飛行試驗數據自檢測系統軟件設計

摘 "要： 在飛行試驗過程中，因缺乏對海量試飛原始數據和預處理結果數據的快速檢查和故障定位，導致試飛工程師分析數據的難度急劇增加，影響試飛型號任務的高效進行。在此針對上述問題對飛行試驗數據進行自檢測技術研究，設計了一個基于參數信息專家數據庫的原始數據與預處理結果數據的自動化檢測系統軟件。該軟件可對原始數據進行自動化檢測，同時依據專家數據庫的自定義判據，對預處理結果數據進行自動化檢測和計算處理。經過軟件測試和應用，該軟件能夠有效地解決原始數據和預處理結果數據中的數據異常和錯誤，提高試飛工程師對海量試飛數據的分析效率。

關鍵詞： 專家數據庫; 海量數據; 自檢測; 飛行試驗

中圖分類號： TN911?34 " " " " " " " " " " " 文獻標識碼： A " " " " " " " " " " " " " "文章編號： 1004?373X（2015）06?0031?05

Soft design for automatic detection system of flight test data

XU Ying?kang， PENG Guo?jin， LIU Wei

（Chinese Flight Test Establishment， Xi’an 710089， China）

Abstract：In the flight test， the difficulty of data analysis is sharply rising due to the lack of quick detecting and fault positioning to huge raw and preprocessed data， which prevents the flight test mission from being executed effectively. The software for an automatic detection system of original data and preprocessed result data based on expert database of parameter information was designed for solving the problems above. The software can check original data and preprocessed data automatically according to the self?defined criterion of the expert database. The testing result and application of the software show that the software can effectively deal with data exception and error in original data and preprocessed result data， and improve the analysis efficiency of flight engineers for huge flight test data.

Keywords： expert database; huge data; automatic detection; flight test

0 "引 "言

隨著航空工業的不斷發展，軍機和民機向高集成化和系統化發展，飛機的測試參數也越來越多，試飛的數據通常達到10 GB以上甚至達到近100 GB，可以稱為海量數據。然而在海量數據面前，正確的分析出數據結果也變成一個客觀難題。經分析和研究，對試驗數據的自動化檢查能夠有效提高數據分析的準確性和效率。

飛行試驗數據處理系統的基礎是試飛中記錄、采集數據的過程。而實際飛行中，數據中的錯誤和異常只能通過試飛工程師或參試單位課題發現。缺乏原始數據與預處理結果數據的檢查，導致排故周期長，影響飛行計劃的安排，降低了飛行效率。如何快速的對原始數據和預處理結果數據進行自動化檢查和異常數據點的快速定位，并能夠根據日志文件關聯原始數據和預處理結果數據中的異常位置，快速的在海量數據中找到異常數據是亟待解決的問題。

本文針對目前飛行試驗數據量大，數據結果只能通過簡單的人工查看方式進行檢測，不能對每個參數的結果進行有效的檢查，缺乏高效的檢測手段及快速的定位數據中的錯誤和異常等問題（如圖1所示）。設計了飛行試驗數據自動化檢測系統軟件，通過對飛行試驗的原始數據以及預處理結果數據進行自動化檢測，為試飛工程師準確判斷數據提供依據。通過設計自檢測參數信息專家數據庫，對PCM、FCS、1553B等類型的原始數據和預處理結果數據進行準確而高效的檢查。成功地解決各型號的數據處理任務，有力地保障了試飛任務的順利進行。

1 "軟件系統架構

該軟件是面向試飛數據的一款應用軟件，實現了試飛原始數據自檢測，各類型試飛參數信息專家數據庫的設計，預處理結果數據的自檢測三個部分組成。主要包括：試飛參數信息專家數據庫設計，PCM類型原始數據檢測，FCS類型原始數據檢測，1553B總線類型原始數據檢測以及預處理結果數據檢測處理。軟件的結構框圖見圖2。

