Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Состояние теории и практикиконтроля и диагностики пилотажно-навигационных комплексов современных летательных аппаратов 12
1.1 Состояние и развитие пилотажно-навигационных комплексов 14
1.2. Теория и практика оценки состояния систем бортовых комплексов оборудования 19
1.3 Состояние технологии контроля и диагностики при производстве летательных аппаратов 24
1.3.1 Входной контроль систем пилотажно-навигационного комплекса 25
1.3.2 Проверка систем пилотажно-навигационного комплекса в цехе окончательной сборки 29
1.3.3 Проверка систем пилотажно-навигационного комплекса на лётно-испытательной станции 30
1.4 Техническое обеспечение технологических процессов контроля и диагностики пилотажно-навигационных комплексов 34
ГЛАВА 2 Разработка методов представления пилотажно-навигационных комплексов для оценки технического состояния 38
2.1 Формальное представление пилотажно-навигационных комплексов летательных аппаратов 39
2.2 Разработка модели пилотажно-навигационного комплекса 52
2.2.1 Стабилизация барометрической высоты полёта 61
2.2.2 Стабилизация пространственного положения самолёта по углам курса, крена и тангажа 62
2.2.3 Полёт по заданной траектории с выполнением координированных разворотов 64
2.2.4 Заход на посадку в автоматическом режиме по сигналам VOR 67
2.3 Пространственно-временной образ модели пилотажно-навигационного комплекса 68
ГЛАВА 3. Разработка моделей процессов и структур оценки технического состояния пилотажно-навигационных комплексов 77
3.1 Концепция диагностической системы управления состоянием 77
3.2 Формальные основы представления диагностических процессов управления состоянием объектов контроля и диагностики 79
3.3. Основные понятия и определения метода пространства состояний 80
3.4 Модель движения агрегатов и систем пилотажно-навигационного комплекса в пространстве состояний 84
3.5 Модель процесса оценки технического состояния агрегатов и систем пилотажно-навигационного комплекса 85
3.6 Модель корректирующего воздействия 92
3.6.1 Модель управляющего устройства 93
3.6.2 Задачи управляющего устройства 97
ГЛАВА 4. Разработка системы динамических испытаний пилотажно-навигационных комплексов самолётов 106
4.1. Разработка модели системы цеховых испытаний пилотажно-навигационных комплексов 107
4.1.1 Сценарий диагностики режима стабилизации на линии заданного пути 109
4.1.2 Моделирование подрежима полёта по линии заданного пути в условиях недостаточности спутниковой навигационной информации 113
4.1.3 Моделирование созвездия навигационных спутников 114
4.1.4 Моделирование образа летательного аппарата в поле навигационной информации 117
4.1.5 Моделирование алгоритма обработки навигационной информации и формирования прогноза 119
4.2 Аппаратно-программные средства диагностики 127
Основные результаты и выводы по работе 136
Список использованных источников 137
Приложение 1 151
Приложение 2 155
- Теория и практика оценки состояния систем бортовых комплексов оборудования
- Разработка модели пилотажно-навигационного комплекса
- Основные понятия и определения метода пространства состояний
- Сценарий диагностики режима стабилизации на линии заданного пути
Введение к работе
Актуальность. Рост сложности авиационного и радиоэлектронного оборудования летательных аппаратов (ЛА), в частности, пилотажно-навигационных комплексов (ПНК), связанный с возрастающими требованиями обеспечения безопасности полётов, приводит к значительному повышению трудозатрат на всех этапах его проектирования, конструирования и производства ЛА. Всё это, в свою очередь, требует повышения эффективности производственных процессов всех уровней, которое лежит в области широкомасштабного внедрения прогрессивных технологий.
Трудоёмкость изготовления и отработки систем ПНК составляет 40... 50% от общей трудоёмкости изготовления всего ЛА.
