[发明专利]一种用于异常检测的飞行数据预处理方法

说明书

本发明一种用于异常检测的飞行数据预处理方法，属于飞行数据监测领域，通过对历史飞行数据依次进行参数截取、去冗余、参数维度统一的处理，形成能够直接用于异常检测算法的数据集，相比于对公开数据集的处理，更加贴合工程实际，且比人工手动截取处理数据效率更高，能够避免数据集截取标准不统一对数据分析及异常检测结果的影响，避免了历史飞行数据包含的信息特别多，数据量特别大，数据形式不适合异常检测算法直接使用的问题。

技术领域

本发明涉及飞行数据监测领域，特别涉及一种用于异常检测的飞行数据预处理方法。

背景技术

飞行数据是一系列与飞机飞行状态和运行状态相关的随时间变化的飞行参数，这些参数记录了关键部件的工作状态及飞行员的操作行为，因此，飞行数据在飞机健康状态判断、事故调查、飞行品质评估等方面发挥着巨大的作用。异常检测是指在数据中发现与期望行为不符的数据模式。近年来，随着历史飞行数据的积累，对多架次飞行数据进行分析以检测飞机是否存在异常情况也逐渐成为辅助地勤维护、提高维修效率和保障飞行安全的重要手段。

历史飞行数据包含的信息特别多，数据量特别大，数据形式不适合异常检测算法直接使用，这是因为进行异常检测技术研究时，常常需要提取对所分析问题有用的数据信息（即每个架次飞行数据中某一段时间的某些参数），并对提取的飞行参数时间序列进行预处理，形成异常检测算法可用的数据集。以往对飞行数据预处理过程中，常常出现手动截取，截取标准不统一等情况，影响数据分析及异常检测结果。

当前，关于异常检测的研究通常使用公开数据集验证，目前急需一种针对实际历史飞行数据，形成的数据集能够满足异常检测技术研究和工程化应用，能够推动飞行数据异常检测技术工程化的飞行数据预处理方法。

发明内容

本发明的目的在于：提供了一种用于异常检测的飞行数据预处理方法，通过对历史飞行数据的截取、去冗余、参数维度统一等一系列处理，形成能够直接用于异常检测算法的数据集，相比于对公开数据集的处理，更加贴合工程实际，且比人工手动截取处理数据效率更高，能够避免数据集截取标准不统一对数据分析及异常检测结果的影响，解决了上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种用于异常检测的飞行数据预处理方法，主要包括依次进行的以下步骤：

S1：飞行数据粗截取：确定需要截取的参数名称、截取的起始条件和终止条件，按照确定的截取逻辑对历史飞行数据进行截取；

S2：数据冗余去除：对步骤S1截取的飞行参数时间序列进行去冗余处理；

S3：数据统计：绘制每个飞机架次截取的时间序列参数的曲线，并统计、计算所述时间序列参数的相关信息；

S4：数据分析：根据曲线和统计值，判断是否存在逻辑问题，如果分析发现存在逻辑问题，则说明步骤S1中确定的截取逻辑和或判断逻辑需要优化调整；若需要优化调整，返回步骤S1，否则，执行下一步；

S5：数据维度统一：根据采样点个数分布，确定所有数据需要统一的维度，将所有数据变换到同一维度，形成一个数据集。