人工智能在航電測試領域中的應用探索

邊海關，劉春宇，王選平，辛宇，邵鴻煜

（航天神舟飛行器有限公司，天津，300301）

0 引言

航電測試是指在航電產品的設計、研發、制造、使用、維護過程中，對產品進行測試，并根據測試結果進行評估，判斷其是否滿足使用要求，航電測試貫穿于航電產品全壽命周期。近年來，隨著人工智能技術不斷成熟，人工智能技術與產業發展應用場景不斷擴展。目前，人工智能已上升為國家戰略，未來幾年將迎來人工智能技術應用的爆發期。同時，隨著航電測試技術的不斷發展，未來人工智能技術在航電測試領域中將會得到廣泛應用。本文從對人工智能技術在航電測試領域應用進行初步分析及探索，提出了一種智能航電測試系統架構，并對航電測試領域未來發展方向及趨勢進行分析。

1 人工智能技術介紹

1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出“人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)”這一概念，標志著人工智能學科的誕生[1]。人工智能是一門基于計算機科學、生物學、心理學、神經科學、數學和哲學等學科的科學和技術。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能可分為弱人工智能(包含基本的、特定場景下角色型的任務，如Siri等聊天機器人和AlphaGo等下棋機器人)、通用人工智能(機器的持續學習)、強人工智能(比人類更聰明的機器)三類。人工智能60余年的發展歷程可劃分為起步發展期(1956年-20世紀60年代初)，人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，人工智能技術得以快速發展。反思發展期(20世紀60年代-70年代初)，人們開始嘗試更具挑戰性的任務，并提出了一些不切實際的研發目標。然而，伴隨著預期目標的落空，人工智能的發展走入低谷。應用發展期(20世紀70年代初-80年代中)，20世紀70年代出現解決特定領域問題的專家系統，推動人工智能走入應用發展的新高潮。低迷發展期(20世紀80年代中-90年代中)，隨著人工智能的應用規模不斷擴大，專家系統存在的問題逐漸暴露出來，人工智能進入低迷發展期。穩步發展期(20世紀90年代中-2010年)，互聯網技術的發展，加速了人工智能的創新研究，促使人工智能技術進一步走向實用化。蓬勃發展期(2011年至今)隨著大數據、云計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，迎來人工智能爆發式增長的新高潮。60余年來，人工智能逐步應用于大數據、感知、理解、機器人、自動駕駛等幾大領域。

2 航電測試的發展歷程及趨勢

在先進飛機研制需求牽引和技術推動下航電測試技術已有了幾十年的發展歷史，其發展歷程及趨勢如圖1所示。20世紀50～60年代為手工測試階段，主要利用測試儀器儀表定義測試、跟蹤測試，直到這些測試因為產品變更或廢棄為止，此時手工測試技術在航電測試過程中發揮了重要作用；20世紀70年代為半自動測試階段，主要是利用由計算機控制的專業半自動測試設備或系統進行測試；20世紀80年代至90年代為總線結構的自動測試階段，利用總線結構平臺、規范的測試語言搭建模塊化自動測試設備或系統進行測試；20世紀90年代以來，隨著微電子技術、人工智能技術等不斷發展，BIT(機內測試)設計已經成為航電產品設計的必要環節，極大的推進了機載產品的可測試性和可維修性，同時BIT設計也推動了航電測試技術的進步和發展。21世紀前出現了能力更強的自動測試技術，在總線結構的自動測試設備或系統的基礎上，綜合應用高速總線技術、虛擬儀器技術、信息融合技術提供能力更強的自動化測試。21世紀以來，航電測試技術主要向模塊化、通用化、智能化和標準化方向發展，即總體結構模塊化、檢測功能通用化、測控方式智能化和技術實現標準化。[2]總線型儀器設備的性能不斷得到提升，同時在定時和同步能力、EMI防護、儀器的尺寸等方面得到了很大的改善，在很大程度上提高了系統的兼容性和可擴展能力，并且大大降低了系統的構建成本[3]。

