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Jun 08, 2023

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Scientific Reports 13권, 기사 번호: 14175(2023) 이 기사 인용 1 Altmetric Metrics 세부 정보 QAR(Quick Access Recorder)은 비행 운영 품질에 대한 중요한 데이터 소스를 제공합니다.

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 14175(2023) 이 기사 인용

1 알트메트릭

측정항목 세부정보

QAR(Quick Access Recorder)은 FOQA(비행 운항 품질 보증) 및 비행 안전을 위한 중요한 데이터 소스를 제공합니다. 일반적으로 대용량, 고차원성, 높은 빈도를 특징으로 하며 이러한 특징으로 인해 사용 및 이해에 있어 극도의 복잡성과 불확실성이 발생합니다. 본 연구에서는 QAR 데이터로부터 필수 비행 특징을 추출하기 위한 TFA(Time-Feature Attention) 기반 TFA-CAE(Convolutional Auto-Encoder) 네트워크 모델을 제안했습니다. 사례 연구로 쿤밍 창수이 국제공항과 라싸 공가 국제공항에 착륙한 QAR 데이터를 실험 데이터로 사용했습니다. 결과는 (1) TFA-CAE 모델이 PCA(Principal Component Analysis), CAE(Convolutional Auto-Encoder), Self-Attention-Encoder와 같은 일부 전통적이거나 유사한 접근 방식과 비교하여 대표적인 비행 특징을 추출하는 데 가장 좋은 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다. 기반 CAE(SA-CAE), 게이트 순환 장치 기반 자동 인코더(GRU-AE) 및 TFA-GRU-AE 모델; (2) 다양한 활주로에 대응하는 비행 패턴을 인식할 수 있습니다. (3) 변칙적인 비행은 많은 관측에서 효과적으로 벗어날 수 있습니다. 전반적으로 TFA-CAE 모델은 비행 위험 감지 또는 FOQA와 같은 QAR 데이터의 추가 사용을 위한 잘 확립된 기술을 제공합니다.

민간항공은 비행 안전을 개선하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 중국 민간 항공의 사고 발생 가능성을 바꾸고 비행 안전을 향상시키기 위해 중국 민간 항공국(CAAC)은 1997년에 모든 운송 항공사에 비행 품질 모니터링 프로젝트를 의무화하기로 결정했습니다. 1998년 1월 1일까지 중국에 등록된 모든 수송 항공기는 비행 중 모든 항공기 비행 상태를 기록하기 위해 QAR(Quick Access Recorder) 또는 이와 동등한 장비를 설치해야 했습니다. QAR에 의해 기록된 비행 데이터는 비행 운항, 항공기 성능 등을 모니터링하여 표준 비행 절차에서 벗어나는 잘못된 비행을 감지하는 데 사용됩니다. 또한 비행 결함의 원인을 분석한 후 이에 상응하는 개선된 지침을 개발하여 해결함으로써 비행 품질이 더욱 향상됩니다. 2013년 말, 중국 내 항공기의 모든 QAR 데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위한 비행 품질 모니터링 기지국 건설 프로젝트가 CAAC의 승인을 받았습니다. 2017년 말까지 기지국은 중국 민간 항공 부문의 51개 운송 항공사 모두가 탑승한 3000대 이상의 항공기로부터 QAR 데이터를 수집했습니다. 이 기지국에서는 방대한 양의 풍부한 비행 데이터가 지속적으로 수집되어 비행 위험과 데이터 기반 방법을 연구하기 위한 완전한 데이터베이스를 제공합니다.

ADS-B(Automatic 종속 감시 방송) 데이터는 비행 데이터의 또 다른 종류이며 항공기 착륙 시간1, 항공기 도착 시간 추정2,3 등 비행 품질 모니터링에도 사용됩니다. ADS-B 데이터는 QAR 데이터에 비해 적시성이 좋지만 제한된 수의 비행 매개변수(약 40개 비행 매개변수)만 기록되므로 복잡한 응용 시나리오에서 사용하기에는 부족합니다. ADS-B 데이터와 비교하여 QAR 데이터는 일반적으로 시간, 위치, 비행 작동, 비행 자세, 비행 역학 및 외부 환경(최대 2000 비행)을 포함한 비행 세부 정보를 기록하는 고차원 및 고주파 데이터를 특징으로 합니다. 매개변수). 기록된 비행 매개변수는 항공기 시스템의 상태를 반영합니다. 예를 들어, 비행 매개변수 AOA(공격 각도)의 과도한 값은 항공기 실속의 잠재적인 위험을 암시할 수 있는 반면, 비행 매개변수 VRTG(정상 가속도)는 일반적으로 항공기가 지면에 닿을 때 심한 착륙을 나타내는 데 사용됩니다. 따라서 QAR 데이터는 다양한 비행 이벤트를 모니터링하고 감지하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 이러한 기능은 사용법과 이해에 있어 극도의 복잡성과 불확실성을 초래합니다. 전형적인 데이터 마이닝 주제인 특징 추출은 차원적 저주를 해결하기 위한 기술적 수단을 제공합니다4. 이는 분류5, 회귀6, 데이터 마이닝7,8 등 많은 애플리케이션에서 핵심 역할을 하며 결함 특징 추출9,10,11,12에 초점을 맞춘 결함 진단의 사전 기반이기도 합니다.