ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОТКАЗОВ ДАТЧИКОВОЙ ГРУППЫ СИСТЕМЫ ВОЗДУШНЫХ СИГНАЛОВ ПУТЕМ ОРГАНИЗАЦИИ ПЕРЕКРЕСТНОГО КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ

  • А.А. Задорожний ФИСТ УлГТУ
Ключевые слова: Система воздушных сигналов, моделирование параметров, приборная скорость, угол атаки, определение достоверности, параметрический контроль, кворум-контроль

Аннотация

Приводится описание типовых методов реализации кворум-контроля параметров
воздушных данных, и анализ их возможностей по определению параметрических отказов,
возникающих в системе воздушных сигналов. Для выполнения расчетов были выбраны наи-
более часто встречаемые виды отказов тракта восприятия и измерения воздушных давле-
ний системы воздушных сигналов, вызывающие катастрофические последствия, описаны
физические принципы их возникновения, реализация которых позволила построить мате-
матические модели искажения сигналов. По результатам моделирования работы типовых
методов кворум-контроля, и их реакции на искусственно введённых в систему отказов
определены достоинства и недостатки используемых методов. С целью устранения обна-
руженных в результате анализа недостатков предложен альтернативный метод опреде-
ления отказов датчиковой группы системы воздушных сигналов путем реализации пере-
крестного контроля параметров, полученных от пневматической и флюгерной датчиковой группы системы. Для предложенного метода приведены результаты моделирования, про-
веденного на основе реальных полетных данных магистрального самолета с искусственно
введенными в них параметрическими отказами. Оценена возможность использования ал-
горитма перекрестного контроля в одноканальных системах воздушных сигналах малораз-
мерных летательных аппаратов. Постановка задачи исследования формулируется сле-
дующим образом: с целью обеспечения безопасности полетов летательного аппарата при
использовании в контуре управления информации от одноканальной системы воздушных
сигналов необходимо обеспечить обнаружение и исключение недостоверных данных из
массива информации, выдаваемой системой потребителям информации. При этом задачу
обнаружения и исключения данных необходимо решить собственными средствами самой
системы воздушных сигналов, без использования дополнительных данных от других систем
самолета. Математический анализ, численное моделирование, определение корректирую-
щих коэффициентов и подготовка исходных данных проводились в программно-
математическом комплексе MathCAD. Анализ результатов исследования алгоритма пере-
крестного контроля, реализованного в ПМК MathCAD, показал, что задача определения
достоверности информации может быть решена автономно и при реализации в лета-
тельном аппарате одноканальной системе воздушных сигналов.

