基于矩阵的复合大气数据余度管理算法

1.成都凯天电子股份有限公司,四川省成都市

610091摘要：在飞机飞行过程中，需要准确的大气参数来反映飞机的飞行状态，以保证飞行员能做出正确的操作。对于传统大气数据系统，在飞机蒙皮外层安装多个相同的传感器以减小测量数据失效率，通过对多个余度的数据进行处理，可以避免故障，得到最准确的结果。本文提出一种针对三余度压力和四余度温度的复合余度管理算法，利用矩阵将两个不同维度的数据进行合并，在同一个算法中对合并后的矩阵进行多余度管理和数据表决。然后应用MATLAB进行建模仿真，结果表明，采用复合余度管理算法可以有效提升大气参数的可靠性。关键词：大气参数；矩阵；复合余度管理；表决算法引言在飞机飞行过程中，大气数据系统需要接收空气中的压力信号和温度信号进行处理，然后解算出飞行需要的大气参数等信息输送给飞控系统，以便飞控计算机给飞行员提供正确的飞行引导。其中，对压力信号和温度信号的采集是通过压力传感器和温度传感器进行的，单个传感器其失效概率低于飞机飞行所要求的失效概率，因此使用多余度[1-2]的方法用来降低传感器采集的数据在飞行过程中的失效率。目前，很多传感器具备内部监控电路，故障检测率能够达到90%以上，但是对出现故障数据的传感器进行“无效”标记并不能覆盖传感器的所有故障。针对传感器不能自己检测到的故障，需要设计检测电路对多余度的传感器数据进行表决处理，这样操作可以隔离多余度中的错误传感器信号，提高信号的可用性或完整性[3]，避免解算出误差较大的大气参数进而影响飞行员的判断。在飞行中，因为需要同时采集压力信号和温度信号，因此需要对输入数据中的压力信号和温度信号同时进行处理，而针对部分飞机，其压力信号的余度和温度信号的余度不同，需要同时满足两种不同余度的信号处理。因此，本文设计一套针对飞机不同余度信号同时管理的余度管理算法。1复合余度管理算法设计本文设计了一套针对三余度和四余度的大气数据系统复合余度管理算法，该算法同时使用三余度管理和四余度管理对大气参数进行监控表决。首先是对三余度和四余度的余度管理进行同步设计，将三余度算法嵌套进四余度算法中，使得复合算法既可以完全的使用四余度算法也可以完全的使用三余度算法，且两个算法还可以进行降级使用，在复合算法中，还需要对所使用的大气数据进行源数据处理，避免不同大气参数中出现时序不同的情况；然后是对表决逻辑的设置，使用不同的表决逻辑会对最后的结果产生一定的影响[4]。在表决逻辑中，要对什么情况下不需要进行表决，什么情况下需要进行表决进行明确的分析，且对最后的表决结果是否有效进行明确的设计；最后需要注意的是，针对不同余度采集的数据需要在软件中对数据源进行编码处理，这样才可以在某个余度的数据源无效后，将其对应到相应的传感器。1.1多余度管理1.1.1四余度信号管理设计对于四余度管理算法，首先需要对4路信号进行有效性判断，并对其中判断无效的信号进行赋0处理。然后统计每个周期中“0”值的数量，数量为4的时候，置该周期为无效，不进行表决，直接输出上一周期表决值；“0”的数量为3的时候，不进行表决，直接输出此时的有效值；“0”的数量为2的时候，将四余度降级为双余度进行信号管理，对有效信号进行升序排列，求取最大值-最小值的差值d，并判断d是否超过门限值d[5]；“0”的数量为1的时候，此时对四余度进行降级处理，使用其中有效的三个余度进行信号管理，对三个有效信号进行升序排列，从最大值减去最小值开始求取两两信号差值、、，每求取一个差值就进行一次是否超过门限值的判断，根据判断结果确定是否需要进行下一个差值计算；“0”的数量为0的时候，此时四余度的信号全部有效，对信号进行升序排列，同样从最大值减去最小值开始求取两两信号差值、、、、、，每求取一次就进行一次判断，四余度信号差值判断条件及定位如表1所示。表1四余度信号差值判断条件及定位（四余度都有效）序号信号差值定位1<d无需计算无需计算无需计算无需计算无需计算4个信号全有效2>d<d无需计算无需计算无需计算无需计算最小信号不匹配3>d>d<d无需计算无需计算无需计算最小的两个信号不匹配4>d>d>d<d无需计算无需计算最大信号不匹配5>d>d>d>d<d>d最小和最大信号不匹配6>d>d>d>d<d<d四个信号不匹配7>d>d>d>d>d<d最大的两个信号不匹配8>d>d>d>d>d>d四个信号不匹配表1中，当出现非相邻的大值信号减去小值信号的差值超过门限值，而相邻两个信号的差值小于门限值的时候，认为此时的信号是不可信的，不能使用该信号进行后续操作，认定此时的信号不匹配，输出无效。1.1.2三余度信号管理设计除了当四余度中某个余度信号失效时，将四余度降级为三余度使用，飞行中的压力数据将直接使用三余度对信号进行管理。