B738 飛行模擬機操縱負荷系統典型故障自動化分析與排除

千雨樂

（中國國際航空股份有限公司，北京 101300）

操縱負荷系統作為飛行模擬機的關鍵構成部分，對剎車、減速板、方向舵等系統做出仿真，模擬真實飛行過程當中的位置以及力等效果。操縱負荷系統仿真的程度以及運行的穩定性都對模擬飛行訓練具有重要的影響。本文通過結合物聯網監控系統，對操縱負荷系統中關鍵部件的重要參數做出實時監控，同時對操縱負荷系統當中不同典型故障進行了梳理以及分析，并對物聯網監控系統以及傳統故障監測方式進行對比，以驗證物聯網監控系統在飛行模擬機操縱負荷系統的故障自動化分析當中的優勢。

1 飛行模擬機操縱負荷系統

1.1 剎車系統

操縱負荷系統的構造包括剎車、減速板、方向舵以及應急起落架等[1]多個子系統，其中剎車系統又包括多個組件，以某型B738 飛行模擬機的剎車系統為例，如圖1 所示。

圖1 某型B738 模擬機剎車系統Fig.1 A certain type of B738 simulator brake subsystem

圖1 中，剎車系統由連桿機構、加載組件以及剎車踏板等構成。其中加載組件由力傳感器、位置傳感器、液壓動作筒以及伺服閥等構成[2-3]，通過加載組件，真實模擬實際飛機剎車的執行系統，包括剎車踏板位置以及踏板力的對應操縱感受等。

1.2 剎車系統工作原理

操縱負荷剎車子系統的工作原理如圖2 所示。

圖2 剎車系統工作原理Fig.2 Working principle of brake subsystem

當踩踏剎車踏板時，踩踏產生的踏板力通過連桿作用到對應的加載組件[4-6]，加載組件受力之后，力傳感器以及位置傳感器接收到相應的踏板力信號，并將模擬信號通過緩沖器進行相應的縮放，而后通過數模轉換板將模擬信號轉換成數字信號。

通過浮點控制分析與計算輸入的踏板力數據信號，并通過內置飛行仿真控制模型求取期望位置信號，再與實際位置的輸入信號進行對比[7-8]。計算對比后得到的差值，得到需要輸出到伺服閥的數字信號。將數據信號進行數模轉換以及緩沖，然后向伺服閥傳輸一個驅動信號，使作動筒動作，使剎車踏板能夠準確動作。

1.3 自動減速板控制原理

自動減速板是操縱負荷系統的重要組成部分，對減速板的控制是否精確影響到操縱負荷模擬是否真實，其控制手柄的機械結構如圖3 所示。

圖3 自動減速板機械結構Fig.3 Automatic speed reduction plate mechanical structure

圖3 中，自動減速板由減速手柄控制，經連桿傳動實現自動減速板的位置調整[9]。飛行模擬機通過對電源組件當中繼電器的狀態判斷，做出減速板手柄自動收回或者伸出的動作。速度制動器的機械結構如圖4 所示。

圖4 速度制動器機械結構Fig.4 Speed brake mechanism

圖4 中，連桿制動器通過不同的運轉方向帶動扇形片在相應方向轉動，并使對應的調節螺釘以及銷釘做出伸出或者收回的動作。

2 物聯網監控系統設計

2.1 制動控制器的工作電流

依據飛機維護手冊，對于減速板的減速手柄而言，其需要的力度應在20 pounds～28 pounds 的范圍內，自動減速板手柄對應的速度值通常為2 m/s。通過式（1）計算出制動控制器的工作電流：

式（1）中，環路電壓U 通常為28 V，力度不同電機的功率值也不同，分別為17.8 W 以及25 W，環路電壓的值為28 V，因此環路電流的電流值范圍應當在0.6 A～0.9 A（±0.03 A）之間，當環路電流超過這一范圍時，可以判斷減速板手柄異常。

