油門桿操作評判定量分析

葉坤武，魏思東，包 涵

(空軍航空大學 a.研究生隊；b.飛行器與動力系，長春 130022)

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【信息科學與控制工程】

油門桿操作評判定量分析

葉坤武a，魏思東b，包 涵a

(空軍航空大學 a.研究生隊；b.飛行器與動力系，長春 130022)

針對飛機油門桿操作不當可能會引起發動機喘振或發動機燒傷，為了使飛行員對油門桿操作熟練滿意，通過總結油門桿操作特點，引入粗糙集理論，建立了油門桿操作評價定量分析數學模型，并用LabVIEW搜集到的油門桿操作數據的驗證。結果表明，該方法能有效對油門桿操作進行評判。

油門桿；粗糙集；操作評判；屬性約簡

油門桿的操作是飛行員進行模擬訓練過程的一個重要環節，飛行員通過駕駛艙人機界面或者外界環境接收相關信息，操作油門桿完成部分任務。一直以來，對于油門桿操作的評判都是依據經驗，因此存在較多主觀因素。文獻[1]面向人機工效對油門桿的操作動作進行了特征分析；文獻[2]總結出應連續的、柔和的、在規定的時間內操縱座艙發動機油門操縱桿，禁止粗暴快推、快收座艙發動機油門操縱桿，禁止帶拐點快推、快收座艙發動機油門操縱桿，禁止斷斷續續突然快推、快收座艙發動機油門操作桿。因此操作油門桿的要求可以歸結為：柔和而不要粗猛、平穩而不要劇烈。這是一個很模糊的概念，飛行員往往無法把握油門桿操作上柔和和粗猛、平穩和劇烈的界限，只能靠自身感覺體會。

粗糙集(Rough Set)理論是一種處理模糊和不完整信息的數學工具，它不需要提供求解問題所需處理的數據集合之外的任何先驗知識，在諸多領域(如工程應用、權重的確定、效能評估等)廣泛應用[3-7]。本文通過模擬飛行員操縱油門桿的過程，用LabVIEW軟件進行仿真實驗，獲取各個時間點的數據，并將粗糙集理論運用到評價過程，定量解決實際問題，為建立科學操作油門桿提供一種新的指導思路。

1 建立模型

要實現粗糙集理論在油門桿操作品質評判中的運用，必須把油門桿操作用數學工具描述。將飛行員對油門桿的操作指令轉換成電信號傳輸，用定量解決問題，給油門桿的操作評判提供可靠依據。具體操作步驟如下：

1) LabVIEW是數據采集工具[8]。選取初始指標，模擬油門桿操作，獲取初始數據。具體流程如圖1所示。

圖1 油門桿操作數據采集流程

2) 制定數據離散標準，對獲取的初始數據集合進行離散化處理，運用粗糙集理論對初始屬性集合進行約簡，計算出屬性的重要度；

3) 建立評分模型并進行驗證。

2 實例分析

2.1 數據獲取

定量分析過程對于數據可靠性的要求較高，本研究結合油門操作經驗，選取9項初始指標，分別是單次推桿總時間T、推桿最大速度Vmax、平均速度Va、Vmax出現位置Lmax、導出屬性a=Va/Vpmax(其中Vpmax是發動機油門操作速度上限，數值根據具體發動機而定)、油門桿操作準確度A、波峰個數Np、波谷個數Nv和棱角個數B。根據對曲線的判斷給出決策屬性Q，由專家依據樣本曲線評判給出，評判結果分為好、中、差。設每次油門推程L固定為100，采樣間隔為5 ms，μ是屬性離散值。由T=L/Va知，屬性T可以不予考慮。利用LabVIEW軟件仿真油門桿操作，對其進行曲線擬合和自動提取預設評判指標的相應數據。如模擬推桿操作，最后得到的初始數據是一組點集，比較粗糙，不適合評判。圖1為速度-時間(v-t)的關系圖，經多項式擬合后的v-t曲線利于識別并且能夠顯示推桿過程的特征，如圖2所示，由擬合后的曲線可以得到波峰個數Np、波谷個數Nv和棱角個數B，其中曲線凸處為波峰所在點，曲線凹處為波谷所在點，棱角處于曲線轉折較為明顯的點。油門桿操作準確度A根據飛行員對油門桿操作前后的位置差給定數值。

