基于数据挖掘的飞行数据分析及仿真研究
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摘要
本论文主要来源于民航局项目——通用航空飞行数据采集与分析研究。本论文的主要工作分为两个大的方面：飞行数据分析和飞行3D仿真平台的建立。
目前，飞行数据越来越被人们所重视，传统上飞行数据的分析方法较多，大多建立在飞机系统模型下，本文直接针对飞行数据，绕开飞机系统模型，运用数据挖掘技术的中聚类算法对飞行数据进行聚类分析，寻找出飞行数据之间内在的联系，并建立了聚类分析系统。该系统能够很好的把正常数据和异常数据区分开，对以后的日常机务维修和飞行安全警示都能起到一个较好的参考作用。
同时，由于飞行数据的特殊性，较多数据包括相同属性。例如INS和GPS数据属性相同。本文提出了一种基于卡尔曼滤波的数据关联算法在飞行数据预处理上的运用，通过仿真实验证明该算法能有效的降低飞行数据的噪声，相对传统算法它具有收敛速度快的特点。同时它又为本文的3D仿真平台中的数据预处理奠定了基础。
本文的最后一章在以上工作的前提下，利用VEGA平台建立了一套能够提供多视角的3D飞行数据仿真系统，并运用真实飞行数据对该系统进行了测试，该系统能较好实现飞行仿真播放控功能，飞行主姿态显示功能，飞行航迹显示功能，飞行横滚显示功能，飞行数据实时显示功能。
This article originated from the Civil Aviation Authority Project–Research on generalaviation flight data acquisition and analysis.The main work of this article had been dividedinto two major aspects. One was that flight data had been analyzed, the other was that 3Dsimulation platform had been established.
More and more attention has been paid to the flight data in nowdays. Traditionally, flightdata analysis was based on the flight system model of aircraft. Flight system model of aircraftwas not used in the article. Clustering Algorithm of Data Mining technology had been used inanalysis of flight data to find out the internal relationship of the data, and then ClusteringAnalysis System was established.Normal data and abnormal data could be well separated byusing the system, meanwhile it was a good reference for daily maintenance repair and flightsafety warning.
Because of particularity of flight data，It includes the same attribute data. For example,the data in INS and GPS was the same.On this premise that flight data includes the sameattribute data, data association algorithm based on Kalmar filter had been proposed, whichcould be used in flight data preprocessing. According to the simulation experiment, thealgorithm could not only reduce the noise of flight data, but also had faster convergence ratethan that of the traditional algorithm. At the same time it laid the foundation for flight datapreprocessing of the 3D simulation.
The last chapter of the paper based on the first few chapters introduces the developmentprocess. The 3D flight data simulation system was established, which could provide multipleangle observation.Real flight data was used to test this system. The system can realize theflight simulation playback control function, primary flight gesture display function, flight pathdisplay function, flight rolling display function and real time flight data display function.
目前，飞行数据越来越被人们所重视，传统上飞行数据的分析方法较多，大多建立在飞机系统模型下，本文直接针对飞行数据，绕开飞机系统模型，运用数据挖掘技术的中聚类算法对飞行数据进行聚类分析，寻找出飞行数据之间内在的联系，并建立了聚类分析系统。该系统能够很好的把正常数据和异常数据区分开，对以后的日常机务维修和飞行安全警示都能起到一个较好的参考作用。
同时，由于飞行数据的特殊性，较多数据包括相同属性。例如INS和GPS数据属性相同。本文提出了一种基于卡尔曼滤波的数据关联算法在飞行数据预处理上的运用，通过仿真实验证明该算法能有效的降低飞行数据的噪声，相对传统算法它具有收敛速度快的特点。同时它又为本文的3D仿真平台中的数据预处理奠定了基础。
本文的最后一章在以上工作的前提下，利用VEGA平台建立了一套能够提供多视角的3D飞行数据仿真系统，并运用真实飞行数据对该系统进行了测试，该系统能较好实现飞行仿真播放控功能，飞行主姿态显示功能，飞行航迹显示功能，飞行横滚显示功能，飞行数据实时显示功能。
This article originated from the Civil Aviation Authority Project–Research on generalaviation flight data acquisition and analysis.The main work of this article had been dividedinto two major aspects. One was that flight data had been analyzed, the other was that 3Dsimulation platform had been established.