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圖1 試飛數據處理流程圖

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圖2 軟件系統結構框圖

2 "關鍵技術

2.1 "參數信息專家數據庫設計

參數信息專家數據庫設計是該軟件系統設計的難點。需要把試飛經驗值，校正公式和理論知識等可固定的評判標準數字化。

（1） 采用試飛專家知識的數據庫管理方式，按型號飛機以及版本管理的數據庫，把試飛工程師的工程理論、經驗等固化成數據庫信息，試飛數據判據數字化。

（2） 通過編輯專家數據庫實現自相關參數和相關參數判據的生成，并通過公式編輯器自行設計參數之間的計算關系式。從處理結果方面根據參數關聯性對輸入數據正確性進行判定，有效提高試飛數據處理能力及試飛工程師的數據分析效率。

2.2 "預處理結果數據自檢測處理技術

試飛數據預處理結果數據自檢測技術是基于參數信息專家知識數據庫實現預處理結果數據自檢測。

（1） 參數相關性計算公式解析設計，解析參數名稱，并實現帶基本計算函數的算邏運算。

（2） 異常點修復，對時間參數異常和參數值異常的結果值進行修正和融合。對時間異常，按照參數采樣率進行時間修正并記錄位置。對參數值異常，根據參數信息專家庫的參數特征，修復其異常并記錄位置。

（3） 參數數據同步融合，對不同采樣率形成的多參數文件進行同一時間軸的單一結果生成。依據參數屬性對參數值進行融合，對緩變參數，速變參數以及開關量參數按照類型進行不同方法（采樣保持/線性插值/多項式插值/用戶定義方式）同步融合。

2.3 "原始數據自檢測技術

試飛PCM，1553B，FCS等類型原始數據自檢測技術實現試飛原始數據的數據結構、幀結構等的自檢測分析如下：

（1） PCM類型原始數據自檢測。對PCM類型原始數據的幀結構、幀采樣率、記錄數據連續性、記錄時間連續性、幀連續性等進行自動化分析檢測。

（2） 1553B類型原始數據自檢測。根據1553B數據庫或自拼消息命令字模式，對原始數據中錯誤消息塊，重復消息塊及消息塊源碼進行自檢測。

（3） FCS類型原始數據自檢測。對FCS類型原始數據的幀ID字、計數字、時間是否連續進行檢測，并按照數據幀格式的定義，對數據塊的完整性進行分析檢測。

2.4 "異常和錯誤數據快速鏈接定位技術

自動檢測海量試飛原始數據和預處理結果數據，很好地解決了試飛數據分析效率，快速的定位檢測日志中的錯誤信息對數據準確性分析提供了依據。

本軟件提供了日志文件異常定位功能，通過點擊檢測日志文件中的異常記錄信息可自動鏈接打開原始數據、預處理結果數據文件窗口并自動定位到原始數據、預處理結果數據文件中異常信息出現的對應位置。

3 "飛行試驗數據自檢測軟件系統設計

3.1 "軟件主程序設計

該軟件通過模塊化設計思路，主要由參數信息專家數據庫設計，試飛原始數據自檢測，預處理結果數據檢測三個主要模塊組成。該軟件系統通過設計試飛參數信息專家數據庫，形成參數信息數據庫文件，該數據庫作為PCM，1553B，FCS類型原始數據及預處理數據自檢測的依據。

原始數據檢測主要對幀的結構，幀采樣率，幀完整性，數據塊完整性，消息塊重復等進行檢測，并生成檢測日志文件。預處理數據自檢測完成參數信息專家數據庫信息文件的解析，實現結果數據的自動化分析檢測和相關計算處理，并生成日志文件。主流程圖如圖3所示。

