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大数据在航空系统的研究现状与发展趋势
资料介绍
针对大数据在航空系统中的应用问题,阐述了学术界与航空工业界在航空大数据采集传输、分析技术及可视化等方面的研究现状。提出了航空大数据平台基础架构,对目前推出的几款航空大数据分析平台结合优化运营、优化维护、降低成本、降低风险等方面的需求进行了评述。指出大数据在航空系统中的应用还存在着理念、方法、技术、人等方面的挑战,并相应地提出大数据组织专门化、处理方法混合化、分析平台柔性化及跨界合作深入化等发展趋势。
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空
学
报
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Ｄｅｃ．２５ ２０１８ Ｖｏｌ．３９ Ｎｏ．１２
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ＩＳＳＮ １０００６８９３ ＣＮ１１１９２９ Ｖ
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ＡｃｔａＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｅｔＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａＳｉｎｉｃａ
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ｈｔｔ ／／ｈｋｘｂ．ｂｕａａ．ｅｄｕ．ｃｎ ｈｋｘｂ ｂｕａａ．ｅｄｕ．ｃｎ
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： ， ，
引用格式 孔祥芬 蔡峻青 张利寒
，
等
［］
Ｊ ．
， ， （ ）：
２０１８ ３９ １２ ０２２３１１．ＫＯＮＧＸ
ꢀ
大数据在航空系统的研究现状与发展趋势
．
航空学报
， ， ， ［］
Ｆ ＣＡＩＪＱ ＺＨＡＮＧＬＨ ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓａｎｄｄｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔｔｒｅｎｄｏｆｂｉ ｄａｔａｉｎａｖｉａｔｉｏｎｓｓｔｅｍ Ｊ ．ＡｃｔａＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｅｔ
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ｙ
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， ， （ ）： （ ） ： ／
ＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａＳｉｎｉｃａ ２０１８ ３９１２ ０２２３１１ ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ ．ｄｏｉ １０．７５２７ Ｓ１０００６８９３．２０１８．２２３１１
－
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ꢀ
大数据在航空系统的研究现状与发展趋势
，
１
＊
１
，
蔡峻青
１
，
张利寒
１
，
唐杰 侯晨光
２
，
孔祥芬
，
中国民航大学 航空工程学院 天津
１．
２．
３００３００
ꢀ
，
中国航空综合技术研究所 北京
１０００２８
ꢀ
： ， 、
针对大数据在航空系统中的应用问题 阐述了学术界与航空工业界在航空大数据采集传输 分析技术及可视化
摘
要
ꢀ
。 ， 、
等方面的研究现状 提出了航空大数据平台基础架构 对目前推出的几款航空大数据分析平台结合优化运营 优化维
、 、 。 、 、 、
护 降低成本 降低风险等方面的需求进行了评述 指出大数据在航空系统中的应用还存在着理念 方法 技术 人等方
， 、 、
面的挑战 并相应地提出大数据组织专门化 处理方法混合化 分析平台柔性化及跨界合作深入化等发展趋势
。
： ； ； ； ；
关键词 大数据 航空 数据分析 应用 挑战
：
；
Ｖ２４７．５ Ｇ３５３．１１ ＴＰ３
ꢀꢀꢀ
；
