重著陸的客戶化報文設計及事故原因分析

蔡坤燁，蔡 景，黃世杰

(南京航空航天大學民航學院，江蘇 南京 211106)

由于地空數據鏈技術日益成熟，因此飛機可以通過飛機通信尋址與報告系統(aircraft communications addressing and reporting system，ACARS)實現數據的實時傳輸。地空數據傳輸主要用于將飛機狀態參數以報文的形式傳輸到地面，從而實現對飛機狀態的實時監控,因此通過設計客戶化報文實現對具有潛在重著陸事件的航班進行診斷，并以觸發報警的方式及時提醒機務人員進行故障排查，對降低飛機維修的經濟成本具有重要意義。目前國內對報文的研究已趨于成熟。曹惠玲等[1]分析了ACARS報文數據與快速訪問記錄器(quick access recorder，QAR)數據的同源性，并提取發動機穩態中的數據進行可靠性檢驗和誤差分析。Sun[2]介紹了ACARS下行報文的兩種識別方法以及相關應用，成功減少了維修停機事件，提高了維修效率。同時，飛機運營商不滿足僅由飛機制造廠商提供的報文，已通過對報文的設計、編輯、研究，制定出客戶化報文以滿足個性化需求。在報文客戶化研究中，丁銳等[3]通過客戶化報文設計實現了對發動機滑油消耗的監控，并通過設定閾值實現多級警報。陳新霞等[4]應用報文編程技術實現了對左右發動機的加速異常監測。徐爽等[5]則通過分析引氣系統的故障機理設計出引氣故障的客戶化報告，通過ACARS傳輸報文實現故障的在線檢測。

報文客戶化需要對故障機理、形成原因以及各參數指標有充分的了解，并通過自定義報文參數記錄以及邏輯觸發條件實現對專門的事件進行監控。客戶化的報文要求報文觸發準確，記錄的參數能夠表征事故發生原因。本文通過對報文的設計與制定的研究，實現重著陸客戶化報文，并通過計算報文記錄重著陸影響參數的序列數據與評價指標之間的相關性系數進行排序，得到與指標最相關的影響參數，可用于輔助機務人員定位事故發生原因以及排除故障等工作。

1 重著陸的判斷條件

目前，航空公司對重著陸的診斷主要依靠以下2種方式：1)判斷機組人員在著陸過程中是否出現明顯頓挫感；2)判斷15號載荷報(load report)中的垂直加速度(VRTG)值是否超限。空客公司在飛機維修手冊(aircraft maintenance manual,AMM)中對重著陸有明確的定義，根據定義可以明確重著陸的各項參數指標，同時更加細化客戶化報文的觸發邏輯。在A320的維修手冊中給出以下重著陸判定標準，并對重著陸進行了詳細的分類。

1)超重著陸。

當飛機著陸重量大于最大著陸重量時，垂直加速度大于等于1.70g且小于2.60g，或者垂直下降率大于等于6 ft/s(英尺/秒)且小于13 ft/s。

2)嚴重超重著陸。

當飛機著陸重量大于最大著陸重量時，垂直加速度大于2.60g，或者垂直下降率大于等于13 ft/s。

3)硬著陸。

當飛機著陸重量小于等于最大著陸重量時，垂直加速度大于等于2.60g且小于2.86g，或者飛機垂直下降率大于等于10 ft/s且小于14 ft/s。

4)嚴重硬著陸。

當飛機著陸重量小于最大著陸重量時，垂直加速度大于2.86g，或者飛機垂直下降率大于等于14 ft/s。

5)高俯仰速率著陸。

飛機俯仰變化率大于10 (°)/s。

根據以上重著陸判定標準，將著陸重量(GW)以及飛機著陸階段的垂直加速度(VRTG)、垂直下降率(ALT_RATE)、俯仰率(PITCH_RATE)這4個參數用于編輯客戶化報文觸發條件。

此外，通過對重著陸形成機理的分析可以得到影響重著陸是否發生的相關參數，從而能夠通過豐富報文記錄參數更好地輔助機務人員進行故障排除。陳思、聶磊等[6-7]將重著陸分為下滑、拉平、平飄、接地和滑跑等5個階段，分別闡述了飛機在這幾個階段中飛行員的人為因素以及外界環境因素對重著陸造成的影響，得到共計22個飛機重著陸的影響參數，具體見表1。

