автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.14, диссертация на тему:Разработка и исследование методов синтеза системы оперативной обработки полетной информации на базе новой информационной технологии

Для служебного пользования Экз. ЛЬ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ АЗЕРБАЙДЖАНСКОЙ РЕСПУБЛИКИ БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.Э. Расулзаде

На правах рукописи

КЕРИМОВ КЕРИМ ВАХИД оглы

УДК 656.7.08 (075.8)

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ СИНТЕЗА СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОЙ ОБРАБОТКИ ПОЛЕТНОЙ ИНФОРМАЦИИ НА БАЗЕ НОВОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ

Специальность 05.13.14 - Системы обработки информации и управления.

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук.

БАКУ - 1998

Работа выполнена в Информационно-Телекоммуникационном Научном Центре Академии Наук Азербайджана

Научные руководители:

- доктор технических наук, профессор Аббасов А. М.

- кандидат технических наук, Оруджов Г. Г.

Оффициальные оппоненты:

- доктор технических наук, профессор Абдуллаев Ф.М.

- доктор технических наук, профессор Абдуллаев И.М.

Ведущая организация:

Национальная Академия Авиации Азербайджана

Защита состоится 15 мая 1998г. в 1500 час. на заседании специализированного научного совета Н054.03.16 по присуждению ученой степени кандидата технических наук в Бакинском Государственном Университете им. М.Э. Расулзаде по адресу: 370141, г.Баку, ул. 3. Халилова, 23 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке БГУ.

Автореферат разослан " 3 " 5* 1998 г.

Ученый секретарь специализированного кандидат технически?

Алгулиев Р.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы определяется возрастающими требованиями к безопасности полета летательного аппарата (ЛА). Безопасность полетов - комплексная характеристика воздушного транспорта и авиационных работ, определяющая способность выполнять полеты в пределах установленных норм без угрозы жизни и здоровью людей. Усложнение объектов авиационной техники, повышение интенсивности ее эксплуатации, потребность в оперативном определении параметров и характеристик, а также необходимость получения постоянно возрастающего объема информации, характеризирующей летную деятельность экипажа и техническое состояние воздушного судна, привело к необходимости создания систем обработки полетной информации с применением новой информационной технологии. Полетной информацией считается та информация, которая автоматизированно регистрируется на борту ЛА в процессе выполнения полета, а также информация, передаваемая с помощью телеметрических средств связи на наземные системы регистрации и обработки.

Целью диссертационной работы является разработка системы обработки полетной информации, накопленной в "черном ящике" на борту ЛА, требующая решения нижеперечисленных задач:

автоматизация взаимодействия бортовых и наземных аппаратур обработки полетной информации;

разработка методов и алгоритмов устранения случайных и систематических ошибок в полетной информации и восстановления ее поврежденных кадров; разработка алгоритма и программного обеспечения (ПО) для анализа эксплуатационных и физиологических ограничений, накладываемых на ЛА на базе полетной информации;

разработка методов и алгоритмов определения отдельных этапов полета и характерных точек этих этапов;

разработка алгоритмов и ПО цифровой и графической обработки полетной информации для заданного класса ЛА;

анализ структуры полетной информации и разработка эффективных алгоритмов сжатия полетной информации.

На защиту выносятся: принципы функционирования интерфейсного блока сопряжения персонального компьютера со специализированным магнитофоном МН-С "черного ящика";

методы и алгоритмы очистки полетной информации от случайных и систематических ошибок и восстановления поврежденных кадров; методы расчета непосредственно неизмеряемых параметров; алгоритмы цифровой и графической обработки полетной информации; алгоритм сжатия полетной информации.

Методы исследования. Для решения указанных задач были применены методы теории управления, теории информации и кодирования, а также методы вычислительной математики применительно к задачам обработки полетной информации.

Научная новизна диссертационной работы:

- предложена модель структурного представления полетной информации, позволяющая повысить ее устойчивость к потере и искажению на всем цикле ее обработки;

- разработаны методы и алгоритмы устранения ошибок полетной информации и восстановления потерянной информации;

- разработаны методы и алгоритмы косвенного определения неизмеряемых параметров с помощью полетной информации;

- разработан алгоритм сжатая, учитывающий специфику представления полетной информации, и обоснована его эффективность.

