Garmin航電系統飛參數據的特性分析

游 磊， 孫 宏， 姜 迪， 包 迪

(1.中國民用航空飛行學院 民航飛行技術與飛行安全科研基地， 四川 廣漢 618307；2.中國民用航空飛行學院 廣漢分院， 四川 廣漢 618307)

Garmin航電系統是現代小型飛機上普遍采用的一種航電系統，它在全球各種通用飛機的市場份額超過了90%，是通航飛機上標準配置的一種飛機航電系統。在國內，由于Garmin航電系統操作簡單、使用方便，已經廣泛用于各輕小型飛機、直升機，涉及包括護林防火、飛播造林、緊急救援、空中旅游、航空攝影等各行業。

Garmin航電系統的主要參數通過傳感器組件采取傳遞出以1 Hz的頻率記錄保存在sd卡上，這些參數導出即為飛參數據，它是對飛機飛行參數的一個重要記錄。Garmin航電系統記錄的飛行過程中的姿態參數和操縱數據是反映飛機狀態、分析飛行操縱品質、開展飛機維修的重要依據。Garmin1000系統集通信、導航和GPS于一體，集成了導航、通信、航向、姿態和顯示等電子元件，用兩個12 in的電子顯示屏代替了傳統的儀表[1-2]。G1000系統由多個航線可更換組件組成，它界面簡單的同時信息全面，減少了飛行員的工作負荷，機務人員的維護難度也得到降低[3]。本文以Garmin1000系統為研究對象來介紹飛參數據的來源構成及特點。通過分析飛參數據來及時發現飛行員操縱、發動機的狀態等方面可能存在的問題[4]，從飛參數據角度分析飛行訓練過程中的不足，在此基礎上對訓練提出改進的意見，從而幫助飛行學員更好地提高飛行技能[5]。

1 飛參數據的構成及分類

Garmin系統在國內的應用越來越普遍，例如中航通用飛機公司設計研究院2010年研發的某型飛機配置了GARMIN公司的G1000系統，這也是G1000系統在國內研發飛機型號上的首次安裝[6]，其駕駛艙如圖1所示。

圖1 G1000系統在某國產飛機上的布置圖

Garmin1000系統記錄的飛參數據有60多種[7]，對這些數據進行分類能夠讓更清楚地認識和應用飛參數據，因此了解飛參數據的構成和分類很有必要。將飛行參數的數據分為飛行環境參數、飛行狀態參數、發動機參數和通信導航參數4類。表1列出了其中重要的飛參數據。

表1 飛參數據

1.1 飛行環境參數

大氣參數指與大氣環境相關的參數，它反映了飛機所處的環境狀況[8]，是飛機運行的外部條件。在飛參數據中，環境溫度、磁差、風向、風速為飛行環境參數類別。

1.2 飛行狀態參數

飛機在空中飛行過程中有不同的飛行狀態。飛行狀態參數包含飛機的姿態變化數據以及飛行速度、高度等狀態變化的數據。在飛參數據中，場面氣壓高度、機場氣壓高度、修正海平面氣壓高度、GPS高度、緯度、經度、指示空速、地速、升降速度、姿態角、坡度、橫側加速度變化量、垂直加速度變化量為飛行狀態參數[9]。

飛機飛行過程中會使用不同的高度，機場區域用修正海平面氣壓作為飛機的高度表撥正值。在航線飛行階段，則用標準氣壓高度作為高度計修正值，這樣能簡化飛行程序，確保飛機間的安全間隔。

在飛行狀態參數的幾個高度中，修正海平面氣壓高度用于進近、起飛、著陸階段，對于終端區、越障、所有機場都方便使用。場面氣壓高度用于進近、起飛、著陸階段，方便判斷飛機距跑道的真實高度。標準海平面氣壓高度用于航線、高原機場起降，對航線飛行氣壓基準的統一很重要，但起飛著陸階段不如用修正海壓高度方便。GPS高度則用于指示飛機飛行的絕對高度。

在加速度變化量中，橫側加速度變化量用于判斷飛機著陸過程中是否偏側接地。垂直加速度變化量在飛機訓練過程中用于監控飛機的動作是否粗猛的重要參考。

1.3 發動機參數

發動機是飛行的動力來源，發動機參數代表著發動機的工作狀況[10]，在Garmin系統記錄的飛參數據中，發動機參數有發動機轉速、氣缸頭溫度、氣缸排氣溫度、燃油流量、滑油溫度。

