Модель представлення часового процесу функціонування технологічного обладнання повітряного судна на основі аналізу даних параметричної діагностики

Abstract

У роботі запропоновано модель представлення часового процесу функціонування технологічного обладнання повітряного судна на основі аналізу даних параметричної діагностики для виявлення аномальних послідовностей з метою попередження особливих випадків в польоті. Для виявлення аномальних послідовностей пропонується використовувати гібридну стохастичну модель, засновану на об'єднанні марківських і продукційних моделей, що використовують темпоральні правила для уточнення перехідних ймовірностей між станами процесу. В работе предложена модель представления временного процесса функционирования технологического оборудо-вания воздушного судна на основе анализа данных параметрической диагностики для выявления аномальных последовательностей с целью предупреждения особых случаев в полете. Для выявления аномальных последовательностей предлагается использовать гибридную стохастическую модель, основанную на объединении марковских и продукционных моделей, которые используют темпоральные правила для уточнения переходных вероятностей между состояниями процесса. Prediction of special cases in flight is the main task of parametric diagnostics of aircraft technological equipment. To solve this problem, on-board automated monitoring, diagnostics and control of on-board equipment, unloading and information support of the crew make it possible to measure a large number of parameters of the aircraft technological equipment and obtain arrays of such information in digital form. To process the information obtained, mathematical models are used based on the trend analysis of the recorded operating time parameters. However, existing diagnostic models based on the corresponding mathematical models do not always allow predicting the occurrence of technological equipment failures. What makes the task of predicting special cases in flight urgent on the basis of identifying anomalous sequences in the diagnostic data of the aircraft technological equipment in order to increase the efficiency of decision-making by the crew, to identify, recognize and prevent the negative consequences of special cases in flight. The paper proposes a model for representing the temporal process of the aircraft technological equipment operation based on the analysis of parametric diagnostic data to identify abnormal sequences in order to prevent special cases in flight. To identify anomalous sequences, it is proposed to use a hybrid stochastic model based on combining Markov and production models that use temporal rules to refine the transition probabilities between process states. Due to the inclusion of refining production rules in the model, the probability of describing random processes that are not Markovian increases, and it also becomes possible to integrate a priori expert knowledge into the model, which is very important for predicting special cases in flight. Application of the proposed model will allow introducing the predictive principle of flight safety management, as well as obtaining the economic effect of preventing aircraft downtime due to sudden equipment failure.