航空機電綜合化控制結構和相關技術探討

陳思 王泉翔 潘依娜 屈斌

摘 要：隨著科學技術的快速發展，近年來我國航空機電綜合化控制領域發展迅速，相關理論研究和實踐探索也在業界大量涌現。基于此，本文簡單分析航空機電綜合化控制結構及常用技術，并深入探討新型航空機電綜合化控制技術，包括人工智能技術和機電控制盒技術，以供業內人士參考。

關鍵詞：航空;機電綜合化控制;機電控制盒技術;人工智能

引言：

航空機電綜合化控制能夠為飛機提供飛行保障，隨著我國航空業的快速發展，近年來我國航空機電綜合化控制結構不斷升級，各類新型技術也得到深入應用。為更好開展航空機電綜合化控制，正是本文研究的目標所在。

1 航空機電綜合化控制結構及常用技術

1.1結構分析

航空機電綜合化控制結構已經過多次升級，第一代采用分離式結構，主要由通信、雷達、天線、導航、處理器、射頻前端、顯示器構成控制系統，通過點對點方式實現系統間聯系;第二代采用聯合式結構，該結構下的數據傳輸交換可通過多個數據處理器完成，資源共享可依托數字總線交聯實現，顯示和控制結合較為突出，在保證飛行安全方面具備優勢;第三代為航空控制結構，該結構中系統信息高效共享由綜合核心處理器實現，該處理器綜合有監視、調度、管理、計算功能，可保證不同模塊在各階段執行不同功能;第四代為高度綜合化航空機電結構，通過引入傳感器技術、光電技術、射頻技術，通過軟件取代以往的通信、雷達等硬件配置，飛機的飛行性能可進一步提升，航空機電綜合化控制結構升級的重要性可見一斑[1]。

1.2常用技術

航空機電綜合化控制使用的技術較為多樣，常用技術包括：第一，總線技術。總線技術可用于航空機電綜合化控制的信息傳遞，基于保密需要，該技術應用需要通過電纜進行傳輸。隨著網絡技術的快速發展，光纖技術也可以用于航空機電綜合化控制，這一控制在傳遞效率及成本方面表現突出。在具體實踐中，多路復用技術的應用較為廣泛，單項數據總線、高速數據總線、數字式數據總線也有著較為廣泛應用;第二，顯示技術。對于航空機電綜合化控制來說，顯示技術能夠負責數據的圖像化處理和展示，通過多功能顯示器、平視顯示器，飛行員的判斷能夠更好獲得依據，結合顯示、圖像、信息、數據，即可開展可視、直觀、智能化操作，保證飛行安全;第三，傳感器技術。射頻傳感器技術近年來的應用較為廣泛，該技術可通過接口實現多種射頻的體系化綜合應用，綜合控制系統的融合也能夠獲得支持;第四，健康管理技術。健康管理技術在航空機電綜合化控制中的應用也較為普遍，該技術能夠用于預測和檢測航空產品故障，并及時開展隔離等處理，快速、準確維修活動可基于發現問題開展，實現事故的有效預防和應對，保證飛行安全性，該技術的應用同樣需要得到重視;第五，綜合核心處理系統技術。該技術能夠較好解決航空機電綜合化控制涉及的運行管理、控制、調度等功能問題，這使得該技術的應用較為廣泛，具體的處理、計算、控制需要得到軟硬件的支持，軟硬件的性能、穩定性直接影響技術應用效果，飛機的飛行環境安全系數也會同時受到影響，綜合核心處理系統技術在航空機電綜合化控制中的重要性可見一斑[2]。