3.2 "參數信息專家數據庫設計

參數信息專家數據庫。按照型號對參數信息專家數據庫進行管理，對試飛工程師的工程理論和實踐經驗進行編輯固化，包括參數的自關聯和相關聯，形成數字化的數據異常和結果的判據，并可以通過多項式的編輯實現參數本身或參數之間的關系函數關系自定義等功能的編輯實現。形成數字化的數據異常或錯誤判據的知識數據庫。

在Paradox數據庫中設計參數信息數據庫時，以參數名作為主鍵來設計，保證每條參數記錄的惟一性。數據庫共設計了3張表，參數基本信息表，參數檢測信息表及參數計算函數集表。表之間通過關鍵字段關聯，便于在專家數據庫設計中檢索和查詢。表的設計及表間關系如圖4所示。

數據庫中的參數相關性關系設計：

Sif（parA…）Othen（parB，parC…parN）

意義為當某時間點parA被觸發，檢測并記錄響應參數parB，parC，…，parN是否發生變化及發生變化的時間點。

Cunt（parA…）

意義為統計和記錄parA從狀態0跳到狀態1和從狀態1跳到狀態0的次數以及時間點。

函數計算體描述表達設計：

col（ABCD100_D0_0_1）+col（ABCD100_D1_0_1）-col（ABCD100_D0_1_1）*0.4869

標識當前參數值為ABCD100_D0_0_1參數值+ ABCD100_D0_0_1參數值-ABCD100_D0_1_1參數值×0.486 9。

參數同步融合屬性的設計：

根據參數固有的采集屬性，設計該參數在輸出文件中的同步融合算法。對于緩變參數LINE屬性（線性插值算法），速變參數NTIME（采樣保持算法），像開關量參數設計為UNITE屬性，即結合LINE屬性和NTIME屬性來對其進行同步融合。

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圖4 表設計字段及表間的關系

3.3 "預處理結果自檢測子系統設計

預處理結果數據自檢測處理。預處理結果文件即物理量數據文件，試飛工程師分析數據的最終數據文件，預處理結果數據自檢測處理是基于智能專家數據庫生成的參數信息文件為依據，分析各類型參數的計算公式，自相關和相關的關聯式、閾值、趨勢、融合和時間連續等檢測屬性，對參數值的異常和錯誤進行檢測，修正和記錄，并根據日志文件中異常信息進行預處理結果數據和原始數據的快速定位。

依據參數信息專家數據庫生成的檢測頭文件，對檢測處理頭信息文件中檢測參數過程化的函數表達式、關聯式、邏輯表達式和校正類型等進行識別和解析，獲得數據檢測及參數計算判據，對預處理結果數據進行自動化檢查，修正并進行計算處理的過程。

異常數據的修復，在預處理結果數據中，對于因為授時失敗，所以參數數據時間由內部時標進行記錄，因而產生時間出現錯誤影響數據的分析。預處理結果自檢測通過自動計算參數采樣率，并對參數的采樣時刻時間進行檢測并按照采樣率對時間進行修正。

不同類型參數的融合技術，不同數據流中參數的同步分析是非常重要的，通過對參數數據分析，對不同性質的參數采用不同的融合算法，像溫度、高度、速度等變化較慢的參數一般采用線性插值或拋物線插值進行同步融合，而開關量、顫振參數等采用采樣保持算法進行融合。下面為不同數據流不同參數同步融合的內容描述：

