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    基于小波理論的電傳飛機飛控系統試飛數據預處理

    2017-03-31 03:26:16
    軍民兩用技術與產品 2017年1期
    關鍵詞:電傳舵面民用飛機

    李 偉

    (中國商飛試飛中心,上海 200232)

    基于小波理論的電傳飛機飛控系統試飛數據預處理

    李 偉

    (中國商飛試飛中心,上海 200232)

    隨著科技的不斷發(fā)展,電傳控制已成為民用客機的標配。為驗證電傳飛機滿足適航條款及航行運營需要,民用飛機申請人需采用不同的驗證手段,其中,試飛是非常重要的驗證手段之一。飛行控制系統作為飛機的重要子系統,其試飛主要驗證飛行控制系統的功能及性能等。而試飛數據作為驗證適航條款的依據,經常受到噪聲污染。同時,試飛時還會受到氣流等干擾因素影響,嚴重影響飛控系統的性能驗證?;谛〔ɡ碚?,消除了試飛數據中的噪聲。試驗結果表明,經數據處理后的試飛數據完美驗證了飛行控制系統的性能。

    電傳控制,小波降噪,試飛

    電傳控制系統是以多功能計算機為中心,由傳感器、阻尼器、液壓或電動作動器等通過電纜或光纜組成,并通過控制舵面對飛機飛行姿態(tài)實施控制的一套系統[1]。1984年,歐洲空中客車公司率先研制出了真正意義上的電傳飛機A320,標志著民用飛機進入了電傳控制的新時代,隨后,以A340、A350、A380、SSJ-100、CRJ系列、B777、B787、ERJ為代表的一大批先進民用電傳控制飛機不斷涌現[2]。目前,電傳給型控制系統已成為現代主流民用飛機的標配,尤其是隨著科技的迅速發(fā)展,數字電傳開始逐步代替模擬電傳,并成為評價民用飛機先進性的重要指標。

    飛機的設計、制造,以及試飛是飛機研制的三大支柱。其中,試飛是備受關注的一個環(huán)節(jié)?,F代飛機的試飛周期占型號驗證周期的一半以上。飛行控制系統試飛主要驗證飛行控制系統的功能及性能是否滿足系統設計需求及適航條款,其主要依據就是飛行試驗獲得的試飛數據,其中,性能試驗對試飛數據的要求更高。民用電傳客機的主要性能指標包括舵面的極限偏度、舵面的啟動閾值、舵面的延遲時間等。

    雖然飛行試驗是驗證飛行控制系統最可靠的方法,但是飛行試驗中受到的干擾因素很多,很容易產生噪聲數據。噪聲數據的產生,會影響飛行控制性能指標的驗證,尤其是對于小幅值的指標。例如,某民用飛機飛行控制舵面的啟動閾值幅值一般小于0.5o,如果噪聲數據幅值大于0.1o,就會嚴重影響飛行控制性能驗證。同時,根據民用電傳飛機控制律,當飛機受到氣流擾動后,飛機控制律會產生相應的操縱指令,控制飛機系統舵面偏轉,進而實現飛機的平穩(wěn)飛行。在試飛時,可以避免氣流較大的試飛空域,但是較小的氣流擾動難以避免。若為了避免較小的氣流擾動重復試飛動作,就會增加額外試飛成本。因此,對試飛數據中的干擾源及信號源進行分離,具有很高的現實及經濟意義。

    對于數據的噪聲剔除及信號源分離,國內外很多學者開展了大量研究,也取得了很多成果[3~6],但在民用飛機試飛領域,由于國內民用飛機試飛起步較晚,目前在此方面的研究成果較少。本文主要采用小波理論開展噪聲剔除、獨立數據源的分離,以對電傳飛機飛行控制系統試飛數據進行分析、研究。