Литература

1. Klyuev G.I., Makarov N.N., Soldatkin V.M., Efimov I.P. Izmeriteli aerodinamicheskikh
parametrov letatel'nykh apparatov: ucheb. posobie [Meters of aerodynamic parameters of aircraft:
textbook. manual], ed. by V.A. Mishina. Ul'yanovsk: UlGTU, 2005, 509 p.
2. Shomankov D.A. Analiz vliyaniya neispravnostey aerometricheskikh priborov i priemnikov
vozdushnykh davleniy na bezopasnost' poletov [Analysis of the impact of malfunctions of aerometric
instruments and air pressure receivers on flight safety], CredeExperto: transport, obshchestvo,
obrazovanie, yazyk [CredeExperto: transport, society, education, language], 2018, No. 4 (19). Available
at: http://ce.if-mstuca.ru/wp-content/uploads/2018/04/shomankov.pdf (accessed 10 February 2021).
3. Dobrovol'skiy D.V. Priznak nedostovernosti indikatornoy skorosti poleta [A sign of unreliability
of the flight speed indicator], Aerokosmicheskie tekhnologii [Aerospace technologies],
2017, No. 2, pp. 44-48.
4. Ivanov Yu.P., Sinyakov A.N., Filatov I.V. Kompleksirovanie informatsionno-izmeritel'nykh
ustroystv letatel'nykh apparatov: uchebnoe posobie [Integration of information and measuring
devices of aircraft: a textbook], ed. by V.A. Bodner. Leningrad: Mashinostroenie, 1984, 207 p.
5. Soldatkin V.M., Ganeev F.A., Soldatkin V.V., Nikitin A.V. Aviatsionnye pribory, izmeritel'novychislitel'nye
sistemy i kompleksy: Printsipy postroeniya, algoritmy obrabotki informatsii,
kharakteristiki i pogreshnosti: ucheb. posobie [Aviation instruments, measuring and computing
systems and complexes: Principles of construction, algorithms of information processing,
characteristics and errors: textbook], ed. by dr. of eng. sc., prof. V.M. Soldatkina. Kazan': Izdvo
Kazan. gos. tekhn. un-ta, 2014, 526 p.
6. Ledyaev V.V., Sobolev V.I. Matematicheskie aspekty teorii aerometrii VSP [Mathematical
aspects of the theory of aerometry VSP], Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol', diagnostika
[Instruments and systems. Management, control, diagnostics], 2000, No. 8, pp. 50-54.
7. Ivanov Yu.P., Sinyakov A.N., Filatov I.V. Kompleksirovanie informatsionno-izmeritel'nykh
ustroystv letatel'nykh apparatov: ucheb. posobie [Integration of information and measuring devices
of aircraft: a textbook], ed. by V.A. Bodner. Leningrad: Mashinostroenie, 1984, 207 p.
8. Sapogov V.A., Anisimov K.S., Novozhilov A.V. Otkazobezopasnaya vychislitel'naya sistema
dlya kompleksnykh sistem upravleniya polѐtom letatel'nykh apparatov [Fault-safe computing
system for integrated flight control systems of aircraft], Tr. MAI» [Trudy MAI], Issue No. 45.
9. Ponomarev A.I., Sorokin M.Yu. Kompleksirovanie rezul'tatov izmereniya vysotno-skorostnykh
parametrov v sisteme [Integration of the measurement results of altitude-speed parameters in
the system], Avtomatizatsiya protsessov upravleniya [Automation of control processes], 2021,
No. 2 (64), pp. 18-22.
10. Zadorozhniy A.A. Opredelenie dostovernosti parametra pribornoy skorosti na osnove
dinamicheskikh kharakteristik ob"ekta, poluchennykh v khode letnykh ispytaniy [Determination
of the reliability of the instrument speed parameter based on the dynamic characteristics of
the object obtained during flight tests], Avtomatizatsiya protsessov upravleniya [Automation of
control processes], 2020, No. 1 (59), pp. 113-120.
11. Sukhomlinov D.V., Medved' A.N. O kompleksirovanii dannykh v informatsionnoupravlyayushchey
sisteme letatel'nogo apparata [On data aggregation in the information and
control system of an aircraft], Dvigatel' [Engine], 2014, No. 5 (95), pp. 38-41.
12. Alekseev N.V., Vozhdaev E.S., Kravtsov V.G. i dr. Sistemy izmereniya vozdushnykh signalov
novogo pokoleniya [New generation air signal measurement systems], Aviakosmicheskoe
priborostroenie [Aerospace instrumentation], 2003, No. 8, pp. 31-36.
13. Aleksanin N.D., Efremenkov I.V. Modelirovanie obledeneniya priemnika vozdushnykh
davleniy s pomoshch'yu programmnogo kompleksa FENSAP-ICE [Modeling of icing of an air
pressure receiver using the FENSAP-ICE software package], Uchenye zapiski UlGU. Ser.
Matematika i informatsionnye tekhnologii [Scientific notes of UlSU. Ser. Mathematics and information
technology], 2020, No. 1, pp. 1-5.
14. Kilic U., Unal G. Aircraft air data system fault detection and reconstruction scheme design,
Aircraft Engineering and Aerospace Technology, Vol. 93, No. 6, pp. 1104-1114.
15. Fabio Balzano, Mario L. Fravolini, Marcello R. Napolitano. Stéphane d’Urso, Michele
Crispoltoni, Giuseppe del Core. Air Data Sensor Fault Detection with an Augmented Floating
Limiter, Hindawi International Journal of Aerospace Engineering, Vol. 2018, pp. 1-16.
16. Australian Government. Air data failure involving Airbus A330-243, ATSB Transport Safety Report.
2016. Available at: https://www.atsb.gov.au/media/5770344/ao2013212-final_report.pdf (accessed
10 December 2021).
17. Tyulevin S.V. Analiz otkazov elementov bortovykh radioelektronnykh sredstv [Analysis of
failures of elements of avionics]. Samarskiy natsional'nyy issledovatel'skiy universitet im.
S.P. Koroleva.
18. Veligosha A.V. Analiz problem tsifrovoy fil'tratsii i puti ikh resheniya [Analysis of digital filtering
problems and ways to solve them], Mater. konferentsii MES-2016. Rossiya, Moskva,
10.2016. IPPM RAN [Materials of the MEA-2016 conference. Russia, Moscow, 10.2016.
IPPM RAS], pp. 195-201.
19. Bardin B.V. Bystryy algoritm mediannoy fil'tratsii [Fast median filtering algorithm], Nauchnoe
priborostroenie [Scientific instrumentation], 2011, Vol. 21, No. 3, pp. 135-139.
20. Kozlov D.S., Tyumentsev Yu.V. Neyrosetevye metody obnaruzheniya otkazov datchikov i
privodov letatel'nogo apparata [Neural network methods for detecting failures of sensors and
drives of an aircraft], Tr. MAI [Trudy MAI], Issue No. 52.
Опубликован
2022-03-02
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. УПРАВЛЕНИЕ В АВИАЦИОННЫХ, РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ И ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМАХ