面向航空发动机的综合性能趋势分析方法技术

本发明专利技术提供一种面向航空发动机的综合性能趋势分析方法，其解决了现有航空发动机性能监控困难的技术问题，其包括关系型数据库中基础数据的录入，设计分布式文件系统模型，采集航空发动机监控数据，并进行预处理处理，将解析后的可操作数据处理后形成key和value，绑定key与value，存储至发动机相应的文件目录，设计趋势分析规则，进行简单趋势分析，进行综合趋势分析，本发明专利技术可广泛用于航空发动机数据管理领域。

【技术实现步骤摘要】
面向航空发动机的综合性能趋势分析方法
本专利技术涉及航空发动机数据管理
，尤其是涉及一种面向航空发动机的综合性能趋势分析方法。
技术介绍
飞机作为一种便利的交通工具，为人们提供了更为高效和快捷的出行方式，然而，飞行安全是一个永恒的话题，对于航空器，发动机就像心脏一样重要，如何确保发动机能够在正常状态下工作运行，对于航空公司来说，是一个至关重要的问题；在航空发动机的日常运营中，会产生大量的监控数据，针对各种来源不同的发动机性能监控数据，如何对各来源数据进行统一监管和分析，以实现对发动机性能监控的趋势分析，已成为迫切需求。
技术实现思路
本专利技术就是针对现有航空发动机性能监控困难的技术问题，提供一种航空发动机性能监控准确、稳定的面向航空发动机的综合性能趋势分析方法。为此，本专利技术提供了一种面向航空发动机的综合性能趋势分析方法，包括以下步骤：步骤1：关系型数据库中基础数据的录入；基础数据包括飞机类型、飞机型号、飞机注册、发动机类型、发动机型号、发动机注册、飞机飞行数据、数据来源、飞行阶段、监控属性、原始报文解析模板、厂家数据解析模板、译码数据解析模板；步骤2：设计分布式文件系统模型；利用分布式文件系统实现发动机性能监控数据的存储，性能监控数据包括原始报文、厂家数据和译码数据，解析后的发动机性能监控数据，根据发动机的日常性能趋势分析规则，将监控发动机对象和数据来源作为分布式文件系统的文件名称，将监控属性和监控时间作为列的key值，将数据来源、飞行阶段和监控值作为列的value值进行存储；步骤3：采集航空发动机监控数据，并进行预处理处理；根据不同数据来源，通过飞机发动机信息，确定解析模板，根据模板的具体配置从文件中解析出有效的性能监控数据；步骤4：将解析后的可操作数据处理后形成key和value，绑定key与value，存储至发动机相应的文件目录；步骤5：设计趋势分析规则；通过不同的图标方式可以从不同角度观察监控属性的趋势变化，对监控属性实现多层次分析；步骤6：进行简单趋势分析；根据发动机分组方式不同、参数分组方式不同，将最终的结果集按照趋势分析设定的规则组合为图像模型，并进行展示；步骤7：进行综合趋势分析；通过系统中增量管理的飞机飞行数据，可将报文数据、厂家数据和译码数据通过飞行时间、航班信息和飞机信息进行关联提取。优选的，步骤1主要通过以下步骤实现：飞机类型模型如下：ACTYPE＝{ID,actype}其中ID为飞机类型的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，actype为飞机类型的名称，此模型用来辅助查询飞机的飞机类型信息；飞机型号模型如下：ADMODEL＝{ID,acmodel}其中ID为飞机型号的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，acmodel为飞机型号的名称，此模型用来辅助查询飞机的飞机型号信息；飞机注册模型如下：Airplane＝{ID,basicInfo}其中ID为飞机的全局唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，basicInfo为飞机基本信息，一台飞机至少有两台发动机，而且发动机会不断变化，此模型用来辅助查询不同时段的飞机发动机信息；发动机类型模型如下：ENTYPE＝{ID,entype}其中ID为发动机类型的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合；entype为发动机类型的名称，此模型用来辅助查询发动机的发动机类型信息；发动机型号模型如下：ENMODEL＝{ID,enmodel}其中ID为发动机型号的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，enmodel为发动机型号的名称，此模型用来辅助查询发动机的发动机型号信息；发动机注册模型如下：ENGINE＝{esn,pos,ac,basicInfo}其中esn为发动机的全局唯一标识，作为分布式文件系统的子目录唯一标识，pos作为发动机的发位，ac为发动机所在的飞机，basicInfo为发动机其他基本信息，此模型用来辅助查询发动机信息；飞机飞行数据模型如下：ACHIS＝{ac,esn1,esn2,from,to,starttime,endtime,flightnum,basicinfo}其中ac为飞机号、esn1为1发位的发动机号，esn2位2发位的发动机号，from为该次飞行的起始地点，to为该次飞行的结束地点，starttime为该次飞行的开始时间，endtime为该次飞行的结束时间，flightnum为该次飞行的航班号，basicinfo为该次飞行的其他基本信息，此模型用来辅助查询飞机的飞行数据，借此将来源不同的数据进行关联；数据来源模型如下：DATAFROM＝{ID,name}其中ID为数据来源的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，作为存储分布式文件系统table名称的一部分，name为数据来源名称，目前常用的值为DFD、EHM、QAR；飞行阶段模型如下：FLIGHTPHASE＝{ID,name}其中ID为飞行阶段的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，作为存储分布式文件系统value的一部分，name为飞行阶段名称；监控属性模型如下：STANDARDPARAM＝{name}name为监控属性的唯一标识，表示监控属性名称，作为存储分布式文件系统key的一部分；原始报文解析模板模型如下：DFDMODEL＝{ID,actype,flightphase,entype,dateformat,timeformat,xmlModel,paramlist}其中ID为原始报文解析模板的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，actype为适用的飞机类型，flightphase为适用的飞行阶段，entype为适用的发动机类型，dateformat为报文中的日期格式，timeformat为报文中的时间格式，xmlModel为模板内容，格式为xml格式；paramlist为报文的监控属性信息，标记监控属性的名称、长度、发位、转换系数、是否为监控参数；厂家数据解析模板模型如下：EHMMODEL＝{ID,flightphase,entype,datetimeformat,headerline,dataline,esncolumn,datetimecolumn,accolumn,paramlist}其中ID为厂家数据解析模板的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，flightphase为适用的飞行阶段，entype为适用的发动机类型，datetimeformat为文件中的时间格式，headerline为文件中的标题行所在行，dataline为文件中的数据开始行，esncolumn为文件中发动机号所在列，datetimecolumn为文件中时间所在列，acccolumn为文件中飞机号所在列，paramlist为文件中的监控属性信息，标记监控属性的名称、列名称；译码数据解析模板模型如下：QARMODEL＝{ID,actype,entype,dateformat,timeformat,headerline,dataline,esn1column,esn2column,datecolumn,timecolumn,本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向航空发动机的综合性能趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：关系型数据库中基础数据的录入；基础数据包括飞机类型、飞机型号、飞机注册、发动机类型、发动机型号、发动机注册、飞机飞行数据、数据来源、飞行阶段、监控属性、原始报文解析模板、厂家数据解析模板、译码数据解析模板；步骤2：设计分布式文件系统模型；利用分布式文件系统实现发动机性能监控数据的存储，性能监控数据包括原始报文、厂家数据和译码数据，解析后的发动机性能监控数据，根据发动机的日常性能趋势分析规则，将监控发动机对象和数据来源作为分布式文件系统的文件名称，将监控属性和监控时间作为列的key值，将数据来源、飞行阶段和监控值作为列的value值进行存储；步骤3：采集航空发动机监控数据，并进行预处理处理；根据不同数据来源，通过飞机发动机信息，确定解析模板，根据模板的具体配置从文件中解析出有效的性能监控数据；步骤4：将解析后的可操作数据处理后形成key和value，绑定key与value，存储至发动机相应的文件目录；步骤5：设计趋势分析规则；通过不同的图标方式可以从不同角度观察监控属性的趋势变化，对监控属性实现多层次分析；步骤6：进行简单趋势分析；根据发动机分组方式不同、参数分组方式不同，将最终的结果集按照趋势分析设定的规则组合为图像模型，并进行展示；步骤7：进行综合趋势分析；通过系统中增量管理的飞机飞行数据，可将报文数据、厂家数据和译码数据通过飞行时间、航班信息和飞机信息进行关联提取。...