Главной проблемой при отработке ПНК как единого комплекса оборудования, является отсутствие динамической проверки его работоспособности в наземных (цеховых) условиях. В связи с этим заданный уровень качества достигается путём отработки бортовых систем ПНК после серии испытательных полётов. Неисправности и отказы, выявленные при этих испытаниях, требуют проведения дополнительных монтажно-демонтажных и отладочных работ, выполняемых высококвалифицированными специалистами, и повторения испытательных полётов, что приводит к значительному увеличению затрат технических, технологических и временных ресурсов.
Число работ, посвященных тематике производственного контроля сложных бортовых комплексов оборудования, невелико. К ним относятся труды А. Г. Бирге-ра, П. Эйкхоффа, Чжена, Мэнинга, Метца, Белмана, А. Н. Коптева, В. А. Прилеп-ского, Д. В. Гольдена, В. И. Сагунова, Г. М. Загрутдинова, Б. Г. Соловьева. В работах отмечается, что в настоящее время в производстве отсутствуют эффективные автоматизированные средства контроля сложных бортовых комплексов оборудования, которые могли бы применяться на всех этапах производственного контроля до лётных испытаний.
Таким образом, при условии, что лётные испытания являются неотъемлемой частью производства ЛА, крайне важно стремиться максимально снизить объём внеплановых (повторных) полётов за счёт разработки и внедрения более совершенных технологических процессов функционального контроля и испытаний ПНК. Поэтому тема диссертации является актуальной.
Цель диссертационной работы. Совершенствование технологических процессов функционального контроля и испытаний ПНК в процессе производства летательных аппаратов за счёт разработки новых методов и средств обработки физико-технических параметров, лежащих в основе показателей качества объекта контроля и его готовности к выполнению задач пилотирования и навигации.
В соответствии с поставленной целью в работе сформулированы и решены следующие задачи:
разработка методов представления агрегатов и систем ПНК летательных аппаратов для анализа ПНК как объекта контроля и диагностики;
разработка модели процесса функциональной оценки технического состояния ПНК в цеховых условиях;
разработка функциональной схемы диагностической системы управления состоянием ПНК в процессе производства ЛА;
разработка системы динамических испытаний ПНК ЛА в наземных (цеховых) условиях.
Методы исследования включают теорию управления, теорию графов, теорию образов, структурно-функциональный анализ объекта контроля и диагностики, теорию принятия решения, моделирование сложных многофункциональных систем.
Объектом исследования являются технологические процессы контроля и испытаний ПНК при производстве ЛА.
Предметом исследования являются методы и средства дифференциальной и интегральной оценки технического состояния систем ПНК на всех этапах производства ЛА.
Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:
создан формальный аппарат представления регулярных структур систем ПНК и комплекса в целом как объектов контроля и испытаний;
разработана диагностическая модель ПНК, отличающаяся возможностью применения для задач функциональной динамической оценки технического состояния систем и агрегатов ПНК на базе специальных аппаратно-програмных средств контроля и диагностики в наземных условиях на завершающих этапах производства;
- предложены модели технологических процессов монтажа, контроля и испытаний систем и агрегатов ПНК в рамках введения диагностической системы управления техническим состоянием ПНК как составной части процесса производства ЛА. Достоверность полученных результатов и правомерность применения математического аппарата подтверждается адекватностью полученных моделей и результатами экспериментальных исследований. На защиту выносятся:
Метод представления ПНК на основе точного формализма теории образов, который используется в качестве концептуальной основы для синтеза и анализа образов систем и агрегатов ПНК как объектов контроля и диагностики.
Диагностическая модель ПНК для задач оценки технического состояния функциональных структур ПНК в наземных (цеховых) условиях.
Модели технологических процессов монтажа, контроля и испытаний ПНК.
Функциональная схема диагностической системы управления состоянием ПНК в условиях производства ЛА.
Практическая значимость работы состоит в том, что полученные результаты позволяют:
создать диагностическую систему управления техническим состоянием ПНК при производстве летательных аппаратов;
значительно снизить трудоёмкость приемо-сдаточных испытаний летательных аппаратов за счёт исключения внеплановых (повторных) полётов;
совершенствовать технологические процессы наземных испытаний ПНК летательных аппаратов на основе предложенных моделей, средств и разработанных алгоритмов.
