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研究生: 馮景聰
Fong, Keng-Chong
論文名稱: 類神經網路在飛安特徵分析上之應用
The Applications of Neural Network on Characteristic Analysis of Flight Safety
指導教授: 景鴻鑫
Jing, Hung-Sing
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 民航研究所
Institute of Civil Aviation
論文出版年: 2013
畢業學年度: 101
語文別: 中文
論文頁數: 90
中文關鍵詞: FOQA系統類神經網路資料壓縮相關係數(CC)一致性指數(IOA)飛安特徵
外文關鍵詞: FOQA system, Neural network, Data compression, Correlation coefficient, Index of Agreement, Flight characteristics
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  • 本研究之目的是利用FOQA數據,以類神經網路應用在資料壓縮上的方法,將數個飛航參數的組合壓縮,並嘗試定義出「飛安特徵」,作為評估飛航異常的量化依據,進而找出可以改善以單一參數超限的風險評估,避免仰賴專家的意見。本研究所定義之四個飛安特徵,其各別的壓縮效能評估之相關係數(CC)在0.85~1之間,平均的一致性指數(IOA)在85%~99%之間,其參數組合可以合理地壓縮成為飛安特徵。其後,計算事故航班與正常航班的各飛安特徵偏移量,從而提供事故航班偏離正常範圍的程度。本研究的結果顯示出四個飛安特徵的確可以提供意外事件偏離正常範圍程度的量化描述。此外,根據兩兩飛安特徵之相關係數與夾角計算結果,可觀察到各飛安特徵都相互存在不同的相關程度。

    The goal of this study is to investigate the possibility of establishing the flight characteristic using the technique of data compression with neural network, in order to improve flight risk assessments which greatly depend on experts’ assessments or FOQA system. This study defined four flight characteristics, and the compression efficiencies of those characteristics have a correlation coefficient (CC) within the range 0.85~1 and an average index of agreement (IOA) within the range 85%~99%. Those show that some flight parameters are reasonable to become flight characteristics. With the calculation of the characteristic deviation, it can provide the deviation of accident flights from the normal standard. The results of this study show that flight characteristics are acceptable as quantitative measures in abnormal flight operations. According to any two flight characteristics’ correlation coefficient and inner product, all of them have different degrees correlated to each other.

