所屬的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)的具體工作過程及有關(guān)說明，可以參考前述方法實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。需要說明的是，上述實施例提供的對qar數(shù)據(jù)預(yù)處理方法系統(tǒng)，僅以上述各個功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊來完成，即將本發(fā)明實施例中的模塊或者步驟分解或者組合，例如，上述實施例的模塊可以合并為一個模塊，也可以進(jìn)一步拆分成多個子模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。對于本發(fā)明實施例中涉及的模塊、步驟的名稱，僅僅是為了區(qū)分各個模塊或者步驟，不視為對本發(fā)明的不當(dāng)限定。術(shù)語“第一”、“第二”等是用于區(qū)別類似的對象，而不是用于描述或表示特定的順序或先后次序。術(shù)語“包括”或者任何其它類似用語旨在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備/裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其它要素，或者還包括這些過程、方法、物品或者設(shè)備/裝置所固有的要素。至此，已經(jīng)結(jié)合附圖所示的優(yōu)選實施方式描述了本發(fā)明的技術(shù)方案，但是，本領(lǐng)域技術(shù)人員容易理解的是，本發(fā)明的保護(hù)范圍顯然不局限于這些具體實施方式。在不偏離本發(fā)明的原理的前提下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對相關(guān)技術(shù)特征做出等同的更改或替換，這些更改或替換之后的技術(shù)方案都將落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

背景技術(shù)：

1、近年來，航空運輸業(yè)發(fā)展迅速，飛機(jī)上安裝有許多數(shù)據(jù)采集設(shè)備，對各項參數(shù)進(jìn)行記錄，如高度、迎角、空速等指標(biāo)，其中，快速存取記錄器(qar)是飛機(jī)上重要的飛行參數(shù)記錄設(shè)備。該設(shè)備可同時采集數(shù)百乃至上千個數(shù)據(jù)，涵蓋了飛機(jī)運行中絕大部分參數(shù)。對qar數(shù)據(jù)的分析已被應(yīng)用到飛行技術(shù)檢查、航班品質(zhì)分析、安全事故調(diào)查等領(lǐng)域。迎角是其記錄的參數(shù)之一，是指飛機(jī)機(jī)體前進(jìn)方向與機(jī)翼橫向平面的夾角。它是飛機(jī)飛行中一個重要的參數(shù)，對飛機(jī)的升力、阻力、穩(wěn)定性和操縱性等方面都有影響。

2、qar數(shù)據(jù)中記錄飛機(jī)飛行過程中各種由傳感器測的的飛行數(shù)據(jù)，在計算和分析時不能直接使用，需要將其轉(zhuǎn)換為基于機(jī)身的坐標(biāo)系后再進(jìn)行分析。校正的方法涉及很多，結(jié)合飛行參數(shù)和姿態(tài)信息，使用飛行動力學(xué)模型等。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題，即由于傳感器記錄或者測量引起的誤差，導(dǎo)致采集到的各種數(shù)據(jù)出現(xiàn)與真實之間出現(xiàn)偏差甚至錯誤，不能直接運用到飛機(jī)氣動力學(xué)計算研究的問題。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于qar數(shù)據(jù)的飛行參數(shù)預(yù)處理方法，所述方法包括：

3、步驟s1，從快速存取記錄器中提取數(shù)據(jù)；

4、步驟s2，將提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行同頻化處理，獲得同頻化后的數(shù)據(jù)；

5、步驟s3，對同頻化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)識別，獲取所需數(shù)據(jù)；

6、步驟s4，對參數(shù)識別后的數(shù)據(jù)進(jìn)行奇異值檢測與修正、數(shù)據(jù)填充及數(shù)據(jù)濾波處理，獲得清洗與修復(fù)后的數(shù)據(jù)；

7、步驟5，對清洗與修復(fù)后的數(shù)據(jù)使用飛機(jī)相位識別與數(shù)據(jù)提取的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、截?。?/p>

8、步驟s6，將降落階段數(shù)據(jù)抽取、截取后的數(shù)據(jù)歸檔、整合為輸出預(yù)處理后的數(shù)據(jù)。

9、進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)同頻化處理，其獲得方法包括：

10、基于時間序列，以1hz為標(biāo)準(zhǔn)；

11、高頻數(shù)據(jù)按照1hz頻率將數(shù)據(jù)進(jìn)行降頻，然后將多出的頻率按照多數(shù)再命名的方式進(jìn)行保存，以此保留原始數(shù)據(jù)的真實性；

