飞行品质科目动作段自动筛选算法.pdf
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1、中国科技信息 2024 年第 8 期CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Apr.2024-56-航空航天飞行品质试飞是飞行器平台鉴定试飞科目最多、数据处理最为复杂的试飞项目。随着国内航空事业蓬勃发展,试飞架次和试飞数据呈现出跨越式增长。海量的试飞架次和试飞数据给试飞工程师数据处理的效率提出了挑战,制约了试飞进度和工程师科研精力,因此实现试飞数据的自动化处理和分析技术势在必行,而动作段的选取往往依靠试飞工程师进行手动选取,耗时耗力,成为影响数据处理效率的关键环节。实现试飞科目动作段的自动选取就能实现试飞科目的自动计算和鉴定,将试飞工程师解放出来,精力
2、更多地投入试飞问题处理和科研。本文针对试飞数据处理的痛点和难点,分析了试飞数据的特点,提出了不同飞行阶段对应的数据发掘、数据特征提取、数据判读方法,设计了包括飞行阶段划分和动作段筛选分类的飞行品质科目动作段自动筛选算法。飞行阶段划分算法实现了飞机爬升段、平飞段、下降段的划分,由于飞行品质科目集中在悬停、平飞阶段,通过飞行阶段划分能够显著提高数据处理效率和降低动作段的筛选难度,也能够实现该方法在性能、任务剖面等科目数据自动化处理的扩展应用。针对平飞段阶跃和被脉冲典型飞行品质试飞动作提出了高效的动作点定位、动作段判读方法。试飞数据特点及处理方法分析试飞数据的特点试飞数据是典型的多元时间序列,飞行品
3、质科目相关的参数有几十个,通常采样率不低于 16Hz,单一架次试飞数据的大小在 1 2GB 左右,其中包含了飞行器和数据采集器的所有时频信息,不同参数具有一定的关联关系和不同的特征,如图 1 所示,高度、速度等数据主要是低频振荡,而角速度、过载等是高频振荡。综上所述,试飞数据的特点可以总结为时序性强、多元、关联性高、不同参数侧重于时域特征或者频域特征。因此数据的发掘、数据特征的提取和动作段的对比筛选应当结合上述试飞数据特点选取适当的策略和方法。时间序列的处理方法时间序列处理算法的研究主要集中在大数据处理发掘、故障诊断、机器学习等领域,在试飞数据处理方面主要集中于机动动作识别,针对试飞科目动作识
4、别相关研究较少。试飞时间序列数据的处理主要涉及时间序列区间划分和时间序行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度飞行品质科目动作段自动筛选算法吉军刚 曹嘉旻 胡晓庆吉军刚 曹嘉旻 胡晓庆中国飞行试验研究院 飞机所-57-CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Apr.2024中国科技信息 2024 年第 8 期航空航天列片段比对。时间序列区间划分主要基于提取数据的时域、频域统计特征,利用决策树归纳法、最近邻学习法、神经网络等方法进行片段分类,针对飞行数据的片段划分主要基于对飞行机动动作各参数变化趋势的分析,根据飞行器状
5、态和参数变化趋势、设置相应的阈值利用决策树归纳法实现判别。时间序列片段的比对判读主要利用到聚类算法,当前聚类算法主要包括基于形状、基于特征和基于模型三种方法。基于形状主要是通过绘制原始数据片段的图形,对图像进行分类,是直接对原始数据进行聚类分析的方法。基于特征是指构建动作的标准模型,将时间序列片段与标准模型进行相似度比较,而基于特征是指将时间序列转换为低维特征向量,利用聚类算法对提取的特征向量进行聚类。聚类效果的好坏很大程度上取决于相似度的定义,聚类中将相似度定义为距离,用不同的距离度量来指定片段之间的相似性,例如欧氏距离(ED)、豪斯多夫距离、动态时间规整(DTW)等。由于试飞数据采集通常带
6、来噪声、时间延迟、数据点丢失和动作不标准等问题,不同参数在时间戳上存在错位问题,很难保证时间上的相似性,只能保证在形状上的相似性,如图所示,这是试飞动作片段相似度比对需要考虑主要问题。飞行品质科目动作段流程和算法飞行阶段划分算法飞行阶段划分的目的是筛除掉与科目试飞无关的阶段,由于试飞数据采样率较高、数据量大,对阶段的划分有助于显著提高数据处理的效率和处理的难度。针对飞行品质科目试飞的特点,本文方法选取振荡频率较低的高度和升降率数据进行飞行阶段的划分。算法具体流程如下。降低采样率,提高计算效率原始数据采样率通常为 16Hz、32Hz、64Hz,在进行飞行阶段划分时不用注重动作细节,因此为提高数据
7、的处理效率进行降低采样率处理。通过低通滤波简化高度剖面降低采样率后的信息中仍然包含着动作段较高频率振荡信息,因此需要对高度剖面采用移动平均滤波器进行低通滤波处理,实现剖面简化。计算曲率,设置曲率阈值筛选出曲率较大点机动动作识别相关研究中通常采用滑动窗口和相应的参数的导数来判断状态变化趋势,计算量较大、逻辑复杂。通过对降低采样率和低通滤波处理后的试飞数据特点分析,高度剖面的曲率在转折处和动作阶段的远大于爬升段和下降段,在爬升和下降段没有明显变化且值很小,并且动作段曲率较大的点非常密集,爬升段和下降段没有曲率较大点。计算曲率较大点对应索引近邻距离,利用离群值检测筛出高度曲线转折点转折点和动作段曲率
8、较大点近邻之间的距离存在着显著性差异,通过索引近邻距离的离群值即可找出所有飞行阶段转折点,此方法应对多次起落的飞行数据依然有效。常见的离群值检测方法包括百分位法、MAD 法、3 法,由于存在显著性差异采用 3 法可以找出所有离群值且不需要任何经验值。至此通过低通滤波、曲率阈值筛选和曲率较大点近邻距离离群值提取三个步骤挖掘出了飞行阶段划分的显著性特征。区间升降率均值判断分段状态通过升降率均值即可实现分段状态的判读。对于飞行品质动作段筛选问题,只需对平飞段处理即可。飞行阶段划分算法通过划分得到的飞行阶段可以进一步进行划分,例如通过对速度数据的处理可以识别不同的速度试验点,实现纵向静稳定性飞行试验段
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