2.2 監控系統流程

監控系統的整體流程如圖5 所示。

圖5 監控系統流程示意圖Fig.5 Schematic diagram of the monitoring system

圖5 中，監控系統通過電流傳感器對飛行模擬機內制動控制器的工作電流進行采集，并在終端節點模塊進行信號處理，再上傳到物聯網。物聯網收集對應的數據并進行分析，判斷制動控制器是否異常。

2.3 終端節點模塊

終端節點模塊包含單片機、看門狗電路、FLASH、以太網芯片以及轉換模塊。單片機型號為STM32F4，以太網芯片型號為LAN8720A。單片機與以太網芯片通過如圖6 所示的方式進行連接。

圖6 單片機與網絡芯片連接方式Fig.6 Connection between a microcontroller and a network chip

圖6 中，單片機與網絡芯片的連接主要包括SMI接口以及相應的RMII 接口，通過這兩類接口實現單片機與網絡芯片的數據傳輸以及網絡芯片的信息收集與儲存。

2.4 物聯網智能監控系統

物聯網智能監控系統基于阿里云平臺搭建[10]，提供的可視化模塊能夠實時顯示飛行模擬機的各項監控數據，監控電流的界面如圖7 所示。

圖7 監控電流界面示意圖Fig.7 Schematic diagram of the monitoring current interface

圖7 中，制動控制器的環路電流均在正常范圍之內，表明飛行模擬機減速板手柄工作正常。

3 典型故障分析與排除

飛行模擬機中的操縱系統中，包含剎車子系統以及自動減速板子系統等[11]。除對自動減速板控制手柄故障進行自動化識別外，選擇剎車踏板漏油故障作為典型故障進行分析與排除。

3.1 典型故障現象

操縱負荷系統可能產生的故障類型可以分為軟件故障以及硬件故障兩類。軟件故障分類如圖8所示，硬件故障分類如圖9 所示。

圖8 軟件故障分類Fig.8 Software fault classification

圖9 硬件故障分類Fig.9 Hardware fault classification

圖8 與圖9 中，列舉出了B738 飛行模擬機的典型硬件故障與軟件故障。其中部分故障可以通過物聯網監控系統監控所得數據信息進行自動判定與分析，部分故障需要結合物聯網監控系統自動化檢測的參數以及實際情況進行分析。

3.2 故障分析與排除

如某型B738 飛行模擬機在檢查過程中，其一側剎車踏板的液壓加載組件作動筒持續性抖動，抖動較輕微，同時伴有一定的漏油現象。通過人工踩壓感覺不到異常，進行實際參數分析時，剎車壓力在正常范圍內，只有踏板力略差于正常水平。

針對該故障結合物聯網監控數據進行實際情況分析。正常情況下，作動筒處于靜止狀態，當踏板受到踩壓時作動筒進行相應的動作[12]。但作動筒持續性抖動，并伴隨漏油現象，觀測監控數據中傳感器參數異常，且伺服參數產生了一定的波動。進一步推測可能由于剎車系統使用時間較長，機械部件產生了過度磨損，導致摩擦力發生了一定的變化，同時傳感器參數出現異常。

結合數據分析進行故障推測，依據某型B738飛行模擬機的維護手冊做出對應的部件更換，在進行部件更換時，嚴格按照如表1 所示的更換方式進行不同部件的調節。

表1 更換部件調節參數Tab.1 Replacement parts adjustment parameter

依據表1 更換加載組件之后，應當進行對應位置補償、位置校準、伺服閥控制器、動態響應以及力補償機械摩擦的調節。首先進行主觀測試，更換部件并進行調節之后，啟動飛行模擬機，對剎車系統進行人工檢查，發現剎車踏板以及加載組件工作正常無抖動。而后進行進一步的QTG 測試，對剎車系統進行客觀測試，保證故障確定排除。QTG 測試得到的剎車踏板力度與位置的對比測試結果如圖10所示。

圖10 踏板位置與力度對比測試結果Fig.10 Test results comparing pedal position and force

圖10 中，在進行調節之前踏板力的實測數據與飛機實際參考數據存在一定偏差，其中在12°位置左右時，偏差到達最大值。調節之后踏板對應的位置力度均符合飛機實際參考數據，即飛行模擬機能夠最大化還原實際飛機飛行狀況，滿足相應的訓練需求。