12、低頻數(shù)據(jù)按照1hz數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)頻擴(kuò)充，預(yù)留出數(shù)據(jù)填充的位置，以便后續(xù)通過數(shù)據(jù)填充和濾波的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)填充；

13、進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)清洗與修復(fù)處理，其獲得方法包括：

14、數(shù)據(jù)填充，通過拉格朗日插值法將缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充；

15、奇異值檢測及修正，使用基于卡爾曼濾波的殘差分析對奇異值進(jìn)行檢驗、剔除；

16、數(shù)據(jù)濾波，通過卡爾曼濾波方法和savitzky-golay(s-g)濾方法將qar數(shù)據(jù)中的噪聲濾掉；

17、進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)濾波方法包括：

18、對于存在高頻震蕩問題的數(shù)據(jù)，采用卡爾曼濾波法進(jìn)行去噪與平滑處理；

19、對于數(shù)據(jù)變化平穩(wěn)且需要濾波的數(shù)據(jù)，采用s-g濾波進(jìn)行去噪與平滑處理；

20、進(jìn)一步的，所述卡爾曼濾波及其殘差分析公式為：

21、建立狀態(tài)方程和觀測方程：

22、

23、其中，xk是系統(tǒng)狀態(tài)，xk-1是系統(tǒng)前一時刻狀態(tài)，a是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，b是控制輸入矩陣uk-1是控制輸入，wk-1是過程噪聲，zk是估測值，h是觀測矩陣，vk是測量噪聲；

24、進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測：

25、xk＝axk-1+buk-1；

26、其中，xk是k時刻的狀態(tài)預(yù)測，xk-1是上一時刻的狀態(tài)估計；

27、預(yù)測誤差協(xié)方差：

28、pk＝apk-1at+q；

29、其中，pk是預(yù)測誤差協(xié)方差，pk-1是上一時刻的協(xié)方差，q是過程噪聲的協(xié)方差；

30、卡爾曼增益計算：

31、kk＝pkht(hpkht+r)-1；

32、其中，kk是卡爾曼增益矩陣，r是測量噪聲的協(xié)方差；

33、狀態(tài)更新：

34、xk+1＝xk+kk(zk-hxk)；

35、誤差協(xié)方差更新：

36、pk+1＝(i-kkh)pk；

37、其中，xk+1是更新后的系統(tǒng)狀態(tài)，pk+1是更新后的系統(tǒng)狀態(tài)；

38、通過以上遞歸預(yù)測和狀態(tài)更新過程，可以得到基于卡爾曼濾波的狀態(tài)變量最優(yōu)估計值。

39、計算殘差：

40、yk＝zk-hxk；

41、其中，yk是殘差；

42、計算創(chuàng)新協(xié)方差：

43、sk＝hpkht+r；

44、其中，sk是創(chuàng)新協(xié)方差；

45、標(biāo)準(zhǔn)化殘差計算：

46、

47、其中，vk是標(biāo)準(zhǔn)化殘差；

48、異常值檢測：

49、判定zk為奇異值；

50、其中，是殘差閾值；通過以上殘差計算和判斷過程，可以判斷數(shù)據(jù)是否存在奇異值并明確奇異值所在的位置。

51、進(jìn)一步的，所述s-g濾波公式為：

52、

53、其中，y′i是平滑后的數(shù)據(jù)點，yi是原始數(shù)據(jù)點，cj是savitzky-golay濾波器系數(shù)，m是窗口的一半寬度，窗口長度為2m+1；

54、其中，cj的計算涉及構(gòu)造一個范徳蒙矩陣并求解其偽逆，以下是線性代數(shù)的計算方法：

55、

56、其中，n是擬合多項式的階數(shù)；

57、假設(shè)矩陣a的偽逆為a+，則濾波器系數(shù)c可以表示為：

58、c＝a+e0；

59、其中，e0為單位向量，表示對窗口中央點的平滑權(quán)重；

60、進(jìn)一步的，在數(shù)據(jù)填充部分使用拉格朗日插值法將缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充與補(bǔ)齊，所述拉格朗日插值法的公式為：

