浅议飞机状态监控
01
飞机状态监控
飞机状态监控系统（Aircraft Condition Monitoring System，以下简称ACMS)与分布在飞机上的大量传感器、探测器相连，是先进的机载数据采集和处理系统，具备实时收集数据的能力，涵盖各种机载系统的广泛飞行数据，如系统性能数据、环境和负载参数，能够对飞机状态、性能进行监控及完成特殊的工程调查，有助于监测和复现飞机飞行过程中各部件的故障并进行提前预测，已普遍配备于现代商用飞机，可有效提高飞机的安全性与保障性，降低维护成本。
据统计，在ACMS监测到的故障中，至少15%以上的故障来自于飞机空调系统（Aircraft air-Conditioning System，以下简称ACS）。现代商用飞机通常在对流层飞行，而在密闭的飞机舱体内，不仅人体需要合适的温度环境，各类设备也有工作温度区间要求。同时，大气中的臭氧、宇宙射线、环境噪音、空气清洁度也会对人体有不同程度的影响。与地面空调不同的是，飞机上的空调不仅需要起到制冷和加热的作用，还要对气压等进行控制。
按功效与安全的系统要求，根据不同程度的急性缺氧对人体的影响，存在下列六种生理界限值：
1. 最佳值——对人体无任何缺氧效应的生理界限值；
2. 夜航安全值——夜间飞行是保证视觉功能正常的生理界限值，高度1.5km；
3. 功效保证值——白天飞行时保证飞行人员不因缺氧而降低的生理界限值，高度2.5km；
4. 功效允许值——允许有轻度缺氧反应，但对功效无明显影响的生理界限值，高度4km；
5. 缺氧耐限值——缺氧反应明显，达到难以耐受的生理界限值，高度5km；
6. 缺氧极限值——引起意识障碍的生理界限值，高度7.5km。
现代ACS通常使用贝叶斯失效预测方法来对故障进行预测：通过ACS各传感器先后采集数据，据其生成动态线性模型，并采用贝叶斯推理公式进行退化估计和预测。飞机运行较难获得明确和具体的物理量，为实现超前预测，必须采用现有数据定义虚拟运行状况指数并补充表征缺少的运行性能参数，否则，较低的故障预测效率极易引发安全问题。
▲图 1 ACS部分附件
研究表明，在恶劣的大气条件和沙质区域下运行时，飞机的ACS故障率比制造商估计的要高得多。污垢污染，如大气中的颗粒、灰尘和沙子，被确定为ACS故障的主要原因。为ACS开发一种可靠的健康监测和故障预测系统至关重要，该系统可以对即将发生的故障进行早期预警，并预测其故障时间，以实现基础条件维护。
02
基于SkyEye的飞机状态监控系统
ACS需要进行多重控制，还需对多个变量进行准确和稳定的调节，但由于涉及大量硬件与先进的电子技术，系统的控制、自检及显示往往会存在问题。
天目全数字实时仿真软件SkyEye，是基于可视化建模的硬件行为级仿真平台，支持用户通过拖拽的方式对硬件进行行为级别的仿真和建模，可实现真实物理硬件的数字孪生，可以辅助飞机ACMS开发和测试人员快速攻克上述难点，主要体现在以下两个方面：
（1）快速搭建ACMS
开发人员可以快速通过SkyEye实现ACMS仿真验证，通过拖拽的方式即可对飞机硬件进行行为级别的仿真建模，模拟仿真真实ACS传感器设备、多个子系统中复杂的反馈控制和安全机制组件，并在此基础上运行和调试与真实系统完全一致的二进制文件，实现对复杂空调系统退化物理量的描述。
对有限的ACS传感器数据进行简单的分析还不足以实现一个完整的ACMS解决方案，SkyEye还能对飞机运行的其他背景参数进行仿真，如大气条件、飞机飞行高度等，将其转化为工程和维护决策的有用信息，从而解决性能参数过少问题。
▲图 2 飞机状况监测系统设计总览
（2）超实时仿真
SkyEye提供虚拟的处理器仿真平台，能够对处理器外围接口、单机、算法、遥控、遥测以及整个复杂系统的时序和逻辑进行仿真和控制，从而实现超实时仿真，仿真模型的时间过程相比系统原模型所需耗时至少缩短2倍。
根据SkyEye超实时仿真所得数据，可据其表征ACS性能并导出表征ACS健康状态的指数，从而获得动态线性退化模型。利用贝叶斯推理公式，SkyEye可快速获得ACS退化情况，在线更新预测结果。据测算，实际ACS退化时间与基于SkyEye的ACS退化预测时间相对误差小于8%。
▲图 3 SkyEye界面图
现代大中型飞机的高空、高速飞行是保障旅客舒适性的必备条件，ACS的工作性能对飞机性能有着极为重要的影响，也是ACMS极为重要的功能。采用SkyEye进行前期设计、仿真能够有效提升ACMS工作性能，降低问题出现几率。
