杜远

【摘 要】机载显示系统中会用数值或图示的方式实时显示飞行过程中飞机各参数，而机载显示系统中数据的平滑与否，直接影响飞行员的操作压力以及对于飞机状态判断的准确性与否。本文分析了迟滞，滑动平均，低通滤波以及多参数的最优估计这四种显示数据平滑方法的适用场景与各自的优缺点。

【关键词】机载；显示系统；数据平滑

0 绪论

当今大型飞机、军用飞机已经全面使用电子仪表代替了过去的机械式仪表。电子式仪表以其稳定性、易用性、抗机械干扰性等优点得到了广泛的应用。电子式的机载显示系统，将传感器采集到的代表飞机状态的物理量，通过模数转换转换成了用于显示的数字读数或图示。但是，由于飞机在飞行过程中，可能会存在复杂的环境变化，对飞机传感器造成影响，从而造成了飞机显示系统中读数不稳定，存在剧烈抖动、颤动等问题，对飞行员判断飞机状态，操作飞机造成了影响，这种不良的影响，经过长时间的积累，轻则造成飞行员驾驶疲劳，重则有可能酿成飞行事故。所以，在各型号飞机中，都会对传感器采集的数据进行平滑处理，以改善飞行员的飞行体验。

在工程中，常用于飞机显示系统的数据平滑方法由迟滞，滑动平均，低通滤波，多参数的最优估计等方法，本文将分析这几中数据平滑算法适用环境与各自的优势与劣势。

1 显示平滑方法分析

1.1 迟滞

迟滞的算法是，给定一个边界值x，通过x来控制该参数在相邻显示分辩率值之间的跳变。可以看出，迟滞算法的主要作用是用来平滑振动幅值小于或接近于一个显示分辨率的物理量。这样的物理量一般情况下相对于显示分辨率是缓变的，对于传统的四舍五入算法，迟滞算法可以改善该物理量在0.5分辨率处的来回跳变。在飞机的显示系统中，油箱油量，组件状态的切换都可以采用迟滞的算法或思想来实现显示数据的平滑处理。然而，如果一个参数的跳变幅度相比显示分辨率较大，那么迟滞算法将无法带来很好的显示平滑效果。迟滞算法的最大优点是算法稳定，误差分析容易，在飞机显示系统数据的平滑处理中有着广泛的应用。

1.2 滑动平均

滑动平均算法是用该物理量的前x拍历史数据的平均值用于最终的显示。滑动平均多用于平滑而出现的显示毛刺。滑动平均算法是用显示数据的实时性的代价，来换取显示数据的稳定性，延时的多少取决于x的取值。在飞机显示系统中，滑动平均多用于对显示实时性要求不高的参数上，例如电源系统的电压、电流、频率等参数的显示平滑。滑动平均对于低频跳动、尖刺有着很好的平滑效果，而且算法稳定，时间延迟固定且易于分析，但是滑动平均算法对于高频噪声的平滑效果是不够理想的，对于高频噪声使用滑动平均，几乎达不到显示平滑的效果。

1.3 低通滤波

低通滤波是作用是对高频噪声进行显示数据的平滑。由于飞机传感器在进行數模转换时，或者受到外界干扰时，传递给显示端的低频数据中会叠加大量的高频噪声，这些高频噪声会极大地影响飞行员对飞机各物理参数的判断。例如飞机空速、加速度计、光纤陀螺的角增量的信号中就叠加了大量高频的噪声[1]。此时对于这类信号，使用低通滤波器可以起到很好的数据平滑作用。低通滤波器设置的位置，有设置在传感器端，和设置在显示端两种策略。对于一些不需要后端计算机进行传感器源数据的打分选择的物理量，一般都会选择把低通滤波器设置在传感器端，这样就可以从源头上解决显示数据平滑的问题，而一些需要后端计算机对传感器源数据进行打分选择的机型，为了使后端计算机能够获得传感器捕获到的原始数据，就只能将低通滤波器设置在显示端了。使用了低通滤波器一定会造成显示数据的延迟，而这个延时特性是低通滤波器的特性，可以通过数学的方法计算得出。通过对于低通滤波器中时间参数的调节，可以在滤波器延时和滤波器平滑性能中取得一个平衡，从而达到兼顾滤波器造成的显示延迟与显示数据平滑的目的，具体的效果可以参见图1。图1中直线为原始数据，点线为平滑特性较好的低通滤波器，可以看出，该低通滤波器平滑效果较好，但延时较大；长段线为时间特性较好的低通滤波器，可以看出，该滤波器延时较小，但平滑效果相比点线的低通滤波器数据平滑效果较差，特别在10秒到15秒的区间内尤为明显。

对于一些类似于空速这样既实时性有要求，有要求显示平滑有要求的飞行参数来说，只使用低通滤波器一种显示数据平滑算法是很难兼顾各项技术指标的，在这种时候，就需要采用其他的方法进行显示数据平滑。

1.4 多参数的最优估计

多参数的最优估计是指，利用多个传感器输出的物理量，对这组物理量进行偏差最小的估计。常用的多参数最优估计算法有最小方差估计，卡尔曼滤波等。这些估计算法在的实时性较好，估计偏差较小。虽然这些估计算法性能较好，但是对于飞机的显示系统来说，这些估计算法也有着自己本身的缺点：第一，如果各状态量的量测方程出现了诸如传感器损坏的异常情况，那么状态方程中所有的被计量就有可能会受到不良的影响，从而降低了整个显示系统的可用性；第二，这类算法中诸如最大延时，最大误差等参数往往不太好评估，对于诸如民用大型客机这样对于安全性要求很高的飞机来说，很难表达该算法对于适航条款的符合性。所以多参数的最优估计，在飞机显示数据的平滑处理中的应用，还需要更多的研究。

2 总结

飞机显示系统的数据平滑一直是各飞机研发单位的研究热点之一。迟滞、滑动平均、低通滤波、多参数最优估计等方法有着各自的优缺点，被用于不同显示参数、不同场景下的显示平滑处理。迟滞算法多被用于显示跳变小于一个分辨率的显示数据的平滑；滑动平均多被用于低频毛刺和缓变显示数据的平滑；低通滤波器多由于处理含有高频噪声的显示数据；多参数最优估计性能优异，但是在显示平滑处理方面的应用还需要更多的研究和拓展。各种数据平滑方法的综合应用，才能使整个显示系统的显示效果达到变化平滑、显示稳定的效果。

【参考文献】

[1]秦永元.卡尔曼滤波与组合导航原理[M].西安：西北工业大学出版社，1998.

[2]刘伟民，王明暄.数据平滑对运动学数据中极值的影响——以数字低通滤波法为例[J].山东体育科技，2000（4）：92-95.

[3]卢京潮.自动化控制原理[M].西安：西北工业大学出版社，2009.

[4]王达，崔蕊.数据平滑技术综述[J].电脑知识与技术，2009（17）：4507-4509.

[责任编辑：田吉捷]