飞行试验数据自检测系统软件设计

　　引 言

　　随着航空工业的不断发展，军机和民机向高集成化和系统化发展，飞机的测试参数也越来越多，试飞的数据通常达到10 GB以上甚至达到近100 GB，可以称为海量数据。然而在海量数据面前，正确的分析出数据结果也变成一个客观难题。经分析和研究，对试验数据的自动化检查能够有效提高数据分析的准确性和效率。

　　飞行试验数据处理系统的基础是试飞中记录、采集数据的过程。而实际飞行中，数据中的错误和异常只能通过试飞工程师或参试单位课题发现。缺乏原始数据与预处理结果数据的检查，导致排故周期长，影响飞行计划的安排，降低了飞行效率。如何快速的对原始数据和预处理结果数据进行自动化检查和异常数据点的快速定位，并能够根据日志文件关联原始数据和预处理结果数据中的异常位置，快速的在海量数据中找到异常数据是亟待解决的问题。

　　本文针对目前飞行试验数据量大，数据结果只能通过简单的人工查看方式进行检测，不能对每个参数的结果进行有效的检查，缺乏高效的检测手段及快速的定位数据中的错误和异常等问题(如图1所示)。设计了飞行试验数据自动化检测系统软件，通过对飞行试验的原始数据以及预处理结果数据进行自动化检测，为试飞工程师准确判断数据提供依据。通过设计自检测参数信息专家数据库，对PCM、FCS、1553B等类型的原始数据和预处理结果数据进行准确而高效的检查。成功地解决各型号的数据处理任务，有力地保障了试飞任务的顺利进行。

　　1 软件系统架构

　　该软件是面向试飞数据的一款应用软件，实现了试飞原始数据自检测，各类型试飞参数信息专家数据库的设计，预处理结果数据的自检测三个部分组成。主要包括：试飞参数信息专家数据库设计，PCM类型原始数据检测，FCS类型原始数据检测，1553B总线类型原始数据检测以及预处理结果数据检测处理。软件的结构框图见图2。

　　2 关键技术

　　2.1 参数信息专家数据库设计

　　参数信息专家数据库设计是该软件系统设计的难点。需要把试飞经验值，校正公式和理论知识等可固定的评判标准数字化。

　　(1) 采用试飞专家知识的数据库管理方式，按型号飞机以及版本管理的数据库，把试飞工程师的工程理论、经验等固化成数据库信息，试飞数据判据数字化。

　　(2) 通过编辑专家数据库实现自相关参数和相关参数判据的生成，并通过公式编辑器自行设计参数之间的计算关系式。从处理结果方面根据参数关联性对输入数据正确性进行判定，有效提高试飞数据处理能力及试飞工程师的数据分析效率。

　　2.2 预处理结果数据自检测处理技术

　　试飞数据预处理结果数据自检测技术是基于参数信息专家知识数据库实现预处理结果数据自检测。

　　(1) 参数相关性计算公式解析设计，解析参数名称，并实现带基本计算函数的算逻运算。

　　(2) 异常点修复，对时间参数异常和参数值异常的结果值进行修正和融合。对时间异常，按照参数采样率进行时间修正并记录位置。对参数值异常，根据参数信息专家库的参数特征，修复其异常并记录位置。

　　(3) 参数数据同步融合，对不同采样率形成的多参数文件进行同一时间轴的单一结果生成。依据参数属性对参数值进行融合，对缓变参数，速变参数以及开关量参数按照类型进行不同方法(采样保持/线性插值/多项式插值/用户定义方式)同步融合。