Реализация результатов работы. Полученные в диссертационной работе результаты переданы на ОАО «Авиакор - Авиационный завод» для использования при разработке и реализации проектов совершенствования технологических процессов контроля и испытаний ПНК в процессе производства самолёта Ан-140-100, капитального ремонта Ту-154М, технического обслуживания ТУ-154Б. Материалы диссертации использованы в учебных курсах «Техническое обслуживание и ремонт авиационной техники». Имеются соответствующие акты.
Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на следующих конференциях и семинарах:
Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы машиностроения», Самара, Дом науки и техники, 2011 г.
Межрегиональная конференция, посвященная 50-летию полёта человека в космос, Самара, СГАУ, 2011 г.
XV Всероссийский семинар по управлению движением и навигации летательных аппаратов, Самара, СГАУ 2011 г.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 10 работ, в т.ч. 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.
Объём и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 150 страниц машинописного текста, 56 рисунков, 2 таблицы, список литературы включает 128 наименований.
Теория и практика оценки состояния систем бортовых комплексов оборудования
Первые работы [74, 75] по технической диагностике, посвященные вопросам проверки технического состояния дискретных комбинационных устройств, предполагают, что процесс проверки представляет собой процесс управления с многократной подачей на устройство управляющих воздействий (тестовых входных наборов). Так происходит почти во всех более или менее сложных случаях, причем управляющие воздействия могут быть более сложными, а их состав и последовательность подачи могут зависеть от ответов изделия, устройств или системы на предыдущие воздействия.
Процесс проверки технического состояния некоторого объекта есть процесс управления этим объектом, выполняемый по определенной программе. Построение программы проверки, оптимальной в смысле экстремума той или иной целевой функции оптимизации, равносилен организации соответствующего оптимального процесса управления, результатом которого является определение технического состояния объекта.
Крайний случай составляют объекты, при проверке технического состояния которых подача управляющих воздействий не производится (либо потому, что это не требуется, либо потому, что это недопустимо). С такого рода объектами имел и имеет дело «классический» контроль (например, контроль технологических процессов). Техническая диагностика дала новые методы определения числа контрольных точек, необходимых и достаточных для проверки технического состояния объектов [107, 108, 109, ПО].
Повышение надежности является основной областью применения технической диагностики. Теория, методы и средства повышения надежности используются при разработке и технической реализации диагностических устройств и систем управления и контроля, как и любых других устройств и систем.
Как правило, область, охватываемая технической диагностикой, связана с задачами по определению технического состояния объектов проверки в процессе производства. К этому типу относятся задачи по определению технического состояния, в котором находится объект проверки в настоящий момент времени. Эти задачи диагноза (от греческого слова «диагнозис» - распознавание, определение). Задачи этого типа формально следует отнести к технической диагностике. Одной из важных областей современных исследований являются разработка основ теории и методов построения систем контроля, изучение и классификация проверяемых объектов и целей управления. Работы по системам контроля оценки технического состояния можно разделить на четыре следующих группы: 1. Исследование конструкторской документации объекта контроля и диагностики; 2. Теория, методы и алгоритмы построения программ контроля; 3. Способы и средства контроля; 4. Исследование свойств и характеристик систем в целом. Эти группы охватывают основные задачи контроля и технической диагностики, возникающие в связи с эффективной организацией процесса контроля технического состояния сложных объектов, в частности, таких как агрегаты и системы ПНК ЛА. Исследование объектов контроля включает в себя изучение свойств и характеристик реальных физических блоков, агрегатов и методы построения их математических моделей для целей технической диагностики. Обзор и анализ работ по математической теории автоматического контроля советских и зарубежных авторов П. И. Кузнецова, С. Ю. Рудермана, Л. А. Пчелинцева, А. В. Мозголевского, И. Н. Блинова, Р. Беллмана, И. Д. Брюле, Р. А. Джонсона, В. И. Перова, И. М. Синдеева и др. показывает, что в них решен ряд принципиальных задач, но многие вопросы еще недостаточно исследованы, особенно не решены задачи построения систем контроля сложных многофункциональных систем. Изучение реальных физических объектов, наряду с задачами их классификации по областям применения охватывает также задачи изучения неисправностей, исследования параметров, характеризующих как исправные, так и неисправные состояния объекта, сбора и обработки статистических данных. Изучение параметров объектов проверки определяет развитие методов задания допусков и контрольных соотношений между отдельными характеристиками, а так же охватывает вопросы точности измерения параметров при проверке объекта, определение законов изменения параметров для целей прогноза. Основу формальных методов построения программ контроля технического состояния объектов составляют математические модели.
