飛行數(shù)據(jù)在航空工效領(lǐng)域應(yīng)用研究進展

陳農(nóng)田，李俊輝,孫有朝,汪關(guān)祥

(1.南京航空航天大學(xué) 民航學(xué)院，江蘇 南京 211106；2.中國民用航空飛行學(xué)院，四川 廣漢 618307；3.清華-伯克利深圳學(xué)院 數(shù)據(jù)科學(xué)與信息技術(shù)研究中心，廣東 深圳 518055)

1 引 言

民航安全民航運輸行業(yè)生命線，而飛行安全是保障民航安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[1]。我國民航自2010年“8.24伊春空難”以來未發(fā)生重大飛行事故，但是嚴(yán)重事故征候和不安全事件時有發(fā)生?，F(xiàn)代民航安全管理采用信息數(shù)據(jù)驅(qū)動，基于飛行數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險致因分析常常應(yīng)用于不安全事件的調(diào)查。飛行數(shù)據(jù)包含飛行高度、速度、航向等信息，還包含有發(fā)動機、導(dǎo)航等性能參數(shù)。由于航空科學(xué)與信息技術(shù)的進步，飛行大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于航空安全領(lǐng)域。

國外針對飛行數(shù)據(jù)研究方面開展了系列研究。R.John Hansmanb提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來分析飛行數(shù)據(jù)，自動識別多個典型飛行操作模式建立標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，以及檢測飛行異常進行主動安全管理[2]。Hooper分析了2001年——2008年間發(fā)生的288起澳大利亞軍事涉及組織人為失誤的飛機事故數(shù)據(jù)信息，使用事故分類系統(tǒng)探索軍用航空飛行安全事件中的人為錯誤[3]。Mrunali Botre采集與分析飛行試驗數(shù)據(jù)，驗證直升機噪聲預(yù)測系統(tǒng)[4]。Scott Shappell使用人因分析和分類系統(tǒng)將以前對航空事故的檢查擴展到包括商業(yè)航空事故相關(guān)的特定機組人員、環(huán)境、監(jiān)管和組織因素，為針對商業(yè)航空安全干預(yù)措施提供支持[5]。Andreas Haslbeck通過選取航空公司飛行員進行進近著陸場景操縱測試，發(fā)現(xiàn)在實際和訓(xùn)練飛行表現(xiàn)不好的飛行員在進近著陸操縱場景測試中存在較大差異性，而在實際和訓(xùn)練中表現(xiàn)好的飛行員在進近著陸操縱場景測試中差異性較小[6]。Mark Davenport通過模擬飛行實驗測試了人體酒精含量對飛行員進近著陸操縱行為的影響[7]。Heikki Mansikka通過測試戰(zhàn)斗機飛行員的心率以及心率變異性來評估戰(zhàn)斗機飛行員進近著陸的工作心理負(fù)荷[8]。Haitham Baomar利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模擬和計算了飛機在惡劣天氣下自動操縱著陸和復(fù)飛模型[9]。Zbigniew Gomolka運用飛行模型器設(shè)備結(jié)合眼動儀進行飛行員起飛和著陸認(rèn)知能力研究[10]。Felipe M.S.Turetta利用數(shù)據(jù)進行了飛行員著陸任務(wù)偏差建模分析[11]。

國內(nèi)專家學(xué)者在航空工效以及飛行數(shù)據(jù)應(yīng)用方面也開展許多研究[12-15]。傅山等結(jié)合飛行實驗采集的生理指標(biāo)參數(shù)，運用小波分析剔除花粉傳播高斯分類模型，實現(xiàn)自動識別飛行員信息感知狀態(tài)[16]。汪磊等通過設(shè)計設(shè)定飛行員操縱偏差影響指標(biāo)的情境問卷，對問卷信度和效度進行了分析，并實施問卷收集數(shù)據(jù)分析得出影響重要參數(shù)[17]。董傳亭結(jié)合飛行采集的QAR飛行數(shù)據(jù)，開展飛行員操縱技能評估研究[18]。李學(xué)仁等針對某型飛機操縱系統(tǒng)故障評估問題，提出了一種基于飛行數(shù)據(jù)的差分進化極限學(xué)習(xí)機(DE-ELM)算法[19]。

飛行數(shù)據(jù)應(yīng)用逐漸在航空安全領(lǐng)域特別是人為因素調(diào)查與工效分析方面體現(xiàn)出了重要價值，有待進一步發(fā)掘。本文擬通過分析飛行數(shù)據(jù)記錄分析原理，追溯分析不同階段的飛行數(shù)據(jù)記錄設(shè)備。結(jié)合SHELL模型，重點從人(L—Liveware)、硬件(H—Hardware)、軟件(S—Software)和環(huán)境(E—Environment)角度分析總結(jié)飛行數(shù)據(jù)在航空工效領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀和研究成果，展望飛行數(shù)據(jù)理論研究及工程應(yīng)用發(fā)展趨勢。

2 飛行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)

2.1 飛行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)原理

飛行數(shù)據(jù)是指由飛行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)采集的飛機及其子系統(tǒng)各個狀態(tài)的數(shù)據(jù)集。飛行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)是對飛機及其子系統(tǒng)工作參數(shù)的采集與記錄，通過信息處理系統(tǒng)為故障預(yù)測及處理、輔助飛行訓(xùn)練以及飛機研發(fā)等提供科學(xué)客觀依據(jù)。飛行數(shù)據(jù)系統(tǒng)一般包括輸入數(shù)據(jù)源、飛行數(shù)據(jù)獲取組件、飛行數(shù)據(jù)記錄器以及快速存取記錄器，如圖1。

QAR記錄多種類型飛行數(shù)據(jù)，具體包括操作類、狀態(tài)類、告警類和環(huán)境類。其中記錄數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 飛行記錄數(shù)據(jù)類別

2.2 飛行數(shù)據(jù)記錄設(shè)備

(1)早期飛行數(shù)據(jù)記錄裝置

最早飛行數(shù)據(jù)記錄器可以追溯到有電飛行時期。Wright Brothers發(fā)明飛機，實現(xiàn)了人類歷史首次飛行。而當(dāng)時飛行記錄裝置，只記錄了螺旋槳轉(zhuǎn)速、空中飛行距離以及飛行時間等簡單數(shù)據(jù)。查爾斯·林德伯格為“路易斯精神號”設(shè)計了一款能在一個旋轉(zhuǎn)紙柱上記錄氣壓或高度變化的飛行記錄器。

(2)劃痕式飛行記錄器

隨著航空業(yè)逐步發(fā)展，頻繁出現(xiàn)的飛行事故讓民航行業(yè)開始重視飛行數(shù)據(jù)，并開始探討怎樣才能做到可靠的數(shù)據(jù)記錄。通用電氣公司首先研發(fā)一款Selsyns系統(tǒng)，依靠一串細(xì)小的電極構(gòu)成傳感器，通過電纜把信息傳遞給記錄器。1951年，James J.Ryan針對記錄器出現(xiàn)的問題，設(shè)計了一款供工程使用的“VGA飛行記錄器”，其帶有兩個獨立隔箱，一個為測量裝置，一個為連接測量裝備的記錄器，這種間隔箱式至今被廣泛使用。鉑條劃痕式記錄器被密封在不銹鋼球體內(nèi)，以鋼片或膠片為介質(zhì)，采用撞針在鉑條上為每一個參數(shù)記錄相應(yīng)“示波劃痕”，主要記錄航行、時間、空速、高度和垂直過載五大參數(shù)。

(3)磁帶式飛行記錄器

1972年，數(shù)字式飛行數(shù)據(jù)記錄器(Digital Flight Data Recorder,DFDR)成為發(fā)展新標(biāo)準(zhǔn)，使磁帶成為當(dāng)時首選的記錄介質(zhì)。最廣泛使用的磁帶有聚酯磁帶、聚酰亞胺磁帶以及金屬磁帶[20]。此時記錄器還增加了對艙音記錄功能，即艙音記錄器(Cockpit Voice Recorder,CVR)，為事故取證提供了“有聲”證據(jù)。

(4)固態(tài)飛行記錄器

隨著計算機和通訊技術(shù)的發(fā)展進步，固態(tài)存儲技術(shù)也日趨發(fā)展起來，美國等發(fā)達國家開始考慮運用一種新技術(shù)—固態(tài)技術(shù)來記錄飛行數(shù)據(jù)。1990年，L-3公司率先研發(fā)成功，并推向市場[21]。在1998年的國際飛行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)年會上提出2005年以后，飛機均需要裝有固態(tài)記錄器，并增加座艙圖像記錄器，把實際顯示和飛行數(shù)據(jù)客觀記錄聯(lián)系起來分析[22]。

(5)先進的數(shù)字式數(shù)據(jù)記錄器系統(tǒng)

為避免飛機接口及記錄器本身的反復(fù)使用，出現(xiàn)了一種先進的數(shù)字式數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)方案。通過一個信息采集系統(tǒng)進行多樣數(shù)據(jù)的收集，然后利用多通道高速輸入接口與雙固態(tài)數(shù)字式數(shù)據(jù)記錄器(Solid State Digital Data Recorder,SSDDR)進行交互[23]，如圖(2)所示。該記錄器不需要了解信號的來源或者類型，只要僅僅記錄在事先定義下的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是在飛機其他系統(tǒng)中完成，然后發(fā)送到冗余記錄器。此外，SSDDR分區(qū)儲存，所以能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型，從而可以選擇性下載飛行數(shù)據(jù)。

(6)增強型機載飛行記錄器

FAA在2007年向國際民航組織(International Civil Aviation Organization,ICAO)以產(chǎn)品形式展示了增強型機載飛行記錄器(Enhanced Airborne Flight Recorder,EAFR)。EAFR主要包含了以下功能模塊：數(shù)字固態(tài)FDR、CVR、數(shù)據(jù)鏈記錄、視頻記取代先前的獨立硬件而設(shè)立的一個更可靠的外場可更換單元(LRU)。其原理框架如圖3所示。

總結(jié)出不同時期的飛行記錄器性能參數(shù)比較，如表2所示。

表2 不同時期飛行記錄器性能參數(shù)比較

3 飛行數(shù)據(jù)在航空工效領(lǐng)域應(yīng)用

航空工效的任務(wù)是以航空心理學(xué)、環(huán)境生理學(xué)、人體測量學(xué)和生物力學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ)研究如何實現(xiàn)飛行員—飛機—環(huán)境系統(tǒng)最優(yōu)化，使飛行員能夠安全、高效、舒適地工作[24]。

3.1 SHELL模型

SHELL模型由愛德華(Edwards，1972年)提出，模型認(rèn)為航空系統(tǒng)由軟件(S)、硬件(H)、環(huán)境(E)、人(L)四要素組成，該模型在航空人因研究領(lǐng)域使用最為普遍，國際民航組織推薦使用該模型作為分析航空事故和人因工效的框架[25]。

3.2 基于SHELL模型的飛行數(shù)據(jù)在航空工效應(yīng)用分析

3.2.1 工效人(件)應(yīng)用分析(L)

人是人機環(huán)管中最活躍的元素，也是最容易被影響的因素。飛行員作為飛行安全責(zé)任主體，其知識技能、生理素質(zhì)、飛行經(jīng)驗、安全意識與態(tài)度作風(fēng)以及機組資源管理(Crew Resource Management,CRM)對其所飛行安全至關(guān)重要。利用飛行記錄數(shù)據(jù)研究飛行員工作負(fù)荷可以幫助改善飛機人機界面的設(shè)計，降低人為飛行事故率。戴婧睿等人通過對飛行員操作特性的飛行參數(shù)的收集，建立了基于布谷鳥優(yōu)化-高斯過程分類器的飛行狀態(tài)識別模型開展客觀評價[26]。李鑫利用采集的航班數(shù)據(jù)以及運行條件，通過專家評估論證，利用Spring MVC框架及Python形成基于B/S框架的飛行員疲勞監(jiān)控系統(tǒng)[27]。

飛行數(shù)據(jù)分析在飛行員飛行品質(zhì)監(jiān)控人因安全方面具有應(yīng)用價值，主要有(1)了解當(dāng)前飛行品質(zhì)中趨勢性風(fēng)險，提前做好風(fēng)險控制工作。(2)通過數(shù)據(jù)復(fù)原和仿真，完整還原事件情景，提高對于不安全事件調(diào)查數(shù)據(jù)支持作用。(3)通過飛行品質(zhì)監(jiān)控，識別和監(jiān)控飛行中的嚴(yán)重不安全事件(如復(fù)飛、中斷起飛、飛行過程中嚴(yán)重低于下滑剖面等)，對信息上報起到交叉檢查和相互證實作用。

3.2.2 工效硬件應(yīng)用分析(H)

飛行數(shù)據(jù)在硬件應(yīng)用方面，為實現(xiàn)飛機設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控有兩種方式：離線監(jiān)控和在線監(jiān)控。

(1)離線監(jiān)控。目前，飛行數(shù)據(jù)記錄的最多飛機設(shè)備是發(fā)動機。以某型運輸機為例，飛行數(shù)據(jù)記錄器可以記錄兩級壓縮機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、油門桿位置、停車手柄位置、接通反推、危險振動等信號，這些信號不僅可以進行相關(guān)性分析，也可以多種信號合并處理來達到全方位監(jiān)控。孫同江實施基于發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)的故障分析[28]。Mustagime結(jié)合飛行數(shù)據(jù)監(jiān)測飛機燃?xì)鉁u輪發(fā)動機健康系統(tǒng)，用發(fā)動機風(fēng)扇速度、振動、油壓、油溫、排氣溫度(EGT)和燃料流量等參數(shù)確定燃?xì)鉁u輪發(fā)動機性能劣化，設(shè)計模型獲取燃?xì)鉁u輪發(fā)動機狀況信息[29]。

(2)在線監(jiān)控。在線實時監(jiān)控是通過飛行參數(shù)記錄器或其他類型數(shù)據(jù)記錄器進行采集，采用圖形圖像處理技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊和計算機仿真，將各種飛行數(shù)據(jù)實時、連續(xù)、準(zhǔn)確地傳輸?shù)降孛?，空管人員可以隨時了解飛機動態(tài)信息，包括設(shè)備狀態(tài)和操縱信息，進行正確指揮。

飛行數(shù)據(jù)分析在硬件方面還可以應(yīng)用在飛機結(jié)構(gòu)、座艙設(shè)計以及控制器與儀表的位置與操作感設(shè)計，改善工效條件和保障航空安全。

3.2.3 工效軟件應(yīng)用分析(S)

飛行數(shù)據(jù)在軟件應(yīng)用方面包括運行大綱、程序、手冊、培訓(xùn)和檢查單的設(shè)計。手冊、指令和檢查單是飛行安全的重要依據(jù)，軟件出現(xiàn)不匹配現(xiàn)象，會誘發(fā)航空從業(yè)人員錯誤操作。維護人員無法理解手冊內(nèi)容，錯誤實施維修，不但可能出現(xiàn)部件裝錯等不適航現(xiàn)象，甚至出現(xiàn)機毀人亡后果。如今飛機各方面的自主能力越來越高，駕駛員由過去的飛機直接操縱逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐员O(jiān)測信息為主，飛行數(shù)據(jù)信息可視化極大提高了飛行員對軟件的利用與掌握。

3.2.4 工效環(huán)境應(yīng)用分析(E)

飛行環(huán)境通常分為硬環(huán)境與軟環(huán)境。硬環(huán)境是指飛機從起飛、空中飛行和著陸這三大基本狀態(tài)下的場地環(huán)境、溫度環(huán)境、照明環(huán)境、地形環(huán)境等人工環(huán)境和自然環(huán)境；軟環(huán)境涉及比較廣，如飛機內(nèi)的人文環(huán)境、機組交流配合環(huán)境、管制員與機組溝通、甚至經(jīng)濟環(huán)境和政治環(huán)境等。歐洲航行安全組織曾在高空區(qū)域管制中心裝備了可互操作飛行數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，用于對歐洲最繁忙、最復(fù)雜空域某區(qū)域進行管理，以一種更安全、更迅捷和合乎環(huán)境效率的方式，應(yīng)對未來交通量增長。Krithika Manohar解決了機翼應(yīng)變傳感器收集的稀疏數(shù)據(jù)中識別不同流動環(huán)境問題[30]。Gang He公開了一種用于增強可視性并確保飛機顯示器上的地形和導(dǎo)航信息的正確性的系統(tǒng)和方法，此系統(tǒng)和方法保證飛行數(shù)據(jù)記錄器記錄地形和導(dǎo)航對象(例如跑道)的完整性和準(zhǔn)確性[31]。