　　2.3 原始数据自检测技术

　　试飞PCM，1553B，FCS等类型原始数据自检测技术实现试飞原始数据的数据结构、帧结构等的自检测分析如下：

　　(1) PCM类型原始数据自检测。对PCM类型原始数据的帧结构、帧采样率、记录数据连续性、记录时间连续性、帧连续性等进行自动化分析检测。

　　(2) 1553B类型原始数据自检测。根据1553B数据库或自拼消息命令字模式，对原始数据中错误消息块，重复消息块及消息块源码进行自检测。

　　(3) FCS类型原始数据自检测。对FCS类型原始数据的帧ID字、计数字、时间是否连续进行检测，并按照数据帧格式的定义，对数据块的完整性进行分析检测。

　　2.4 异常和错误数据快速链接定位技术

　　自动检测海量试飞原始数据和预处理结果数据，很好地解决了试飞数据分析效率，快速的定位检测日志中的错误信息对数据准确性分析提供了依据。

　　本软件提供了日志文件异常定位功能，通过点击检测日志文件中的异常记录信息可自动链接打开原始数据、预处理结果数据文件窗口并自动定位到原始数据、预处理结果数据文件中异常信息出现的对应位置。

　　3 飞行试验数据自检测软件系统设计

　　3.1 软件主程序设计

　　该软件通过模块化设计思路，主要由参数信息专家数据库设计，试飞原始数据自检测，预处理结果数据检测三个主要模块组成。该软件系统通过设计试飞参数信息专家数据库，形成参数信息数据库文件，该数据库作为PCM，1553B，FCS类型原始数据及预处理数据自检测的依据。

　　原始数据检测主要对帧的结构，帧采样率，帧完整性，数据块完整性，消息块重复等进行检测，并生成检测日志文件。预处理数据自检测完成参数信息专家数据库信息文件的解析，实现结果数据的自动化分析检测和相关计算处理，并生成日志文件。主流程图如图3所示。

　　3.2 参数信息专家数据库设计

　　参数信息专家数据库。按照型号对参数信息专家数据库进行管理，对试飞工程师的工程理论和实践经验进行编辑固化，包括参数的自关联和相关联，形成数字化的数据异常和结果的判据，并可以通过多项式的编辑实现参数本身或参数之间的关系函数关系自定义等功能的编辑实现。形成数字化的数据异常或错误判据的知识数据库。

　　在Paradox数据库中设计参数信息数据库时，以参数名作为主键来设计，保证每条参数记录的惟一性。数据库共设计了3张表，参数基本信息表，参数检测信息表及参数计算函数集表。表之间通过关键字段关联，便于在专家数据库设计中检索和查询。表的设计及表间关系如图4所示。

　　数据库中的参数相关性关系设计：

　　Sif(parA…)Othen(parB，parC…parN)

　　意义为当某时间点parA被触发，检测并记录响应参数parB，parC，…，parN是否发生变化及发生变化的时间点。

　　Cunt(parA…)

　　意义为统计和记录parA从状态0跳到状态1和从状态1跳到状态0的次数以及时间点。

　　函数计算体描述表达设计：

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

　　标识当前参数值为ABCD100_D0_0_1参数值+ ABCD100_D0_0_1参数值-ABCD100_D0_1_1参数值×0.486 9。

　　参数同步融合属性的设计：

　　根据参数固有的采集属性，设计该参数在输出文件中的同步融合算法。对于缓变参数LINE属性(线性插值算法)，速变参数NTIME(采样保持算法)，像开关量参数设计为UNITE属性，即结合LINE属性和NTIME属性来对其进行同步融合。

　　图4 表设计字段及表间的关系

　　3.3 预处理结果自检测子系统设计

　　预处理结果数据自检测处理。预处理结果文件即物理量数据文件，试飞工程师分析数据的最终数据文件，预处理结果数据自检测处理是基于智能专家数据库生成的参数信息文件为依据，分析各类型参数的计算公式，自相关和相关的关联式、阈值、趋势、融合和时间连续等检测属性，对参数值的异常和错误进行检测，修正和记录，并根据日志文件中异常信息进行预处理结果数据和原始数据的快速定位。

　　依据参数信息专家数据库生成的检测头文件，对检测处理头信息文件中检测参数过程化的函数表达式、关联式、逻辑表达式和校正类型等进行识别和解析，获得数据检测及参数计算判据，对预处理结果数据进行自动化检查，修正并进行计算处理的过程。