【技术特征摘要】
1.一种面向航空发动机的综合性能趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：关系型数据库中基础数据的录入；基础数据包括飞机类型、飞机型号、飞机注册、发动机类型、发动机型号、发动机注册、飞机飞行数据、数据来源、飞行阶段、监控属性、原始报文解析模板、厂家数据解析模板、译码数据解析模板；步骤2：设计分布式文件系统模型；利用分布式文件系统实现发动机性能监控数据的存储，性能监控数据包括原始报文、厂家数据和译码数据，解析后的发动机性能监控数据，根据发动机的日常性能趋势分析规则，将监控发动机对象和数据来源作为分布式文件系统的文件名称，将监控属性和监控时间作为列的key值，将数据来源、飞行阶段和监控值作为列的value值进行存储；步骤3：采集航空发动机监控数据，并进行预处理处理；根据不同数据来源，通过飞机发动机信息，确定解析模板，根据模板的具体配置从文件中解析出有效的性能监控数据；步骤4：将解析后的可操作数据处理后形成key和value，绑定key与value，存储至发动机相应的文件目录；步骤5：设计趋势分析规则；通过不同的图标方式可以从不同角度观察监控属性的趋势变化，对监控属性实现多层次分析；步骤6：进行简单趋势分析；根据发动机分组方式不同、参数分组方式不同，将最终的结果集按照趋势分析设定的规则组合为图像模型，并进行展示；步骤7：进行综合趋势分析；通过系统中增量管理的飞机飞行数据，可将报文数据、厂家数据和译码数据通过飞行时间、航班信息和飞机信息进行关联提取。2.根据权利要求1所述的面向航空发动机的综合性能趋势分析方法，其特征在于所述步骤1主要通过以下步骤实现：飞机类型模型如下：ACTYPE＝{ID,actype}其中ID为飞机类型的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，actype为飞机类型的名称，此模型用来辅助查询飞机的飞机类型信息；飞机型号模型如下：ADMODEL＝{ID,acmodel}其中ID为飞机型号的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，acmodel为飞机型号的名称，此模型用来辅助查询飞机的飞机型号信息；飞机注册模型如下：Airplane＝{ID,basicInfo}其中ID为飞机的全局唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，basicInfo为飞机基本信息，一台飞机至少有两台发动机，而且发动机会不断变化，此模型用来辅助查询不同时段的飞机发动机信息；发动机类型模型如下：ENTYPE＝{ID,entype}其中ID为发动机类型的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合；entype为发动机类型的名称，此模型用来辅助查询发动机的发动机类型信息；发动机型号模型如下：ENMODEL＝{ID,enmodel}其中ID为发动机型号的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，enmodel为发动机型号的名称，此模型用来辅助查询发动机的发动机型号信息；发动机注册模型如下：ENGINE＝{esn,pos,ac,basicInfo}其中esn为发动机的全局唯一标识，作为分布式文件系统的子目录唯一标识，pos作为发动机的发位，ac为发动机所在的飞机，basicInfo为发动机其他基本信息，此模型用来辅助查询发动机信息；飞机飞行数据模型如下：ACHIS＝{ac,esn1,esn2,from,to,starttime,endtime,flightnum,basicinfo}其中ac为飞机号、esn1为1发位的发动机号，esn2位2发位的发动机号，from为该次飞行的起始地点，to为该次飞行的结束地点，starttime为该次飞行的开始时间，endtime为该次飞行的结束时间，flightnum为该次飞行的航班号，basicinfo为该次飞行的其他基本信息，此模型用来辅助查询飞机的飞行数据，借此将来源不同的数据进行关联；数据来源模型如下：DATAFROM＝{ID,name}其中ID为数据来源的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，作为存储分布式文件系统table名称的一部分，name为数据来源名称，目前常用的值为DFD、EHM、QAR；飞行阶段模型如下：FLIGHTPHASE＝{ID,name}其中ID为飞行阶段的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，作为存储分布式文件系统value的一部分，name为飞行阶段名称；监控属性模型如下：STANDARDPARAM＝{name}name为监控属性的唯一标识，表示监控属性名称，作为存储分布式文件系统key的一部分；原始报文解析模板模型如下：DFDMODEL＝{ID,actype,flightphase,entype,dateformat,timeformat,xmlModel,paramlist}其中ID为原始报文解析模板的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，actype为适用的飞机类型，flightphase为适用的飞行阶段，entype为适用的发动机类型，dateformat为报文中的日期格式，timeformat为报文中的时间格式，xmlModel为模板内容，格式为xml格式；paramlist为报文的监控属性信息，标记监控属性的名称、长度、发位、转换系数、是否为监控参数；厂家数据解析模板模型如下：EHMMODEL＝{ID,flightphase,entype,datetimeformat,headerline,dataline,esncolumn,datetimecolumn,accolumn,paramlist}其中ID为厂家数据解析模板的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，flightphase为适用的飞行阶段，entype为适用的发动机类型，datetimeformat为文件中的时间格式，headerline为文件中的标题行所在行，dataline为文件中的数据开始行，esncolumn为文件中发动机号所在列，datetimecolumn为文件中时间所在列，acccolumn为文件中飞机号所在列，paramlist为文件中的监控属性信息，标记监控属性的名称、列名称；译码数据解析模板模型如下：QARMODEL＝{ID,actype,entype,dateformat,timeformat,headerline,dataline,esn1column,esn2column,datecolumn,timecolumn,accolumn,paramlist}其中ID为译码数据解析模板的唯一标识，长度必须是36位数字、大小写字母和短横线组合，actype为适用的飞机类型，entype为适用的发动机类型，dateformat为数据中的日期格式，timeformat为数据中的时间格式，headerline为数据中的标题行所在行，dataline为数据中的数据开始行，esn1column为数据中1发位发动机号所在列，esn2column为数据中2发位发动机号所在列，datecolumn为日期所在列，timecolumn为数据中时间所在列，acccolumn为数据中飞机号所在列，paramlist为数据中的监控属性信息，标记监控属性的名称、列名称、所属发动机。3.根据权利要求1所述的面向航空发动机的综合性能趋势分析方法，其特征在于所述步骤2主要通过以...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶弢，郑砚普，翟坤龙，
申请(专利权)人：威海众成信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37