QAR译码软件导出的CSV文件是按时间序列的关系型数据,每个CSV文件包含多行,每行对应一个数据采集时刻(单位:秒),即第i行表示QAR记录过程中的第i秒的飞行参数。每行对应多个QAR采集参数,大部分参数采集频率为1HZ(每秒采样1次),部分参数采集频率高于1HZ(最大8HZ),这类参数将在同一行中多次出现,也有部分参数为几秒采样1次(最小0.5HZ),这类参数则隔几行出现1次,其采集频次与工程值参数采集模式相关,包括连帧型、跳帧型、超级帧型、双字槽型和密集采样型。以下是ARJ21-700某次飞行的QAR数据样例。
每秒采集1次,表现为1列数据:
图表 1 每秒采集一次
每秒采集多次,表现为列头相同的连续多列数据:
图表 2 每秒采集多次
基于QAR译码后的CSV文件的处理和存储系统,往往是面向QAR高阶业务应用的数据分析系统,用现在比较流行的讲法,是QAR业务智能分析决策系统,其核心是通过符合业务需求的AI模型对QAR海量数据进行计算,展示其业务价值。
图表 4 QAR高阶业务应用的数据分析系统
由于各业务领域的AI模型并不一致,也没有相关性,完全依赖于业务专家、数据专家的能力。QAR高阶应用在各业务领域分割为不同的IT系统,典型的有飞行品质监控系统、核心风险监控系统、航路节油系统、可靠性监控系统和飞行训练评估系统等等。
通过调研不同领域对QAR数据分析的需求,总结发现各系统都需要基本的三个技术方面的需求,包括QAR数据存储、QAR动态参数计算和QAR参数可视化。
图表 5 高阶应用系统的共有的QAR数据预处理模块
因此技术上构建一个统一的QAR数据分析系统(面向IT),为各业务领域提供基础IT能力是信息部门的普遍需求。
我尝试根据实际参数飞行品质监控系统、核心风险监控系统中QAR数据应用及QAR数据分析系统的构建过程,从以上三个维度对系统的需求和设计进行解析和总结,为系统的持续迭代梳理思路。以下为此系统命名为“QAR基础分析系统”(可能有人觉得应该叫“QAR大数据分析平台”)。
图表 6 QAR基础分析系统
此模块需要完成CSV文件的导入(或者与译码系统对接)、数据清洗、数据修正和数据存储,数据清洗、数据修正的主要内容在之间文章内容中已经阐述,建议构建三个实体来存储数据。
1、文件基本信息实体
图表 7 文件实体参考结构
2、文件原始数据实体
图表 8 原始数据实体参考结构
3、文件修正数据实体
图表 9 修正数据实体参考结构
QAR分析中,往往需要依据现有的工程值计算出模型特定数据,不需要计算,直接体现在QAR采集记录中的参数,我们往往成为一维参数(其实是X为时间的二维参数),需要计算推倒的参数,我们称之为二维参数(X,Y)。动态参数计算模块是QAR基础分析系统的核心模块,主要完成二维参数(行、列运算)的配置、计算和存储,根据多个业务场景的分析结论,二维参数(X,Y)的X从粒度上主要有三种形式:
1、每行
每行(秒)都产生一个(X,Y),作为当前时间的导出(高阶)计算参数。比如最小无线电高度、俯仰姿态、横滚姿态、垂直加速度、水平加速度等对一秒采集多次参数处理,或能量等需要根据前后数据统筹推导的参数处理。
2、每个文件
每个文件产生一个(X,Y),针对一次起降记录的特定记录(们)进行计算。比如超限事件开关量的直线滑行速度大、着陆推出速度大、低高度速度大、收起落架超速、放起落架超速、进近横滚大、进近航向偏离、平漂长、超重着陆等等,比如可度量的着陆G值、着陆襟翼到位、放起落架、低高度使用减速板、下滑道、航向道、俯仰姿态、横滚姿态、下降率、近地警告等等。
3、特定行集合
每个文件产生多个(X,Y),往往按飞行阶段和特定飞行特征进行计算。比如推出滑行、起飞、巡航、进近、落地滑行的油耗、不同高度范围、不同航路的油耗等等。
二维参数(X,Y)的X从计算模式上主要有二种模式:
1、单行计算
参数依赖本行一维参数即可确定值。
2、多行计算
参数依赖除本行外(集合)的一维参数或者二维参数。
二维参数(X,Y)粒度上依赖X,其计算模式与X相同。
根据以上逻辑上可以看出,二维参数计算往往依赖二维参数。根据依赖性可以分为主要二维参数(往往是最终需要的参数)和次要二维参数(往往是中间参数,服务于主要二维参数计算)。
二维参数的配置可以参考excel公式配置来设计,根据计算的复杂度,需要支持异步计算、定时计算。
QAR基础分析系统中的数据表现为(X,Y)二维数据(关系型数据),QAR参数可视化主要完成数据过滤选择、图表定义和可视化输出。
1、数据过滤选择
支持数据集定义,可参考EXCEL透视图设计。
2、图表定义
支持特定数据集的可视化配置,可参考EXCEL可视化图表组件配置设计。
3、可视化输出
支持可视化输出高清图片,便于交流和传播。
QAR基础分析系统具备以上三个功能后,可以统一为各业务分析提供更准确、一致、标准的QAR数据源。不同业务领域对存储在QAR基础分析系统中的数据(一维参数、二维参数、动态参数)在符合本业务领域的模型上进行高阶运算,那QAR基础分析系统有义务向不同业务领域系统提供符合业务领域需要的数据,那么数据提供如何实现呢,采用数据共享的模式还是采用服务集成的模式呢?
数据共享模式
采用受控数据分发的模式,按需向各业务应用系统推送QAR数据,其技术逻辑架构如下:
图表 10 QAR数据共享模式
采用受控信任服务集成的模式,各业务领域服务按需注册到QAR服务总线,受QAR服务总线的安全管控体系管理下,使用按需隔离的QAR数据,其技术架构如下:
图表 11 QAR服务总线模式技术架构
根据两种数据提供模式的特点,结合航空公司业务、IT现状,建议采用数据共享模式来提供数据,向各业务系统按需分享数据,分享后的数据由各业务系统负责存储和安全管控。
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