基于ACARS数据链的飞机远程排故实时跟踪系统

本文简单介绍飞机状态监控系统的组成和工作原理，分析了其子系统——飞机通讯寻址报告系统(ACARS)数据链的结构，讨论了如何充分利用飞机通讯寻址报告系统(ACARS)的信息，加强对飞机和发动机状态的实时监控；最后分析了远程排故／实时跟踪系统的原理以及该系统在远程排故和电子排故中的积极作用，希望该系统的信息能进一步转变民航系统有关人员的维护概念，真正从“定时维护”阶段转入“视情维护”阶段。     

基于ACMS报文实时监控与QAR数据分析的飞机排故应用

飞机飞行过程中各机载系统的参数被实时监控、采集和记录,这些数据既可以通过ACARS数据链路．按照预先定义的逻辑条件以实时ACMS文的形式下传;也可以存储在机载WQAR设备中,在飞机落地之后自动下发。研发飞机实时监控与维护专家系统,通过对ACMS报文和QAR数据的综合应用．以达到准确判断飞机技术状态的目的。     

基于ACARS的发动机状态监控

利用机载通信寻址和报告系统（ACARS）数据链下传的发动机运行数据,可以有效地对发动机状态进行实时监控,提前诊断故障,及时维修,缩短飞机的排故停场时间,节约维修成本,保证飞机的安全飞行。     

飞机排故方法模糊与统计综合评估算法的研究

针对民航飞机维修过程中故障描述对应的多种故障原因和排故方法,无法进行确定性选择问题,采用模糊综合评估理论,在统计已往维修经验数据的基础上,提出一种在各种故障原因和排故方法中进行选择的优先排序算法,进而解决了飞机故障诊断信息应用的关键问题,提高了排故速度。此评估算法已应用到民航的维修实践中。     

基于ADS-C的机场场面飞机监视系统研究

对场面上运动的飞机进行监视是提高大型航空运输机场的运行效率和安全的重要技术手段.根据我国ACARS地空数据链的成功应用,分析基于ACARS系统的ADS-C工作原理,针对其数据滞后严重,无法满足ICAO规定的场面飞机监视的实时性要求,对ACARS系统的地面接收设备进行改进,提出了基于ADS-C的场面飞机监视系统框图.分别对VHF接收机、飞机目标数据接收设备、实时数据链信息处理和监视系统进行了设计.利用ACARS测试平台构建仿真环境,对设计的系统进行实验验证,结果表明该系统接收ACARS报文的正确率与系统实时性均能满足场面飞机监视系统的功能要求.     

基于HHT的ACARS基带信号处理方法的研究

针对目前ACARS基带信号处理的方法,将Hilbert-Huang变换应用于ACARS报文的解析中.以采集到的民航飞机下行的ACARS报文信号为数据源,利用经验模式分解法EMD将报文信号分解成有限个固有模态函数IMF,从而根据Hilbert变换求出每个固有模态函数IMF的瞬时频率,结合ARINC-618协议定义的ACARS报文信号数据传输机制与编码特点,完成了报文信号的译码.将一种新的方法运用到ACARS基带信号处理中,可以有效地消除ACARS基带信号失真的影响,具有较强的抗信号漂移能力.通过与权威的译码系统译码得到的结果对比,表明算法具有良好的工程应用价值.     

ACARS报文参数的辨识

针对由于传输差错及人为因素引起的报文准确性和完整性问题,本文介绍了ACARS报文的种类及其基本结构；提出了参数辨识技术,它包括报文数据的预处理、译码和校验三部分。实验结果证明,该技术提高了ACARS报文的正确识别率,具有维护简单、扩充方便灵活的优点,对空地数据链技术在民航的有效应用起到积极作用。     

基于数据融合的ADS-B/ACARS空域监视系统设计

研究了广播式自动相关监视(ADS-B)与飞机通信寻址报告系统(ACARS)两种数据链路的优缺点;提出了以ADS-B监视为主,将两种数据链路数据融合的思想.研究数据融合算法,构建数据融合模型,并编程实现了ADS-B/ACARS组合空域监视软件.现场运行证明,系统增大了多源监视范围、丰富了监视信息、提高了监视精度.     

