[发明专利]基于自适应资源调配的地面健康管理方法、系统及装置

说明书

本发明涉及飞机健康管理技术领域，具体涉及一种基于自适应资源调配的地面健康管理方法、系统及装置。旨在解决如何准确地测试飞机故障信息，快速实现对目标飞机的故障定位和故障隔离。该方法包括：步骤S1：根据目标飞机的当前测试数据获取目标飞机的故障征兆；步骤S2：基于故障征兆与故障模式的对应关系并且根据目标飞机的故障征兆进行匹配：若未匹配出相关的故障模式，则转至步骤S3；步骤S3：基于自适应资源调度模型并且根据故障征兆，获取相关的测试资源和飞机测试需求；步骤S4：基于飞机测试需求并利用测试资源对目标飞机进行检测得到资源测试数据，随后转至步骤S1。该方法可以为地面健康管理系统快速准确地提供目标飞机的故障信息。

技术领域

本发明涉及飞机健康管理技术领域，具体涉及一种基于自适应资源调配的地面健康管理方法、系统及装置。

背景技术

故障预测和健康管理技术在提高航空装备的安全性、减少生命周期费用和提高维修保障效率等方面发挥了重要作用，目前飞机保障体系正朝着飞机自主式保障发展。随着高度综合化和高新技术的采用，使得飞机系统内部以及系统之间的耦合度和关联度越来越高，测试和诊断越来越复杂，也使得飞机的故障诊断、维护和保障管理互相脱节，因此效率低，维护成本高。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决如何准确地测试飞机故障信息，快速实现对目标飞机的故障定位和故障隔离，本发明的第一方面，提供了一种基于自适应资源调配的地面健康管理方法，包括：

步骤S1：根据目标飞机的当前测试数据获取所述目标飞机的故障征兆；

步骤S2：基于预设的故障征兆与预设的故障模式的对应关系并且根据所述目标飞机的故障征兆进行匹配：若未匹配出相关的故障模式，则转至步骤S3；

步骤S3：基于预设的自适应资源调度模型并且根据所述故障征兆，获取相关的测试资源和飞机测试需求；

步骤S4：基于所述飞机测试需求并利用所述测试资源对所述目标飞机进行检测得到资源测试数据，随后转至步骤S1；

其中，所述测试数据包括所述目标飞机的机载数据以及可选的资源测试数据，所述自适应资源调度模型是基于预设的故障征兆及其相应的测试资源和飞机测试需求，并且利用机器学习算法构建的神经网络模型。

进一步地，本发明提供了一个优选技术方案为：

“根据目标飞机的当前测试数据获取所述目标飞机的故障征兆”的步骤包括：

步骤S101：提取所述当前测试数据的数据特征；

步骤S102：基于所述数据特征对所述目标飞机进行状态监测，并且基于状态监测结果判断所述目标飞机是否飞行正常：若是，则转至步骤S101；若否，则转至步骤S103；

步骤S103：基于预设的测试数据与预设的故障征兆的对应关系并且根据所述当前测试数据，匹配相关的故障征兆。

进一步地，本发明提供了一个优选技术方案为：

在“基于预设的自适应资源调度模型并且根据所述故障征兆，获取相关的测试资源和飞机测试需求”的步骤之后，所述方法还包括：

判断所述故障征兆和所述故障征兆对应的测试资源和飞机测试需求是否为预设训练集中的训练样本；

若否，则根据所述训练集、所述故障征兆和所述故障征兆对应的测试资源和飞机测试需求，并且利用机器学习算法重新对所述自适应资源调度模型进行网络训练。

本发明的第二方面，还提供了一种基于自适应资源调配的地面健康管理系统，包括：

故障检测模块，配置为根据目标飞机的当前测试数据获取所述目标飞机的故障征兆；