：
Ａ
：
文章编号
１０００６８９３２０１８１２０２２３１１１６
ꢀꢀꢀ
（
）
中图分类号
文献标识码
－
－
－
，
当今世界正在产生越来越多的数据 这些迅
、 、
成多部门 多源 多尺度的结构化及非结构化数
ꢀꢀ
， 、 ，
据 借助云计算 人工智能等新型分析手段 实现
猛增长的数据已经远远超越常规软件工具所能处
［］
１
，
。
理的范畴 作为大规模数据的有效处理手段
， 、
集成分析和信息挖掘 有助于提高飞行安全性 减
［
］
２３
－
、 、
少运行延误 更好地管理备件 预测各种设备的维
，
大数据技术自问世以来 就得到了广泛关注
并
［
］
４７
－
， 、
护情况以及提高机队的燃油经济性等 包括设计
、 、 、
已经在电力 水利 医疗 气象
等领域获得了迅
、
开发 生产和运营在内的整个航空产业链都将从中
。 、
猛的发 展 美 国 政 府 英 国 政 府 及 欧 盟 委 员 会
［
］
８１１
－
。 、
获利 此外由于信息化基础 业内竞争和市场开放
，
已纷纷将大数据提升至战略高度 中国也
等
［ ］
１６
［
］
［
１２ １３
相继出台大数据白皮书 与行动纲要 以引导
］
，
的要求 航空系统也必须与大数据分析结合
。
目前已有不少专家学者以及原始设备制造商
和鼓励各领域在大数据分析方法及关键应用技术
（
，
ＯｒｉｉｎａｌＥ ｕｉ ｍｅｎｔＭａｎｕｆａｃｔｕｒｅｒ ＯＥＭ
ꢀｑ ｐ
）、
运营
。
等方面开展探索研究
ｇ
ꢀ
［
］
１４
。
（
，
，
）
等
Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ Ｒｅａｉｒ＆ Ｏ ｅｒａｔｉｏｎｓ ＭＲＯ
商
航空系统生来拥有大数据基 因
作为 由
ｐ
ꢀ
ｐ
，
企业对大数据在航空系统的应用进行了研究 并
，
众多系统及零部件构成的复杂产品 现代化飞机
，
且实验成果正逐步转化为实际应用 但由于航空
，
装载的传感器能够记录数以千计的飞行参数 每
［
］
１５
。
，
系统属于保护性行业以及数据的保密性 整体的
，
次飞行 仅仅是 发动 机就能产生
数 据
１ ＴＢ
。
研究依旧以企业作为主导 本文将于第 节介绍
１
， 、
除了这些飞行数据 维修基地 库存系统以及各种
，
学术界研究现状 第 节分别介绍航空工业界在
２
，
监管机构也产生大量的数据 这形成了航空系统
。
的大数据爆炸 大数据技术为解决当前航空系统
、 、
大数据采集 传输与存储 分析平台以及行业内应
，
面临的问题带来了新的机遇 航空大数据可以集
，
用的研究现状 第 节指出当前面临的挑战与发
３
：
；
：
；
：
； ：
网络出版时间
２０１８０９０５ ２０１８１１１３ １１５６
：
收稿日期
退修日期
录用日期
２０１８０５１０
－ －
２０１８０８１３
－ －
－
－
－
－
ꢀ
： ：／／ ／ ／ ／
ｈｔｔ ｈｋｘｂ．ｂｕａａ．ｅｄｕ．ｃｎＣＮｈｔｍｌ２０１８１２０１ ．ｈｔｍｌ
ｐ
网络出版地址
：
基金项目 国家自然科学基金
（
）；
航空科学基金
（
）
Ｕ１７３３２０１
２０１７０２６７００２
：
．Ｅｍａｉｌ ｘｆｋｏｎ ｃａｕｃ．ｅｄｕ．ｃｎ
＠
通信作者
－
ｇ
＊
０２２３１１１
－ꢀ
航
空
学
报
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
展趋势 第 节为结论
４
。
、 ，
刻 电压幅值等数据之间的关系进行研究 分析了
住宅光伏发电装置和气温变化等因素对配电网低
学术界的研究现状
１
ꢀ
［ ］
２８
。
压供电点的影响
等
研究基于超阈值广义
Ｌｉ
，
ＰｅａｋＯｖｅｒＴｈｒｅｓｈｏｌｄ ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＰａｒｅｔｏ
（
／
帕累 托
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ꢀ
ꢀ
大数据定义及特征
１．１
ꢀ
／
）
模型的水流大数据分析方法 并利用该
ＰＯＴ ＧＰ
，
，
从定义看 数据是对客观世界进行量化和记
。
方法对丹江口水库的洪水进行预测
［
］
１７
。
、
这种记录的粒度越来越细 维度越
，
同时 相关的 基 础 设 施 建 设 也 在 逐 步 跟 进
。
录的结果
、 ， “
来越多 频度越来越密 形成了 大数据
”。
，
欧美等发达国家由于技术的领先地位 率先将大
大数据
，