More and more attention has been paid to the flight data in nowdays. Traditionally, flightdata analysis was based on the flight system model of aircraft. Flight system model of aircraftwas not used in the article. Clustering Algorithm of Data Mining technology had been used inanalysis of flight data to find out the internal relationship of the data, and then ClusteringAnalysis System was established.Normal data and abnormal data could be well separated byusing the system, meanwhile it was a good reference for daily maintenance repair and flightsafety warning.
Because of particularity of flight data，It includes the same attribute data. For example,the data in INS and GPS was the same.On this premise that flight data includes the sameattribute data, data association algorithm based on Kalmar filter had been proposed, whichcould be used in flight data preprocessing. According to the simulation experiment, thealgorithm could not only reduce the noise of flight data, but also had faster convergence ratethan that of the traditional algorithm. At the same time it laid the foundation for flight datapreprocessing of the 3D simulation.
The last chapter of the paper based on the first few chapters introduces the developmentprocess. The 3D flight data simulation system was established, which could provide multipleangle observation.Real flight data was used to test this system. The system can realize theflight simulation playback control function, primary flight gesture display function, flight pathdisplay function, flight rolling display function and real time flight data display function.
引文
[1].孙同江.飞行数据的应用研究[D]南京航空航天大学2003
[2].李浪波.聚类分析在科学数据挖掘中的应用研究[D]电子科技大学2006
[3].曲建岭.飞参数据的应用研究现状及发展趋势[D]计测技术2007. 6.2
[4].高丽.遗传算法与关联规则挖掘算法研究与应用[D]华中师范大学2007.4
[5].王鑫.数据挖掘中聚类分析算法的研究[D]山东师范大学2006
[6].董长鸣.序列模式理论在CRM客户分类中的应用研究[D]燕山大学2006
[7].宋宇辰.基于密度复杂簇聚类算法研究与实现计算机工程与应用[J] 2007年35期
[8].阙永明.聚类分析技术在安徽省中小型科技企业发展中的应用合肥工业大学2009
[9].李晓菲.数据预处理算法的研究与应用[D]西南交通大学2006
[10].宫大庆.基于BP神经网络的股票投资项目风险度量研究重庆邮电大学2011
[11].王东波.面向高维数据的变密度空间聚类研究[D]合肥工业大学2007
[12].郑健.聚类和孤立点检测算法的研究与实现[D]南京航空航天大学2007
[13].周杨.基于复杂结构的数据挖掘技术研究[D]重庆大学2005
[14].张瑞.雪数据挖掘中聚类方法研究[J]金融理论与教学2011年2期
[15].李健.聚类分析及其在文本挖掘中的应用[J]《西安电子科技大学学报》2005
[16].易高翔.粗糙集在Web挖掘中的应用研究》《华中科技大学》2006
[17].刘坤朋.数据挖掘中聚类算法的研究[D]长沙理工大学2010
[18].胡建军.基于最近邻优先的高效聚类算法四川大学学报：工程科学版[J]2004年6期
[19].胡建军.中药药理知识发现系统中关键技术的研究[D]四川大学2006
[20].蔡璇.聚类分析在暂住人口分析中的应用研究[D]华中科技大学2006
[21].孙锐.机器人多超声波传感器数据融合技术研究[D]《大连理工大学》2006
[22].许文武.基于视频的运动目标检测与跟踪方法应用研究[D]江苏科技大学2011
[23].丁爱龙.多机动目标状态估计的应用研究[D]西安工业学院2005
[24].黄兵超.GPSINS组合导航系统研究国防科学技术大学2010
[25].石冰辉.基于虚拟现实的景观仿真应用研究[D]，《长安大学》2011
[26].卿立勇,黄圣国,林钰森.基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统研究[J].江苏航空, 2006, 2:11-12.