При этом математические модели, учитывающие разбиение дискретного объекта на блоки по конструктивному или функциональному признаку, чрезвычайно важны в связи с решением задач контроля работоспособности и локализации неисправностей таких сложных и широко используемых объектов, как системы ПНК.
Вопросам контроля бортовых комплексов оборудования, его эффективности и достоверности в последнее время в периодической отечественной и зарубежной литературе уделяется достаточно много внимания. Следует отметить в этом направлении ряд работ: В. П. Балашова, А. С. Касаткина, И. М. Синдеева, В. И. Перова, П. И. Кузнецова, К. Б. Карандеева, А. В. Мозгалевсого, Т. Д. Жолковера, J. D. Brule, R. A. Johnson и ряд других. Однако число работ, посвященных производственному контролю, как составной части всех технологических процессов изготовления самолетов, невелико. К ним относятся труды А. Н. Коптева, В. А. Прилепского, Д. В. Гольдена, В. И. Сагунова, Г. М. Загрутдинова, Б. Г. Соловьева. Анализ этой проблемы показывает, что в серийном производстве отсутствуют достаточно эффективные автоматизированные средства контроля, которые могли бы применяться на всех этапах производства от входного контроля до летно-испытательной станции и в процессе эксплуатации без предъявления специальных требований к борту самолета. Этот анализ методов и средств позволил дать классификацию систем автоматического контроля.
Разработка модели пилотажно-навигационного комплекса
Обозначим через d отображение алгебры ПСКС Т на множество ПСКС, которые могут наблюдаться. Элементы будем называть деформированными ПСКС. Обычно число преобразований d велико и заранее неизвестно. Символ D используется для обозначения множества всех преобразований.
Рассмотрена природа возникновения деформированных ПСКС. Простейшим является случай Тс:Т, т.е. когда модели относятся к тому же типу, что и идеальные модели алгебры ПСКС. В этом случае будем говорить об автоморфных деформациях, a d отображает алгебру ПСКС в само себя.
В противном случае, при гетероморфных деформациях, множество может включать целый ряд различных типов. Может оказаться, что Т также обладает структурой алгебры ПСКС, хотя и отличной от I. Следует подчеркнуть, что даже и в таком случае структуры эти могут резко отличаться и, следовательно, между /иг существует принципиальное различие. Довольно часто в практике сталкиваются со случаем Т а Т, при котором идеальные (недеформированные) ПСКС являются частными случаями деформированных. Как правило, d разрушает структуру, и поэтому 7 будет менее структурированной, чем Т.
В случае, когда Тс:Т, область определения d часто будет расширяться от Т до 1, причем область значений будет оставаться равной Т. В таком случае можно многократно применять последовательность d и, естественно, обобщить D до полугруппы преобразований.
Во многих случаях можно будет также расширять область определения преобразований к с Т до 1. Всё сказанное можно объединить в виде условия, которое ниже в большинстве случаев будет выполняться. В данном разделе будем предполагать, что к образует группу. Всегда при контроле и диагностике в основе деформации (нарушения функций исследуемой системы) лежит некий физический механизм.
