基于大数据技术的气象业务监视数据采集处理

气象数据生产过程中秒级数据流量达到6万次/秒,为了对海量气象数据进行实时监控,快速定位数据观测、传输、处理、服务全流程中各环节故障,研发了对监视数据的采集和处理框架。基于REST接口和Flume框架实时采集原始监视信息,采用Kafka实现监视数据流的缓冲和持久化存储,在Spark Streaming流式计算平台上实现对监视数据的预处理、指标计算,并对告警事件进行归并、压缩等处理,最终生成面向运维人员的告警。同时、上述系统采用故障仿真压测技术,对系统可能出现的故障进行了模拟压力测试。实验结果表明,上述框架能有效地解决海量监视数据的高效采集和处理,能够实时捕捉故障并进行有效分析与排除,其处理时效和准确性满足气象综合业务实时监控的需求。

基于场面监视数据航空器场面滑行路径确定

确定出每架航空器的位置和滑行路径,可以根据不同跑道使用情况得到航空器热点滑行路径,以及通过结合监视雷达解析出的速度信息,将速度畸态区域作为航空器潜在冲突区域。由于雷达监视数据是每秒更新航空器的位置信息,因此在众多的数据中找到同一架航空器连续的滑行路径是难点所在。利用改进支持向量机理论,通过对场面监视雷达数据进行训练和分类预测,结果证明,结合支持向量机可以准确地确定航空器在机场场面滑行的位置以及滑行路径。

融合航空器监视数据的航空气象参数反演及验证

风矢量、温度和压强是非常重要的航空气象信息,事关飞行安全。航空器监视数据更新快、分布广,可用于绝大多数的飞机和地区,基于航空器监视数据获取气象信息是一种经济可行的方法。论文给出一种基于广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)和Mode S二次监视雷达(Secondary Surveillance Radar,SSR)融合数据的气象参数反演方法,利用空速、地速和气压高度等反演气象参数,并应用于单航线和区域性反演两种场景。与现有气象系统对照表明单航线和区域性反演都具有较高的反演精度,能够很好的补充现有的航空气象获取网络。

结合ADS-B的航管监视数据融合关键技术

航管多雷达数据和ADS-B数据各有优缺点,在分析了两类数据异同基础上指出了ADS-B数据引入航管多雷达数据处理中需要解决的关键技术难题。基于此,从探测时序和处理周期两方面给出了时间对准方法,研究了空间对准中的坐标转换及其误差配准技术,提出以当前模型和无迹卡尔曼滤波应对目标机动,给出了波门设定、最近邻相关以及融合算法的完整数据融合方案。实际应用中两类数据实现了有效利用和深度融合,提高了航管监视数据处理系统的精度和稳定性,是一种有效的航管监视数据处理方法。

空中交通管制系统监视数据源接入技术研究

空中交通管制系统(简称空管系统)监视数据源接入技术包含数据源的自动识别与接入。文章首先建立监视数据源协议特征列表和数据源信息列表,采用CAT标识符和报文长度关系匹配法,解决数据源自动识别问题。其次,通过动态增加数据源信息列表,实时记录解析结果,定期清理等技术,解决数据源自动接入问题。最后,搭建实验环境验证自动识别与接入技术,识别格式包括:中国民用航空总局颁发的《空管雷达及管制中心设施协调移交数据规范》(民航"4008"格式);欧标的CAT062 SDPS Track Messages格式(欧标"062"格式);欧标的CAT048 Monoradar Target Reports格式(欧标"048"格式);欧标Cat021 ADS-B Target Reports格式(欧标"021"格式);Alenia标准等格式。

联合多雷达与ADS-B的监视数据融合与误差配准方法

广播式自动相关监视系统由于存在检测环境、目标数量和运动模式动态变换的问题,导致空域多目标跟踪过程具有大量未知干扰与不确定性,降低了组网系统的数据处理精度。提出联合多雷达和ADS-B系统并采用自适应交互式多模型滤波算法进行多传感器跟踪和数据融合。该方法能够降低雷达航迹数据的平均斜距与方位角分量的误差和时空不确定性,优化ADS-B系统的精度与稳定性。