Практическая ценность полученных результатов заключается в том, что внедрение их в состав системы оперативной обработки полетной информации СООПИ:

- существенно сокращает время обработки полетной информации и осуществляет ее более глубокий анализ;

- предотвращает возможные авиапроисшествия в процессе полета;

- имеет возможность оперативной транспортировки системы при необходимости;

- имеет возможность передачи обрабатываемой информации на удаленные точки;

- снижает эксплуатационные расходы по сравнению с аналогами.

Реализация. Основные результаты, полученные при выполнении настоящей диссертационной работы, внедрены при создании СООПИ, которые успешно эксплуатируются Военно-Воздушными Силами Азербайджанской республики.

Алгоритмы обработки полетной информации реализованы на алгоритмическом языке Т1ЖВО-С на персональном компьютере типа ШМ РС АТ.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследований отражены в пяти печатных работах, в научно-технических отчетах ИТНЦ, а также изложены в трех докладах, сделанных соискателем на I Международной Конференции по математической экономике, негладкому анализу и информатике (Баку, сентябрь, 1997) и других Республиканских конференциях и семинарах.

Диссертация была подготовлена и обсуждена в ИТНЦ АНА, а также на заседании семинара, созданного при специализированном Совете Н054.03.16 при БГУ им М.Э. Расулзаде, и рекомендована к защите.

Структура и объем работы.

Основная часть работы с общим объемом 115 страниц содержит 25 рисунков, 7 таблиц, состоит из введения, четырех глав, заключения по работе. Кроме того работа содержит также приложения из 20 страниц, списка используемой литературы из 74 наименований и акта внедрения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В введении раскрывается актуальность и значимость проблемы обработки полетной информации, анализируются основные показатели безопасности полегав, дается обзор систем регистрации и обработки полетной информации, излагается состояние вопроса и определяются цели исследований, кратко излагаются содержание и основные результаты работы, формируются основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе приведены основные понятия обработки полетной информации. Проведен анализ и исследована динамика обработки полетной информации. Показаны системы координат, в которых обрабатывается полетная информация, и приводится математическая модель ЛА, как движение твердого тела в связанной системе координат и ее основные составляющие: продольное и боковое движение ЛА. Показаны также структурные схемы системы управления попетом (тангажом с помощью руля высоты, скоростью с помощью рычага управления двигателем (РУД), боковым движением с помощью руля направления и крена).

Рассмотрено движение центра масс ЛА в земной нормальной системе координат. Для того, чтобы ЛА отслеживал заданную траекторию, движение его центра масс должно быть управляемым. Для управления движением центра масс ЛА необходимо воздействовать на силы и моменты, действующие на ЛА. Воздействие на такие силы и моменты производится с помощью рулей управления самолета.

Во второй главе проанализирована полетная информация и предложена структура ее представления на компьютере, разработана методика преобразования и передачи бортовой информации на магнитные диски СООПИ.

При измерении аналогового параметра его физическим значениям ставятся в соответствие значения напряжения постоянного тока. Функциональная зависимость у =/ (х), определяющая это соответствие, называется тарировочной (градуировочной) характеристикой датчика, где х - кодовое значение параметра, регистрированного на магнитной ленте, у - его физическое значение.

Для каждого аналогового параметра датчик регистрирует на магнитной ленте 8-ми разрядный двоичный код. Этот код может быть в диапозоне от 0 до 255. Для определения физического значения создается тарировочная таблица и тарировочный график для каждого датчика (аналогового параметра) по каждо-

му борту. В таблице (графике) берется 8-12 точек, равномерно распределенных в диапозоне измерения физического значения, и соответствующий данному значению код, возвращаемый датчиком, так, например, зависимость "код-физическое значение" для приборной скорости (Упр) самолета в табличном виде приведена в таблице.

Таблица тарировочной зависимости.

Упр(км/ч) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400

Код 11 12 22 38 59 94 141 197

Возможны несколько способов представления градуировочной зависимости у =/(*). В работе применены полиномы, полученные путем аппроксимации экспериментальных данных по методу наименьших квадратов.

Синтезирована новая структура полетной информации, и установлено, что такая структура позволяет эффективно восстанавливать полетную информацию при ее потере на борту или на земле, с одной стороны и осуществлять ее существенное сокращение, с другой.

