劉升護 王 鵬 葉 冰

(中國飛行試驗研究院 陜西 西安 710089)

0 引 言

在飛行試驗中，實時監(jiān)控是保證試飛安全的重要手段。隨著型號任務(wù)的增多以及實時監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展，實時監(jiān)控在保障試飛安全和提高試飛效率方面發(fā)揮的作用也愈加重要。例如，智能化安全監(jiān)控通過設(shè)置試驗參數(shù)告警門限值及輔助決策信息，實現(xiàn)對影響試驗機安全的重要參數(shù)進行監(jiān)控，保證在故障發(fā)生后能夠及時告警及彈出輔助決策信息供指揮員處置故障。但是，隨著飛行任務(wù)的不斷增多，安全監(jiān)控已經(jīng)不能滿足型號試飛需求，實現(xiàn)對試驗任務(wù)的智能監(jiān)控是當前面臨的主要問題。

現(xiàn)有的對試驗任務(wù)實時監(jiān)控方式主要是試飛工程師通過人工監(jiān)測關(guān)鍵參數(shù)，依據(jù)個人知識和經(jīng)驗進行分析、識別、判斷以及評價試驗點完成情況，存在周期長、效率不高等缺點。由于部分試驗機存在架次多、留空時間長、考核試驗點多等特點，給試飛工程師帶來了巨大的壓力和工作量，嚴重影響了型號試飛進度。因此需要研究一種面向試驗任務(wù)的智能化監(jiān)控技術(shù)。本文通過研究試驗機各科目試驗點特征，研究判定試驗點識別的關(guān)鍵參數(shù)及其變化規(guī)律，建立基于試驗點的試驗機試飛知識數(shù)據(jù)庫[1]，設(shè)計試飛實時監(jiān)控試驗點自動識別算法，實現(xiàn)基于試驗點的智能化綜合監(jiān)控，提升試驗機監(jiān)控效率，保證型號試飛任務(wù)的快速推進。

1 試驗點知識庫搭建

1.1 試驗點

試驗點作為飛行試驗任務(wù)的最小組成單元，明確了試驗機所要完成的任務(wù)及要求，是飛行效果評估的主要依據(jù),主要包含科目名稱、動作名稱、試驗?zāi)康?、測試參數(shù)、試飛方法、動作有效性判定、數(shù)據(jù)分析和處理流程、結(jié)果形式等內(nèi)容。

在飛行試驗準備階段，試飛工程師將本次飛行中涉及到的試驗點一一列出，并制作成試飛任務(wù)單。在飛行過程中，飛行員根據(jù)試飛任務(wù)單中所規(guī)定的內(nèi)容，完成各個試驗點的試驗任務(wù)。同時試飛工程師監(jiān)控大廳實時關(guān)注飛機狀態(tài)，從各種數(shù)據(jù)中獲取試驗點執(zhí)行情況，并根據(jù)相關(guān)計算方法，快速評價試驗點執(zhí)行效果，并及時反饋給飛行員，從而有效地提升試飛效率。

1.2 試驗點識別方式

人工識別試驗點存在諸多弊端，不能夠精準地識別試驗點的起始與結(jié)束，從而給后續(xù)試驗點的快速評估帶來了不確定性，特別是某些需要深度計算的試驗點，細微的差別即會產(chǎn)生巨大的計算結(jié)果差異，因此需要一種能夠自動識別試驗點的方法。試驗點的識別主要是對試驗點動作狀態(tài)及參數(shù)的識別，難點在于動作狀態(tài)識別。根據(jù)試驗點所涉及的動作特點，可將試驗點分為三類[2-4]：

1) 基礎(chǔ)動作：可使用幾個關(guān)鍵參數(shù)變化特征確定，如平飛、盤旋、爬升等動作。

2) 組合動作：幾個基礎(chǔ)動作依次組合而成，如滑跑起飛、平飛加減速等動作。

3) 復雜動作：過程比較復雜，難以找出固定規(guī)律，這類動作主要以隨機任務(wù)為導向，飛行員根據(jù)具體情況視情而定，如S形機動、回避區(qū)等試驗點。

