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基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测

霍纬纲 李继龙 王慧芳

霍纬纲, 李继龙, 王慧芳等 . 基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测[J]. 北京航空航天大学学报, 2022, 48(4): 560-568. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0649
引用本文: 霍纬纲, 李继龙, 王慧芳等 . 基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测[J]. 北京航空航天大学学报, 2022, 48(4): 560-568. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0649
HUO Weigang, LI Jilong, WANG Huifanget al. Civil aircraft long touchdown exceedance detection based on autoencoder and HMM[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2022, 48(4): 560-568. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0649(in Chinese)
Citation: HUO Weigang, LI Jilong, WANG Huifanget al. Civil aircraft long touchdown exceedance detection based on autoencoder and HMM[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2022, 48(4): 560-568. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0649(in Chinese)

基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0649
基金项目: 

中央高校基本科研业务费专项资金 3122019190

详细信息
    通讯作者:

    霍纬纲, E-mail: wghuo@cauc.edu.cn

  • 中图分类号: V328.1;TP183

Civil aircraft long touchdown exceedance detection based on autoencoder and HMM

Funds: 

the Fundamental Research Funds for the Central Universities 3122019190

More Information
  • 摘要:

    已有的飞行品质监控(FOQA)标准仅由地速的积分距离判定接地点远事件(LTE)的发生,无法结合多个快速存取记录器(QAR)参数检测并解释发生该事件的原因。通过滑动窗口对包含多个参数的QAR样本进行分段,按照分段位置形成若干分段样本集。由长短时记忆网络(LSTM)自编码器得到QAR样本分段及分段内向量的特征表示,采用K-means分别对这些表示向量进行聚类处理,实现QAR样本及其分段的符号化。使用正常航班QAR样本集的符号序列建立隐马尔可夫模型(HMM),以检测包含接地点远事件的航班。由发生及未发生接地点远事件的QAR样本各个分段的符号序列构建HMM后,采用Viterbi算法确定接地点远事件在QAR样本分段内的具体位置。在真实QAR数据集上的实验结果表明,与其他多维时间序列异常检测方法相比,所提方法不仅能有效检测接地点远事件,而且可以获得多个QAR参数的异常值,辅助领域专家分析发生该事件的原因。

     

  • 图 1  接地点远事件检测方法流程

    Figure 1.  Flowchart of detection method of long touchdown exceedance

    图 2  QAR样本分段方法示意图

    Figure 2.  Schematic diagram of QAR sample segmentation method

    图 3  LSTM-AE训练过程示意图

    Figure 3.  Schematic diagram of LSTM-AE training process

    图 4  检测接地点远事件位置的HMM模型结构示意

    Figure 4.  Structure of HMM model for detecting the position of long touchdown exceedance

    图 5  聚类数目K与类簇平均畸变程度的变化趋势

    Figure 5.  Changing trend between clusters number K and average distortion degree of cluster

    图 6  真实与异常检测结果状态值序列对比

    Figure 6.  Comparison of state value sequence between real and anomaly detection results

    图 7  有无接地点远事件QAR样本典型参数取值对比

    Figure 7.  Comparison of typical parameter values between the normal and the long touchdown exceedance QAR sample

    表  1  参数说明

    Table  1.   Parameter description

    参数 意义
    标准气压高度 飞机与标准气压平面之间的距离
    无线电高度 飞机距离地面的真实高度
    N11、N21 1、2号发动机低压压气机转子负荷百分比
    N12、N22 1、2号发动机高压压气机转子负荷百分比
    EGT1、EGT2 1、2号发动机排气温度
    左、右迎角 左、右机翼弦线与空气流速的夹角
    俯仰角 机身纵轴线与水平面的夹角
    倾侧角 飞机在横滚轴上的倾斜角度
    方向舵偏角 方向舵左右偏转角度
    空速 根据标准大气压下空速与动压关系测定的空速
    垂直加速度 飞机在垂线上的加速度
    纵向加速度 飞机在纵轴上的加速度
    横向加速度 飞机在横轴上的加速度
    下降率 飞机的垂直速度
    FLAP1、FLAP2 飞机左右两边襟翼角度
    下载: 导出CSV

    表  2  异常航班数据检测的对比实验

    Table  2.   Comparison experiment of abnormal flight data detection

    检测方法 准确率 召回率 F1
    PCA+HMM 0.43 0.89 0.609
    FCM+HMM 0.432 0.708 0.611
    AHMM-AD 0.493 0.682 0.570
    LTED-LSTM-HMM 0.600 0.968 0.741
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-23
  • 录用日期:  2021-01-22
  • 网络出版日期:  2022-04-20

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