61、

62、其中，pn(x)是構(gòu)造的插值多項式，yi是給定數(shù)據(jù)點對應(yīng)的函數(shù)值，lj(x)是基函數(shù)，定義為：

63、

64、其中，x0、xj-1、xj、xj+1、xn均為插值點的橫坐標(biāo)；

65、進(jìn)一步的，針對含有缺失值、且需進(jìn)行濾波的數(shù)據(jù)，優(yōu)先使用上述拉格朗日插值法進(jìn)行缺失值填充再執(zhí)行s-g濾波操作；這一處理順序的選擇具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢；首先，s-g濾波算法依賴于數(shù)據(jù)的連續(xù)性，以局部窗口內(nèi)的點進(jìn)行計算，因此缺失值將導(dǎo)致濾波器無法獲得準(zhǔn)確的平滑結(jié)果；通過預(yù)先填充缺失值，能確保濾波操作在完整數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，從而避免計算不準(zhǔn)確或失效的情況；其次，填充缺失值能夠避免濾波器在缺失點附近出現(xiàn)邊界效應(yīng)，使濾波后的數(shù)據(jù)保持一致性和平滑性；此外，先填充缺失值可以在后續(xù)的濾波步驟中減少由于插值引入的誤差或噪聲，增強(qiáng)整體數(shù)據(jù)的平滑性與準(zhǔn)確性；通過這一流程優(yōu)化，有效保證了數(shù)據(jù)處理的完整性及濾波效果，適用于多種信號處理場景下的數(shù)據(jù)預(yù)處理。

66、進(jìn)一步的，所述飛機(jī)相位識別與數(shù)據(jù)提取的具體方法為：

67、通過分析qar數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵飛行參數(shù)，包括無線電高度、速度、俯仰角、航向角、反推裝置狀態(tài)等，結(jié)合預(yù)設(shè)的飛行階段標(biāo)準(zhǔn)，識別出飛行降落過程中的各個相位；該相位識別過程將飛行降落過程的數(shù)據(jù)劃分為進(jìn)近段、空中段、過渡段和減速段四個主要階段，各相位劃分具體特征包括：

68、進(jìn)近段：識別進(jìn)近段的標(biāo)準(zhǔn)為降落階段無線電高度在1500英尺至50英尺之間；

69、空中段：識別空中段的標(biāo)準(zhǔn)為降落階段無線電高度在50英尺至0英尺之間；

70、過渡段：識別過渡段的標(biāo)準(zhǔn)為降落階段無線電高度為0英尺或負(fù)值，此時表示飛機(jī)接地，直至飛機(jī)主輪與前輪完全接地且發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)化比(epr)和排氣溫度(egt)數(shù)據(jù)出現(xiàn)變化，反推裝置及擾流板開始運作；

71、減速段：識別減速段的標(biāo)準(zhǔn)為飛機(jī)完全接地且反推裝置及擾流板開始運作至飛機(jī)航向角偏離跑道參考方位角90度。

72、所述減速段中跑道參考方位角為過渡段內(nèi)飛機(jī)的航向角數(shù)據(jù)的平均值。

73、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于qar數(shù)據(jù)的飛行參數(shù)預(yù)處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

74、數(shù)據(jù)提取模塊，配置為從qar中提取數(shù)據(jù)；

75、數(shù)據(jù)同頻化模塊，配置為將提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行同頻化處理，獲得同頻化后的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)在時間序列上具有同一性；

76、參數(shù)識別模塊，配置為對同頻化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)識別，獲取所需數(shù)據(jù)；

77、基于參數(shù)識別后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行奇異值檢測及修正，數(shù)據(jù)濾波，數(shù)據(jù)填充，獲得清洗與修復(fù)后的數(shù)據(jù)；

78、數(shù)據(jù)抽取、截取模塊，配置為對基于清洗與修復(fù)后的數(shù)據(jù)使用飛機(jī)相位識別與數(shù)據(jù)提取的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、截??；

79、數(shù)據(jù)輸出模塊，其配置為將降落階段數(shù)據(jù)抽取、截取后的數(shù)據(jù)歸檔、整合為輸出預(yù)處理后的數(shù)據(jù)。

80、本發(fā)明的有益效果：

81、(1)本發(fā)明通過設(shè)計特有的基于qar數(shù)據(jù)的飛行參數(shù)預(yù)處理方法，能夠有效彌補(bǔ)現(xiàn)有的qar數(shù)據(jù)的處理方法不足的問題，即無法直接利用，存在奇異值、噪聲、數(shù)據(jù)缺失等問題，通過本方法處理后的qar數(shù)據(jù)可直接用于分析計算飛機(jī)的氣動力學(xué)特性。

82、(2)本發(fā)明通過基于卡爾曼濾波的殘差分析方法不僅可以實時檢測飛行數(shù)據(jù)中的奇異值，還能夠自動進(jìn)行修正，減少了數(shù)據(jù)誤差對后續(xù)分析的影響，確保飛行狀態(tài)的精確監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析的可靠性。