從這三種分類可以看出，基礎(chǔ)動作和組合動作是可量化動作，可根據(jù)動作特征，提取關(guān)鍵參數(shù)及通用的變化規(guī)律，有利于試驗點的自動識別；復雜動作由于難以提取通用的變化規(guī)律，屬于不可量化試驗點。在實際飛行試驗中，所有試驗點涉及到的基礎(chǔ)動作和組合動作大約占到總試驗點的90%。由于本課題主要目的是減輕試飛工程師工作量，因此主要研究對基礎(chǔ)動作和組合動作的識別。由于組合動作是基礎(chǔ)動作的組合，因此對基礎(chǔ)動作的識別是本文研究的主要內(nèi)容。

1.3 試驗點關(guān)鍵參數(shù)提取

表1給出了某幾個常用的基礎(chǔ)動作，根據(jù)歸納、總結(jié)，可將這些動作的各個判定條件歸為以下幾類：

1) 在某一時間段內(nèi)，參數(shù)偏差大于或小于給定值；

2) 在某一時間段內(nèi)，參數(shù)值小于或大于給定值；

3) 在某一時間段內(nèi)，參數(shù)偏差幅度小于給定值；

4) 在某一時間段內(nèi)，參數(shù)值呈規(guī)律性變化，如逐漸增大或減??；

5) 在某一時間段內(nèi)，參數(shù)為一定值。

表1 部分試驗動作識別條件

根據(jù)飛行的實際條件，存在的設(shè)計難點是實際飛行動作點條件的不確定性。傳統(tǒng)實時監(jiān)控主要是對實時參數(shù)進行計算，同一參數(shù)當前數(shù)值和歷史數(shù)值沒有關(guān)聯(lián)。而要識別試驗點就需要將當前數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，分析這些參數(shù)在一段時間內(nèi)的變化規(guī)律。根據(jù)分析，總結(jié)出以下幾條規(guī)則：

1) 偏差不大于(數(shù)值)；

2) 偏差不小于(數(shù)值)；

3) 不大于；

4) 不小于；

5) 偏差不大于(百分比)；

6) 偏差不小于(百分比)；

7) 逐漸增大；

8) 逐漸變??；

9) 等于。

其中，3)、4)、9)可采用瞬時數(shù)據(jù)進行判斷，其他幾項均需要關(guān)聯(lián)歷史數(shù)據(jù)，才能確定是否成立。

1.4 試驗點知識表示

在提取試驗點關(guān)鍵參數(shù)和規(guī)律后，需要對這些試驗知識進行有規(guī)則的管理，以便在后續(xù)試驗點識別與評價中使用。為此專門設(shè)計了試驗點知識數(shù)據(jù)庫，用于存儲試驗點識別與評價的相關(guān)知識。因此試驗點識別知識可分成若干條獨立的識別信息，每條信息按照參數(shù)名稱、參數(shù)符號、約束條件及約束值四個要素描述。表1所示的動作1試驗點的四條識別信息如表2所示。

表2 平飛識別條件

為了能夠在數(shù)據(jù)庫中存儲，可對這四個要素進行重新整合，整合后的表達方式為：

參數(shù)名：高度#表速#偏航角。

參數(shù)符號：HP#VI#PH。

限制條件：偏差不大于#偏差不大于#小于。

限制值：25#10#3。

可見重新整合后的表達方式能夠有效節(jié)省占用數(shù)據(jù)庫大小。

此外，對于多個動作組合的試驗點表達方式相對簡單些，如滑跑起飛可表示為“滑跑#起飛”，可清楚地表示出滑跑在前，起飛在后。

1.5 試驗點知識數(shù)據(jù)庫設(shè)計

試驗點知識庫不僅要包含試驗點知識信息，還需要包含一些用于管理試驗點的其他信息，如任務(wù)單、型號、課題、監(jiān)控參數(shù)等。如圖1所示，試驗點知識數(shù)據(jù)庫主要包括任務(wù)單表、型號表、課題表、監(jiān)控參數(shù)表、試驗點表以及用戶表。

圖1 試驗點知識數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)