民航航空监视数据的开发利用

随着民航的迅速发展,空中交通管制的航空器监视设备也越来越丰富,雷达、ADS-B、场面监视雷达、MLAT等设备为空管航路保障提供了多样的监视手段。ASTERIX作为民航数据格式的国际标准,为这些监视设备定义了各不相同的传输数据格式。

机间多源监视数据的误差校准算法研究

密集飞行条件下飞机自主间隔保持的关键在于机间的相互可见,本文针对机间监视存在冗余信息的问题,分析了多源监视数据的原理和特点,提出了一种适用于高动态多源监视数据的误差校准算法,并通过仿真试验验证了该算法的准确性,为后期的多源监视数据融合奠定了良好的基础。

北京大兴国际机场A-SMGCS高级地面监视引导系统中监视数据的处理

介绍了北京大兴国际机场A-SMGCS高级地面监视引导系统中监视数据的基本情况及监视数据处理的部分原理,包括识别优选、融合处理、更新显示、纠错抑制等。

S模式监视数据质量分析系统设计与实现

为了提升S模式监视数据在空管自动化系统的利用效率和运行稳定性,提出一种基于αβγ的航迹滤波算法和相关S模式监视数据处理与解析的算法模型。主要研究报文关键数据项的解析,利用算法模型进行监视数据质量评估和航迹平面投影。依据所研究的算法,设计了一款S模式监视数据质量分析系统,该系统支持多路监视源信道的接入,能实时分析数据质量,统计相关误码率,具备真实反映目标航迹运动态势等功能。实验结果表明:该系统工程实现较为简洁,具有良好的稳定性和鲁棒性,能协助技术维护人员及时发现S模式监视数据源的异常情况,为推动S模式监视数据广泛应用提供了一种可行、有效的监测方式,在空管单位或地方塔台具有一定的应用价值。

关于AirNet空管自动化系统监视数据处理的研究

AirNet空管自动化系统由中国民航第二研究所研发,是一套基于Linux多任务操作系统的空管自动化系统。该系统主要对监视数据和飞行计划数据进行处理,为管制员提供航空器在空中的飞行动态信息、安全间隔信息和相关告警信息。AirNet空管自动化系统是管制员进行空中交通管制的重要工具,是空管运行部门主要的空中监视手段。本文主要对AirNet空管自动化系统监视数据处理功能进行研究,以便更好地掌握和使用该系统。

监视数据在全国流量管理系统中的设计研究

监视数据是全国流量管理系统中最重要,也是最基础的数据。覆盖范围广、数据内容准确的监视数据,对流量管理的预测精准度、决策可信度至关重要。文章结合全国流量管理系统,详细论述监视数据的分级引接和处理的设计方案。同时,对不同类型监视数据的特点进行分析,对比空管自动化系统,详细论述了全国流量管理系统中的目标相关算法和航迹与计划关联算法的特点。

浅析莱斯自动化系统监视数据处理

近年来,随着对备份自动化系统的重视程度不断提升,莱斯自动化系统在管制运行中的使用频率逐步提高。本文主要介绍莱斯自动化系统监视数据处理流程,旨在对莱斯自动化系统功能有进一步的认识。

海量监视数据云存储服务模型的设计与实现

集约化监控有助于全面把控业务信息系统运行情况与提升运维效率,已成为大型企事业部门业务监控的发展方向,但集约化监控带来海量监视数据的存储与服务挑战。以气象部门业务监视数据为例,在分析监视数据的特点及对比海量数据存储服务技术的基础上,设计和实现了海量监视数据云存储服务模型,主要通过时序数据存储技术和索引存储技术分别存储指标类和日志事件类监视数据,并实现存储优化。对该模型的应用效果测试分析表明,所提海量监视数据云存储服务模型具有高效存储服务性能以及可扩展性稳定的特点。

