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Jun 08, 2023

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Scientific Reports volume 13, Numéro d'article : 14175 (2023) Citer cet article 1 Détails des métriques Altmetric Les enregistreurs à accès rapide (QAR) fournissent une source de données importante pour la qualité des opérations aériennes.

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 14175 (2023) Citer cet article

1 Altmétrique

Détails des métriques

Les enregistreurs à accès rapide (QAR) constituent une source de données importante pour l'assurance qualité des opérations aériennes (FOQA) et la sécurité des vols. Il se caractérise généralement par un volume important, une dimensionnalité élevée et une fréquence élevée, et ces caractéristiques entraînent des complexités et des incertitudes extrêmes dans son utilisation et sa compréhension. Dans cette étude, nous avons proposé un modèle de réseau d'encodeur automatique convolutif (TFA-CAE) basé sur l'attention temporelle (TFA) pour extraire les caractéristiques de vol essentielles des données QAR. À titre d'étude de cas, nous avons utilisé les données QAR d'atterrissage à l'aéroport international de Kunming Changshui et à l'aéroport international de Lhassa Gonggar comme données expérimentales. Les résultats montrent que (1) le modèle TFA-CAE est le plus performant pour extraire des caractéristiques de vol représentatives par rapport à certaines approches traditionnelles ou similaires, telles que l'analyse en composantes principales (PCA), l'auto-encodeur convolutif (CAE), l'auto-attention. modèles basés sur CAE (SA-CAE), auto-encodeur basé sur une unité récurrente de porte (GRU-AE) et TFA-GRU-AE ; (2) les modèles de vol correspondant à différentes pistes peuvent être reconnus ; et (3) les vols anormaux peuvent effectivement s'écarter de nombreuses observations. Dans l’ensemble, le modèle TFA-CAE fournit une technique bien établie pour une utilisation ultérieure des données QAR, telles que la détection des risques de vol ou FOQA.

L'aviation civile s'efforce constamment d'améliorer la sécurité des vols. Pour modifier la nature sujette aux accidents de l'aviation civile chinoise et améliorer la sécurité des vols, l'Administration de l'aviation civile de Chine (CAAC) a décidé en 1997 de rendre obligatoire le projet de surveillance de la qualité des vols pour toutes les compagnies aériennes de transport. Depuis le 1er janvier 1998, tous les avions de transport immatriculés en Chine devaient installer un enregistreur à accès rapide (QAR) ou un équipement équivalent pour enregistrer tous les états de vol des avions pendant les vols. Les données de vol enregistrées par les QAR sont utilisées pour surveiller les opérations aériennes, les performances de l'avion, etc., afin de détecter les vols défectueux qui s'écartent des procédures de vol standard. En outre, les causes des vols défectueux sont analysées puis traitées en développant des mesures de guidage améliorées correspondantes, ce qui entraîne de nouvelles améliorations de la qualité des vols. Fin 2013, le projet de construction d'une station de base de surveillance de la qualité des vols a été approuvé par la CAAC pour collecter, traiter et analyser toutes les données QAR des avions en Chine. Fin 2017, la station de base avait collecté les données QAR de plus de 3 000 avions transportés par les 51 transporteurs aériens de la catégorie de l'aviation civile chinoise. Une énorme quantité de données de vol riches est collectée en permanence dans cette station de base, qui fournit une base de données complète pour étudier les risques de vol ainsi que des méthodes basées sur les données.

Les données de diffusion de surveillance dépendante automatique (ADS-B) sont un autre type de données de vol et sont également utilisées pour la surveillance de la qualité des vols, telles que l'heure d'atterrissage de l'avion1 et l'estimation de l'heure d'arrivée de l'avion2,3. Les données ADS-B ont une bonne actualité par rapport aux données QAR, mais seul un nombre limité de paramètres de vol (environ 40 paramètres de vol) sont enregistrés, ce qui les rend insuffisantes pour être utilisées dans des scénarios d'application complexes. Par rapport aux données ADS-B, les données QAR sont généralement caractérisées par des données de haute dimension et à haute fréquence pour enregistrer les détails d'un vol, notamment l'heure, la position, les opérations aériennes, l'attitude de vol, la dynamique de vol et l'environnement externe (jusqu'à 2 000 heures de vol). paramètres). Les paramètres de vol enregistrés reflètent l'état du système de l'avion. Par exemple, une valeur excessive du paramètre de vol AOA (Angle d'attaque) peut suggérer des risques potentiels de décrochage de l'avion alors que le paramètre de vol VRTG (Accélération Normale) est habituellement utilisé pour indiquer l'atterrissage brutal lorsqu'un avion touche le sol. Par conséquent, les données QAR peuvent être utilisées pour surveiller et détecter divers événements de vol. Cependant, ces caractéristiques entraînent des complexités et des incertitudes extrêmes dans son utilisation et sa compréhension. L’extraction de caractéristiques, en tant que sujet typique d’exploration de données, fournit un moyen technique pour résoudre la malédiction dimensionnelle4. Il joue un rôle clé dans de nombreuses applications, telles que la classification5, la régression6 et l'exploration de données7,8, et constitue également une base préalable au diagnostic des pannes axé sur l'extraction des caractéristiques des pannes9,10,11,12.