圖1 航電測試技術發展歷程及趨勢

3 智能航電測試系統

智能航電測試系統的定義包含兩方面內容:一是利用人工智能技術提升傳統航電系統測試能力，二是對人工智能技術應用友好且支持動態學習進化的航電測試系統[4]。智能航測測試系統是將人工智能理論應用到航電產品的的設計、測試、總裝、試飛、使用/培訓及維護全壽命周期，如圖2所示。使測試設備具有自檢測、自診斷、自監控、自適應、自學習和自決策等能力[5]。

圖2 航電測試技術覆蓋全壽命周期

航電產品設計階段以計算機仿真和航電產品生命周期建模為基礎，在虛擬條件下，對航電產品進行虛擬設計工作。同時，由于航電產品主要性能指標體現在其動態特性，因此在航電產品設計階段，應強調測試性在設計中的重要作用。智能航電測試系統在航電產品出廠測試、驗收測試、測試數據管理及聯試/仿真測試中可完全替代目前航電系統專用測試設備，為航電產品提供一個通用化、智能模塊化測試環境。在總裝測試階段，智能航電測試系統可參與到包含故障排除在內的整個總裝通電檢查過程。試飛階段，智能航電測試系統可與試飛測試系統數據共享，并對試飛數據進行集中管理。在培訓/使用階段，航電測試工作主要集中在飛行員培訓、教學評估、航電系統健康管理及故障預測、飛行數據管理等方面。在航電系統維護方面，航電測試工作主要體現在故障診斷、遠程支援和故障記錄方面。

3.1 智能航電測試系統架構

傳統的航電測試系統一般由信號采集模塊、數據處理模塊、顯示模塊組成，目前已朝著模塊化、通用化、智能化和標準化方向發展，但測試過程中都離不開接口控制文件(ICD)。與傳統航電測試系統相比，智能航電測試系統利用人工智能、機器學習、大數據等非傳統方法，實現對被測系統的接口識別、參數辨識及智能診斷等功能。智能航電測試系統架構如圖3所示，是一個支持學習進化的架構。在進行航電產品測試時，實時保存激勵及輸出信號特性，可積累大量真實樣本數據及經驗，整個數據積累過程貫穿航電系統設計、測試、總裝試驗、試飛試驗、培訓/使用過程及維修維護等全壽命周期過程。在進行仿真測試時，實時保存激勵及輸出信號特性，可積累大量被仿真產品樣本及經驗。大量樣本數據和經驗數據通過學習/訓練，可作為智能模塊的輸入。執行仿真/測試任務時，智能模塊作為專家知識庫，指導真實產品測試和虛擬產品仿真。測試和仿真結果有產生新的樣本進一步訓練和修正智能模塊，實現智能模塊的升級迭代。仿真模型中可增加故障注入模塊，可模擬航電產品故障狀態下的輸出結果，從而豐富智能模塊中專家知識庫內容。

圖3 智能航電測試系統架構

智能測試/仿真模塊屬于智能測試系統硬件部分，不同于傳統航電測試/仿真模塊包含模擬量采集/仿真系統、數字量采集/仿真系統、常用航空總線(UART、ARINC429、1553B等)采集/仿真系統。而是，只有高低電平兩種信號采集/仿真端口，這兩種信號端口可采集/仿真模擬量、數字量及常用航空總線信號。智能測試/仿真模塊可在智能模塊控制下自動適配所要采集/仿真信號類型，無需像傳統航電測試設備一樣必須使用固定類型數據處理模塊實現相應數據采集/仿真。

智能控制模塊屬于智能測試系統軟件部分，通過采集并存儲大量真實航電測試樣本及經過學習/訓練的仿真模型樣本形成航電測試/仿真樣本庫。當有新的被測航電系統接入時，智能測試系統將此信息與已存儲的信息進行比較，以判斷被測航電系統信號類型及具體數值信息。同時與樣本庫中信號閾值進行比較，以判斷被測信號是否合格當需要對航電系統進行仿真時，智能測試系統將從樣本庫中提取所需仿真信號信息，同時將仿真信息發送給智能測試/仿真模塊，完成信號仿真。

