[发明专利]用于飞机故障检测的系统和方法

说明书

本发明涉及用于飞机故障检测的系统和方法。一种飞机故障检测系统，包括：至少一个飞机数据记录装置，被配置为从至少一个飞机子系统捕获参数飞行数据；以及耦接到数据记录装置的飞机控制器。控制器被配置为将来自至少一个飞机子系统的参数飞行数据分组为多个测试状态，多个状态中的一个或多个测试状态不同于其他测试状态，基于多个测试状态产生至少一个测试转移矩阵，并基于至少一个测试转移矩阵确定至少一个飞机子系统的异常行为，并基于从至少一个测试转移矩阵确定的至少一个飞机子系统的异常行为来预测至少一个飞机子系统内的故障。

技术领域

示例性实施例主要涉及故障检测，并且尤其涉及通过提取用于将前兆分类为故障的潜在状态的故障检测。

背景技术

通常，飞机预测的传统方法为离线的(例如，不在飞机上执行)方法。这些离线方法通常采用各种各样的机器学习技术，这些技术大致可分为基于模型的方法和机器学习的方法。

在基于模型的方法中，尝试理解被分析的飞机系统的物理模型以及在被分析的飞机系统在正常操作条件下的预期值是什么。如果感测读数偏离预期值，则模型给出警报，通常通过对应的动作项以补救警报。基于模型的方法的缺点在于，必须监测多个感测通道(或其派生特征)和感测通道(或其派生特征)的某些组合，这可能过于昂贵。此外，当被分析的飞机系统经历变化或升级时，在添加新部件的情况下，必须导出新模型。

在机器学习方法中，通常使用例如模糊逻辑分类器和神经网络的机器学习算法来检测和分类被分析的飞机系统的故障。例如时域反射计及其变化的方法也可以用作机器学习方法。时域反射计方法涉及将阶跃能量或扩频信号函数传播到飞机系统中并且随后对返回信号的幅度、形状和持续时间进行统计分析以检测故障的存在。

发明内容

因此，旨在解决上述问题中的至少一个或多个问题的装置和方法将具有实用性。

以下为根据本公开的主题的会或不会要求保护的示例的非穷尽性列表。

根据本公开的主题的一个示例涉及一种飞机故障检测系统，包括：至少一个飞机数据记录装置，被配置为从至少一个飞机子系统捕获参数飞行数据；以及耦接到数据记录装置的飞机控制器，该飞机控制器被配置为将来自至少一个飞机子系统的参数飞行数据分组为多个测试状态，多个测试状态中的一个或多个测试状态不同于其他测试状态，基于多个测试状态产生至少一个测试转移矩阵，并基于至少一个测试转移矩阵确定至少一个飞机子系统的异常行为，并基于从至少一个测试转移矩阵确定的至少一个飞机子系统的异常行为预测至少一个飞机子系统内的故障。

根据本公开的主题的另一示例涉及一种用于飞机故障检测的方法，该方法包括：利用至少一个飞机数据记录装置从至少一个飞机子系统捕获参数飞行数据；利用耦接到数据记录装置的飞机控制器将来自至少一个飞机子系统的参数飞行数据分组为多个测试状态，多个测试状态中的一个或多个测试状态与其他测试状态不同；利用飞机控制器基于多个测试状态来产生至少一个测试转移矩阵，并基于至少一个测试转移矩阵确定至少一个飞机子系统的异常行为；并利用飞机控制器基于从至少一个测试转移矩阵确定的至少一个飞机子系统的异常行为来预测至少一个飞机子系统内的故障。

根据本公开的主题的又一个示例涉及一种用于飞机故障检测的方法，该方法包括：利用至少一个飞机数据记录装置从至少一个飞机子系统捕获参数飞行数据；并且利用飞机控制器基于从至少一个测试转移矩阵确定的至少一个飞机子系统的异常行为来预测至少一个飞机子系统内的故障；其中，至少一个测试转移矩阵利用飞机控制器通过将来自至少一个飞机子系统的参数飞行数据分组为多个测试状态来产生，其中，多个状态中的一个或多个测试状态不同于其他测试状态，对于参数飞行数据中的不止一个时间点，标识(identify，识别)参数飞行数据的主题专家标识的测试变量的当前状态，并在下一个连续时间点处计数主题专家标识的测试变量从当前状态转移到另一状态或相同状态(即，保持在当前状态)的频率，并且归一化频率，使得相应测试转移矩阵的相应单元中的一个或多个条目为介于0和1之间的概率数。

附图说明