基于大数据的飞机试飞安全管理风险预警机制

引言：

飞机试飞是保障飞机性能和安全的重要环节它关系到航事业的发展和乘客的生命财产安全。试飞过程中复杂的气象条件、系统的故障、能导致严重的安全事故，近年来频繁出现的试飞安全事故已经给航验和有限数据监测的安全管理模式，难以全面且及时地掌握风险情况技术因为新处理速度快等特点，可以对试飞过程中产生的大量数据进行深入挖掘和分析，准确预测风险，建试飞安全管理风险预警机制开辟新的途径，从而提升试飞的安全管理水平

一、大数据在飞机试飞安全管理中的应用优势

大数据技术因为自身拥有很强此可以从飞机传感器，气象站等很多地方收集到试飞数据，并且能够用统结合数据分析和挖掘算法，如关联规则挖掘，聚类分析等，出故障风险。依靠实时数据处理技术创建起来的监测系统异常或者风险指标超出正常范围时，就会触发警报机制。依靠以综合考虑很多因素，而且还能自己迭代更新，给制订恰当的应对策略，改善安全经营效能给予强力支撑。

二、飞机试飞安全管理现状及挑战

2.1 飞机试飞安全管理现状

当下，飞机试飞安全管理贯穿试飞前、中、后各个流程环节。试飞前要全面检查保养飞机、制定详尽的试飞计划并培训试飞人员；试飞中依靠机载与地面系统实时监测飞行参数，试飞人员也要注意观察运行情况；试飞后对数据加以整理分析，为性能改进给予参考。然而，当前的模式存有缺陷，如数据搜集依靠专门的设备，来源单一，不能包含全部的风险因素，并且传统的数据分析方法只是停留在简单的统计比较层面，无法深入挖掘潜在的风险信息，所以风险预估和警报的能力比较差。

2.2 飞机试飞安全管理中的挑战飞机试飞安全管理面临多重挑战，主要表现在以下方面：

试飞环境复杂多变。飞机试飞一般要在不同气象条件、地理环境、空域里开展，高温、低温、高海拔、强风、暴雨等恶劣天气，复杂的地形地貌和繁忙的空中交通环境，这些复杂多变的试飞环境加大了试飞风险，给飞机性能和安全提出了更高要求。

试飞数据量大且复杂。试飞时，飞机各个传感器和设备会产出许多数据，包含飞行参数，发动机性能数据，飞机结构应力数据，气象数据等。这些数据数量庞大，而且数据种类繁杂，数值型，文本型，图像型等都有涉及，数据之间联系也很错综复杂，给数据的搜集，存储，处理和分析带来极大难题。

风险因素繁杂且互相牵连。飞机试飞安全受到诸多风险因素的影响，诸如飞机设计存在瑕疵，制造质量有欠缺，设备发生故障，试飞人员操作失误，气象状况发生变化，地面保障支持不到位等。这些风险因素彼此联系，彼此影响，一个风险因素的出现大概会促使另一个风险因素产生，进而造成安全事故的发生。因此，如何全面而且精确地辨识并评判这些风险因素，然后采用有效的手段加以防范和控制，这是飞机试飞安全管理所面临的重大难题。

安全标准和法规要求不断提升。技术的发展和对飞行安全关注度的不断提高，各国政府以及航空管理部门对于飞机试飞安全如国际民航组织 (ICAO) 不断更新完善相关安全标准与规范，要求飞机制遵守。这就需要飞机试飞安全管理也要与时俱进，不断提高自身的管理水平和技术水平，才能符合日趋严格的飞机试飞安全标准和法规要求。

三、基于大数据的飞机试飞安全管理风险预警机制框架构建

3.1 数据采集层

数据采集层作为风险预警机制的基础，承担试飞过程中各类数据的收集任务，涵盖以下几个主要方面：飞机传感器数据。通过飞机上安装的各种传感器，比如惯性导航系统、大气数据系统、发动机参数传感器等，来实时获取飞机的飞行状态参数、发动机性能参数、飞机结构应力参数等，这些数据可以直接反映出飞机的运行情况，是风险预警的重要依据。

气象数据。收集试飞地区的当前气象信息，包含温度，湿度，气压，风速，风向以及降雨等。气象状况对飞机的试飞安全有着非常大的意义，气象条件差时，飞机性能会变差，而且飞机会很难操控，还可能造成安全事故。准确的气象信息对于预测危险来说是非常重要的。