4 不同測試方式對比

為確定結合物聯網監控系統進行飛行模擬機典型故障的自動分析與排除是否具有可行性與高效性，將其與傳統故障處理方式進行對比分析。從故障發現的及時性、故障處理的高效性以及故障預測分析的準確度3 個維度進行對比驗證。

4.1 效率對比驗證

效率對比驗證通過故障發現的及時性以及故障處理的高效性2 個維度進行對比驗證。典型故障選擇計算機處理性能、伺服參數、傳感器校準、踏板卡塞、伺服閥故障以及網絡設備6 類典型故障進行對比。

故障發現及時性的對比如圖11 所示。

圖11 故障發現及時性Fig.11 Timeliness of fault discovery

圖11 中，由于踏板卡塞故障需要結合實際數據進行進一步的分析，因此傳統故障檢測方式與結合物聯網監控系統進行故障發現的時間幾乎一致。其余故障監測中，結合物聯網監控系統發現故障的時間均遠小于傳統故障監測方式發現故障的時間。

故障處理高效性的對比如圖12 所示。

圖12 故障處理高效性Fig.12 Efficient fault handling

圖12 中，故障處理高效性通過故障發現的時間以及故障處理完成2 個維度進行效率判斷。結合物聯網監控系統進行故障處理的方式不僅能夠更加快速地發現故障，同時能夠在處理故障時更有針對性，對于不同典型故障處理的整體效率可以達到90%，遠超傳統的故障檢測方式。

4.2 精確度驗證

故障檢測準確度對比的結果如圖13 所示。

圖13 故障檢測精確度對比結果Fig.13 Comparison of fault detection accuracy

圖13 中，對于不同典型故障，通過物聯網監控系統進行的故障檢測準確度均在95%以上。傳統故障監測方式由于人工經驗判斷的比重占有率較多，因此在進行伺服參數以及伺服閥等故障的判斷時，出現誤判的可能性較大，同時整體檢測的準確率波動幅度較大，故障監測的穩定性較低。

4.3 維護建議

結合上述分析，對于飛行模擬機操縱負荷系統的維護而言，需要在依據維護手冊做出維護的基礎上，做到以下幾點注意事項，以保證故障發現更加及時，操縱負荷系統運行穩定。

一是檢查時應當拓寬深度以及廣度。飛行模擬機的操縱負荷系統作為飛行模擬機整體的關鍵構成，進行檢查時需要從整體出發，不能僅僅局限于操縱負荷的單一系統，應當考慮飛行模擬機的綜合運行情況進行分析。

二是對軟硬件應當做出及時的調節或者更換，操縱負荷系統可能在較長的使用周期中出現電路老化、部件磨損等情況，導致不夠穩定以及仿真較差等現象出現。在進行維護時，應當進行周期性的軟硬件檢查與調節，以保證操縱負荷系統運行穩定。

三是結合物聯網監控系統做出及時的數據監控以及部件數據分析。設計的物聯網監控系統能夠通過監測模塊以及對應的網絡模塊對操縱負荷系統當中的關鍵數據進行實時監控，同時上傳到云端，并在Web 頁面形成匯總。物聯網監控能夠依據數據值是否在正常范圍內進行故障預判，及時做出預警。

5 結語

本文在對飛行模擬機的操縱負荷系統做出簡單分析之后，設計了一種結合物聯網監控系統的操縱負荷系統典型故障實時監測與自動化分析方案。經過實際故障驗證以及與傳統檢測方式的對比，該方案相比傳統檢測方式具有更高的故障檢測效率，對于多數故障能夠通過關鍵參數的閾值設定進行故障的判斷與預警。同時結合物聯網監控的故障自動化分析方案相比傳統故障檢測的方式，由于加入了關鍵數據的監測，相比人工判讀更加準確可靠，能夠及時發現操縱負荷系統故障并進行分析，保證操縱負荷系統穩定運行。