任務(wù)單表用于儲存本次飛行的任務(wù)單信息，試飛任務(wù)單是試驗機執(zhí)行任務(wù)的依據(jù)，規(guī)定了試驗機在每一次任務(wù)執(zhí)行過程中的各項要求、限制和試驗點。每個任務(wù)單存在唯一的編號，并且對應(yīng)特定的飛行架次，因此，我們使用試飛任務(wù)單作為試驗點知識信息與實時監(jiān)控軟件的紐帶，和聯(lián)系知識數(shù)據(jù)庫與實時監(jiān)控軟件的媒介。此外，由于同一型號的試驗機在整個試飛過程中涉及到的試驗點有成百上千個，而一個飛行架次涉及到的試驗點也就十來個，因此每次飛行前需要試飛工程師選擇本次飛行所需要識別的試驗點，以便提高系統(tǒng)效率，減少無效的運算，而試飛任務(wù)單能夠很好地實現(xiàn)這一功能。

型號表和課題表主要用于試驗點的管理。監(jiān)控參數(shù)表用于保存該型號飛機所有試驗點所涉及到的所有監(jiān)控參數(shù)，在監(jiān)控系統(tǒng)中可獲取這些監(jiān)控參數(shù)的數(shù)值。

試驗點表主要用于存儲試驗點的相關(guān)信息，如型號、機號、限制條件、參數(shù)名稱等信息。由于根據(jù)試飛工程師的個人經(jīng)驗，對每個試驗點的識別與評價有著不一樣的識別與評價方法，給系統(tǒng)設(shè)計帶來了一定的難度，因此我們經(jīng)過長時間的收集、討論，形成了標準試驗點。同時為了滿足一些特殊科目的需求，系統(tǒng)允許試飛工程師對標準試驗點進行修改，以生成個人私有試驗點，從而實現(xiàn)試驗點庫的多樣性。

用戶表主要包含用戶名和密碼，用于管理用戶賬戶信息。

2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

2.1 工作流程

系統(tǒng)采用C/S結(jié)構(gòu)，服務(wù)器端為試驗點知識數(shù)據(jù)庫，用于保存試驗機的試驗點信息；客戶端為試驗點知識數(shù)據(jù)庫管理軟件和智能識別與評估軟件。通過連接知識數(shù)據(jù)庫，試驗點知識數(shù)據(jù)庫管理軟件可配置試驗點知識信息，智能識別與評估軟件可獲取試驗機該架次飛行所涉及的試驗點的識別信息和評估信息，并匹配實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)試驗點的智能識別[5-6]。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)工作流程

2.2 功能模塊

系統(tǒng)按照功能劃分可分為試驗點知識庫管理軟件和智能識別與評估軟件，各子軟件由多個功能模塊組成，系統(tǒng)組成如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)組成框圖

試驗點知識庫管理軟件主要完成試驗機的各類數(shù)據(jù)的管理。包括對試驗機型號、課題、監(jiān)控參數(shù)、識別條件等信息的管理，并使用數(shù)據(jù)庫存儲，為實時監(jiān)控階段的試驗點智能識別與評估做好充分準備。該軟件由6個功能模塊組成，各模塊實現(xiàn)的功能如下：

1) 型號管理模塊：將各個試驗機以型號歸類，為后續(xù)各個模塊的管理奠定基礎(chǔ)。

2) 課題管理模塊：對各個型號所涉及的課題統(tǒng)一管理，課題信息包括：課題名稱、課題代號、課題開始結(jié)束日期、課題所涉及的試驗機等信息。

3) 任務(wù)單管理模塊：管理每個飛行架次的電子任務(wù)單，在后續(xù)試驗點智能識別與評估方面都必須通過加載任務(wù)單獲取相關(guān)信息。

4) 參數(shù)選擇模塊：從飛機遙測參數(shù)文件中選取需要監(jiān)控的參數(shù)，該參數(shù)為機載采集遙測的原始數(shù)據(jù)，包含了后續(xù)試驗點智能識別與效果評估所需要的所有參數(shù)。

5) 識別條件編輯模塊：編輯各個試驗機動作狀態(tài)判定所需信息，包括動作名稱、動作設(shè)計參數(shù)名稱、參數(shù)符號、限制條件及限制參數(shù)值等。根據(jù)每個試驗即動作的識別條件不一致，用戶可自主編輯條件，相同參數(shù)可增加多個條件。軟件界面如圖4所示。