File1文件 時間參數 參數11 參數12 參數13 … 參數1N

File2文件 時間參數 參數21 參數22 參數23 … 參數2N

……

FileN文件 時間參數 參數N1 參數N2 參數N3 … 參數NN

N個參數文件數據根據每個參數的屬性選擇融合算法，生成一個不超過N×N個參數的結果文件。

FileX文件 "時間參數 參數11… 參數21… 參數31 … 參數N×N

其中FileX的時間參數可以是File1…FileN中的任何文件的時間參數。

異常錯誤信息快速定位，對于檢測和處理所生成的日志中數據的異常和錯誤進行快速定位，并進行檢查數據的正確性也是該子系統的一個設計點。下面為日志文件關鍵內容描述：

記錄號 "描述 （時間 參數名）， 位置指針值 "…

記錄1 " 在15：44：09：485參數名為ABCD100_D0_0_1的數據出現異常點，243585

記錄2 " 異常起始時間為： 15：43：00：000，45879

記錄3 " 異常結束時間為： 15：43：08：063，49965

……

記錄N " 在16：44：08：063時間點處，出現時間點異常，545965

記錄N+1 在16：48：13：963時間點處，對參數名為DDDD859_1的數據進行了計算，545965

通過在日志文件中點擊異常和錯誤記錄，根據異常記錄中的位置指針值，軟件快速地自動鏈接并打開原始數據和預處理結果數據及日志文件三個窗口，并準確定位到檢測異常和錯誤出現的位置，為試飛數據準確分析提供了一種高效的方法。

3.4 "原始數據自檢測子系統設計

原始數據自檢測針對機載采集記錄設備原始記錄的飛行數據，正確地反應海量原始數據正確性也是非常的重要。該子系統依據PCM，FCS，1553B類型數據的格式，時標記錄對原始數據進行自檢測：

（1） PCM類型原始數據自檢測。對試飛記錄的PCM類型的原始數據，通過對原始數據的按照長周采樣率分析，時間連續性分析以及完整的長周分析，對原始數據中出現的問題如時間點跳躍，回跳，長周是否為完整的幀結構等異常進行自動化檢測。

（2） 1553B總線原始數據自檢測。對試飛原始1553B總線數據的自檢測分析，通過總線自檢測分析，發現總線數據中錯誤消息塊，重復消息塊，消息塊的時間連續性等進行分析。對異常原始數據進行日志輸出。

（3） FCS類型原始數據自檢測。對試飛記錄的PCM格式的FCS原始數據，通過自動檢測原始數據的幀ID字、計數字、時間字是否連續，按照數據幀格式的定義，對數據幀的完整性進行分析檢測。

4 "軟件系統界面設計

該軟件系統基于Paradox桌面數據庫開發的專家數據庫，在C++ Builder環境開發的原始數據、預處理結果數據自檢測模塊。并對該軟件系統的功能和性能進行了詳細的測試驗證，在實際的型號試飛數據處理分析中進行了實際應用，通過軟件測試和實際應用，該軟件運行結果正確。其軟件的運行界面如圖5所示。

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圖5 數據自檢測軟件系統運行界面圖

5 "結 "語

本文在Paradox數據庫環境下基于C++ Builder開發的試飛數據自檢測軟件系統。該軟件實現試飛參數數據庫開發，試飛原始數據和試飛預處理結果數據的自檢測功能。并對該軟件進行了軟件測評工作，經過測試，該軟件能夠有效地自行設計定義參數計算信息，并對試飛原始數據自檢測，預處理結果數據的優化分析自檢測，已經應用到數個試飛型號任務數據處理當中。發揮了重要的作用，在飛行試驗中為試飛工程師高效的處理分析試飛數據提供了方便。

參考文獻

[1] 中國飛行試驗研究院.航空武器裝備飛行試驗指南[M].西安：中國飛行試驗研究院，2010.

[2] 國防科學技術工業委員會.GJB289A?97 數字式時分制指令/響應型多路傳輸數據總線[S].北京：國防科學技術工業委員會，1998.

[3] 于艷，王建軍，袁炳南.1553B總線數據采集、記錄與處理技術[EB/OL].[2013?04?07].http：//wenku.baidu.com.

[4] 揚宗志.C++ Builder 數據庫程序設計[M].北京：清華大學出版社，2001.

[5] 劉華.Borland C++ Builder程序設計[M].北京：清華大學出版社，2001.

[6] ACRA Control Ltd. KAM?500 application handbook [M]. [S.l.]： ACRA Control Ltd 2003.