地面监控数据。地面监控设备包括雷达、通信系统、地面指挥中心等，它们能给管理者给予飞机的位置情况，通信状况，地面保障支援情形等信息，这些信息有益于管理者全方位把握试飞过程中的地面情形，迅速察觉并解决问题。

试飞人员操作数据。记录试飞人员在试飞过程中所做的操作行为，如操纵杆的动作、油门的调节、按钮的按压等。试飞人员的操作失误也是造成试飞安全事故的重要原因，通过对试飞人员操作数据的分析，可以评价试飞人员的操作水平，发现操作风险。

若要保证数据准确无误又完整，就要形成统一的数据搜集准则和规范，定期校准并养护数据搜集装置，而且要采用可靠的数据传送技术，从而保证数据能及时，稳定地传送到数据加工层。

3.2 数据处理层

数据处理层主要对采集到的原始数据进行清洗、转换、存储和预处理，为后续数据分析挖掘提供高质量的数据。主要包括以下步骤：：

数据清洗方面，去除数据中的噪声，错误数据以及重复数据，从而提升数据质量，传感器采集到的异常数据点。可以利用数据滤波算法加以修正或者剔除，重复记录的数据则可执行去重处理。

数据转换方面，将各种格式、各种类型的数据转变为同一种格式、同一种类型的数据，从而方便后续的分析和处理。将文本型的气象数据转变为数值型的数据，将不同坐标系下的飞机位置数据转变为同一坐标系下的数据。

数据存储方面，选取合适的数据存储技术，将处理过后的数据存放到数据库当中。常用的数据存储技术包含关系型数据库，非关系型数据库以及分布式文件系统等，按照试飞数据的特性以及应用需求，挑选可高效存储并检索数据的存储手段。

数据预处理方面，对数据进行归一化、标准化、提取特征等预处理操作，以提升数据的可用性与分析效率。比如针对飞行参数数据实施归一化处理，让这些数据能在同一尺度下展开比较，通过主成分分析等办法来提取数据的主要特征，削减数据维度并减小计算难度。

3.3 数据分析与挖掘层

数据分析与挖掘层是风险预警机制的核心，采用大数据分析技术以及算法对处理后的数据进行进一步的分析挖掘，从中提取出有价值的信息，从而为风险预警决策提供支持。主要包含以下几个方面：

风险因素识别方面，通过对试飞数据加以分析以找到那飞安全产生影响的各种风险要素。可利用数据挖掘手段，关联规则挖掘，决策量之间的相互关联，找到与事故相关的重要风险要素，比如通过对飞行参数的数据细致分析之后，我们就能察觉到一些飞行参数的异常变动同特定故障之间存在一定联系，将这样的飞行参数当作是风险要素并展开重点检测。

风险模型构建方面，通过对识别出的风险因素加以应用机器学习和深度学习算法来创建风险预测模型。常用的风险预测模型有支持向量机、神经网络、随机森林等。借助历史数据去学习风险因素同风险事件之间的映射关系，并对将来的风险做预测，在构建模型时，要针对模型展开训练和改良工作，挑选合适的模型参数及算法，以提升模型的预测精准度及其泛化能力。

风险评估与预警方面，使用搭建好的风险预测模型来对实时的试飞数据进行评价，计算出风险发生概率以及影响程度。当风险指标超出预先设定的阈值时，系统就会自动发出预警信号，依据风险严重程度实施对应的预警等级和举措，比如，风险概率超出 80%，影响程度达到严重级别时，就发出红色预警信号，提醒有关人员马上采取紧急应对办法。

3.4 预警决策层

预警决策层是风险预警的最终执行环节，主要接收预警信号，根据预警信息做出相应的决策与措施，及时处理风险事件，保障试飞安全。主要有以下几个方面：：

预警信息展示方面，将预警信息用可视化界面直接表现出来给试飞人员和有关管理人员看，包含风险种类，风险等级，出现时间，波及范围这些内容。可视化界面可以选用图表，地图，仪表盘等形式，这样就能让预警信息显得越发清楚，容易明白，方便使用者很快知晓风险情况。

