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    一種飛機TCAS電子系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計

    2011-08-12 12:05:28董健康潘玉娥耿宏
    電子技術(shù)應(yīng)用 2011年3期
    關(guān)鍵詞:故障診斷飛機故障

    董健康,潘玉娥,耿宏

    (中國民航大學(xué)航空自動化學(xué)院,天津300300)

    交通警戒及防撞系統(tǒng)TCAS(Traffic Collision Avoidance System)向鄰近的飛機發(fā)出詢問信號,通過入侵飛機的機載應(yīng)答機系統(tǒng)對詢問信號的應(yīng)答,獲得入侵飛機的代碼、高度、航向和其他數(shù)據(jù)。進而通過數(shù)據(jù)分析,判斷出入侵飛機相對本機的威脅等級。如存在威脅,TCAS系統(tǒng)將向駕駛員發(fā)出咨詢提示,或發(fā)出垂直機動指示,避免發(fā)生沖突。如果不存在威脅,TCAS系統(tǒng)將顯示它的相對位置和軌跡[1]。

    TCAS系統(tǒng)是現(xiàn)代飛機的重要機載電子設(shè)備,其復(fù)雜的系統(tǒng)交聯(lián)和內(nèi)部構(gòu)造,對系統(tǒng)維護和故障排除提出了很高的要求。TCAS系統(tǒng)對信號的靈敏度和精度有很高的要求,大量的數(shù)據(jù)計算是其提供高精度電子識別的基礎(chǔ),再加上機上復(fù)雜惡劣的電磁環(huán)境,造成了各型飛機上TCAS系統(tǒng)故障率相對較高的情況。TCAS系統(tǒng)主要由TCAS處理器、上下兩部天線、TCAS/ATC控制盒、EFIS系統(tǒng)、音響警告系統(tǒng)等部件構(gòu)成,TCAS計算機的計算需要其他系統(tǒng)提供許多信息,如IRS的姿態(tài)和氣壓高度數(shù)據(jù)、RA的無線電高度信號、EFIS控制板、TCAS/ATC控制板、S模式應(yīng)答機、最大空速數(shù)據(jù)、空地邏輯信號、起落架手柄信號等等,因此它的排故也是一個比較復(fù)雜的過程。通過對它的常見故障的分析,一般有電源故障、線路故障和組件損壞等。

    1 硬件設(shè)計及實現(xiàn)

    故障診斷系統(tǒng)硬件部分采用工控機和數(shù)集采集卡構(gòu)成模擬量輸入通道,通過測量電壓和電阻為程序的故障診斷提供依據(jù)。這里使用的是凌華PCI-9812 20 MHz同步4通道模擬量輸入卡,有20 MHz采樣頻率,由香農(nóng)采樣定理可知最大無失真處理10 MHz的信號,足夠檢測TCAS上400 Hz的交流電源。由于TCAS上電源是115 V 400 Hz交流電,遠超過PCI-9812的A/D轉(zhuǎn)換器輸入范圍,因此必須通過圖1所示調(diào)理電路處理。

    圖1 電壓輸入通道

    由于線路的電阻,如繼電器、接觸器、按鈕、開關(guān)等觸點的接觸電阻常是毫歐(1.5~150 mΩ),而天線連接的電阻的阻值也很低,這里使用恒流源四引線法測量電阻[2],如圖2所示。

    圖2 電阻測量輸入通道

    2 故障分析及模型設(shè)計

    2.1 故障分析

    TCAS有電源、天線、模擬、離散接口和程序銷釘,還有數(shù)字接口,因為數(shù)字接口通過ARINC 735A標(biāo)準(zhǔn)定義,而物理連接是ARINC429高速輸入通道,這里只檢測TCAS系統(tǒng)中的電源、天線、模擬、離散接口和程序銷釘?shù)炔糠?。TCAS計算機自檢時能給出一些檢測信息[3],常見故障如表1所示。

    表1 通過BIT或機組記錄的故障

    分解關(guān)系如表2所示,此外,抑制總線檢測故障直接檢測連接TCAS計算機、ATC應(yīng)答機和DME測距機這幾套設(shè)備的抑制線電阻。

    表2 子故障表

    2.2 模型及算法設(shè)計

    電源質(zhì)量直接關(guān)系到TCAS系統(tǒng)能否正常運行,電壓、電流、頻率是三個基本參數(shù),此外,還有一諧波含量等參數(shù)需要得到,這里通過間接測量獲得。頻率和諧波含量分析采用離散傅里葉變換獲得:

    由于直流脈動的頻率范圍很寬,為了防止頻域混疊,比較準(zhǔn)確測量這些數(shù)據(jù),需要使用數(shù)字濾波器進行濾波(防脈沖干擾濾波算法)[4]:

    特征提取需獲取頻率中心C和頻率純度W,分別定義為:

