王朝蓬，李宁坤，汪 涛

(中国飞行试验研究院发动机所，陕西 西安 710089)

用于标记稳态飞行数据异常值的计算方法

王朝蓬，李宁坤，汪 涛

(中国飞行试验研究院发动机所，陕西 西安 710089)

动力装置性能试飞科目中，经常需要飞机稳定平飞，获取稳态飞行数据。但在稳态飞行过程中，由于种种原因，总会出现一些异常值。这些异常值应当被标记，有助于工程师对数据的有效性进行进一步判断。本文主要介绍了用于标记稳态飞行异常值的AEDC(Arnold Engineering Development Center)方法，将AEDC方法与莱茵达准则、肖维勒准则对比，并通过小样本的算例验证，证明AEDC方法对样本数并不敏感，能识别异常点，对稳态数据标记实用且有效。

稳态；异常值；莱茵达准则；AEDC方法

1 前 言

测量系统总会带来异常值(噪点)，这些异常值可能是由于瞬时或者间断性的测量系统故障产生的，或者是测量中真实的波动。这种误差类型不能归入测量的不确定性。这些超出预期范围的异常值作为稳态飞行数据，对系统而言是没有意义的，这些值应当被剔除。

由于这些值有时并不容易找到出现的原因，要剔除异常值，应对其进行统计检验，从统计规律上判明数据是否为异常值。如果主观地将本来不是异常值的测量值剔除，表面上测量精度提高了，但实际是虚假的结果。因此，剔除异常值应当遵循严格的准则或方法，通常采用的准则有莱茵达准则、格拉布斯准则、狄克逊准则、肖维勒准则等。

本文通过AEDC方法对稳态飞行数据含有粗大误差的异常值进行剔除，经过对算例的计算，可以看出，无论在小样本还是大样本情况下，AEDC方法都能满足需求。……