При определении вида деформации существуют большие трудности, которые связаны с теоретическими аспектами. При этом необходимо, используя доступные сведения из соответствующей предметной области, обеспечить достижение естественного компромисса: модель должна обеспечить достаточно точную аппроксимацию изучаемых явлений и допускать в то же время возможность аналитического или численного решения.
В этом случае для начала следует разложить D, которое может быть довольно сложным пространством, на простые факторы D = Dj х D2 х ... . Произведение может быть конечным, счетным или несчетным. Иногда такое разбиение задается непосредственно, как, например, в случае, когда деформации сводятся к топологическому преобразованию опорного пространства, за которым следует деформация агрегата и системы ПНК, представляемым множество функциональных модулей. Некоторую пользу можно извлечь также из того способа, при помощи которого алгебры ПКС построены из элементарных объектов. Как правило, рассматриваются ПКС, модели которых включают п модулей, и все они идентифицируемы, что позволяет воспользоваться представлением рассчитывая на то, что свойства факторов dv окажутся достаточно удобными. Этот метод будет работать, однако, только в том случае, когда модули однозначно определяются ГЖС. Вместо этого можно воспользоваться соответствующим разбиением в применении к каноническим моделям, модули которых определены в рассматриваемой алгебре ПКС.
После разделения D на достаточно простые факторы необходимо решить, какую вероятностную меру, связанную с различными видами неисправностей, следует ввести на D. При этом существенным моментом является выбор такого способа факторизации деформаций, при котором отдельные факторы d оказываются независимыми друг от друга. Невозможно полностью задать Р, не располагая эмпирической информацией, и для того чтобы получить оценки с удовлетворительной точностью, аксиоматическая модель должна быть в достаточной степени структурирована. Это критический момент для определения Р, и здесь требуется такое понимание механизма деформации, которое исключит неадекватное представление данных при последующем анализе. Если действительно удается провести разбиение таким образом, что факторы в вероятностном смысле независимы, остается еще решить задачу определения на них безусловных распределений. В качестве примера рассмотрены идеальные образующие, порождаемые механизмом типа L x = 0, где можно рассматривать L0 как разностный оператор, а деформированные образующие определяются выражением LoX — є. Первое, что следует опробовать - это допустить независимость значений є (при различных аргументах). Если это не может быть принято в качестве адекватной аппроксимации, необходимо попытаться устранить зависимость посредством работы не с х, ас некоторым ее преобразованием (например, линейным). Другими словами, можно выбирать модель таким образом, чтобы деформации принимали простую вероятностную форму. Отметим в качестве еще одного примера, что при работе с образами- соответствиями и дискретным опорным пространством X можно попытаться промоделировать Р исходя из предположения о том, что различные точки X отображаются на опорное пространство Т независимо и что соответствующие распределения различны.
Для того чтобы сузить выбор безусловных распределений, рассмотрена роль преобразований подобия. Если, как и выше, D выбрано удачно, то можно рассчитывать, что Р будет обладать соответствующей инвариантностью. Итак, если / и Г- подобные идеальные ПСКС и Г = Ш, то в первую очередь следует выяснить, не обладают ли dl и dl = dkl одним и тем же распределением вероятностей. Можно также использовать другой подход: попробовать модель, регулирующую равенство распределений kdl и dkl; этот путь приводит нас к ковариантности по вероятности.
Основные понятия и определения метода пространства состояний
Для оценки состояния сложной системы, в частности, ПНК, на базе математической модели, если предположить, что начальное состояние которой (например, величина напряжений или токов) может быть выражено любым действительным числом, множество состояний можно определить как X=R, где R - числовая ось, и модель примет вид: где Xt (t) - состояние системы в момент времени t, щ - управляемый вход системы на интервале 0..J, a,, bj - затраты на реализацию процессов управления.