3.2 智能航電測試數據采集

傳統航電測試系統中數據采集一般采用專用工控機和配套板卡來完成，不同類型板卡對應不同被測信號類型。智能航電測試數據采集應用深度神經網絡強大的數據擬合能力，設計合適的深度模型可以取得較好的識別性能，其數據采集流程如圖4所示。將被測信號通過AD轉換使之轉換為數字量信號，然后進行濾波處理，消除噪聲信號。根據不同被測航電信號類型(模擬量、離散量、ARINC429、1553B、RS422等)提取出選定的特征參數。然后，訓練每個特征對于分類的貢獻，也即網絡權重；最后，通過多分類器判決輸出識別結果。與常規航電測試中數據采集方法相比，智能航電測試數據采集系統具備通用信號采集接口，不需要大量的不同類型板卡，能夠大大降低測試系統硬件成本。

圖4 智能航電測試數據采集流程

3.3 智能狀態判定

航電系統數據經采集、處理、識別后利用閾值法判定識別結果是否合格，具體閾值由機載成品設計任務書確定。針對不同被測航電系統被測參數閾值建立數據庫，測試數據與數據庫中的閾值相比較，當全部被測參數落在閾值內，認為被測機載成品合格，否則不合格。

4 未來發展趨勢

現代基于“柔性測試技術”的機載產品測試設備，可根據測試的需要，通過改變軟件而改變測試功能，已實現測試軟件一次開發、逐步添加、相互移植、數據共享的功能。同時，通用化、模塊化、可擴展性已成為航電測試設備設計的一個重要設計準則。未來航電測試技術主要發展方向為以下幾點。

(1)智能化

隨著人工智能技術、大數據、數字孿生技術及物聯網技術在航電測試領域的逐步應用，這些新技術必將在航電測試領域扮演越來越重要的角色，并發揮越來越重要的作用。未來具有自測試、自學習、自診斷和數據自處理等功能的智能航電測試系統將是航電測試領域的一個重要發展方向。可達到減少測試人員工作量、測試資源共享、測試設備互換以及使用維護方便、出勤率和戰備完好率提升的目的。

(2)網絡化

隨著網絡技術的飛速發展，物聯網技術、數字孿生技術正在逐漸向航電測試領域滲透，未來航電測試行業將直接利用網絡將各測試數據傳送給遠程服務器，實現遠程測試、集中控制，更大程度的提高測試資源互聯和實時共享。未來越來越多的航電測試設備可能不像一個硬件測試測試而更像網絡終端，只需要在主控機中輸入設備IP地址就可以訪問整個測試設備，并進行遠程測試數據獲取。物聯網技術、數字孿生技術與航電測試領域相結合，可將航電系統設計、研發、制造、使用環節有機結合、互聯互通，同時主機廠、所不再需要建設專門的航電測試系統，只需建設中心接入點，將各航電設備供應商自有測試系統接入中心接入點即可進行遠程測試。

(3)軍民兩用化

軍工企業作為軍用技術的研發單位，其掌握的航電測試技術可廣泛應用于民用航電測試領域；一些基于人工智能的民用測試技術經歷市場的考驗，其發展水平已超過部分軍工技術，將這些民用測試技術轉化到軍工航電測試領域，或為軍工應用技術作為輔助補充，勢必促進國防建設與社會經濟共同發展。

5 結束語

隨著現代飛機航電系統集成化、智能化進一步提高，航電測試面臨著測試種類繁多、多種技術的高交叉性以及技術更新速度加快等新挑戰。雖然我國已經在人工智能領域處于領先水平，但人工智能技術在航電測試領域廣泛應用還有一段距離。因此，人工智能在航電測試領域的應用還有待挖掘與深入研究。