2发位发动机号所在列,datecolumn为日期所在列,timecolumn为数据中时间所在列,acccolumn为数据中飞机号所在列,paramlist为数据中的监控属性信息,标记监控属性的名称、列名称、所属发动机。

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