　　异常数据的修复，在预处理结果数据中，对于因为授时失败，所以参数数据时间由内部时标进行记录，因而产生时间出现错误影响数据的分析。预处理结果自检测通过自动计算参数采样率，并对参数的采样时刻时间进行检测并按照采样率对时间进行修正。

　　不同类型参数的融合技术，不同数据流中参数的同步分析是非常重要的，通过对参数数据分析，对不同性质的参数采用不同的融合算法，像温度、高度、速度等变化较慢的参数一般采用线性插值或抛物线插值进行同步融合，而开关量、颤振参数等采用采样保持算法进行融合。下面为不同数据流不同参数同步融合的内容描述：

　　File1文件 时间参数 参数11 参数12 参数13 … 参数1N

　　File2文件 时间参数 参数21 参数22 参数23 … 参数2N

　　……

　　FileN文件 时间参数 参数N1 参数N2 参数N3 … 参数NN

　　N个参数文件数据根据每个参数的属性选择融合算法，生成一个不超过N×N个参数的结果文件。

　　FileX文件 时间参数 参数11… 参数21… 参数31 … 参数N×N

　　其中FileX的时间参数可以是File1…FileN中的任何文件的时间参数。

　　异常错误信息快速定位，对于检测和处理所生成的日志中数据的异常和错误进行快速定位，并进行检查数据的正确性也是该子系统的一个设计点。下面为日志文件关键内容描述：

　　记录号 描述 (时间 参数名)， 位置指针值 …

　　记录1 在15：44：09：485参数名为ABCD100_D0_0_1的数据出现异常点，243585

　　记录2 异常起始时间为： 15：43：00：000，45879

　　记录3 异常结束时间为： 15：43：08：063，49965

　　……

　　记录N 在16：44：08：063时间点处，出现时间点异常，545965

　　记录N+1 在16：48：13：963时间点处，对参数名为DDDD859_1的数据进行了计算，545965

　　通过在日志文件中点击异常和错误记录，根据异常记录中的位置指针值，软件快速地自动链接并打开原始数据和预处理结果数据及日志文件三个窗口，并准确定位到检测异常和错误出现的位置，为试飞数据准确分析提供了一种高效的方法。

　　3.4 原始数据自检测子系统设计

　　原始数据自检测针对机载采集记录设备原始记录的飞行数据，正确地反应海量原始数据正确性也是非常的重要。该子系统依据PCM，FCS，1553B类型数据的格式，时标记录对原始数据进行自检测：

　　(1) PCM类型原始数据自检测。对试飞记录的PCM类型的原始数据，通过对原始数据的按照长周采样率分析，时间连续性分析以及完整的长周分析，对原始数据中出现的问题如时间点跳跃，回跳，长周是否为完整的帧结构等异常进行自动化检测。

　　(2) 1553B总线原始数据自检测。对试飞原始1553B总线数据的自检测分析，通过总线自检测分析，发现总线数据中错误消息块，重复消息块，消息块的时间连续性等进行分析。对异常原始数据进行日志输出。

　　(3) FCS类型原始数据自检测。对试飞记录的PCM格式的FCS原始数据，通过自动检测原始数据的帧ID字、计数字、时间字是否连续，按照数据帧格式的定义，对数据帧的完整性进行分析检测。

　　4 软件系统界面设计

　　该软件系统基于Paradox桌面数据库开发的专家数据库，在C++ Builder环境开发的原始数据、预处理结果数据自检测模块。并对该软件系统的功能和性能进行了详细的测试验证，在实际的型号试飞数据处理分析中进行了实际应用，通过软件测试和实际应用，该软件运行结果正确。

　　5 结 语

　　本文在Paradox数据库环境下基于C++ Builder开发的试飞数据自检测软件系统。该软件实现试飞参数数据库开发，试飞原始数据和试飞预处理结果数据的自检测功能。并对该软件进行了软件测评工作，经过测试，该软件能够有效地自行设计定义参数计算信息，并对试飞原始数据自检测，预处理结果数据的优化分析自检测，已经应用到数个试飞型号任务数据处理当中。发挥了重要的作用，在飞行试验中为试飞工程师高效的处理分析试飞数据提供了方便。

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