圖1 推桿過程的v-t點集

圖2 擬合后的v-t曲線

經過模擬飛行員操縱油門桿過程，初步篩選數據，得到10組數據，如表1所示。

表1 初始仿真數據信息

序號Vmax/(m·s-1)Va/(m·s-1)Lmax/mmaANpNvBQ12．290．89390．220．60212124．671．14450．290．57102032．680．98250．250．73102241．760．90200．230．80303155．551．60830．400．55202062．781．41230．350．34202171．340．83560．230．54112182．340．76830．180．67201093．650．86480．220．663130102．331．24730．320．752021

2.2 數據處理

2.2.1 數據離散化

假設表1中10次對油門桿的模擬操作組成集合U={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}，條件屬性集合R={Vmax,Va,Lmax,a,A,Np,Nv,B}。結合專家意見和知識經驗，對初始數據做離散化處理：

1) 推桿最大速度Vmax

① 若Vmax<3，則μ(Vmax)=2；

② 若4>Vmax≥3，則μ(Vmax)=1；

③ 若Vmax≥4，則μ(Vmax)=0。

2) 平均速度Va

① 若Va<0.8，則μ(Va)=2；

② 若1.4>Va≥0.8，則μ(Va)=1；

③ 若Va≥1.4，則μ(Va)=0。

3)Vmax出現位置Lmax

① 若Lmax<33，則μ(Lmax)=2；

② 若65>Lmax≥33，則μ(Lmax)=1；

③ 若Lmax≥65，則μ(Lmax)=0。

4) 導出屬性a，a=Va/Vpmax

① 若0.2≥a>0，則μ(a)=2；

② 若0.35≥a>0.2，則μ(a)=1；

③ 若a>0.35，則μ(a)=0。

5) 油門桿操作準確度A

操作油門桿時，操作幅度以速度表為依據，速度表指示有一定的滯后，一個典型的油門操作往往是先將油門推到基準位置，然后觀察轉速表指示結果，再對油門進行調整。設調整半徑為σ，需要調整后的位置為H1，基準位置位置為H2，則：

① 若1≥A>0.7，則μ(A)=2；

② 若0.7≥A>0.3，則μ(A)=1；

③ 若0.3>A≥0，則μ(A)=0。

6) 波峰個數Np

① 若3≥Np>1，則μ(Np)=2；

② 若1≥Np>0，則μ(Np)=1；

③ 若Np≥4，則μ(Np)=0。

7) 波谷個數Nv

① 若2≥Nv>0，則μ(Nv)=2；

② 若Nv=0，則μ(Nv)=1；

③ 若Nv≥3，則μ(Nv)=0。

8) 棱角個數B

① 若B=2、3，則μ(B)=2；

② 若B=0、1，則μ(B)=1；

③ 若B≥4，則μ(B)=0。

9) 決策屬性Q

① 若Q好，則μ(Q)=2；

② 若Q中，則μ(Q)=1；

③ 若Q差，則μ(Q)=0。

將初始屬性集合離散并約簡后得到如表2所示的數據。

表2 離散化數據信息

2.2.2 屬性約簡

因為每個屬性對于系統的重要程度并不一樣，如果在決策過程將所有屬性都考慮進去，會導致求解過程繁瑣和求解結果誤差大，因此有必要對屬性進行約簡。屬性約簡要求在保證知識庫的分類和決策能力不變的條件下，刪除不相關或不重要的屬性[9]。現做相關計算：