决策支持层面，根据预警信息以及预先制定好的应急预案，为决策人员给予决策上的支持。决策支持系统能够对不同的决策方案的利弊以及可能带来的后果进行分析，帮助决策者做出最佳的决策。当飞机发出发动机故障预警时，决策支持系统能够给出几种应急处理方案，如立即返航、在空中查找并修复故障、按照原定路线继续飞行等，并对各种方案存在的风险以及可行性进行分析，供决策者参考。

应急响应方面，接到预警信号后，相关工作人员要立刻启动应急预案，采用相应的应急举措。应急响应举措涵盖试飞人员的操作调整，地面保障人员的援助，医疗救援预备等，在应急响应期间，要时刻关注风险事件的发展走向，随时修正应急举措，保证试飞安全。

反馈与改进方面，在风险事件得到妥善处理之后，针对整个风险预警以及应急响应流程展开总结与评价。搜集有关的数据及信息，剖析预警机制存在的问题与缺陷之处，依照收到的回馈意见，改良并改善风险预警机制，从而持续提升其预警能力及其可靠性。

四、基于大数据的飞机试飞安全管理风险预警机制案例分析

4.1 案例背景

某飞机制造公司在新型飞机试飞过程中，为了提升试飞安全管理水平，引进了基于大数据的风险预警体系，该公司试飞的新型飞机运用了很多新技术和新设计，在试飞时存在较大的安全风险，为了保障试飞安全，该公司打算用大数据技术对试飞全程展开监测并发出预警。

4.2 风险预警机制实施过程

数据采集与整合：飞机上装了很多传感器，飞行参数传感器，发动机性能传感器，飞机结构应力传感器等，实时收集飞机的各种运行数据，还跟气象部门合作，得到试飞区域的实时气象数据，用地面监控系统搜集飞机的位置信息，通信状况等数据，将从不同地方得来的数据融合起来，创建起一个统一的试飞数据中心。

数据分析与挖掘：使用大数据分析技术来对所采集到的数据进行深入的分析挖掘，利用关联规则挖掘算法发现了一些飞行参数之间存在着一此票比如当飞机迎角超过了一定的阈值，而且发动机转速出现异常的下降时，就有可能会发生飞机失速的情况，根据这些发现，我们建立了风险预测模型，用神经网络算法对历史数据进行训练，不断地调整模型参数，使得模型能够更好地进行预测。

风险预警与决策：建立了实时风险预警系统，将实时试飞数据送入风险预测模型执行评价，当模型算出的风险指标超越事先设置的阈值时，就立刻发出预警信号，预警消息通过试飞指挥中心的大屏幕和试飞人员的掌上终端表现出来，而且按照风险等级启动对应的应急预案，就像飞机失速预警冒出来时，试飞人员依照预案实施操作调整，地面保障人员做好应急救援预备。

反馈与改进：每次试飞结束之后，对试飞的数据以及风险预警的情况展开总结并加以分析，按照实际的试飞情况，对风险预测模型实施改良和改善，调节预警的门槛以及决策的策略，而且还要搜集试飞人员以及有关管理人员的反馈意见，针对风险预警机制的流程以及操作加以完善。

4.3 实施效果

通过执行大数据为依托的风险警报体系，这架飞机制造公司针对新型飞机试飞过程，收获颇为突出的成果。在试飞期间，预知了不少潜在的安全风险，比如飞机发动机发生故障，飞机飞行姿态出现异常等，试飞人员以及有关人员依照预知信息立即采用恰当的手段，避免出现发生。此外，借助剖析试飞所取得的数据并加以挖掘，找出了一些飞机设计制造时存在的问题，这些也成了后续改进的依循。经过一段时间的运作并加以完善以后，警报体系的准确度与可靠程度得到改善，飞机试飞的安全水平有了加强。

五、结论

本文研究显示大数据技术明显改进飞机试飞安全管理，弥补了传统模式的数据和分析短板，为决策给予有力支撑。创建起来的风险预警机制框架通过案例验证可行有效，依靠数据采集，处理，分析挖掘以及预警决策各层协作，实现对风险的全面监测和精确预警。未来，可以在这几个方面继续深入探究：更多地开展多源数据融合与深入分析，借助先进算法找出复杂联系，联合人工智能做到智能化预警和决策辅助，采用实时仿真，虚拟试飞等技术预先预演风险，改良机制，帮助人员培训，加大跨领域合作力度，汇集众多学科资源推动技术创新。

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