圖4 試驗點知識編輯界面

6) 評估模型編輯模塊：通過試驗點模型生成模板(VC動態(tài)庫程序)生成評價模型(dll文件)，該文件包含了對試驗點動作識別之后的記錄數(shù)據(jù)進行的所有運算及結(jié)果，評估模型編輯模塊實現(xiàn)了對該評價模型及其相關(guān)參數(shù)的加載，為實時階段的任務(wù)評估奠定基礎(chǔ)。

智能識別與評估軟件主要完成實時監(jiān)控階段試驗點智能識別和對試驗點進行快速評估，軟件界面如圖5所示，右半部分為安全監(jiān)控模塊，左半部分為智能試驗點識別與評估模塊。

圖5 試驗點自動識別與評價軟件

該軟件由7個功能模塊組成，各模塊實現(xiàn)的功能如下：

1) 試驗點信息加載模塊：通過選擇相應(yīng)的任務(wù)單，獲取本次飛行涉及到的試驗點、試驗信息、識別條件、監(jiān)控參數(shù)及評估條件等。

2) 數(shù)據(jù)接收模塊：從數(shù)據(jù)分發(fā)軟件獲取本次飛行所要監(jiān)控的關(guān)鍵參數(shù)值。

3) 跳點去除模塊：對接收到的實時數(shù)據(jù)進行有效性判斷、剔除由于遙測信號不好情況下的錯誤數(shù)據(jù)，為后續(xù)智能試驗點的智能識別奠定良好的基礎(chǔ)。

4) 動作手動識別模塊：在手動模式下，試飛工程師采用人為的方式記錄試驗點起始和結(jié)束時間。

5) 動作智能識別模塊：通過將實時數(shù)據(jù)與試驗點識別條件相匹配，智能判定出試驗點執(zhí)行的起始和結(jié)束時間。

6) 數(shù)據(jù)記錄模塊：記錄識別到的試驗點起始和結(jié)束時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，并將最終的有效數(shù)據(jù)備份至數(shù)據(jù)服務(wù)器。

7) 試驗點評估模塊：根據(jù)識別到的試驗點時間段及相應(yīng)的記錄數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)評估條件，對試驗點的執(zhí)行情況作出快速評估。

3 試驗點自動識別

3.1 識別流程

為了便于驗證基于知識識別飛行動作的有效性, 飛行動作識別推理機采用數(shù)據(jù)驅(qū)動策略的正向精確推理，如圖6所示[7-9]。

圖6 試驗點識別流程圖

推理步驟如下：

1) 訪問知識數(shù)據(jù)庫，獲取試驗點知識，逐幀讀入飛行數(shù)據(jù)；

2) 推理機對知識庫中的每一條規(guī)則進行匹配；

3) 匹配成功,將飛行動作的名稱、完成時間和相關(guān)的飛行參數(shù)輸出到計算機屏幕，并保存該段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。

3.2 識別策略

為確保試驗點的識別準確可靠，設(shè)立了一些匹配策略：

1) 連續(xù)匹配失敗N(N=采樣率/2)次，則判斷該動作已結(jié)束；

2) 遙測信號中斷3秒，則該動作判斷終止；

3) 組合動作之間間隔不超過15秒。

3.3 算法流程

識別過程流程圖如圖7所示。

圖7 試驗點自動識別算法

主要步驟如下：

1) 開啟網(wǎng)絡(luò)。

2) 連接知識數(shù)據(jù)庫，獲取監(jiān)控參數(shù)列表，知識規(guī)則。

3) 鏈接客戶端調(diào)度軟件(該軟件用于將監(jiān)控參數(shù)列表中的參數(shù)以一定次序發(fā)送至監(jiān)控軟件)。

4) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)D[i][j]，i為監(jiān)控參數(shù)個數(shù)，j為緩存數(shù)據(jù)長度大小(以接收數(shù)據(jù)頻率為8 p/s為例，10分鐘內(nèi)最多可緩存4 800點，即j的最大值為4 800)。