Для уменьшения времени обработки полетной информации предлагается первоначально вычислять физическое значение для каждого из 256 возможных условных кодовых единиц для каждого параметра (датчика). После вычисления физических значений они хранятся в специальных файлах, которые создаются для каждого борта и при обработке полетной информации используются физические значения из этого файла соответственно полученным условным кодовым единицам.

При интерполяции используются тарировочные пары из таблицы, как узловые точки и вычисляются физические значения для всех 256 кодовых единиц, включая интерполяционные пары. Как правило, число тарировочных пар "код - физическое значение" равняется 8-12. Используя столько интерполяционных точек, мы получаем интерполяционный многочлен соответствующего порядка. Показано, что в таких случаях график этого многочлена получается негладким, и в некоторых точках полученное интерполяционной функцией физическое значение может не соответствовать истинному значению. Поэтому следует ограничиться 3-мя, 4-мя ближайшими узловыми точками. Бортовая система позволяет производить 256 измерений в секунду и осуществлять измерения и регистрацию отдельных параметров несколько раз в секунду. Это дает возможность с достаточно большой точностью зарегистрировать быстроменяющиеся параметры. Результат каждого измерения непрерывно-меняющихся напряжений и текущего времени преобразуется в двоичный 8-ми разрядный код, а частота в двоичный 14-ти разрядный код. Служебные пара-

метры записываются условными двоично-десятичными 8-ми разрядными кодами.

Кроме того разработаны алгоритм преобразования структуры бортовой информации в структуру, предложенную для СООПИ и принципы построения интерфейсного блока сопряжения бортовой регистрирующей аппаратуры с СООПИ.

Интерфейсный блок представляет собой специализированное вычислительное устройство, которое производит операции считывания, накопления, преобразования и перекодирования, буферирование с согласованием скоростей и уровней сигналов, а также передачи полетной информации в СООПИ.

В третьей главе рассмотрены и решены следующие задачи: Очистка и восстановление поврежденных кадров полетной информации; вычисление непосредственно неизмеряемых параметров полета и графическая обработка полетной информации.

Одной из характерных ошибок в полетной информации является ошибка, связанная с ошибочной длиной цикла (кадра). Длину стандартного (верного по длине) кадра обозначим через N. а полученную неверную длину кадра - через М. Рассмотрим несколько типичных случаев неверных по длине кадров:

1. М =2-N ;

2. М <Ы ;

3. N <М <2-Ы ;

Если длина кадра М = 2 -И , то, выявлено, что в записи полетной информации был потерян только бит начала кадра - кадровый маркер. В этом случае мы восстанавливаем потерянный маркер кадра.

Рассмотрим другой тип неверного по длине кадра. Длина кадра М получилась меньше длины обычного кадра М <М (обозначим этот кадр через В ); а предыдущий (обозначим этот кадр через А) и следующий (обозначим этот кадр через С ) кадры имеют нормальную длину. В большинстве случаев это означает, что в данном кадре было потеряно М =Ы -М соседних измерений (т = -1). Так как в 1-м измерении находится маркер кадра, то это означает, что 1-ое измерение не входит в число потерянных. Для восстановления такого кадра нужно найти номера потерянных измерений /, 1 + т . Для каждого / определяется сумма

у=/ 7=1

где а,, Ь, и с, элементы кадров А , В и С соответственно. Из всех значений 5, находим наименьшее :

5,->5;. <5, , где / = /,к - I, ] = к + !,М ■ В этом случае будем считать, что были потеряны измерения к,...,к+т-1. Потерянная часть кадра восстанавливается по следующей схеме:

/ = к,к + т -1,

1=1, к-1

/ = к + т,И

где Ь\ -элемент восстановленного кадра В' .

Рассмотрим еще один типичный случай неверного по длине кадра: N <М <2 ■ N . В этом случае будем считать, что были потеряны т = 2Ы - М соседних измерений. Если / является номером кадра с установленным маркером, то следующий кадровый маркер относится не к 1+1 -ому, а к 1+2 -ому кадру, и начало кадра 1+1 находится в числе потерянных измерений. Для восстановления таких кадров должно выполняться условие: кадры 1-2, 1-1, 1+2 и 1+3 должны иметь нормальную длину N. Обозначим через А массив измерений 1-2 и 1-1 -го кадра, через В массив остатков измерений / и 1+1 -го кадра, через С массив измерений 1+2 и /+3-го кадра. Длина массивов А, В и С соответственно равны 2И, М и 2И измерений. Так как хоть одно из потерянных измерений является измерением кадра 1+1 (содержащего кадровый маркер данного кадра), начало потерянных измерений надо искать в интервале [Ы/2-т ¡2 +т].

Находим все суммы 5,, где / е [/V /2 - т +/,// /2 +т] и , <Si , , V/ =],...,к -1 , V/ = к +1,...,М . Значит, были потеряны измерения к,...,к +т . После восстановления массива В', в измерении N+1 надо установить маркер начала кадра. После этого массив В' будет содержать 2 восстановленных кадра I а 1+1.

Для отыскания сбойных записей исходим из следующих положений:

- ограниченность значений некоторых параметров (например, высота полета не может быть отрицательной, скорость полета не может превышать максимальную для данного типа самолета и т.п.);

- ограниченность приращений значений параметров между двумя соседними измерениями при аналогово-цифровом преобразовании (например, скорость не может за 0,5 секунды вырасти на 400 км/ч и т.п.);

Обозначим: а17...а1 ¡аи0 -значение двоичных разрядов ьго измерения, 7...<зг-значение двоичных разрядов ¡-1-го измерения, 5, , - физические значения параметров, соответвующие ¡-му и ¡-1-му измерениям, Д5тах - максимальное приращение физического значения параметра за период квантования, полученное вышеописанным способом.

Алгоритм исправления сбоев параметров в упрощенном виде представляется в следующем виде:

1. Получить 80 ;

2. / = 7;

3. Получить 5, ;

4. у = 7;

5. Если Д5тах тoaj j=a¡_l J иначе 8;

6. Н-1-,

7. Если ] >0 иди к 5;

8. ;=/+/;

9. Если I < /,лах идикЗ;

10. Конец.

Как показали результаты моделирования для контрольных проверок, приведенный выше алгоритм является эффективным при исправлении как одиночных, так и групповых сбоев (нескольких сбойных значений одного параметра подряд).

Выявлена возможность вычисления некоторых неизмеряемых параметров с помощью полетной информации. В работе приведена методика вычисления числа Маха М и истинной скорости полета, моменты отрыва ЛА от взлетно-посадочной полосы (ВПП) при взлете и касания ВПП при посадке.

Основные эксплуатационные ограничения определяются числом Маха

М

где:

V

М =—за

М")'

Упр - приборная скорость полета самолета; УЗВ(Н ) - скорость звука; Я - высота полета.

Экспериментальным образом определена зависимость числа М от барометрической высоты - Н 6ар и приборной скорости - Vпр самолета в виде таблицы. Установлен следующий вид этой зависимости:

и -Г(Н,„У„)-

" ¡+1 11 I > +' у

М ¡+и+1 ~М ¡+Ц ~М +М ¡,)

+(я -Я,).(к -у ).1У1<+!/+! '»и«™

где,

V¡, Vj+1 -соседние значения приборной скорости по таблице, между которыми

расположено значение текущей приборной скорости; Я,, Нш -соседние значения, барометрической высоты по таблице, между которыми расположено значение текущей барометрической высоты;

М,;, Л/, (, А/, у +/, М,+| 7 -значения числа Маха М , соответствующие координатам (Я,.^) ,(Я1+;,К;) ЛЯ,+ьКу+/).

Аналогичным образом определяется значение истинной скорости полета:

У»ст=Р(Нбар,Упр) =

=/(Н1У]) + (Н -Е{) 1(4)

« I Л/ Т/ ) 1+1'1+1 ¡+1]^ и*!™ К)

«Н -Н,) .(V -IV (Ни1-Н,)-(УИ, -V,) '

Этап взлета самолета и момент отрыва от ВПП сопровождается характерными изменениями нормальной перегрузки N у углов тангажа 3, аггаки а, наклона траектории в, положения стабилизаторов <р . Начало разбега самолета (страгивание) определяется по значениям продольной перегрузки N х , или по записям остатка топлива (Ст -при отсутствии регистрации N х ). В момент отпускания тормозов шасси ЛА N х скачкообразно увеличивается.

Среди регистрируемых параметров полета наиболее характерным и пригодным для достоверного определения момента отрыва и касания ВПП является нормальная перегрузка (Ыу ). Характер сигнала о нормальной перегрузке до отрыва и после посадки обуславливается рядом причин, в том числе неровностью поверхности ВПП. Из-за неровности поверхности ВПП, аэродинамических воздействий на самолет и других причин на этапе разбега нормальная перегрузка носит случайный характер. Сразу после отрыва ЛА от ВПП при взлете источник хаотичного возмущения по N прекращает свое влияние на ЛА.

