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公开(公告)号：CN118035298A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410228322.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
IPC: G06F16/2455 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的试飞数据段检索方法，包括：基于历史试飞数据来建立初始语料库；对该初始语料库进行数据预处理以获得训练语料库；对该训练语料库中的语料进行训练，以获得经训练的大语言模型；以及基于该大语言模型从试飞数据中检索目标试飞数据段。还公开了基于大语言模型的试飞数据段检索系统和计算机介质。
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公开(公告)号：CN117951622A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410124529.8
申请日：2024-01-29
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
IPC: G06F18/2433 , G01M15/14 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种航空发动机异常预测方法和系统。该方法包括：获取所预测的多维飞行数据；将所预测的多维飞行数据输入到异常检测模型来检测是否将发生异常；以及在所述异常检测模型基于所预测的多维飞行数据指示将发生异常的情况下，输出故障指示。
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公开(公告)号：CN116495192A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310395665.6
申请日：2023-04-13
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
Abstract: 本发明提供了一种基于北斗系统的民机试飞关键参数监测系统及方法，系统包括：机载北斗报文传输处理终端，用于采集试飞民机上的运行状态数据，进行融合编码后以短报文形式发送到地面北斗报文传输处理终端；北斗卫星传输系统，用于实现机载北斗报文传输处理终端与机载北斗报文传输处理终端之间的双向即时通讯功能；地面北斗报文传输处理终端，用于通过以太网与地面指挥接收中心建立通讯连接，获取短报文信息，经过数据解析再传输至地面用户终端上。本申请通过获取飞机上各系统运行数据和试验人员的通讯信息，将民机试飞过程中的这些关键参数传输至地面用户终端；借助北斗卫星导航系统的短报文通讯功能，建立空地信息双向传输通道。
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公开(公告)号：CN117971831A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410139114.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2455 , G06F16/903
Abstract: 公开了一种试飞数据存储方法，包括：获取多个试飞参数的试飞数据，每个试飞参数包括多个数据点；针对每个试飞参数，将每个时间单元内的数据点聚合为一条记录，该记录的第一字段对应于该时间单元中的第一个采样时间点的时间戳，后续字段为该时间单元中的各数据点的数据值；以及将多个试飞参数的多个时间单元的记录存储在试飞数据库的数据表中，其中：该数据表的每一行对应于一个时间单元；该数据表的第一列为时间列，存储该时间单元的时间戳；该数据表的后续列为数值列，每一列对应于一个试飞参数，存储该试飞参数在该时间单元的记录。还公开了试飞数据查询方法。本公开的实施例能够减少存储占用，和/或提升数据存储/检索的效率。
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公开(公告)号：CN117688493A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311717009.X
申请日：2023-12-13
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/2132 , G06F18/27 , G06F18/15
Abstract: 本申请涉及一种航空发动机试飞大数据异常状态标定方法和装置。方法包括：基于Pearson相关性分析，获取输入参数；基于预设时间长度，划分所述输入参数，得到输入参数段；基于降采样算法，根据所述输入参数段，得到一次降采样输入数据和二次降采样输入数据；根据所述输入参数段，提取第一飞行员操作输入参数；根据所述第一飞行员操作输入参数和所述输入参数段，基于参数信息增强算法，计算得到第二飞行员操作输入参数；拼接所述第二飞行员操作输入参数、所述输入参数段、所述一次降采样输入数据和所述二次降采样输入数据，得到输入待处理数据；基于预设判别模型，输入所述输入待处理数据，输出状态标定数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113382374B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110656022.3
申请日：2021-06-11
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
Abstract: 本发明公开了一种机组告警信息全量传输编码方法及装置，所述方法包括：对所有机组告警信息按照等级进行排列，形成固定的告警信息表；基于预先制定ID编码规则，对每条机组告警信息赋予唯一的ID号；按照短报文发送间隔，筛选出上一个间隔内出现过的所有机组告警信息；将出现过的机组告警信息按照ID号大小进行排队，挑选告警级别最高的预定个数机组告警信息进行ID组合，将组合的ID信息作为短报文内容发送至地面监控系统，以使地面监控系统依据机组告警信息ID编码规则，对接收的短报文进行反编译和释义。本发明通过机组告警信息全量传输编码方法，在有限带宽下，实现机组告警信息的最大化传输率和带宽的有效利用。
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公开(公告)号：CN113382374A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110656022.3
申请日：2021-06-11
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
Abstract: 本发明公开了一种机组告警信息全量传输编码方法及装置，所述方法包括：对所有机组告警信息按照等级进行排列，形成固定的告警信息表；基于预先制定ID编码规则，对每条机组告警信息赋予唯一的ID号；按照短报文发送间隔，筛选出上一个间隔内出现过的所有机组告警信息；将出现过的机组告警信息按照ID号大小进行排队，挑选告警级别最高的预定个数机组告警信息进行ID组合，将组合的ID信息作为短报文内容发送至地面监控系统，以使地面监控系统依据机组告警信息ID编码规则，对接收的短报文进行反编译和释义。本发明通过机组告警信息全量传输编码方法，在有限带宽下，实现机组告警信息的最大化传输率和带宽的有效利用。
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公开(公告)号：CN113327460A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110636198.2
申请日：2021-06-08
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
Abstract: 本发明公开了一种飞行器状态数据传输链路系统及方法，所述系统包括：飞行器飞控系统、机载北斗终端和地面北斗终端。飞行器飞控系统用于获取飞行器的状态数据并发送给机载北斗终端；机载北斗终端用于获取飞行器的状态数据，将状态数据转换北斗短报文标准编码格式数据，并通过北斗短报文通讯系统传输给地面北斗终端；地面北斗终端用于接收北斗短报文标准编码格式数据，将所述北斗短报文标准编码格式数据按照解码要求进行解码，将解码后得到的所述状态数据通过以太网定向转发到用户终端。本发明借助北斗短报文通讯系统，通过卫星传输链路实现短报文信息的全球任意位置的传输，实现全球无盲区、监控费用廉价的飞行器数据监控。
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公开(公告)号：CN119620954A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411805133.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
IPC: G06F3/06 , G06F16/13 , G06F16/16 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及一种用于试飞数据的时序存储的方法和装置。在本发明的技术方案中，首先提取试飞配置文件的属性信息并结合所提取的属性信息来生成试飞配置文件和试飞原始数据的存储树状结构，随后接收并处理试飞原始数据并将经处理的试飞原始数据与试飞配置文件一起存储到所生成的存储树状结构中的时序数据文件中。
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公开(公告)号：CN118503639A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410561157.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司 , 中国商用飞机有限责任公司民用飞机试飞中心
IPC: G06F18/15 , G01M15/14 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种遥测时序数据的补偿方法、装置、可读存储介质以及程序产品，能够提高遥测数据的品质和完整性。补偿方法包括：异常辨识步骤，根据获取到的具有原始采样频率的遥测时序数据，对所述遥测时序数据中的异常数据进行识别和标记，形成辨识后的遥测时序数据，所述辨识后的遥测时序数据包括正常数据和所述异常数据；输入构建步骤，针对每一异常数据，选取该异常数据前后的多个所述遥测时序数据形成输入数据集；以及输出估计步骤，将与每一异常数据对应的所述输入数据集输入至预测模型，根据输出结果算出所述异常数据的补偿估计值，所述预测模型是以历史遥测数据为训练集进行训练而形成的学习完成模型。
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