5) 接收實時數(shù)據(jù)，并保存至D[i][j]。

6)k為需要識別的試驗點序號，RealRiskNumber為需要識別的試驗點個數(shù),k=0。

7) 判斷是否k≥RealRiskNumber。如果成立，則轉(zhuǎn)到步驟5；如果不成立，則轉(zhuǎn)到步驟8。

8) 判斷第k個試驗點的所有識別規(guī)則是否成立。如果成立，則轉(zhuǎn)到步驟9；如果不成立，則轉(zhuǎn)到步驟10。

9) 判斷是否首次觸發(fā)，如果成立，則記錄試驗點起始時間StartTime。k++，并跳轉(zhuǎn)到步驟7。

10) 計算第k個動作執(zhí)行持續(xù)時間StableTime，判斷StableTime是否大于MinStableTime(MinStableTime為動作執(zhí)行最小時間)。如果成立，則記錄動作起始與結(jié)束時間，并保存數(shù)據(jù)至本地；如果不成立，則丟棄結(jié)果。

11)k++，并跳轉(zhuǎn)到步驟7。

4 試驗點智能評估

試驗點評估是通過對試驗點執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)進行分析，依照試驗點執(zhí)行標準，評價試驗點執(zhí)行情況。實時階段的試驗點評估是快速了解試飛效果的重要手段，對提高試驗機試飛效率有著重要的作用。

試驗點的評估主要依靠二次計算和評價模型，傳統(tǒng)評估方式將二次計算和效果評價單獨進行，并且效果評估模式相對固定，如計算參數(shù)在均值附近的比例、參數(shù)狀態(tài)變化等。如果課題提出特殊評估方法，需要重新修改軟件，給系統(tǒng)維護和使用帶來了巨大的麻煩。因此，本系統(tǒng)采用開放式結(jié)構(gòu)，以動態(tài)庫的形式實現(xiàn)試驗點二次計算和試驗點評估功能。試驗點評估流程如圖8所示。

圖8 試驗點評估流程

首先需要在任務(wù)準備階段編輯試驗點評估模型，該模型采用固定格式，包含各種試驗點評估的常規(guī)函數(shù)，用戶只需要根據(jù)具體情況稍作更改即可完成一個試驗點的評估。通常該模板主要包含以下幾個部分：

1) 輸入函數(shù)，用于指定該試驗點評估所需參數(shù)、數(shù)據(jù)源等。

2) 計算函數(shù)，用于計算評估試驗點所需要的計算公式。

3) 評估函數(shù)，用于實際計算結(jié)果與預期結(jié)果的比較及可能的比較結(jié)果信息；并根據(jù)實際需求，設(shè)置多級評價標準，評價試驗點執(zhí)行結(jié)果。

4) 輸出函數(shù)，用于將關(guān)鍵的評估信息輸出至軟件界面及將詳細的評估結(jié)果保存在指定位置。

圖9展示了某型直升機懸停科目的對比評價過程，圖10展示了相關(guān)的詳細評價結(jié)果，該結(jié)果文件是根據(jù)評估模型生成的，詳細程度取決于評估模型。

圖9 試驗點評估結(jié)果

圖10 詳細評價信息

5 結(jié)果分析

經(jīng)實際測試，該系統(tǒng)除了在各項功能上滿足要求外，性能也達到了實時監(jiān)控的要求。表3展示了該系統(tǒng)在某型直升機試飛過程中的部分動作識別效果。為保證測試結(jié)果的準確性，剔除了部分由于飛行員個人原因?qū)е嘛w行動作嚴重變形，經(jīng)試飛工程師確認沒有實用價值的動作，以及由于遙測信號問題而無法正常識別的動作。

表3 測試結(jié)果

從測試結(jié)果可以看出，該系統(tǒng)對于基礎(chǔ)動作的識別在99%以上，對組合動作的識別在95%以上。這主要是因為標準試驗點的參數(shù)門限相對放得比較寬，對于要求較為嚴格的試驗科目，可在評價函數(shù)中設(shè)置相應(yīng)的更為嚴格的評價標準，即評價函數(shù)根據(jù)實際需求，可設(shè)置多級評價標準，以實現(xiàn)對試驗點執(zhí)行優(yōu)劣的評價。

6 結(jié) 語

本文通過研究試驗機試驗點的特征，總結(jié)了試驗機試驗點識別及評價方法，設(shè)計了試驗點知識數(shù)據(jù)管理軟件和試驗點自動識別與評價軟件，實現(xiàn)了基于試驗點自動識別的飛行試驗實時監(jiān)控技術(shù)，顯著提高了型號試飛效率，為后續(xù)智能化專家監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)奠定了堅實的基礎(chǔ)。