    電源質(zhì)量檢測處理過程如圖3所示。

    圖3 檢測數(shù)據(jù)流

    通過檢測電源質(zhì)量的特征提取、電壓或電阻的測量,能獲取器件的狀態(tài),進一步的故障判斷是通過基于統(tǒng)計的貝葉斯決策方法判斷。設(shè)e表示故障,s表示正常,f表示建議更換,并且先驗概率p(e)、p(s)和p(f)通過經(jīng)驗獲取。由于條件概率p(x|e)、p(x|s)和p(x|f)各類的值都較多分布在均值周圍,設(shè)它們是正態(tài)分布,并通過參數(shù)估計得出。判別函數(shù)為:

    則判別規(guī)則為:

    通過上面算法可以判斷單個器件的故障。從前面對TCAS常見故障的分析可知,需要一個故障推理機制逐個排除故障。從上面分析可知,它們具有樹狀組織結(jié)構(gòu),并且為了可擴展性,使用面向?qū)ο蟮臎Q策樹結(jié)構(gòu)進行組織。將各個決策樹節(jié)點的屬性和方法進行封裝,如圖4所示。

    圖4 決策樹UML靜態(tài)結(jié)構(gòu)

    處理流程如圖5所示。

    圖5 決策樹處理流程

    2.3 檢測流程

    檢測過程是通過決策樹進行故障部位的推理,而決策樹處理中需要一些測量數(shù)據(jù)支持,因此系統(tǒng)處理流程如圖6所示。

    圖6 系統(tǒng)處理流程

    3 軟件設(shè)計及實現(xiàn)

    軟件設(shè)計編程主要涉及三個層面的問題:底層驅(qū)動接口、應(yīng)用層和人機界面層。底層驅(qū)動接口主要對數(shù)據(jù)采集卡控制及數(shù)據(jù)獲??;應(yīng)用層是完成數(shù)據(jù)集的存儲和處理;人機界面層就是設(shè)計友好的交互界面。這里采用VC2005.net作為開發(fā)工具,并采用MFC框架的SDI框架設(shè)計。該系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計,結(jié)構(gòu)如圖7所示。

    圖7 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    軟件界面設(shè)計方式是按照向?qū)J皆O(shè)計,能使故障隔離和排除過程更加友好和便捷。為了便于決策樹的維護,這里將整個決策樹的數(shù)據(jù)存儲于面向?qū)ο蟮妮p量級數(shù)據(jù)庫XML文件中,數(shù)據(jù)存儲ORM圖如圖8所示。其中Test節(jié)點是測試函數(shù)內(nèi)容,type屬性是指測試內(nèi)容是測電壓或電阻或等待用戶輸入,而script屬性通過腳本能提供更加靈活的控制策略。通過XML儲存文件可以很容易地擴展和修改決策樹。

    本文通過對TCAS系統(tǒng)常見故障的分析,采用工控機和凌華PCI-9812采集卡,使用防脈沖干擾濾波算法、離散傅里葉變換和特征提取實現(xiàn)了對電源數(shù)據(jù)和電阻的采集和處理。而后統(tǒng)一通過基于統(tǒng)計的貝葉斯決策,實現(xiàn)器件的故障識別,并使用面向?qū)ο蟮臎Q策樹,實現(xiàn)了TCAS系統(tǒng)故障的定位和隔離。

    這里采用模塊化設(shè)計方法,向?qū)Х绞降呐殴式缑?,提供友好的交互界面,并通過XML文件存儲面向?qū)ο蟮臎Q策樹,以提供較強的可擴展性和維護性,并且使用基于統(tǒng)計的故障診斷,并可在排故同時檢測可能的隱患,實現(xiàn)了以工業(yè)控制機為主機的TCAS電子系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)。

    [1]周其煥.交通警戒和避撞系統(tǒng)的技術(shù)特點和發(fā)展現(xiàn)狀[J].航空電子技術(shù),1999(2):10-16,27.

    [2]李巖,姜衷山,魯芳.高精度航空低電阻測量儀的設(shè)計研究[J].海軍航空工程學(xué)院學(xué)報,2009,24(1):109-111.

    [3]郭曉靜,羅云林.基于故障樹與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機TCAS故障診斷研究[A].中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集,2006.

    [4]王艷芳,張涇周,張應(yīng)民,等.基于虛擬儀器的航空電源性能參數(shù)測試系統(tǒng)[J].計算機測量與控制,2007,15(12):1695-1697.

    [5]董健康,耿宏.飛機排故方法模糊與統(tǒng)計綜合評估算法的研究[J].航空學(xué)報,2004,25(3):258-262.

    [6]KAARELA K.An embedded expert systemfor performance monitoring of process stations in a distributed process automation system[J].International Workshop on Artificial Intelligence for Industrial Applications,1998.

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