U/ind(R)={{1,7},{2},{3},{4},{5},{6},{8},{9},{10}}

U/ind(R-{Vmax})={{1,7},{2},{3},{4},{5},{6},{8},{9},{10}}=U/ind(R),所以屬性Vmax可省；

U/ind(R-{Vmax}-{Va})=U/ind(R)，所以屬性Va可省；

U/ind(R-{Vmax}-{Va}-{Lmax})≠U/ind(R)，所以屬性Lmax不可省；

U/ind(R-{Vmax}-{Va}-{a})=U/ind(R)，

所以屬性a可省；

U/ind(R-{Vmax}-{Va}-{a}-{A})≠U/ind(R)，所以屬性A不可省；

U/ind(R-{Vmax}-{Va}-{a}-{Np})≠U/ind(R)，所以屬性Np不可省；

U/ind(R-{Vmax}-{Va}-{a}-{Nv})≠U/ind(R)，所以屬性Nv不可省；

U/ind(R-{Vmax}-{Va}-{a}-{B})≠U/ind(B)，所以屬性B不可省；

所以最后約簡得到的屬性為R={Lmax,A,Np,Nv,B}。

2.2.3 屬性重要度

對表3中的數據分別按條件屬性和決策屬性進行等價類劃分：

U/ind(R)={{1,7},{2},{3},{4},{5},{6},{8},{9},{10}}

U/ind(Q)={{6},{1,3,4,8,10},{2,5,7,9}}

進一步做如下劃分：

U/ind(R-Lmax)={{1,7},{2,5,6},{4},{8},{9},{3,10}}

U/ind(R-A)={{1,7},{2},{3,6},{4},{8},{9},{5,10}}

U/ind(R-Np)={{1,7,9},{2},{3,4},{5},{6},{8},{10}}

U/ind(R-Nv)={{1,2,7},{3},{4},{5},{6},{8},{9},{10}}

U/ind(R-B)={{1,7},{2},{3},{4},{5,8},{6},{9},{10}}

表3 屬性值約簡后的油門桿操作評價決策

各條件下屬性的決策屬性的正域為：

POCR(Q)={2,3,4,5,6,8,9,10}

POCR-Lmax(Q)={4,8,9}

POCR-A(Q)={2,4,8,9}

POCR-Np(Q)={2,5,6,8,10}

POCR-Nv(Q)={3,4,5,6,8,9,10}

POCR-B(Q)={2,3,4,6,9,10}

各條件屬性關于決策屬性的近似精度為：

各條件屬性關于決策屬性的重要度為：

經歸一化處理得到Lmax、A、Np、Nv和B的權重分別為：0.333、0.267、0.200、0.067、0.133。

2.2.4 評分模型

當某次操作的指標i處于離散區間0時，令該指標得分σi為0；當處于離散區間1時，該指標得分σi為0.6；當處于離散區間2時，該指標得分σi為1；則單次油門桿操作的評分為：

L=(0.333σ1+0.267σ2+0.200σ3+ 0.067σ4+0.133σ5)

2.2.5 模型驗證

邀請5位具有實際經驗的操作人員對該十組數據進行評判，得出的結果與用粗糙集定量分析得出來的結果相比較，如表4所示。

表4 模型驗證數據

3 結論

針對飛行操作存在明顯的個體差異，本研究借助LabVIEW記錄油門桿模擬操作的數據，建立了油門桿操作評判模型，并引入粗糙集理論定量分析油門桿操作水平，最終將數據反饋給操作人員。操作人員接受反饋結果，針對自身操作不當之處，及時做出相應調整。結果表明，基于粗糙集理論的評判模型能有效對油門桿操作進行評判，為今后進行飛行動作的定量評判提供了一種思路。

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(責任編輯 楊繼森)

Quantitative Analysis for Throttle Lever Operation

YE Kun-wua，WEI Si-dongb，BAO Hana

(a. Brigade of Postgraduate； b.Flight Vehicle and Dynamic Department,Aviation University of Air Force, Changchun 130022, China)

The improper operation of throttle lever may cause engine surge or engine burns. According to the characteristics of the throttle lever operation, the rough set was introduced to establish the throttle lever operation quantitative analysis mode and to improve the proficiency in operation and quality of throttle lever operation. Using LabVIEW software, we colected data of throttle lever operation and modified the mode. The result reveals that the method is valid for solving evaluation of lever operation.

throttle lever; rough set; operation evaluation; attribute reduction

2016-11-25；

2016-12-22 作者簡介：葉坤武(1992—)，男，碩士研究生，主要從事人機環境與工程研究。

10.11809/scbgxb2017.04.032

葉坤武，魏思東，包涵.油門桿操作評判定量分析[J].兵器裝備工程學報，2017(4):148-152.

format:YE Kun-wu，WEI Si-dong，BAO Han.Quantitative Analysis for Throttle Lever Operation[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(4):148-152.

V223.1

A

2096-2304(2017)04-0148-05