    目錄 摘要.... I Abstract....... II 誌謝.... III 目錄.... V 表目錄..IX 圖目錄..X 符號...XIV 第一章 緒論.... 1 1-1 研究背景.1 1-2 文獻回顧. 2 1-2.1 現有的飛安理論.... 2 1-2.2 複雜系統. 4 1-2.3 飛航操作品質保證系統....... 6 1-2.4 安全管理系統...... 6 1-2.5 飛航安全裕度理論.. 8 1-2.6 飛航安全之工程分析. 9 1-2.7 飛航癥候之初步探討. 10 1-3 研究動機與目的.....11 第二章 類神經網路原理與應用....... 13 2-1 類神經網路介紹.... 13 2-2 類神經網路之原理.. 13 2-3 倒傳遞神經網路.... 17 2-3.1 倒傳遞神經網路介紹. 17 2-3.2 監督式學習網路應用. 18 第三章 研究方法及飛航特徵之建立.... 20 3-1 研究流程. 20 3-2 資料來源. 21 3-3 數據前處理....... 21 3-3.1 FOQA數據平滑..... 21 3-3.2 數據正規化處理.... 22 3-4 參數組合與建立網路. 24 3-5 壓縮效能評估...... 26 3-5.1 網路效能評估...... 26 3-5.2 趨勢模擬效能評估.. 27 3-5.3 壓縮效能評估準則.. 28 3-6 飛安特徵之建立.... 29 3-6.1 四項引擎參數組合.. 29 3-6.2 高度與機場距離組合. 29 3-6.3 俯仰角與攻角組合.. 30 3-6.4 速度與下降率組合.. 30 3-7 敏感度... 31 3-8 特徵偏移量計算.... 33 3-8.1 特徵偏移量....... 33 3-8.2 特徵累加偏移量.... 33 3-9 飛安特徵之相互關連性計算.... 34 3-9.1 相關係數. 34 3-9.2 兩向量之夾角...... 35 第四章 結果與討論....... 36 4-1 飛安特徵之討論.... 36 4-1.1 動力特徵比較...... 36 4-1.2 縱向位置特徵比較.. 38 4-1.3 縱向角度特徵比較.. 40 4-1.4 縱向速度特徵比較.. 42 4-2 飛安特徵之相互關連性....... 44 第五章 結論與建議....... 45 5-1 結論.... 45 5-2 建議.... 46 參考文獻. 48 附表.... 50 附圖.... 54 表目錄 表3-1. 案例說明.. 50 表3-2. 十七項飛航參數..... 51 表3-3. 相關係數大小與對應的意義..... 52 表3-4. 四項引擎參數之壓縮效能....... 52 表3-5. 速度與下降率參數之壓縮效能.... 52 表3-6. 高度與機場距離參數之壓縮效能.. 52 表3-7. 俯仰角與攻角參數之壓縮效能.... 53 表3-8. 兩兩飛安特徵之相關係數...... 53 表3-9. 兩兩飛安特徵之夾角.. 53 圖目錄 圖1-1. 飛航安全之思維演變.. 54 圖1-2. 骨牌效應理論....... 54 圖1-3. 事故鏈模型. 55 圖1-4. 起司模型的原始概念圖. 55 圖1-5. 複雜系統之風險..... 56 圖1-6. 飛航安全裕度概念圖.. 56 圖1-7. 飛行各階段發生事故比例圖..... 57 圖2-1. 神經元的基本組成單元. 57 圖2-2. 神經元數學模型..... 58 圖2-3. 處理單元的作用..... 58 圖2-4. 資料壓縮.. 59 圖3-1. 某參數平滑前與平滑後的比較圖.. 59 圖3-2. 雙曲線正切函數圖形.. 60 圖3-3. 多層隱藏層之對稱結構倒傳遞網路........ 60 圖3-4. Matlab軟體介面.... 61 圖3-5. 倒傳遞類神經網路主程式視窗.... 61 圖3-6. 某四項參數組合的誤差收歛測試.. 62 圖3-7. 某參數的散佈圖..... 62 圖3-8. 正常航班1速度參數之趨勢模擬程度....... 63 圖3-9. 正常航班2速度參數之趨勢模擬程度....... 63 圖3-10. 引擎1EPR參數散佈圖........ 64 圖3-11. 引擎2EPR參數散佈圖........ 64 圖3-12. N2引擎1 RPM參數散佈圖..... 65 圖3-13. N2引擎2 RPM參數散佈圖..... 65 圖3-14. 正常航班1引擎1EPR參數趨勢模擬....... 66 圖3-15. 正常航班1引擎2EPR參數趨勢模擬....... 66 圖3-16. 正常航班1 N2引擎1 RPM參數趨勢模擬... 67 圖3-17. 正常航班1 N2引擎2 RPM參數趨勢模擬... 67 圖3-18. 四項引擎參數與中間神經元輸出對照圖.... 68 圖3-19. 速度參數散佈圖.... 68 圖3-20. 下降率參數散佈圖... 69 圖3-21. 正常航班1速度參數趨勢模擬... 69 圖3-22. 正常航班1下降率參數趨勢模擬.. 70 圖3-23. 速度、下降率參數與中間神經元輸出對照圖. 70 圖3-24. 四項引擎參數與動力特徵對照圖. 71 圖3-25. 高度、機場距離參數與縱向位置特徵對照圖. 71 圖3-26. 俯仰角、攻角參數與縱向角度特徵對照圖... 72 圖3-27. 速度、下降率參數與縱向速度特徵對照圖... 72 圖3-28. 特徵偏移量 ..73 圖4-1. 正常航班與事故航班的動力特徵比較圖..... 73 圖4-2. 正常航班與事故航班的引擎1EPR參數比較圖. 74 圖4-3. 正常航班與事故航班的引擎2EPR參數比較圖. 74 圖4-4. 正常航班與事故航班的N2引擎1 RPM參數比較圖...... 75 圖4-5. 正常航班與事故航班的N2引擎2 RPM參數比較圖...... 75 圖4-6. 正常航班1動力特徵的各參數敏感度....... 76 圖4-7. 名古屋事件動力特徵的各參數敏感度....... 76 圖4-8. 大園事件動力特徵的各參數敏感度........ 77 圖4-9. 正常航班與事故航班的動力特徵徧移量..... 77 圖4-10. 正常航班與事故航班的動力特徵累加徧移量. 78 圖4-11. 正常航班與事故航班的縱向位置特徵比較圖. 78 圖4-12. 正常航班與事故航班的高度參數比較圖.... 79 圖4-13. 正常航班與事故航班的機場距離參數比較圖. 79 圖4-14. 正常航班1縱向位置特徵的各參數敏感度... 80 圖4-15. 名古屋事件縱向位置特徵的各參數敏感度... 80 圖4-16. 大園事件縱向位置特徵的各參數敏感度.... 81 圖4-17. 正常航班與事故航班的縱向位置特徵徧移量. 81 圖4-18. 正常航班與事故航班的縱向位置特徵累加徧移量...... 82 圖4-19. 正常航班與事故航班的縱向角度特徵比較圖. 82 圖4-20. 正常航班與事故航班的俯仰角參數比較圖... 83 圖4-21. 正常航班與事故航班的攻角參數比較圖.... 83 圖4-22. 正常航班1縱向角度特徵的各參數敏感度... 84 圖4-23. 名古屋事件縱向角度特徵的各參數敏感度... 84 圖4-24. 大園事件縱向角度特徵的各參數敏感度.... 85 圖4-25. 正常航班與事故航班的縱向角度特徵徧移量. 85 圖4-26. 正常航班與事故航班的縱向角度特徵累加徧移量...... 86 圖4-27. 正常航班與事故航班的縱向速度特徵比較圖. 86 圖4-28. 正常航班與事故航班的速度參數比較圖.... 87 圖4-29. 正常航班與事故航班的下降率參數比較圖... 87 圖4-30. 正常航班1縱向速度特徵的各參數敏感度... 88 圖4-31. 名古屋事件縱向速度特徵的各參數敏感度.. 88 圖4-32. 大園事件縱向速度特徵的各參數敏感度.... 89 圖4-33. 正常航班與事故航班的縱向速度特徵徧移量. 89 圖4-34. 正常航班與事故航班的縱向速度特徵累加徧移量...... 90

    參考文獻
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    下載圖示 校內:2016-08-01公開
    校外:2016-08-01公開
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