飞机结冰在线辨识方法研究

开展飞机结冰气动特性在线辨识研究,不仅可以用于分析结冰对飞机气动特性的影响,而且对于飞机结冰在线识别具有重要的意义。近年来卡尔曼滤波和 H ∞算法在飞机结冰在线辨识中应用较多,二者均具有可靠性高、收敛快等特点,但对于噪声环境下算法的可靠性和精度评估还不够充分。本文针对飞机结冰在线辨识需求,探讨了扩展卡尔曼滤波和 H ∞算法作为结冰在线辨识算法的应用。首先通过 NASA 双水獭结冰研究飞机算例,利用扩展卡尔曼滤波和 H ∞算法,辨识双水獭飞机结冰后的俯仰方向导数,通过考虑阵风扰动和测量噪声后的仿真数据快速估计该飞机俯仰方向上的三个稳定和控制导数,并将辨识结果与参考值对比,发现两种算法均能在2s 之内快速收敛到参考值附近,且滤波得到的状态量与仿真数据吻合较好,说明算法可靠性高且收敛快,具备飞机结冰在线探测的能力。在此基础上利用不同测量噪声统计特性的仿真数据,评估测量噪声对两种算法辨识精度的影响,经分析发现随着测量噪声标准差取值增大,扩展卡尔曼滤波辨识结果精度明显降低,而 H ∞算法的辨识精度变化较小,说明扩展卡尔曼滤波辨识精度依赖于噪声先验信息的准确性,而 H ∞算法不依赖于噪声先验信息,即使数据质量较差,H ∞算法也能得到精度相当的辨识结果。     

ACMS报文作为辅助手段的自动油门排故

针对波音747-400飞机自动油门在空中非指令性脱开故障的疑难性,本文提出了利用ACMS报文作为辅助手段对线路进行实时监控的排故方法。     

Aircraft engine fault detection based on grouped convolutional denoising autoencoders

Many existing aircraft engine fault detection methods are highly dependent on performance deviation data that are provided by the original equipment manufacturer. To improve the independent engine fault detection ability, Aircraft Communications Addressing and Reporting System (ACARS) data can be used. However, owing to the characteristics of high dimension, complex correlations between parameters, and large noise content, it is difficult for existing methods to detect faults effectively by using ACARS data. To solve this problem, a novel engine fault detection method based on original ACARS data is proposed. First, inspired by computer vision methods, all variables were divided into separated groups according to their correlations. Then, an improved convolutional denoising autoencoder was used to extract the features of each group. Finally, all of the extracted features were fused to form feature vectors. Thereby, fault samples could be identified based on these feature vectors. Experiments were conducted to validate the effectiveness and efficiency of our method and other competing methods by considering real ACARS data as the data source. The results reveal the good performance of our method with regard to comprehensive fault detection and robustness. Additionally, the computational and time costs of our method are shown to be relatively low.     

航空器通信寻址报告系统数据处理技术研究

在实时追踪航空器动态的各类信息中,航空器通信寻址报告系统(ACARS)数据的精度和更新速度虽然无法和空管雷达相比,但其作用距离远、信息内容丰富的优点对空中交通管理尤为重要。由于目前国内民航采用的ACARS数据处理系统全部是引进美国ARINC公司的产品,极大地的限制了ACARS数据的应用。本文将尝试研究ACARS数据处理技术,以期对开发中国自己的数据处理系统做出贡献。     

基于核心零部件聚类的飞机现场可更换单元划分

为研究军用飞机测试性设计过程中现场可更换单元（LRU）划分工作，以功能独立性和结构独立性为基本原则，以降低飞机维修保障成本和时间为主要目标，设计了一种军用飞机LRU划分方案。方案在首先实现了飞机从整机到零部件的功能结构分层划分基础上，从设备零部件层级出发，以综合重要度作为各零部件的定量化指标，运用帕累托（Pareto）原则筛选出核心零部件。然后基于核心零部件开发了一种LRU划分聚类算法，该算法以军用飞机设计研制阶段、使用保障阶段、退役处置阶段全寿命周期内成本和时间为优化目标构造综合评判因子，实现了非核心零部件与LRU模块之间的聚类组合，得到最优的LRU划分结果。最后以某型军用飞机上蒸发循环制冷装置为例，运用本文设计的方案实现了该装置LRU的划分，并将划分结果与该装置的实际LRU清单进行对比，通过维修保障成本和时间综合评判因子对两种划分结果的优劣性进行分析，得出本文设计方案得到的LRU划分结果对飞机维修保障成本和时间的优化效果较为均衡的结论。     

Fault Detection and Diagnosis of Aircraft Actuators using Fuzzy-Tuning IMM Filter

This paper proposes a new interacting multiple model (IMM) filter for actuator fault detection. Since each individual filter of the IMM filter uses the combined information of the estimation values from all the operating filters, it can effectively estimate system parameter variations, thereby it can diagnose the actuator damage with an unknown magnitude. In this study, to diagnose the actuator failure fast and accurately, fuzzy logic is used to tune a transition probability among multiple models. This makes the fault detection process smooth and reduces the possibility of false fault detection. Also, a discrete fault tolerant command tracker is derived to cope with actuator damages. To validate the performance of the proposed fault detection and diagnosis (FDD) algorithm, numerical simulations are performed for a high performance aircraft system.     