Таким образом, эндогенные переменные с запаздывающем аргументом типа x\t) присутствуют в структуре модели как вспомогательные переменные и в совокупности с экзогенными переменными ииЬ составляют известные к данному моменту времени переменные системы, по которым можно получить значения текущих эндогенных переменных. Для первого периода значение х(1) вычисляется по х(0), а так же по и(0) и Ь(0). Определив, таким образом, х(1), можно найти х(2), если, конечно, заданы и(1) и Ь(1). Следовательно, при заданном начальном значении х(0) и заданных значениях u(t) и b(t) можно определить траекторию x(t), последовательно применяя уравнения состояния. Следовательно, траектория показывает движение в пространстве состояний. Таким образом, к традиционным понятиям входа и выхода добавляется ещё одно, принципиально важное для контроля и диагностики -пространство состояний. В общем случае уравнение состояния в векторно-матричной форме имеет вид: где х - вектор состояния системы, и - управляемый вход и/- влияние среды, Система в свою очередь влияет на среду своими выходными параметрами. В некоторых случаях сами переменные состояния могут рассматриваться как выходные величины системы. На этот класс систем в работе обращено особое внимание. В других случаях невозможно непосредственно наблюдать переменные состояния, но вместо этого можно наблюдать множество выходных величин уі(і — 1, ...,р) или р - мерный вектор у, который определяется уравнением С и D постоянны для стационарных систем. Обычно выходное уравнение, подобное (3.3), возникает при введении в рассмотрение величин параметров выходных сигналов системы.
Вектор состояния сформирован из множества величин, которых достаточно для того, чтобы полностью описать движение системы в пространстве состояний. По заданным вектору состояния в некоторый момент времени, закону движения и последовательности входных воздействий, можно вычислить состояние в любой другой момент времени. Вектор состояния - не единственный; любой другой вектор x (t), связанный с x(t) невырожденным преобразованием x (t) — M(f)x(t), удовлетворяет приведённому выше требованию.
Этот подход оказывается ближе к реальным запросам практики оценки состояния диагностируемой системы. В технических науках нет полной информации о реальной системе. Тем не менее, методы идентификации систем в сочетании с методами теории оценивания и теории управления позволяют путем экспериментирования на модели (вместо реальной системы) определить допустимые стратегии управления объектом диагностирования. Таким образом, можно создавать модели в надежде, что более глубокое понимание динамики поведения системы и возможность экспериментирования на модели облегчат разработку реальных стратегий управления.
Таким образом, уравнение состояния есть формулировка стратегии, т.е. намерения действовать определенным образом в определённых обстоятельствах. Оно представляет собой обобщенное, заранее обусловленное и выраженное в виде правила решение, которым устанавливается норма поведения при наступлении событий заданного типа.
Теперь остановимся на понятии диагностического управления объектом контроля и диагностики или кратко - управления.
В простейших выражениях организация — это нечто, созданное с целью превращения некоторых ресурсов в конечный продукт. Поскольку этот процесс описывается в пространстве состояний, то можно оценить его эволюцию. Решение уравнения состояния можно представить себе как кривую, которую можно начертить в пространстве состояний. Однако, как правило, строят такую траекторию, чьи различные точки соответствуют различным моментам времени, в которые предполагается изменение состояния организации.
Планирование и управление можно рассматривать как оценку и обеспечение некоторой траектории, которая является решением уравнения состояния, т. е. описывает движение в пространстве состояний. Для выполнения этих двух функций управление должно основываться на базе централизованной политики, моделируемой уравнением состояния.
Законом управления является закон с обратной связью, с помощью которой систему стремятся сделать менее чувствительной к изменениям параметров за счет использования в основном текущей информации. Если имеет место возмущение, то отрабатывается ошибка, и первоначально планировавшиеся значения корректируются так, чтобы удержать переменные состояния вблизи желаемых значений. На основе указанных конструктивных представлений в рамках метода пространства состояний рассмотрим систему моделей.
