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行业观点 / Solution Information

如何实现QAR超限事件监控及预警

2020-12-07

航空公司飞行部和飞行品质监控部门非常精通QAR,对QAR常见的200多个参数、100多个超限事件能够倒背如流。也因此,飞行员和FOQA人员很难理解IT工程师,正如我开始都不知道FOQA在讲什么,听不懂,更不知道问什么,导致我在需求阶段战战兢兢。

不可否认,做QAR的业务需求分析和系统设计,需要IT工程师能够有一个基本的QAR知识体系,不是要求其能够看懂QAR参数和超限事件,但需要具备理解和阅读QAR超限事件的基本知识框架,知道问题的解决框架,知道应该去哪里获取问题的答案。

本文基于“平飘长”来尝试概要说明QAR超限事件的阅读、理解和实现的基本要素,希望能够抛砖引用,让IT工程师据此能够理解QAR的计算机领域知识框架,在QAR相关系统的需求调研和系统设计中,有一个基本的知识框架。

首先我们需要确定“平飘长”事件的监控规则,接下来需要明确参与规则的参数和计算逻辑,最后构建较小成本的原型来进行验证。


图表1 - QAR超限事件监控分析的基本步骤

一、监控规则的获取和理解

局方和航空公司都有明确的QAR事件监控规定,并明确了各事件不同级别标准,以下是两种不同机型,两种不同的典型表现形式:


图表2 - QAR事件监测标准表样例1

以上QAR事件监测标准表中,明确了事件代码、事件名称、轻度超限值、严重超限值、超限值计量单位、超限值持续的时间以及备注项(特别说明)。


图表3 - QAR事件监测标准表样例2

以上QAR事件监测标准表中,明确事件描述、一级事件标准、二级事件标准、三级事件标准、四级事件标准。

所用航空公司都有类似的QAR事件监控标准表,是我们理解和明确QAR的必要工具。

初次去阅读上面的任何一种表格,IT工程师都无法理解,原因是上述表格缺少参数(我的理解是,这些对应的参数是常识,所以局方也好、航空公司也好都觉得没有必要写出来),如果我们加上参数(仅仅是结构完善,不代表是正确的参数),是否会容易理解了呢。


图表4 - 补充上参数和备注后的事件标准

这样子,以上事件标准可以转换为便于理解的描述:

平飘长-从50英尺无线电高度到接地的持续时间大于等于10秒但小于12秒触发一级事件,持续时间大于等于12秒但小于14秒触发二级事件,持续时间大于等于14秒触发三级事件。

平飘短-从50英尺无线电高度到接地的持续时间大于6秒但小于等于6.5秒触发一级事件,持续时间小于等于6秒但大于5.5秒触发二级事件,持续时间小于等于5.5秒触发三级事件。

着陆距离长-从50英尺无线电高度到接地的飞行距离大于等于700米但小于900米触发一级事件,飞行距离大于等于900米但小于1100米触发二级事件,飞行距离大于等于1100米触发三级事件。

着陆距离短-从50英尺无线电高度到接地的飞行距离小于等于400米但大于300米触发一级事件,飞行距离大于200米但小于等于300米触发二级事件,飞行距离小于等于200米触发三级事件。

二、明确参数和计算逻辑

从“平飘长”事件标准的描述中,需要明确QAR数据中的“飞行阶段“、“无线电高度”和“地速”这三个参数,可以找FOQA人员确定,也可以从对应机型的飞行手册中查询到。 以下是从FOQA人员出询问并确认的特定机型QAR数据的三个参数:


图表5 - 和平飘长相关的三个QAR参数

已知参数和规则后,即可从QAR数据中提取符合条件的记录进行计算,以下是从某QAR数据文件中提取的满足规则的数据行,为了便于计算距离,蓝色部分是计算列,其它为QAR原始数据:


图表6 - 从QAR数据文件中提取的满足条件的记录

三、快速原型构建及验证

以上二个步骤完成后,相信一般的IT工程师都能写出程序进行验证,我比较推荐使用python快速实现数据导入、截取、计算和呈现,一般可以通过pandas + matplotlib两个库就能实现。通过导入实际QAR数据,来验证需求的理解和设计的准确可靠。


图表7 - 建议使用Python构建快速原型

通过以上三个步骤的实践,IT工程师基本能了解QAR的初步知识框架,做到和飞行人员和FOQA人员正常交流,明确相关问题在哪里能找到答案,不过项目实际配合过程中,还是要明确分工,发挥团队成员各自优势,这样子,才能借助IT实现QAR数据应用的最大化,实现QAR数据的充分利用。


图表 8 - QAR数据应用离不开飞行员、FOQA的深度参与

<全文完>

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