基于双模型滤波算法的环控系统换热器故障诊断

 在建立飞机环控系统数学模型的基础上,提出采用双模型滤波方法进行参数估计、状态预测和故障诊断,提高飞机环控系统故障诊断的快速性和准确性。如果采用最小二乘算法,参数估计是静态的,故障诊断延迟一般较大;采用单模型扩展Kalman滤波算法,虽然能够实现动态估计,但不能同时兼顾稳态过程和过渡过程（突发故障）的参数估计,导致误差较大。为了解决上述难题,针对飞机环控系统换热器故障诊断,提出两模型滤波算法。该算法由两个滤波器组成,分别用于跟踪系统的稳态和过渡过程。由于采用了两滤波器模型分别匹配不同的系统特征,能够改善飞机环控系统不同状态下的参数估计和状态预测性能,从而提高系统故障诊断的精度和速度。仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于模糊灰色聚类和组合赋权法的飞机健康状态综合评估方法

针对目前飞机健康状态不易准确评估的难题,以飞机液压系统为具体研究对象,提出一种基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估新方法。首先,利用熵权法和层次分析法（AHP）分别计算并确定飞机液压系统各关键部件相关参数的权重,再通过组合赋权法将上述两种权重进行组合,得到具有主客观意义的组合权重。第二,采用灰色聚类法评估飞机液压系统各关键部件的健康状态。针对评估结果,由飞机液压系统各关键部件聚类系数创建飞机液压系统的健康评估模糊评判矩阵。然后依据该矩阵,采用熵权法和AHP分别求出各关键部件权重,并用组合赋权法进行组合。最终,采用模糊综合评判法评估飞机液压系统的健康状态。以某型飞机真实液压系统为例进行了试验验证,结果表明,所提出的基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估方法能够有效实现飞机液压系统健康评估的效能,具有很好的工程应用价值。     

飞机电液伺服阀早期故障征兆诊断

电液伺服阀是飞机刹车系统的重要执行部件,影响着飞机的着陆安全。针对某型飞机电液伺服阀故 障多发的问题,运用一元线性回归分析方法构建刹车系统电液伺服阀的分析模型,根据分析模型和故障征兆判 据对电液伺服阀近期的工作数据进行分析和故障征兆诊断。结果表明:基于回归分析的故障诊断方法可以准 确地诊断电液伺服阀存在的故障征兆;早期故障征兆诊断可以预先发现电液伺服阀潜在的故障隐患,降低故障 发生率,显著提高飞机刹车系统的安全性和可靠性,也有助于优化维修策略和降低飞机全寿命维护成本。     

用于检测操纵面损伤的故障检测滤波器

针对飞行中典型的操纵面损伤故障,以故障检测滤波器为基础,开发了一种建立在离散模型上的快速、稳定的故障检测及诊断算法,可以在几个采样周期内同时精确检测出多个操纵面的损伤程度,故障检测滤波器的稳定性、收敛性也得到证明,具有较好的实用性。几种组合故障下的仿真研究证实了上述结论。     

基于滑窗检测的机载设备故障诊断仿真系统

根据机载设备故障诊断的需求,结合飞机性能监控系统的结构框架和机载设备的特点,提出基于快速存取记录器（QAR）记录的飞行数据和滑窗检测原理的机载设备故障诊断算法,并实现相应的机栽设备故障诊断仿真系统。在简述QAR数据译码与数据选择方法的基础上,论述了滑窗检测的原理并对其性能进行分析：设计实现了基于QAR的机载设备故障诊断仿真系统并给出仿真结果。结果表明,该系统可以有效诊断存在的故障,并能大大降低虚警概率,对保障飞行安全具有重要意义。     

用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究

利用神经网络进行故障诊断是近些年来所兴起的一种重要的智能诊断方法。我们就是根据航空维修的特点及神经网络的优点, 提出了应用BP网络对飞行器的故障进行学习、训练和诊断的想法。同时, 为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷, 我们利用遗传算法(GA)对其进行了改进。我们利用面向对象的计算机编程技术, 开发了一个软件程序, 初步试验, 取得良好效果。最后讨论了在航空维修方面智能诊断的未来发展趋势。