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                                行業觀點 / Solution Information

                                航空公司QAR基礎分析系統必備哪些功能

                                2020-11-28

                                QAR譯碼軟件導出的CSV文件是按時間序列的關系型數據,每個CSV文件包含多行,每行對應一個數據采集時刻(單位:秒),即第i行表示QAR記錄過程中的第i秒的飛行參數。每行對應多個QAR采集參數,大部分參數采集頻率為1HZ(每秒采樣1次),部分參數采集頻率高于1HZ(最大8HZ),這類參數將在同一行中多次出現,也有部分參數為幾秒采樣1次(最小0.5HZ),這類參數則隔幾行出現1次,其采集頻次與工程值參數采集模式相關,包括連幀型、跳幀型、超級幀型、雙字槽型和密集采樣型。以下是ARJ21-700某次飛行的QAR數據樣例。

                                每秒采集1次,表現為1列數據:


                                圖表1 - 每秒采集一次

                                每秒采集多次,表現為列頭相同的連續多列數據:


                                圖表2 - 每秒采集多次

                                幾秒采集1次,表現為每各幾行出現1次的數據,中間為空:


                                圖表3 - 幾秒采集1次

                                基于QAR譯碼后的CSV文件的處理和存儲系統,往往是面向QAR高階業務應用的數據分析系統,用現在比較流行的講法,是QAR業務智能分析決策系統,其核心是通過符合業務需求的AI模型對QAR海量數據進行計算,展示其業務價值。


                                圖表4 - QAR高階業務應用的數據分析系統

                                由于各業務領域的AI模型并不一致,也沒有相關性,完全依賴于業務專家、數據專家的能力。QAR高階應用在各業務領域分割為不同的IT系統,典型的有飛行品質監控系統、核心風險監控系統、航路節油系統、可靠性監控系統和飛行訓練評估系統等等。

                                通過調研不同領域對QAR數據分析的需求,總結發現各系統都需要基本的三個技術方面的需求,包括QAR數據存儲、QAR動態參數計算和QAR參數可視化。


                                圖表5 - 高階應用系統的共有的QAR數據預處理模塊

                                因此技術上構建一個統一的QAR數據分析系統(面向IT),為各業務領域提供基礎IT能力是信息部門的普遍需求。

                                我嘗試根據實際參數飛行品質監控系統、核心風險監控系統中QAR數據應用及QAR數據分析系統的構建過程,從以上三個維度對系統的需求和設計進行解析和總結,為系統的持續迭代梳理思路。以下為此系統命名為“QAR基礎分析系統”(可能有人覺得應該叫“QAR大數據分析平臺”)。


                                圖表6 - QAR基礎分析系統

                                一、QAR數據存儲

                                此模塊需要完成CSV文件的導入(或者與譯碼系統對接)、數據清洗、數據修正和數據存儲,數據清洗、數據修正的主要內容在之間文章內容中已經闡述,建議構建三個實體來存儲數據。

                                1、文件基本信息實體


                                圖表7 - 文件實體參考結構

                                2、文件原始數據實體


                                圖表 8 - 原始數據實體參考結構

                                3、文件修正數據實體


                                圖表 9 - 修正數據實體參考結構

                                二、QAR動態參數計算

                                QAR分析中,往往需要依據現有的工程值計算出模型特定數據,不需要計算,直接體現在QAR采集記錄中的參數,我們往往成為一維參數(其實是X為時間的二維參數),需要計算推倒的參數,我們稱之為二維參數(X,Y)。動態參數計算模塊是QAR基礎分析系統的核心模塊,主要完成二維參數(行、列運算)的配置、計算和存儲,根據多個業務場景的分析結論,二維參數(X,Y)的X從粒度上主要有三種形式:

                                1、每行

                                每行(秒)都產生一個(X,Y),作為當前時間的導出(高階)計算參數。比如最小無線電高度、俯仰姿態、橫滾姿態、垂直加速度、水平加速度等對一秒采集多次參數處理,或能量等需要根據前后數據統籌推導的參數處理。

                                2、每個文件

                                每個文件產生一個(X,Y),針對一次起降記錄的特定記錄(們)進行計算。比如超限事件開關量的直線滑行速度大、著陸推出速度大、低高度速度大、收起落架超速、放起落架超速、進近橫滾大、進近航向偏離、平漂長、超重著陸等等,比如可度量的著陸G值、著陸襟翼到位、放起落架、低高度使用減速板、下滑道、航向道、俯仰姿態、橫滾姿態、下降率、近地警告等等。

                                3、特定行集合

                                每個文件產生多個(X,Y),往往按飛行階段和特定飛行特征進行計算。比如推出滑行、起飛、巡航、進近、落地滑行的油耗、不同高度范圍、不同航路的油耗等等。

                                二維參數(X,Y)的X從計算模式上主要有二種模式:

                                1、單行計算

                                參數依賴本行一維參數即可確定值。

                                2、多行計算

                                參數依賴除本行外(集合)的一維參數或者二維參數。

                                二維參數(X,Y)粒度上依賴X,其計算模式與X相同。

                                根據以上邏輯上可以看出,二維參數計算往往依賴二維參數。根據依賴性可以分為主要二維參數(往往是最終需要的參數)和次要二維參數(往往是中間參數,服務于主要二維參數計算)。

                                二維參數的配置可以參考excel公式配置來設計,根據計算的復雜度,需要支持異步計算、定時計算。

                                三、QAR參數可視化

                                QAR基礎分析系統中的數據表現為(X,Y)二維數據(關系型數據),QAR參數可視化主要完成數據過濾選擇、圖表定義和可視化輸出。

                                1、數據過濾選擇

                                支持數據集定義,可參考EXCEL透視圖設計。

                                2、圖表定義

                                支持特定數據集的可視化配置,可參考EXCEL可視化圖表組件配置設計。

                                3、可視化輸出

                                支持可視化輸出高清圖片,便于交流和分享。

                                QAR基礎分析系統具備以上三個功能后,可以統一為各業務分析提供更準確、一致、標準的QAR數據源。不同業務領域對存儲在QAR基礎分析系統中的數據(一維參數、二維參數、動態參數)在符合本業務領域的模型上進行高階運算。

                                四、QAR數據共享

                                QAR基礎分析系統有義務向不同業務領域系統提供符合業務領域需要的數據,那么數據提供如何實現呢,采用數據共享的模式還是采用服務集成的模式呢?

                                一、數據共享模式

                                采用受控數據分發的模式,按需向各業務應用系統推送QAR數據,其技術邏輯架構如下:


                                圖表 10 - QAR數據共享模式

                                二、服務集成模式

                                采用受控信任服務集成的模式,各業務領域服務按需注冊到QAR服務總線,受QAR服務總線的安全管控體系管理下,使用按需隔離的QAR數據,其技術架構如下:


                                圖表 11 - QAR服務總線模式技術架構

                                根據兩種數據提供模式的特點,結合航空公司業務、IT現狀,建議采用數據共享模式來提供數據,向各業務系統按需分享數據,分享后的數據由各業務系統負責存儲和安全管控。

                                <全文完>

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