Проведен анализ результатов обработки полетной информации и установлено, что в течение всего процесса взлета значение математического ожидания не меняется. Математическое ожидание по N равняется 1, что

та

соответствует соотношению —-, где та -математическое ожидание нормального ускорения, g - ускорение свободного падения.

В течение процесса взлета дисперсия меняет свое значение - большее значение до отрыва и меньшее после отрыва. Соответственно, если разделить процесс на два этапа (до и после отрыва), то отдельно взятые процессы будут стационарными, а в целом процесс будет нестационарным. Исходя из вышеизложенного, до и после отрыва характер корреляционной функции будет заметно различаться, т.е. моменту наибольшего изменения характера корреляционной функции и соответствует точка отрыва ЛА от ВПП.

Момент начала разбега ЛА определяется по факту резкого увеличения значения продольной перегрузки При нормальном взлете через 15-25 сек. самолет обязательно должен оторваться от ВПП в зависимости от типа ЛА, т.е.

момент отрыва следует искать втечение времени КЗО сек с момента начала разбега.

Находим среднее значение нормальной перегрузки в указанном интервале:

—> (5)

где:

п -количество измерений в указанном интервале, N у (/) -/-тое измерение N у .

Для каждой точки // ^ (/) выберем два отрезка из т точек: до и после точки N у (/) . Сначала возьмем отрезок до точки N . Находим разницу между каждым значением нормальной перегрузки N _Д/) на этом отрезке и средним значением А/ {// у | и обозначим их через , у =/' - от,/' . Вычислим корреляционную функцию в отрезках [1 -т ,/ ] следующим образом:

= . (к=0,-,4) (6)

т К

Вычислим сумму первых пяти значений корреляционной функции:

5,'= £ (7)

к =0 7 =» -т

Аналогично вычислим сумму первых пяти значений корреляционной функции на отрезках [ / , / +т ] после точки ТУ у (/) :

4 1 +т -к

к =0 J=i

Затем из (7) и (8):

тах {£>,}, (' =т,...,п-/и) соответствует моменту отрыва ЛА от ВПП. Аналогичным путем находится момент касания самолета ВПП. В отличие от момента отрыва, когда значение суммы корреляционной функции увеличивается, в момент приземления (касания ВПП) эта сумма уменьшается. Поэтому О/ определяется по формуле

(Ю)

тах {¿V} соответствует моменту касания ЛА ВПП.

В этой же главе обоснована необходимость графической обработки по-петной информации и предложен алгоритм ее реализации. Основное преимущество графической обработки заключается в существенном сокращении и повышении наглядности результатов анализа полетной информации, с одной лироны, и повышении оперативности их представления, с другой. Введены

масштабируемость и временные зависимости параметров в графической информации, что повышает оперативность принятия решения в реальном масштабе времени.

В четвертой главе были исследованы некоторые особенности полетной информации, указывающие на то, что в регистраторах полетной информации параметры измеряются чаще, чем они изменяются в зависимости от времени. В связи с этим значения соседних измерений одного и того же параметра или не отличаются между собой или отличаются мало. Используя это явление, был создан алгоритм сжатия полетной информации, использующий ее специфические особенности.

Показано преимущество предложенного алгоритма по сравнению с алгоритмом Хаффмена и алгоритмами Лемпела-Зива-Велча (в случае сжатия полетной информации).

Перед описанием предлагаемого алгоритма вспомним, что каждый аналоговый параметр полета (кроме оборотов двигателя) описывается кодом из 8-ми битов и измеряется один или более раз в секунду. Так как параметры меняют свое значение относительно редко, для каждого отдельно взятого параметра значения двух рядом стоящих измерений почти равны. В большинстве случаев разница между ними равняется 0, 1, -1, реже 2, -2, 3, -3 и т.д. Таким образом, чем больше разница, тем меньше вероятность ее появления.

р(и=0)>р(и= 1)> />(и=2)> р(и=з)>..„

где г -разница между двумя рядом стоящими измерениями.