其中燃油流量代表著燃油消耗率，也就是飛機每小時消耗的燃油量。滑油溫度是反映飛機是否過熱的重要參考。

1.4 通信導航參數

飛機的通信與導航系統能夠保證飛機與地面以及飛機之間的相互通信，能夠知道飛機的位置并引導飛機按預定航線飛行。通信導航參數反映飛機的位置及方向信息，通信導航參數有航線角、磁航向、航跡角、導航頻率、通信頻率。

飛機在不同的飛行階段會使用不同的通信頻率，在本場飛行階段是調到本場的飛行頻率，進近階段調進近頻率，起飛著陸本場飛行調的是塔臺頻率，航線飛行時調的是航路頻率，通過頻率的特性可以簡單地識別飛機飛行的科目類別。

2 飛參數據的來源特性

飛參數據記錄系統實時記錄了大量的飛機運行過程中的參數[11]，這些參數的來源是不同的，根據飛參數據能否通過直接測量得到將飛參數據分為直接測量參數和衍生參數兩大類。

2.1 直接測量參數

在機載飛參數據中，有一部分數據是通過飛機的傳感器、系統設備直接測量得出的，這部分數據為直接測量數據。直接測量數據有環境溫度、俯仰角、橫滾角、燃油流量、滑油溫度、滑油壓力、發動機轉速、氣缸頭溫度、氣缸排氣溫度、導航頻率、通信頻率、航線角、磁差、航跡角、GPS高度、經度、緯度。

2.2 衍生參數

衍生參數是指通過公式計算得出的參數，不能通過傳感器直接測量得到。衍生參數之間相互關聯，這意味著某一個參數不可用時，可以由其他的參數通過計算公式推導出來。下面是本文中涉及的部分衍生參數的介紹及計算公式。飛機過載是指作用在飛機上的空氣動力和發動機推力的合力與飛機重力的比值。飛機所能承受的過載是衡量飛機機動性的一個重要指標。過載越大，飛機受力越大。過載大于1，飛行員機動飛行超重，過載小于1，則為失重。升降速率與過載的關系式為

Vy2=Vy1+(ny-1)gΔt

(1)

式中：ny為法向過載；g取9.807 m/s2；Vy1、Vy2分別代表Δt前后的升降速率，m/s。飛機相對于地面的運動等于飛機相對于空氣和相對于地面的運動的矢量和[12]，如圖2所示。所以真空速(TAS)、風速(WS)、地速(GS)的關系為

圖2 航行速度三角形

DA=MTK-MH

(2)

(3)

(4)

校準空速(CAS)是通過總壓(pt)和靜壓(ps)的差值獲得的。這個差值就是動壓(q)。

CAS=f(pt-ps)=f(q)

(5)

真空速(TAS)是飛機在與該氣團相關的參考運動系統中的速度，即飛機在氣流中的速度。它可以通過使用空氣密度(ρ)和可壓縮性校正值(K)從CAS獲得。

(6)

Garmin1000系統由廠家提供技術支持，每5年更新一次磁差。計算某地當年的磁差時，先按等磁差曲線查取磁差，然后根據等磁差曲線值的年份和圖表圖例上標注的磁差年率進行校正，計算公式為

Var航行年份=Var測定+年差×(航行年份-

測定年份)

(7)

在飛參數據中，衍生參數是相互關聯的，當某一個參數不可用時可以通過其他的參數計算得出。例如速度有空速、地速、表速、GPS速度，需要根據不同的環境去選擇使用的速度。另外各個參數之間是有關聯性的，當某一種數據出現缺失或者品質不可靠時，可以使用其他關聯的數據通過計算公式來推導。以小型教練機為例，用法向過載數據判斷飛機是否重著陸，雙輪接地時，法向過載大于1.5g時飛機過載，當用法向過載不好判斷時，可以通過升降速率的變化去判斷飛機是否過載，當著陸階段下降速率超過325 ft/min時，認為飛機發生過載。當飛機以一定的滾轉角接地時，可以通過側向加速度判斷飛機是否過載。

3 飛參數據品質特性

教練機出于成本考慮，傳感器少，機載設備不夠先進，采樣間隔大，導致數據品質不好。飛參數據的品質對飛行訓練、狀態監控以及維修都有著重要的影響，然而在飛機的運行過程中，飛參數據記錄系統會由于無線電的干擾或者傳感器在數據傳輸中受其他因素的干擾，從而產生野值和波動。另外，采樣間隔也影響著飛參數據的質量。