基于监控平台数据分析科学维护风力发电机组齿轮箱缺齿断齿的研究

风力发电机组齿轮箱是机组重要组成部件,在运行环境恶劣,工况复杂多变的条件下,若遇齿轮箱缺齿断齿,则会造成维修困难,费用高昂,机组非计划停运周期长,严重影响机组可利用率和经营成本,为了确保风机齿轮箱的正常运行,有效地监测缺齿断齿工况变得尤为重要。因此,我们应该采用后台振动分析、内窥镜分析和油色谱分析等技术,以及相关的转速、负荷、电流、温度等运行数据的对比监视,以及其他的诊断手段,以期达到更好的维护和管理效果。

基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法

为了提高电网故障诊断效果,提出基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法。构建引入动量项、自适应学习率的改进小波神经网络故障识别模型,采用提升小波对元器件两端线路数正序信号进行分裂、预估、调整等过程分解,获取不同尺度正序信号输入神经网络,输出结果即为细化的电网故障类型。实验结果表明,分解尺度为3时,故障录波信号均方误差最小,小波神经网络性能更稳定。该方法根据相间两相电流突变量情况判断故障类型及故障相,可精准判断电网故障类型及故障原因。

基于数据流聚类的多任务并行数据控制方法

多任务并行数据的类别较多、数据流庞大,导致其控制能力较差,增加了物联网访问负担和通信开销。为了提升数据流稳定性,规范数据流访问过程,提出基于数据流聚类算法的多任务并行数据控制方法。首先利用数据采集与监视系统,从识别、采集、验证三个方面获取物联网数据流;然后计算各数据流动态趋势间的欧氏距离,使数据流相似度衡量标准统一;将优化后数据流代入聚类算法中,根据数据流时间戳合理对应任务请求;最后利用PLC控制器实现多任务并行数据控制。实验结果表明,所提方法的可扩展性高、加速比高。

一种用于航天器数据监视的知识表示方法

针对我国目前以人为主的航天器数据监视现状,利用人工智能的一般方法,分析了航天器数据监视中需要用到的各种监视知识,提出一种将各种复杂监视知识表示成计算机可识别形式的方法;该方法采用基于规则的思想,易于接受,并引入了优先级的机制完成冲突消解;该方法能够解决与时间有关、与历史数据有关、基于曲线变化等几类遥测参数的监视问题,具有一定的实用性和推广价值。

电力大数据多元数据采集监视技术研究与应用

随着智能电网的蓬勃发展,电力系统中产生的数据也迅速增长,大数据技术在电网安全稳定运行的决策过程中起到的作用越发重要,然而各类数据的采集与集成的复杂度高稳定性差,缺乏有效的监视手段,成为制约大数据技术应用的一个主要障碍。针对这种情况,研究面向电力大数据采集环境的监视技术,通过分布式采集代理架构实现对多源异构系统数据接入程序日志和运行信息的采集,通过弹性消息队列以及跨安全区和跨级传输代理实现海量监视数据的可靠安全传输,通过智能索引技术实现对数据库海量数据的快速检索和分析,为运维人员提供了良好的数据接入监视管理手段。该系统已经在南方电网公司广州供电局承接的863课题"基于大数据分析的城市电网设备状态评估系统开发与应用"中应用,实现了对课题示范工程接入的22个业务系统采集过程的监视。投运以来运行效果良好,能够快速、及时、准确地提供系统运行状态数据和告警,明显提高了运维人员的工作效率。

油气管道数据采集与监视控制系统电磁脉冲效应实验

为研究油气管道数据采集与监视控制(SCADA)系统的电磁脉冲易损性和防护措施,搭建了具有数据采集、数据通信、远程控制等功能的典型油气管道SCADA模拟实验系统,进行了峰值场强最高为50kV/m的典型高功率电磁波形作用下的电磁脉冲效应试验。利用实验数据,对目前油气管道SCADA系统面临强电磁脉冲威胁的机理和规律进行了初步分析,发现电磁脉冲对油气管道SCADA系统具有一定程度的威胁,获得了效应现象和效应阈值结果。