    1 噪聲剔除

    由于試飛環(huán)境的特殊性,試飛中會受到各種外部干擾因素的影響,導致試飛數據中含有大量噪聲信號,影響試飛數據驗證。根據某民用飛機的試飛數據,飛行控制系統主要參數的采集頻率為32Hz,經分析,其噪聲源主要為高頻信號,因此,本文采用小波分析法進行試飛數據噪聲的剔除。

    小波轉換(Wavelet Transform)是指用有限長及衰減速度較快的振蕩信號(母小波)來代替原始數據[3]。小波變換是將時間及頻率相結合的時頻分析方法,經小波變換后可以得到不同頻率范圍的信號,對含有工頻噪聲的原始信號進行小波變換,可以實現信號的噪聲剔除。

    門限法降噪是基于小波變換的一種多分辨率分析方法。帶有噪聲的原始信號經過小波變換可以實現多分辨率的逐級分解,隨著小波變換尺度的增加,噪聲信號的幅值逐漸降低,而需要重點關注的信號則會越來越占據主導地位。因此,通過確定合適的門限值,可以實現信號去噪的目的。小波變換的主要步驟有:選擇合適的小波基、選擇合適的分解尺寸、閾值確定、閾值函數選取、確定小波基分解系數及小波重構。不同的小波基具有不同的特征,如表1所示。

    表1 6種小波基的特征

    由飛行控制系統信號噪聲的特征可知,小波基必須具備3個特征:正則性、正交及對稱。由表1可知,滿足此3個特征要求的小波基有sym N、bior Nr.Nd,以及coif N。電傳飛機飛行控制系統的采樣頻率一般為32Hz,根據小波分解特點,選擇sym N小波基對其進行分解,對比分析某電傳飛機飛行控制系統的參數需求,對其進行5層分解,如圖1所示。

    目前,閾值確定主要有兩類方法,一類是常規(guī)法,一類是自適應法,其中:

    常規(guī)法:

    自適應法:

    其中,N為實驗數據數目,σ為數據方差,j為參數,wj,k為尺度水平j的第k點的小波系數。

    對飛行控制系統的噪聲信號進行小波分解,其結果如圖2所示。

    目前,對于噪聲處理,一般選用自適應法。采集一組側桿的試飛數據進行噪聲剔除,其結果如圖3所示。

    由上圖可知,試飛數據中的高頻噪聲信號基本已被過濾掉,達到了降噪目的。

    2 飛行控制系統性能校核

    為了驗證噪聲剔除,以及數據源分離算法的效率,選擇飛行控制系統研發(fā)試飛數據進行飛行控制系統性能指標計算,并對比分析數據處理前后性能指標的差異。以某民用電傳飛機的飛行控制系統為例,研發(fā)試飛階段主要驗證的飛行控制系統性能包括桿到舵面的增益、飛行控制系統舵面的響應延遲時間等。

    2.1 舵面的響應延遲時間

    采集一組副翼舵面的控制指令及其實際位置,計算延遲時間,如圖4所示。

    圖4(a)為未經過數據處理的結果,圖4(b)為經過數據處理后的結果。圖中相同偏度的舵面指令位置與舵面實際偏度對應的時間差(t1與t2對應的時間差)即為舵面延遲時間,可以采用以下公式計算舵面的延遲時間:

    其中,Td為舵面指令的延遲時間;m為所選取的試飛數據點的數量。

    由圖4可知,雖然圖4(a)也可以計算出舵面的響應延遲時間,但是舵面與擬合曲線的誤差較大,曲線平滑度不好,即公式中的t2,i-t1,i的誤差變大;而圖4(b)中的試飛數據,其曲線平滑度較好,相應的擬合曲線的誤差較小。選取50組經過數據處理及未經過處理的試飛數據進行對比分析,未經數據處理的試飛數據計算結果為:Td,m1=0.147s(均值),Td,std1=0.0483(均方差);經數據處理后的結果為Td,m1=0.142s,Td,std1=0.0045。