数据运用于医疗卫生等领域 并建立了专门的技
一般被认为是指无法在一定时间范围内用常规软
［
］
１８
。
、
件工具进行捕捉 管理和处理的数据集合
，
术中心以及数据处理中心 以支持大数据的研究
要
［
］
２９３１
。
国内许多高等院校和研究所也开始
－
、
想让大数据在面对规模庞大 高速增长和形态多
与应用
、
样的信息资产时具有更高的决策力 洞察力以及
，
成立大数据的研究机构 同时有关大数据的学术
［
］
１９
。
，
流程优化能力 必须开发新的处理模式
。
，
年起 中
组织和活动也纷纷成立和开展
从
２０１２
国机械工程学会 中国计算机学会以及中国通信
学 会 等 各 大 学 会 逐 步 组 建 专 门 的 大 数 据 委 员
，
相对于传统的数据集合 将大数据的特点概
、
［
２０
”
］
“
５Ｖ
： （
规 模 性
Ｖｏｌｕｍｅ
）、
括为
特 性
高 速 性
［
］
３２
， 、 、
并以论坛 大赛 会议等形式进行大数据的
（
）、
多样性
（
）、 （ ）、
价值性 真
Ｖａｌｕｅ
会
Ｖｅｌｏｃｉｔ
Ｖａｒｉｅｔ
ｙ
ｙ
（ ）。
Ｖｅｒａｃｉｔ
ｙ
，
规 模 性 是 指 数 据 量 庞 大 数 据
，
交流 教育部也开始对各高校大数据技术的研究
实性
［
］
３３
。
、
ＧＢ ＴＢ
、 、
级
ＰＢ ＥＢ ＺＢ
。
洪流已经从
级上升到
高
进行了更多关注
， ，
速性有两层含义 一是数据量增长快 数据以数据
航空大数据可视化
１．３
ꢀ
、 ；
流的形态快速 动态地产生 二是数据处理速度
［
］
２１
。
，
多样性是指数据类型繁多 并且包含结构
，
为了有效地利用大数据 有必要开发和使用
快
［ ］
３４
、 。
化 半结构化和非结构化的数据 价值性一方面
。
Ｐａｒｋ
，
表示 有必要
可视化方法和计算工具
等
， ，
是说价值密度稀疏 另一方面是指潜在价值高 合
利用航空领域的大数据以及各种数据分析与可视
［ ］
３５
， 。
理运用大数据 可以用低成本创造高价值 而真
。
Ｑｉｎ
化技术来收集和积累系统数据
介绍了一
［
］
２２
。
实性是对数据质量的要求
种使用飞行记录器数据的工业大数据可视化研究
，
方法以发现影响飞机燃油效率的因素 并将数据
大数据研究整体环境
１．２
ꢀ
：
处理和可视化的方法归纳为 个部分 灵活的数
５
、 、 、
据准备 交互式探索 大数据可视化 统计验证和
学术界对于新事物的出现一直保持着高度的
，
敏感 大数 据 发展早期阶 段
，《
》《
Ｎａｔｕｒｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ
》
。
报表自动 化 然而整个 数据可视化 过 程 皆 由
Ｒ
［
］
２３２４
－
，
语言实现 尚无法得知该方法在
就已经推出专刊
深入讨论了数据洪流所带来
等 语言
Ｐｔｈｏｎ
ｙ
， ，
的挑战 并指出如果能够更有效地组织和利用 这
。
上的适用性及其与其他组件和语言的交互性
。
，
相对而言 学术界在航空大数据可视化的研
些海量数据将带来巨大利益
［ ］
３６
。
当前大数据发展较为迅猛的领域主要集中在
究主要集中于机场方面
等
利用清州国
Ｓａｎ
ｇ
［ ］
２５
、 、 、 。
计算机 医疗 电力 水利等领域 廖湘科等
，
际机场的大数据分析了创造需求的方式 但是可
针
，
视化的内容不够充分 分析工具没有经过独立验
对大数据处理对计算机高性能计算设计带来的挑
［ ］
３７
，
战 介绍了天河二号超级计算机系统所采用的多
。
Ｈｗａｎ
证证明是可靠的
利用社会网络的大
ｇ
，
种优化措施 为大数据时代的超级计算机设计提
数据对襄阳国际机场用户的服务趋势进行定量和
［ ］
２６
。
供参考 薛付忠
／
创建了涵盖健康 疾病检 测
、
，
可视化分析 明确客户对机场服务的不同意见所
“ ／
风险评估与干预的 大数据驱动的健康 疾病管理
， 。
导致的影响 从而给供应商提出建议 该研究在
”，
学理论方法体系 并以此大力推进健康医疗大数
，
大数据信息提取中采取的关键词方法简洁高效
［ ］
２７
。
。
但是可视化分析结果与关键词的选取高度相关
据产业化发展
等
采用大数据分析技
Ｋａｌａｍ
［ ］
３８
、 、
术对过电压 低电压事件与环境温度 事件发生时
等
讨论了两种最近的高维数据可视化技
Ｒｅｈｍ
０２２３１１２
－ꢀ
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