表1 重著陸影響參數表

2 客戶化報文設計

2.1 報文驗證

本文基于以上的重著陸判定條件分析進行客戶化報文設計，圖1給出了報文設計的流程圖。其中，在parameter中設計了一個用于監測飛機是否發生彈跳的參數，在event中基于重著陸判定條件設計了報文的觸發邏輯；同時豐富了報文下發的記錄參數，使得下發報文更能說明重著陸的形成原因。將設計好的客戶化報文應用于實際的航班監控中，可以發現該報文能夠正確監測到含有重著陸事故的航班。

圖1 客戶化報文制定流程

2.2 報文驗證

本文選取某航空公司發生重著陸事件的航班數據以及另外幾次正常航班的航班數據，通過譯碼軟件對航班數據進行譯碼，并將滿足邏輯條件的航班及事件編號在Analysis界面中顯示出來。最后判定結果如圖2所示。

圖2 重著陸事件驗證結果

從圖中可以觀察到只有一個航班的重著陸事件被觸發，驗證了重著陸客戶化報文觸發的準確性。同時，依據預先設定的報文將重著陸事件發生前后10 s的數據以報文的形式保存下來。觀察重著陸的各個評價指標參數按時間序列的變化情況，可知該次重著陸事件是由于VRTG值過大而產生的，具體變化情況如圖3所示。

圖3 重著陸事件航班的VRTG值變化情況

VRTG值的峰值達到1.977g，依據重著陸判斷分類標準可以確定是超重著陸事故，需要進行相關的結構檢查。

3 相關性分析

對報文記錄參數進行關聯性分析能夠得到與重著陸評價指標參數的相關性排序，可用于分析重著陸事故發生的原因。

3.1 灰色關聯度理論描述

灰色關聯分析(grey correlation analysis，GCA)是灰色系統理論的一個分支[8]。其基本思想是根據被比較的序列曲線與參考數列構成的曲線之間的幾何相似程度來確定比較數列集與參考數列之間的關聯度，幾何形狀越相似則其關聯度越大[9-10]。

灰色關聯度算法是基于信息論的一種算法，計算公式如下：

式中：X0為參考序列；Xi為被比較的數列；γ(X0,Xi)為X0與Xi的灰色關聯度；X0(k)為母序列；Xi(k)為子序列。灰色關聯度γ(X0,Xi)常簡記為γ0i,k點關聯系數γ[X0(k),Xi(k)]可簡記為γ0i(k)。

灰色關聯度的計算步驟如下：

1)求各參數序列的初值像或均值像。令

2)求差序列Δi(k)。記：

3)求兩級最大差M和最小差m。記：

M=maximaxkΔi(k)

m=miniminkΔi(k)

4)求關聯系數γ0i(k)：

式中：ε為分辨系數。

3.2 灰色關聯度分析結果

將某航空公司重著陸事故的航班下發的報文數據作為輸入，通過灰色關聯度分析獲得了各參數之間的相關性熱力圖，如圖4所示。圖中TRKANGEL為航跡角度，GW為飛機全重，RUDD為方向舵角度，ELEVE1為左升降舵角度，VRTG為垂直下降加速度。

圖4 與VRTG參數高相關性的參數排序

盡管不同的機型、不同的環境下飛機的操作手法不同，但導致重著陸事故的因素大致有以下2個原因：外部的環境因素和飛行員自身因素。飛機重著陸容易使飛機發生尾翼擦傷[11]。

圖中與VRTG存在著高相關性的其余4個參數分別為GW、RUDD、TRKANGEL、ELEVE1。其中，GW與VRTG具有最高的相關性系數0.95，其余3個參數分別記錄了飛機的方向舵角度、航跡角度以及左升降舵角度。這些參數都用于表征飛機的航姿，因此可以判斷出該起事故是由飛行員操作不規范導致的重著陸事件。而根據與重著陸判斷參數相關性最高的記錄參數可推斷出飛機隱藏的損傷部位，作為飛機檢查的依據。因此，在該重著陸事故中，除了飛機機腹蒙皮出現褶皺這些通過一般目視可觀察到的飛機損傷外，還需要對飛機的機翼做結構檢查等工作。

4 結束語

本文設計的重著陸客戶化報文已通過驗證，能夠預警到重著陸事故的發生，并可利用下發的報文數據做相關性分析，從而指導飛機的維修檢查。在數據分析過程中僅通過相關性系數排名得到與重著陸評價指標的高相關性參數作為飛機損傷檢查的依據，但仍存在不足，可通過豐富的報文數據進一步挖掘數據與故障之間的聯系，進行相關的研究。