同样的步骤，首先是需要对三个余度的信号进行有效性判断，并对其中无效的信号进行赋0处理。在这里，为了使得三余度管理能和四余度管理同步进行，需要让数据形成的相同列数的矩阵，因此，对矩阵中缺失的那一列同样进行赋0处理。然后统计每一周期数据中“0”的数量，数量为4的时候，置该周期为无效，不进行表决，直接输出上一周期表决值；“0”的数量为3的时候，不进行表决，直接输出此时的有效值；数量为2的时候，对信号进行升序排列，利用最大值减去最小值，判断差值d是否超过门限值d；“0”的数量为1的时候，此时三个余度的信号都有效，对信号进行升序排列，然后利用大值减去小值得原理进行两两相减，根据表1中的判断条件对差值进行判断和定位。1.2表决器管理利用指定的表决算法对信号进行表决，通过表决得到高可靠性的大气参数，这个过程可以屏蔽传感器在使用过程中出现的瞬态故障，并能提高后期解算参数的可用性。在本文中，使用均值表决算法对余度信号进行表决，针对本文的复合余度管理算法，设计如下的表决方案：a)当全余度信号无效，不进行表决，置结果无效，输出上一周期的表决结果；b)当只有1个余度信号有效，不进行表决，将该有效结果输出为表决结果；c)当有两个及以上的余度信号有效，且所有余度信号都不匹配，置结果为无效，输出上一周期的表决结果；d)当有两个及以上的余度信号有效，且有余度信号匹配，对匹配的余度信号做均值表决处理，并输出该表决结果为本周期的表决结果。采用该表决方案，针对没有有效数据的情况，结果在程序中需要输出无效状态，但是仍然需要输出一个表决结果值，以保证飞控系统能不受影响继续运行，保证飞机的安全。2仿真分析为了验证本文提出的复合余度管理算法的可用性和完整性，根据算法流程搭建仿真模型并以X机型三余度大气数据系统子系统级静压数据和全压数据以及四余度大气数据系统温度探头采集的总温数据为基础，利用真实数据进行模型的第一次仿真，然后注入故障数据对模型进行二次仿真，通过对仿真结果的分析来确定复合余度管理算法的可靠性。2.1第一次仿真分析在飞机大气数据系统的数据源中选取连续周期的300组数据，组成一个包含3个余度静压、3个余度全压和4个余度总温的仿真数据源。设定压力数据的门限值为7.5mbar，总温数据的门限值为1℃，根据大气数据系统的要求，设定静压压力数据的有效范围为[100,1100]mbar，全压压力数据的有效范围为[100,1400]mbar，总温数据的有效范围为[-60,99]℃。首先对数据源进行分析，该数据源是连续300个周期的飞行数据，在这300个周期中，压力数据在逐渐减小，总温数据在逐渐增加，飞机是呈下降的飞行趋势。从整体数据中也可以得到，该300组数据中并没有出现突变点和无效点，所有数据都在大气参数的有效范围内。利用这组数据进行模型仿真，得到的结果如下图1、图2和图3所示。图1静压仿真结果图2全压仿真结果图3总温仿真结果分析以上三个图，其中红色折线是复合余度管理算法的仿真结果，三个大气参数的复合余度管理结果都处在数据源的中间，并没有出现突然跳变的情况。且从数据的变化趋势可以看出，仿真结果的数据变化趋势与数据源的变化趋势在大体上是相同的，这也证明仿真结果在总体上是可靠的。2.2第二次仿真分析从第一次仿真的数据源进行分析可知，仿真使用的数据源中并没有出现无效数据，也没有出现不同余度之间差值超过门限值的数据，也就是仿真的结果并不能满足实际应用情况，因此，为了进一步分析该复合余度管理算法的可用性，采用人工注入故障数据的方法，向第一次仿真的300组数据源中注入不同的故障数据，包括直接无效数据、一个余度门限超差数据、两个余度门限超差数据等，然后利用包含错误数据的数据源进行复合余度管理模型仿真。为了对仿真结果进行更加详细的分析，首先利用复合余度管理算法中的逻辑链将数据源的理论结果进行计算，然后将实际仿真结果与理论结果进行对比，如图4、图5、图6所示。图4静压仿真结果对比图图5全压仿真结果对比图图6总温仿真结果对比图从以上三个图中可以得到，对于包含无效数据的仿真数据源，其仿真的实际结果与数据源的理论仿真结果是完全重合的。也就是说，该模型对于包含无限数据源、超差数据源的情况，能够有效的排除故障的影响，得到准确的结果。3结论本文提出了一种复合余度管理算法，根据算法的结构建立了数学模型，并利用实际飞行数据对复合余度管理算法进行了仿真分析。根据对算法模型的分析，得出复合余度管理算法在大气参数有效或者某余度大气参数无效的情况下，能够排除故障影响，得到准确的大气参数。结果表明，采用复合余度管理算法可以有效的提升大气参数的可靠性。

参考文献[1].张锐.四余度飞控计算机信号表决与监控算法研究[J].信息系统工程.2018(06):142-144.[2].路红飞,曹东,葛美星.三余度飞控计算机重构与恢复策略