Предлагается следующая методика кодировки, где каждый код состоит

из:

1. списка нулей, число которых соответствует абсолютному значению разницы;

2. 1 (указывает на конец списка нулей пункта 1);

3. бит знака (равен 0 - если разница положительная, 1 - если разница отрицательная).

'1 г = 0

010 г = +1

011 г = -1 (11) 0010 г = +2 ООН г = -2

Но некоторые параметры могут изменять свое значение очень заметно и разница между соседними значениями этого параметра имеет очень большую абсолютную величину. В таких случаях при кодировке по формуле (11) получается очень длиннный код. Например, если |г| = 100 , то длина кода будет иметь 102 бита. Во избежание таких длинных кодов для разниц с очень большими абсолютными значениями нужно использовать кодировку, отличную от формулы (11).

Поэтому предлагается разделить разницы на 3 группы:

код = /(г) =

1. разницы, встречающиеся довольно часто (>"¡¿5 , сжать такие разницы по формуле (11);

2. разницы, встречающиеся относительно редко, 9 <\г\<25 . Выбран диапозон 9-25 потому, что 25-9=16 и все цифры в этом диапозоне можно кодировать в 4-х битах,

9 - 0000, 10- 0001,

24- 1110,

25- 1111.

Код такой разницы будем определять по формуле:

KOM=f(r} = z}*l»r'»sign, (12)

где

z9 -список из 9-ти нулевых битов указывает на то, что разница находится в интервале 9-25;

1-единичный бит, конец списка z9 ; г'- 4-х битная часть кода, г'=\г\-9; sign - бит знака, sign=0, если r>0, sign=l, если г<0; •- операция конкатенации. 3. Разницы, встречающиеся очень редко И >25 Такую разницу можно кодировать по формуле

код =f(r) = z10 »г , (13)

где

zw -список из 10-ти нулевых битов;

г -разница (знак разницы находится в самом байте разницы).

По формулам (12) и (13) выявляется код для параметров, для которых разница между соседними измерениями данного параметра очень редко превышает границу . Для этих параметров в течение почти всего полета г -малое число, т.е. вычисляется по формуле (11).

Перед представлением алгоритма сжатия введем ряд обозначений: / -номер параметра;

ач -кодовые значения j -го измерения ( j =1 ,...,и,) i -го параметра в кадре;

л, -предыдущее значение i -го параметра, в самом начале процесса i, =0;

п, -число измерений / -го параметра в единицу времени;

к -номер бинарного сигнала;

да к -число бинарных сигналов к в одном кадре;

Г -число регистрируемых параметров;

В -число регистрируемых бинарных сигналов;

Ьк, -значение /-го измерения к -го бинарного сигнала (/=1,2,... тк);

Р, -флаг типа параметра: Р(= 0, если /-аналоговый параметр, ^,=1, если / -особый параметр, требующий своеобразного кодирование (например, обороты двигателя, время, и т.д.)

В связи с тем, что сжатые коды имеют переменные длины (число битов), их группируют по байтам. А байты собирают в буфер для записи на диск. Таким образом алгоритм сжатия полетной информации сводится к следующему:

1. 5, =0; для всех /, / =1,...,/3;

2. Начало цикла. Проверяется конец файла.

3. Считываем 1 кадр с исходного файла;

4. /=1;

5. Если /",=1, вызываем подпрограмму кодирования особых параметров (служебный параметр, обороты двигателя, параметр "секунда",...) и переходим к пункту 15;

6. у'=1;

7. т=(аи ), .у, =ац;

8. Проверяем г: Если |г|<=8, переходим к 9, если 9<=|г|<=25, переходим к 10, если |г|>25 переходим к 11;

9. вычисляем код по формуле (11), переходим к 12;

10. вычисляем код по формуле (12), переходим к 12;

11. вычисляем код по формуле (13);

12. Записываем код в буфер, если буфер полон, записываем буфер в файл и обнуляем длину буфера;

13. ;++;

14. Если у <=и,, переходим к 7;

15. I ++;} =1;

16. Если / <=Р , переходим к 5;

В тк

17. Если \/\/Ьк! =1, переходим к 19;

Л- =1 /=1

18. Записываем один битовый код ("0") для всех бинарных сигналов в одном кадре. Переходим к 25;

19. ¿=1;

тк

20. Если V = Ь к,, переходим к 23;

ы

21. Записываем один битовый код "0" для всех измерений бинарного сигнала с номером к ;

22. записываем код полученных конкатенаций, состоящих из следующих битов 1Ькркг...Ьктк\

23. к ++;

24. Если к <В , переходим к 20, иначе - конец цикла;

25. Заканчиваем работу.