3.1 野值

野值又稱作異常值，在飛行數據中，少數數據點嚴重偏離大多數數據的趨勢，而這少數數據點就叫作野值。野值的形成有兩個原因，一是設備的無線電干擾，由于飛參數據為電磁脈沖數據，在設備的記錄過程中突然受到異常的電磁脈沖干擾時，會出現野值，二是與設備有關，由于設備的原因產生數據漂移。因此在使用飛參數據前可以用基于卡方檢驗法以及新息對量測數據進行判別的方法對野值進行識別、剔除，以便于更好地在這些數據的基礎上進行研究[13]。

3.2 數據波動

數據波動指飛機運行過程中，飛參數據系統記錄的數據與飛機實際運行的數據有明顯的偏差，與實際運行比較有上下波動，比如顯示的高度、速度、升降速率等參數存在偏離曲線的趨勢，這些飛參數據某一段時刻是上下波動的，導致曲線不平滑。例如在飛機上駐停時，理論上飛參數據不會變化，這些數據因為無線電、電磁干擾等產生了波動。因此在使用飛參數據之前要通過濾波去掉高頻的干擾，不能直接使用這些飛行數據。

在飛行過程中，受外界環境因素的干擾，采樣的數據會出現波動的情況，導致數據品質不高，在使用數據前，可以用模式識別與神經網絡方法對曲線進行平滑處理[14]。圖3圈出部分是飛機駐停狀態下，氣壓高度和指示空速曲線的數據波動以及野值。

圖3 數據的波動及野值

3.3 采樣間隔

飛機的運行過程是連續的，而飛參數據的記錄與采樣間隔有關，采樣間隔越小，記錄的數據越接近于真實的飛行狀態，得到的結果準確度也就越高。系統記錄數據的刷新頻率越高，數據的精確度就越高，在運用這些數據進行分析時就越能反映飛機的真實狀態；如果刷新頻率低，某些關鍵時刻的數據就容易遺漏，依據此數據進行分析的結果就不準確。

Garmin系統數據采樣頻率為1 Hz，這對于操縱動作的精確分析尤其是起飛著陸階段的飛行操縱的特征分析是不夠的。如C172R機型著陸接地速度約為29 m/s，在判斷飛機著陸接地點時，如果采樣間隔為1 s，29 m的距離就無法按照考試標準進行準確的判定。另外，在根據過載診斷飛機重著陸事件時，如果接地剛好發生在航電系統采集數據的2 s之間，則系統記錄的就是著陸接地前和接地后的過載，實際的接地過載信息就丟失了，從而有可能導致無法有效監控飛行中的超限事件，如圖4所示。

圖4 采樣頻率對接地點判斷的影響

3.4 數據的應用

飛參數據是用來評價飛行訓練品質超限事件分析的一個重要依據，通過前文的分析來看數據品質有以下3個特點：①有野值；②數據波動；③數據采樣間隔比較大。這3個特點導致飛參數據的品質不夠好，所以直接將飛參數據用于分析是不準確的，它存在一定的缺陷。因此需要對數據進行組合處理，找到數據的組合特征，根據特征對飛行品質進行分析。例如判斷接地點時，由于數據采樣間隔只有1 s，無法準確地判斷飛機的接地點。要準確地判斷接地點，就必須根據數據的變化趨勢，通過過載、速度以及高度的變化等幾個參數的組合推導出接地點的位置。

另外，在超限事件里對飛機重著陸的判斷中，單一地依靠過載去判斷飛機是否重著陸是不合適的。可以利用前文介紹的升降速率與過載的關系來判斷飛機接地，通過升降速率與過載兩個參數組合的變化去判斷飛機是否重著陸。用單一的參數去判斷不能得到準確的結論，通過幾個參數組合變化趨勢的判斷綜合地分析判斷。

綜上所述，Garmin系統飛參數據對于飛行品質監控來說是一個非常重要的數據資源，目前這個數據廣泛應用于飛行訓練的品質評價、飛行中不安全事件的篩查以及對飛機技術狀態進行監控從而及時發現飛機的隱患。在工程應用時需對數據預處理，剔除野值并對波動數據平滑處理，提升數據品質和可用性。

4 結語

對飛參數據的構成和特性做了比較全面的分析，表明了數據的重要性和價值，在應用數據進行分析的時候還應注意數據的預處理問題，本文對處理飛參數據的方法也做了一定的介紹，飛參數據處理方面也是有待進一步研究的內容。