[27].吕杰,俞坚.飞行训练与评定系统简介.飞行力学[J]. 1996 :14 ( 3) :56 - 59 .
[28].蔡开龙,杨秉政,谢寿生.基于模糊神经网络的航空发动机故障诊断研究[J].机械科学与技术,2004 ,23 (1) :96–98
[29].武波,马玉祥.专家系统[M].修订版.北京:北京理工大学出版社,2001 :180 - 198 .
[30].梁建海.非精确推理在某型飞机飞参数据处理中的应用研究[D ].空军工程大学硕士生学位论文.2003.
[31].HO M L,RAD A B,CHAN P T.Project-based learning design of a prototype semiautonomousvehicle[J].IEEETransonConSysteMagazine,2004,24(5):88-91
[32].Liu William,Chua TJ.APS, ERP and MES systems integration for semiconductor backendassembly[J].Seventh International Conference on Control Automation,2002,12(3):1403-1408.
[33].卿立勇,黄圣国,林钰森.基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统研究[J].江苏航空,2006(2):11-12.
[34].申功勋,孙建峰.信息融合理论在惯性/天文/ GPS组合导航系统中的应用[M] .北京:国防工业出版社,1998.
[35].何友,王国宏.多传感器信息融和及应用.西安:西安电子科技大学出版社, 1997
[36].刘进忙,罗红英.基于几何关系的目标信息分坐标处理原理研究.空军工程大学学报, 2009
[37].Han Jiawei, Kamber M.数据挖掘:概念与技术[ M] .范明,孟小峰,等译.北京:机械工业出版社, 2001.
[38].Kurnaz S, Cetin O, Kaynak O. Fuzzy Logic Based Approachto Design of Flight Control andNavigation T asks for Autonomous Unmanned Aerial Vehicles[ J] . Journal of Intelligent and RoboticSystems, 2009, 54( 3) : 230- 236.
[39].Painter M K, Erraguntla M, Jr Hogg G L. Using Simulation, Data Mining, Knowledge DiscoveryTechniques for Optimized Aircraft Engine Fleet Management [C] &Proceeding the 2006 WinterSimulation Conference. Monterey, USA:IEEE Press, 2006: 1253- 1258.
[40].贾威韩等.数据挖掘的概念与技术[M].北京:机械工业出版社, 2001
[41].Amit Mathur. Data mining of aviation data for advancing health management[C]PPSPIEs16thInternational Sym2posium on Aero Sense ,Aerospace/ Defence Sensing ,Simu2lation and Controls.American : Aerospace &Defence Pub2lishing Company ,2002 :153.
[42].张学军,罗喜伶,张其善,等.中国国际航空公司ACMS系统[ EB/ OL ] . 2002208222.
[43].韩利竹,王华. MATLAB电子仿真与应用[M].第2版.北京：国防工业出版社, 2003.
[44].何叔元.应用时间序列分析[M].北京：北京大学出版社, 2003
[45].Keogh E J, Pazzani M J. An Indexing Scheme for Fast SimilaritySearch in Large Time SeriesDatabase[C]//Proceedings of International Conference on Data Mining, 2002.
[46].吕毅清.新一代的航空电子自动测试设备[J].国外电子测量技术,2000,1:8-11
[47].董勤鹏，熊华钢.基于某航空电子设备的自动测试系统设计与实现[J].自动化技术,2008,284(21):146-149
[48].黄勇.G1O00系统维护初探[J].中国民用航空，2008，90:72-74
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[36].刘进忙,罗红英.基于几何关系的目标信息分坐标处理原理研究.空军工程大学学报, 2009
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