На основе этого алгоритма разработана программа сжатия полетной информации, и проведен ряд экспериментов для определения его эффективности.

В таблице приведено сравнение предложенного алгоритма сжатия (прог-)амма PRESSU3L.EXE) с традиционными алгритмами (PKZIP.EXE - показав-цая лучший результат среди других стандартных программ) при сжатии конфетной полетной информации.

Продол- Размер Параметры сжатия с Параметры сжатия с Соотно-

житель- файла помощью PKZIP.EXE помощью шение по

ность в PressU3L.exe объему

полета байтах Размер время размер время Сжатия

35м24с 1087488 298375 18 с. 136473 9 с. 2.18632

41м55с 1287680 363057 22 с. 161586 Юс. 2.24683

45м40с 1402880 346117 23 с. 164122 12 с. 2.10890

47м29с 1458688 349407 23 с. 168166 11 с. 2.07775

51м24с 1579008 359487 24 с. 185017 12 с. 1.94299

55м04с 1691648 425632 28 с. 208251 15 с. 2.04384

Как показано в таблице предложенный алгоритм имеет стопроцентное [реимущество перед упомянутым как по быстродействию, так и по степени жатия.

По проведенным в работе исследованиям получены следующие научно-

фактические результаты:

. Проведен анализ и выявлены особенности полетной информации, записанной на различных типах бортовых магнитных регистраторов ("черном ящике"). Установлено, что существующая структура полетной информации является неустойчивой по отношению к потери и полноте обработки информации, а также ее защите от ошибок.

. Разработаны способы кодирования и структуризации полетной информации и показана эффективность ее обработки по сравнению с аналогами по критериям быстродействия, полноты и надежности. Установлено, что такая структура полетной информации позволяет также повысить точность представления градуировочной зависимости между кодовыми и физическими значениями параметров полета.

. Разработаны алгоритмы обнаружения ошибок, очистки полетной информации, а также восстановления ее потерянных и поврежденных кадров как на борту, так и на земле. Показана эффективность работы алгоритмов при обработке как одиночных, так и групповых сбоев (несколько сбойных значений подряд).

. Введена мера и определено расстояние между кодовыми последовательностями полетной информации на временной оси, благодаря чего предложен

алгоритм сжатия полетной информации, который превосходит ранее известные алгоритмы по степени сжатия и быстродейсвию.

5. Решена задача вычисления неизмеряемых параметров на основе полетной информации, приведены способы вычисления числа Маха и истинной скорости ЛА, а также моментов отрыва ЛА от взлетно-посадочной полосы при взлете и касания ее при посадке.

6. Показано преимущество графической обработки полетной информации, заключающееся в существенном ее сокрашении, с одной стороны, и повышение наглядности и оперативности представления результатов анализа, с другой. Введены масштабируемость и временная зависимость параметров в графической информации, что повышает оперативность принятия решения в реальном масштабе времени

7. Составлено программное обеспечение по реализации разработанных методов и алгоритмов обработки полетной информации, которое было внедрено в составе системы оперативной обработки полетной информации ("черного ящика") на объектах Военно-Воздушных Сил.

Основное содержание диссертационной работы изложено в следующих

публикациях:

1. Аббасов A.M., Оруджов Г.Г., Керимов К.В., Велиханов В.И., Панахов H.A., Азизов P.A., Азизов Э.А. "К вопросу обработки полетной информации", Известия Академии Наук Азербайджана. Серия физико-математических и математических наук, XV том. Информатика и проблемы управления №12,1994, Баку, "Елм". стр. 90-94.

2. Керимов К.В. "О сжатии полетной информации", Известия Академии Наук Азербайджана. Серия физико-математических и математических наук, XV том. Информатика и проблемы управления №5-6, 1994, Баку, "Елм". стр. 85-88. -------

3. Алиев Т.А., Оруджов Г.Г., Азизов Э.А., Азизов P.A., Велиханов В.И., Керимов К.В., Панахов H.A. "Об исправлении сбойных записей в массиве полетной информации", Известия Академии Наук Азербайджана. Серия физикоматематических и математических наук, XV том. Информатика и проблемы управления №5-6,1994, Баку, "Елм". стр. 76-79.

