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)預處理方法系統(tǒng)，僅以上述各個功能模塊的劃分進行舉例說明，在實際應用中，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，飛機上安裝有許多數(shù)據(jù)采集設(shè)備，對各項參數(shù)進行記錄，如高度、迎角、空速等指標，其中，快速存取記錄器(qar)是飛機上重要的飛行參數(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)，涵蓋了飛機運行中絕大部分參數(shù)。對qar數(shù)據(jù)的分析已被應用到飛行技術(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，是指飛機機體前進方向與機翼橫向平面的夾角。它是飛機飛行中一個重要的參數(shù)，對飛機的升力、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)換為基于機身的坐標系后再進行分析。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氣動力學計算研究的問題。

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，獲得清洗與修復后的數(shù)據(jù)；

7、步驟5，對清洗與修復后的數(shù)據(jù)使用飛機相位識別與數(shù)據(jù)提取的方法進行數(shù)據(jù)抽取、截取；

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、整合為輸出預處理后的數(shù)據(jù)。

9、進一步的，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為標準；

11、高頻數(shù)據(jù)按照1hz頻率將數(shù)據(jù)進行降頻，然后將多出的頻率按照多數(shù)再命名的方式進行保存，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)進行補頻擴充，預留出數(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行數(shù)據(jù)填充；

13、進一步的，所述數(shù)據(jù)清洗與修復處理，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濾波進行去噪與平滑處理；

20、進一步的，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、進行狀態(tài)預測：

25、xk＝axk-1+buk-1；

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

27、預測誤差協(xié)方差：

28、pk＝apk-1at+q；

29、其中，pk是預測誤差協(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、標準化殘差計算：

46、

47、其中，vk是標準化殘差；

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)進行填充與補齊，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；

65、進一步的，針對含有缺失值、且需進行濾波的數(shù)據(jù)，優(yōu)先使用上述拉格朗日插值法進行缺失值填充再執(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)的點進行計算，因此缺失值將導致濾波器無法獲得準確的平滑結(jié)果；通過預先填充缺失值，能確保濾波操作在完整數(shù)據(jù)集上進行，從而避免計算不準確或失效的情況；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，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，增強整體數(shù)據(jù)的平滑性與準確性；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)預處理。

66、進一步的，所述飛機相位識別與數(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)合預設(shè)的飛行階段標準，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、進近段：識別進近段的標準為降落階段無線電高度在1500英尺至50英尺之間；

69、空中段：識別空中段的標準為降落階段無線電高度在50英尺至0英尺之間；

70、過渡段：識別過渡段的標準為降落階段無線電高度為0英尺或負值，此時表示飛機接地，直至飛機主輪與前輪完全接地且發(fā)動機轉(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：識別減速段的標準為飛機完全接地且反推裝置及擾流板開始運作至飛機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后的數(shù)據(jù)使用飛機相位識別與數(shù)據(jù)提取的方法進行數(shù)據(jù)抽取、截?。?/p>

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)預處理方法，能夠有效彌補現(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的氣動力學特性。

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。