    2.2 桿到舵面的增益

    對于桿到舵面的增益,與飛行控制系統的模式有關。某民用電傳飛機共有3種模式,不同模式下桿到舵面的增益不同。正常情況下,桿到舵面的增益不是固定值,隨襟縫翼構型、飛機空速等改變。但喪失這些信號后,增益可能僅隨襟縫翼構型改變,其增益為固定值。本文以增益僅隨襟縫翼構型變化為例,其計算公式如下:

    其中,Gd為桿到舵面增益,δi為舵面實際偏度,δssu為經整形后的桿的控制指令。

    由前文可知,桿的控制指令容易受到氣流等因素引起的控制指令干擾。采集50組側桿指令及升降舵偏度,計算不經過數據處理及經過數據處理后的增益,并與設計的理論值進行比較,如圖5所示。

    該飛機整形后側桿俯仰控制指令與升降舵增益理論值為0.683,未經過數據處理及經過數據處理后的增益值的均值分別為0.6728及0.6798。由t檢測結果可知,未經數據處理的增益與理論增益相比,其結果偏小,具有統計學意義上的差異(t1=7.518,P1=0.000<0.05)。而經數據處理后的增益與理論增益相比,其結果不存在統計學意義上的差異

    3 結束語

    針對民用電傳飛機試飛數據,采用小波降噪進行了預處理。試驗結果表明,經預處理后的試飛數據消除了噪聲的污染,降低了外部因素對試飛數據的影響。通過對飛行控制系統相關性能指標的計算,利用未進行處理的試飛數據計算獲得的飛行控制系統指標,部分指標不滿足飛控系統設計要求,需要進行后續(xù)試飛結果分析;而基于預處理后的試飛數據計算獲得的飛行控制系統性能指標滿足設計要求,減少了后續(xù)工作量,提高了試飛效率,降低了試飛成本。

    1 張亮, 葛志浩, 董新民. 基于MATLAB的電傳控制系統仿真與分析[J]. 電光與控制, 2005, 12(5)∶ 54~57

    2 楊菊平, 陳益. 民用飛機飛控計算機的現狀與展望[J]. 航空計算計算, 2007, 37(5)∶ 131~134

    3 Starck J L, Siebenmorgen R, Gredel R. Spectral analysis using the wavelet transform[J]. The Astrophysical Journal, 1997, 482 (2)∶ 1011~1020

    4 Comon P, Jutten C. Handbook of blind source separation∶ Independent component analysis and applications[M]. Academic Press, 2010

    5 呂永樂, 郎榮玲. 基于奇異值分解的飛行數據降噪方法[J].計算機工程, 2010, 36(3)∶ 260~262

    6 王幫峰, 林劍祥, 蘆吉云. 基于EEMD—HT的飛行數據小突變信號檢測[J]. 振動、測試與診斷, 2013, 33(3)∶388~392

    7 Hyv?rinen A, Hurri J, Hoyer P O. Independent component analysis[J]. Natural Image Statistics, 2009∶ 151~175

    Preprocessing of Flight Test Data for Flight Control System of Fly-bywire Airplane Based on Wavelet Theory

    Li Wei
    (COMAC Flight Test Center, Shanghai 200232)

    Fly-by-wire control system has been recognized as the standard configuration of commercial airplane. As a regulation of CCAR, the designer of airplane should demonstrate that the airplane is in accord with the airworthiness of CCAR using different methods. Flight test is one of the most efficient methods for the demonstration of airworthiness. Flight test of the flight control system (FCS), which is one of the most important systems for airplane, is usually used to demonstrate the function and performance of FCS. However, flight test data is usually influenced by the noise and other factors (i.e., the turbulence), which will dramatically reduce the efficiency of flight test. The wavelet theory is introduced to eliminate the noise, and the results have shown that the proposed algorithm can demonstrated the performances of FCS efficiently.

    Fly-by-wire, Wavelet, Flight test

    1009-8119(2017)01(1)-0057-03

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