3.3 航空工效系統(tǒng)分析

飛行數(shù)據(jù)在工效系統(tǒng)綜合應(yīng)用方面，由于飛行過程監(jiān)控數(shù)據(jù)是多信息源的，飛行數(shù)據(jù)常應(yīng)用于事故前預(yù)警與事故調(diào)查全過程系統(tǒng)安全分析。在事故調(diào)查過程中，現(xiàn)場調(diào)查、原因分析、結(jié)論判定以及安全評估與建議等環(huán)節(jié)主要依靠飛行數(shù)據(jù)記錄器記錄數(shù)據(jù)、艙音記錄器記錄的話語信息、雷達信息以及目擊者提供的信息等調(diào)查方面具有重要價值。

4 展望

4.1 飛行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

當(dāng)前，人工智能和大數(shù)據(jù)信息技術(shù)快速發(fā)展，同時飛行數(shù)據(jù)記錄器記錄的參數(shù)種類越來越多，數(shù)據(jù)量也越來越大。為保證挖掘所得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率高、利用率高、質(zhì)量高，需要進行飛行數(shù)據(jù)智能化處理，結(jié)合機器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)等信息技術(shù)分析問題，對數(shù)據(jù)進行遴選和預(yù)處理，創(chuàng)建和調(diào)試數(shù)據(jù)類別模型，進行有效數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)模型應(yīng)用，做到“去偽存真，去糟取精”。如何有效采集和分析并利用好海量飛行大數(shù)據(jù)，提出有價值信息。在信息數(shù)據(jù)處理智能化，飛行大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)研究有待深入。

4.2 飛行數(shù)據(jù)可視化

通過飛行記錄器記錄飛行數(shù)據(jù)，利用計算機仿真手段，構(gòu)建飛行數(shù)據(jù)可視化實現(xiàn)航空工效沉浸場景，直觀反應(yīng)飛機在不同階段狀態(tài)，為航空事故調(diào)查處理、日常訓(xùn)練、飛行質(zhì)量監(jiān)控與評估提供實證。在人工智能和5G技術(shù)的大背景下，基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的應(yīng)用設(shè)備和應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)在教育、傳媒、娛樂、醫(yī)療、遺產(chǎn)保護等各類領(lǐng)域。利用飛行數(shù)據(jù)進行可視化分析，構(gòu)建知識圖譜實時呈現(xiàn)飛行狀態(tài)和信息，可直接開展飛行事故及事故征候致因分析，節(jié)省工作時間和降低成本，有效減少事故發(fā)生概率。基于人工智能與虛擬現(xiàn)實技術(shù)的飛行數(shù)據(jù)可視化研究與應(yīng)用有待深入。

4.3 多學(xué)科交叉融合技術(shù)應(yīng)用

飛行數(shù)據(jù)分析在航空工效領(lǐng)域應(yīng)用，為了更好利用好飛行數(shù)據(jù)，挖掘更多有價值信息，需打破傳統(tǒng)學(xué)科之間的壁壘，開展數(shù)學(xué)、生理、心理、工程、醫(yī)學(xué)等多學(xué)科交叉融合，實施基礎(chǔ)理論研究與工程技術(shù)應(yīng)用相結(jié)合。面向多學(xué)科交叉融合，基于飛行數(shù)據(jù)的航空工效科學(xué)研究以及工程技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)化是未來趨勢。

5 總結(jié)

大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)滲透并成熟應(yīng)用到公共交通領(lǐng)域。通過國內(nèi)外飛行數(shù)據(jù)在航空領(lǐng)域應(yīng)用研究分析，飛行數(shù)據(jù)在航空工效領(lǐng)域有較成熟應(yīng)用，成為智慧民航基礎(chǔ)和關(guān)鍵。通過不同時期飛行數(shù)據(jù)記錄器追溯以及其性能參數(shù)差異性比較，穩(wěn)定性、智能化以及國產(chǎn)化飛行數(shù)據(jù)記錄設(shè)備研制是未來飛行記錄設(shè)備必然趨勢。在飛行數(shù)據(jù)具體應(yīng)用研究方面，服務(wù)于航空器適航安全的飛行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、飛行數(shù)據(jù)可視化以及多學(xué)科交叉融合技術(shù)將是飛行數(shù)據(jù)在航空工效應(yīng)用領(lǐng)域研究趨勢。