2 新型航空機電綜合化控制技術

為直觀展示新型航空機電綜合化控制技術，本節將圍繞人工智能技術、機電控制盒技術開展深入探討。

2.1人工智能技術

人工智能技術近年來在航空機電綜合化控制中的應用較為廣泛，具體應用主要體現在人機交互、智能管理與決策、數據挖掘與學習等方面，人工智能應用基礎由此夯實。對于航空機電綜合化控制涉及的海量數據，人工智能技術可通過機器學習方法進行數據的智能化處理，通過對人類學習活動方法的實現或模擬，在大數據支持下，即可較好滿足相關數據挖掘、分類、預測需要，概率學習、強化學習、決策樹學習、深度學習均屬于機器學習方法范疇。對于航空領域來說，受環境高復雜、邊界不確定、信息不完整、響應高實時等特征影響，航空機電綜合化控制領域不得直接移植人工智能技術，而是需要聚焦不同運行層級的技術需求，如體系層需要聚焦信息協同和共享及共同決策，平臺層需要關注人機交互的控制、維護及協同，設備層需要設法提升設備智能化水平，平臺子系統層需關注感知自適應能力。人工智能技術在航空機電綜合化控制中的應用主要體現在子系統層和航空機電設備中，技術應用的融合創新需要聚焦全生命周期各階段，包括智能優化、智能控制、智能維護。

基于智能優化進行分析可以發現，現階段航空機電設備及子系統設計更多以峰值功率為依據，這能夠滿足飛機的性能和功能需求，但受到陳舊體系架構、較低能量效率及功重比影響，航空裝備發展受到一定制約。因此可引入人工智能技術，通過對設備、系統參數分配進行優化，能力管理和優化可基于負載周期實現，能量效率也能夠同時提升;基于智能控制，需關注未來飛機對航空機電綜合化控制提出的新要求，控制不僅需要關注能量供給等基本需求，還需要關注工作模態繁多、工作模式復雜特點帶來的影響，在較寬范圍調節的參數會對系統魯棒性及控制執行帶來新的挑戰，考慮到相關需求無法由經典控制理論滿足，因此可考慮引入智能控制技術中的機器學習方法對控制參數進行優化，各類控制難題能夠有效解決，任務執行過程中的能量優化與自適應管理可同時實現;基于智能維護，需關注航空機電設備存在的相對較高故障率，故障維護和檢測難度較高，很多時候會導致飛機出勤效率受到影響，通過引入人工智能技術，通過收集的特征故障數據，即可開展針對性訓練及表征，實現故障的自主診斷，事前預測式維修可同時開展，航空機電綜合化控制的自主保障能力將大幅提升。

2.2機電控制盒技術

機電控制盒技術同樣屬于新型航空機電綜合化控制范疇，該技術可依托通用與開放的機電系統控制架構，結合聯合式架構和模塊化架構，用于共享各子系統信息，小型化控制系統可由此形成，機電控制盒在增強生存力、提升維修性、減輕飛行員工作負荷、降低重量和成本等方面具備顯著優勢。應聚焦可靠、高效機電控制盒設計，這種實時多任務機電控制盒能夠為飛機安全、正常運行提供保障，需要與機上機電系統、航電系統交互。機電控制盒的功能模塊包括控制輸出、控制邏輯解算、電源、數據采集，這種設計能夠保證機電控制盒較好為飛機機電管理系統提供支持。控制輸出功能模塊需基于數字控制指令完成開關量的轉換和傳輸，以此控制機電設備。電源功能模塊負責提供工作電源，同時需要負責調理交流模擬量信號，以此向數據采集功能模塊傳遞調理得到的直流形式信號。控制邏輯解算功能模塊負責解算和還原飛機機電管理系統的狀態判據參數，控制邏輯運算需要結合規定邏輯要求完成，并向輸出功能模塊傳遞得到的結果，以此實時監控和維護飛機機電管理系統。數據采集功能模塊負責采集飛機機電管理系統的狀態判據參數，包括開關量、模擬量等參數，這類參數需要提供給控制邏輯解算功能模塊，但提供前需要重組參數數據結構。

結論：

綜上所述，航空機電綜合化控制需關注多方面因素影響。在此基礎上，本文涉及的人工智能技術、機電控制盒技術等內容，則提供了可行性較高的控制優化路徑。為更好開展航空機電綜合化控制，機電控制盒技術與人工智能的深度融合、可持續發展理念的引入和貫徹同樣需要得到重視。

參考文獻：

[1]李瑜，郝圣橋，王法全，孫賓.航空發動機電液伺服系統機載模型監控設計[J].航空發動機，2021，47（02）：84-88.

[2]仝宇. 航空機電作動器用三環少齒差減速器多體動力學研究[D].蘭州理工大學，2021.