| Русский Русский | English English |
   
Главная Archive
19 | 11 | 2024
10.14489/vkit.2019.07.pp.020-031

DOI: 10.14489/vkit.2019.07.pp.020-031

Евдокименков В. Н., Ким Р. В., Попов С. С.
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ТРЕНД-АНАЛИЗА ПОЛЕТНОЙ ИНФОРМАЦИИ: АРХИТЕКТУРА, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
(c. 20-31)

Аннотация. Описана архитектура, состав алгоритмов и математическое обеспечение программного комплекса тренд-анализа полетной информации. Программный комплекс реализует расчет и построение трендов, описывающих изменение на заданном временнóм интервале (в течение заданного периода эксплуатации воздушного судна) отклонений контролируемых аналоговых параметров от их требуемых значений для различных участков полета, выбираемых пользователем, и их отображения относительно границ эталонных областей допустимых отклонений. Функциональные возможности программного комплекса допускают задание пользователем условий проведения тренд-анализа, автоматическое выделение аномальных измерений параметров, формирование эталонных областей для тренд-анализа и отклонений контролируемых параметров от их номинальных значений, формирование массива измеренных значений параметров для последующего расчета трендов, привязанных к выбранной пользователем временнóй шкале. В структуре программного комплекса реализован расчет как скалярных трендов по отклоениям отдельных параметров на основе адаптивного полиномиального сглаживания измерений (скалярный тренд-анализ), так и расчет трендов по комплексу параметров (многомерный тренд-анализ). В целях повышения достоверности результатов тренд-анализа показана возможность получения доверительных интервалов для рассчитанных трендов. Возможности разработанного программного комплекса иллюстрируются на примере обработки реальных данных, отражающих состояние системы кондиционирования воздуха воздушного судна в процессе эксплуатации.

Ключевые слова:  программный комплекс; воздушное судно; скалярный тренд; многомерный тренд; область допустимых значений; полиномиальное сглаживание.

 

Evdokimenkov V. N., Kim R. V., Popov S. S.
SOFTWARE PACKAGE OF TREND ANALYSIS OF FLIGHT INFORMATION: ALGORITHMS AND MATHEMATICAL SUPPORT
(pp. 20-31)

Abstract. This paper describes an architecture, core functionality and algorithms of the flight-data trend analysis software package. The package provides the calculation and construction the trends of controlled analog parameters deviations, being registered during certain period of aircrafts exploitation using the on-board flight-data recorders. The package tools allows to calculate trends for the particular aircraft or for airline fleet, choose particular flight phases or the exact moment for analysis, display the resulting trends and the boundaries of permissible parameters deviations and export the results to the most common file formats.The tools, embodied in flight-data trend analysis software package, allow to set up the conditions of trend analysis performance, identify outliers in controlled parameters sample in automatic mode and exclude them from analysis, form etalon spaces for trend analysis and calculate parameters deviations from its nominal values for subsequent computation parameters of trend. The considered software package includes the functions that allow to calculate both scalar and multidimensional trends of parameters deviations. These functions are based on adaptive polynomial smoothing algorithm suggesting the optimal polynomial degree choice. The etalon space parameters are calculated using real flight data, but can be change by user during the trend analysis performance. In order to increase reliability of the trend-analysis results the software package tools are also include the confidence interval of the trend computation function. The functionality of the developed package is illustrated by results of real flight-data processing that show the feasibility of predicting the aircraft equipment failures (on the example of aircraft air conditioning system).

Keywords: Software package; Aircraft; Scalar trend; Multi-dimensional trend; Aircraft equipment failures prediction; Polynomial trends.

Рус

 В. Н. Евдокименков, Р. В. Ким, С. С. Попов (Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

V. N. Evdokimenkov, R. V. Kim, S. S. Popov (Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Рус

1. Беляев Ю. К. Вероятностные методы выборочного контроля. М.: ФИЗМАТЛИТ, 1975. 408 с.
2. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. 648 с.
3. Евдокименков В. Н., Красильщиков М. Н., Ратникова Н. И. Оценка текущего состояния воздушного судна и его систем на основе вероятно-стно-гарантирующего подхода // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2003. № 6. С. 38 – 46.
4. Евдокименков В. Н., Динеев В. Г., Карп К. А. Инженерные методы вероятностного анализа авиационных и космических систем. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. 320 с.
5. Красильщиков М. Н., Евдокименков В. Н., Базлев Д. А. Индивидуально-адаптированные бортовые системы контроля технического состояния самолета и поддержки управляющих действий летчика. М.: Изд-во МАИ, 2011. 438 с.
6. Современные информационные технологии в задачах навигации и управления беспилотных маневренных летательных аппаратов / под ред. М. Н. Красильщикова, Г. Г. Себрякова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. 556 с.
7. Троелсен Э., Джепикс Ф. Язык программирования C# 6.0 и платформа .NET 4.6 / пер. с англ. 7-е изд. М.: Вильямс, 2016. 1442 с.
8. Натан А. WPF 4. Подробное руководство / пер. с англ. СПб.: Символ-Плюс, 2011. 880 с.

Eng

1. Belyaev Yu. K. (1975). Probabilistic sampling methods. Moscow: FIZMATLIT. [in Russian language]
2. Kramer G. (1975). Mathematical methods of statistics. Moscow: Mir. [in Russian language]
3. Evdokimenkov V. N., Krasil'schikov M. N., Ratnikova N. I. (2003). Assessment of the current state of the aircraft and its systems based on a probabilistic-guaranteed approach. Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya, (6), pp. 38 – 46. [in Russian language]
4. Evdokimenkov V. N., Dineev V. G., Karp K. A. (2010). Engineering methods for probabilistic analysis of aircraft and space systems. Moscow: FIZMATLIT. [in Russian language]
5. Krasil'schikov M. N., Evdokimenkov V. N., Bazlev D. A. (2011). Individually adapted onboard systems for monitoring the technical condition of the aircraft and supporting pilot operations. Moscow: Izdatel'stvo MAI. [in Russian language]
6. Krasil'schikov M. N. (Ed.), Sebryakov G. G. (2009). Modern information technologies in the tasks of navigation and control of unmanned maneuverable aircraft. Moscow: FIZMATLIT. [in Russian language]
7. Troelsen E., Dzhepiks F. (2016). C # 6.0 pro-gramming language and .NET platform 4.6. 7th ed. Moscow: Wil'yams. [in Russian language]
8. Natan A. (2011). WPF 4. Detailed Guide. Saint Petersburg: Simvol-Plyus. [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2019.07.pp.020-031

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2019.07.pp.020-031

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Search
Rambler's Top100 Яндекс цитирования