Сценарий диагностики режима стабилизации на линии заданного пути
Специализированное программное обеспечение GG HUNTER (рисунок 4.21) предназначено для работы с имитатором сигналов (ИС) спутниковых навигационных систем (СНС) ГЛОНАСС/GPS/WAAS/GALILEO СН-3803 М, СН-3805, СН-3806. GG HUNTER позволяет создать сценарии имитации использования навигационной аппаратуры потребителя (НАЛ), начиная от сертификационных и заканчивая сценариями, трудно воспроизводимыми в реальных условиях; GG HUNTER выполняет следующие задачи: - моделирование движения навигационных космических аппаратов (НКА) СНС ГЛОНАСС, GPS, SBAS, GALILEO; - моделирование спутникового созвездия по реальному альманаху - редактирование численного и пространственного состава орбитальной группировки (ОГ) НКА по каждой СНС; - моделирование движения потребителя, в том числе с использованием цифровой картографической информации; - расчет и моделирование уровня принимаемого сигнала; - моделирование диаграммы направленности антенны; - формирование сбойной информации в навигационных кадрах (НК) НКА СНС; - моделирование погрешностей ионосферы, тропосферы; - создание и исполнение сценариев моделирования; - прием данных от тестируемой НАП в формате NMEA и статистическая -обработка получаемых данных; Схема диагностирования ПНК с применением перечисленных технических и программных средств применительно к самолёту АЯ-140-100 изображена на рисунке 4.22. Станция MPS 30 в соответствии с программой диагностики осуществляет подачу воздуха статического и динамического давлений на входы приёмников давления комплекса высотно-скоростных параметров (ИК ВСП). Сценарий полёта для аппаратуры спутниковой навигации обеспечивает имитатор спутниковой навигационной информации СН-3803М (рисунок 4.18) работающий под управлением программного обеспечения GG HUNTER (рисунок 4.21).
Имитатор СН-3803М генерирует сигналы GPS/ГЛОНАСС спутника, характерные для движения самолёта по заданному маршруту. При этом в сценарий полёта входят и вынужденные отклонения от линии заданного пути (рисунок 4.2) с целью анализа реакций ПНК.
Роль устройства согласования заключается в синхронизации сигналов скорости и высоты полёта от станции MPS-30 с сигналами изменения текущих координат от GPS/ГЛОНАСС генератора при имитационном движении ЛА. В простейшем случае эту задачу может решить человек-оператор, задавая на пульте управления станцией MPS-30 параметры имитационного движения. В случае необходимости можно автоматизировать этот процесс.
Поскольку самолёт в реальности неподвижен, то на программу работы генератора GPS/ГЛОНАСС сигналов накладывается обратная связь от углов отклонения управляющих поверхностей (элеронов, руля высоты, руля направления), то есть реакция ПНК на заданные условия. Обратная связь осуществляется через программно-аппаратный комплекс на базе платформы PXI (рисунок 4.20), содержащий модель алгоритма диагностики и выполняющий оценку параметров работы ПНК.
Таким образом, можно организовать имитацию полёта ЛА в наземных условиях и задавать полётные условия, согласно составленным конфигурациям. Причём используемый комплекс проверочного оборудования является универсальным и может быть применён под разные типы самолётов.
С помощью представленной технологии имитационного диагностирования аналогично решаются задачи осуществления в наземных (цеховых) условиях функциональной динамической оценки режимов штурвального управления, стабилизации пространственного положения ЛА, стабилизацию скорости, высоты, числа Маха, автоматического захода на посадку, а также комплексной готовности агрегатов и систем ПНК выполнять задачи пилотирования и навигации. Экономическая эффективность предложенной методики диагностирования ПНК показана на рисунке 4.23 в виде диаграммы Диаграмма трудоёмкости Крайний сегмент в первом столбце диаграммы указывает трудоёмкость, затраченную на мероприятия по устранению обнаруженных в результате контроля дефектов. Здесь важно, что чем на более позднем этапе контроля обнаружен дефект, тем выше затраты на его устранение. Как видно из диаграммы, введение диагностической системы управления состоянием полностью исключает внеплановые вылеты за счёт технологического процесса диагностики ПНК выполняемого в сборочном цехе и основанного на имитации полёта. Таким образом, итоговая трудоёмкость производственного контроля ПНК снижается с 3400 н/ч, до 2600 н/ч.