4. Алгулиев P.M., Гасумов В ГА., Керимов К.В. О создании Азербайджанской части сети EUROMATH: Состояние и перспективы. Труды Института Математики и Механики. -Баку: "Элм", 1996, стр. 140-143.

5. Керимов К.В. Оптимальное кодирование полетной информации. Труды I Международной Конференции по математической экономике, негладкому анализу и информатике. Баку: Элм, 1997, ст. 119-130.

К. В. Керимов

УЧУШ ИНФОРМАСШАСЫНЫН Е'МАЛЫ СИСТЕМИНИН JEHM ИНФОРМАСША ТЕХНОЛОКШАСЫ ЭСАСЫНДА СИНТЕЗИ МЕТОДЛАРЬШЬШ ТЭДГИГИ ВЭ ИШЛЭНМЭСИ

ХУЛАСЭ

Диссертас^а кириш, 4 фэсил, нэтичэ, элавэ вэ истифадэ олунмуш эдэбицат с^аьысындан ибарэтдир. Диссертаауа ишинин эсас мэгсэди Tsjjapa-чин rapa гугусунда ja3buiMbim учуш информаауасынын ишлэнмэси системлэ-эинин формалашдырьшмасы методларыны ]аратмагдыр.

Диссертас^ада учуш информаси]асынын шилэнмэсинин эсас aiuiajbim-тары муэцэплэшдирилмиш, информастуанын нэзэрдэн кечиридщуи эсас координат системлэри, бу системлэрин элагэлэри вэ ьэмчинин учуш апаратынын эщази модели верилмишдир. Учуш информасщасынын эсас ]азылыш принсип-тэринэ, информасщанын сгруктуруна бахылмыш, онун компугерэ кочурулмэси |оллары тэклиф едилмишдир. Информаауадакы сэьвлэрин тапылмасы ]оллары арашдырылмыш вэ сэьвлэрин арадан галдырылмасы у41/11 метод вэ алго-зитмлэр ]арадылмышдыр. Учуш информаиуасынын ишлэнмэсинин эсас мэсэ-тэлэринэ бахылмыш, учушун мэрьэлэлэринин характеристикалары тэьлил гдилмиш, галхма вэ енмэ мэрьэлэлэрини вэ онларын сэч1щэви анлары олан rajjapaHUH учуш золагындан араланмасы вэ она тохунмасы анларыны MyajjaH-тэшдирэн алгоритм тэклиф едилмишдир. Учуш параметрини rejfl едэн гур-уларда параметрлэрин онларын дэ^ипмэсинэ нисбэтэн даьа тез-тез олчулмэси чуэцэн едилмиш, бу факта эсасланан хусуси сыхма алгоритми тэклиф едил-ниш вэ онун сэмэрэлишуи КОСТЭрИЛМИШДИр.

Тэклиф олунан вэ ишлэниб ьазырланан метод вэ алгоритмлэрин программ тэ'минаты japaflbuiMbiui вэ "rapa гуту" информас^асынын е'малы систе-11ИНДЭ тэтбиг едилмишдир.

K.V. Kerimov

DESIGN METHODS OF FLIGHT DATA ANALYSIS SYSTEM USING NEW INFORMATION TECHNOLOGY

Dissertation consists of introduction, four parts, conclusion, appendix and bibliography list.

The main purpose of the dissertation is working out methods of forming flight data analysis systems.

Main conceptions of flight data analysis, system of axes in which flight data is being processed, mathematical model of aircraft and connection between above systems of axes are shown. Structural schemes of control systems of flight are reduced such as attitude, speed and rolling. The methods for identification of errors in the flight data and algorithms of retrieving of the information are made. Structure of flight data is described, basis principles of flight data recording at the flight data recorder (FDR) are considered. File structure is suggested for transcription of flight data from flight recorder to computer's memory and its conservation. Basis tasks of flight data analysis and flight's phases are considered. Algorithm for identification of various flight phases, such as take-off and landing and characteristic moments of these phases, such as taking aircraft off from the land and contacting it the track is worked out. Specific structure of flight data showing that the data is registered more often than they are changed. Using the above appearance algorithm of flight data compression is made, which compresses the data much more effective than standard compressing algorithms. The basic modules of flight data processing - graphical and numeral data presentations are made. The Flight Data Processing System was made based on above methods and algorithms.

SUMMARY