基于QAR数据的PW4056发动机稳态报文解析

曹惠玲，张兴川

（中国民航大学航空工程学院，天津　300300）

基于QAR数据的PW4056发动机稳态报文解析

曹惠玲，张兴川

（中国民航大学航空工程学院，天津300300）

对QAR数据和ACARS报文数据的同源性进行了分析，对发动机稳态报文的结构及其生成逻辑进行解析，提出了一种从QAR数据中提取出满足触发条件的发动机稳态报文的研究思路和方法，利用该方法不仅可以充分挖掘QAR数据中大量原始监控数据，还可获得按逻辑提取的模拟ACARS报文，借助该报文可为航空公司提供应急处置方案，协助其进行飞机和发动机的状态监控及故障诊断，也可以将其用于科研单位及高校的研究和教学，通过对B747-400飞机实际ACARS报文数据和提取报文数据进行计算分析，验证了该方法的可靠性，具有良好的应用前景。

QAR数据；ACARS报文；同源性分析；提取逻辑；可靠性检验

QAR（quick access recorder）为机载数据记录装置，其每隔1 s准确地记录下来自飞机各系统的大量运行参数，连续完整地反映了整个航程中各系统的实际运行状况。QAR记录的参数种类繁多且数据量大，当飞机落地后可由地面人员将数据拷贝出来或利用WQAR（wireless quick access recorder）下传，为分析飞机性能和实现重要系统的状态监控及故障诊断提供重要的数据支持[1-4]。

ACARS（aircraftcommunicationaddressingandreporting system）是现阶段国际民航通用的一种可寻址空/地数据通信网络，其通过飞机机载设备以数字电报形式实时地与地面数据中心进行数据自动传输和交换，主要用于航空公司对飞机运行状态的实时监控[4]。地面数据中心接收到数据后需对其进行解译，经预处理、译码和校验后生成报文发给用户航空公司。为保证报文传输的准确性和完整性，地面数据中心一般采用循环冗余检验码对接收到的报文进行校验[5]。但由于客观存在的因素，如通信网络传输差错、突发信号干扰、人为失误和设备故障等造成报文信息出现误码、丢失或无法识别等情况往往不可避免。同时，受到数据传输技术及费用的限制，ACARS报文所包含的数据量小、参数信息少。且由于受到OEM（original equipment manufacturer）的技术封锁，中国的航空公司只能依靠支付高额费用来购买部分ACARS报文数据以监控飞机的运行状态，无法满足航空公司对飞机及发动机状态监控的深层次研究需要，同时科研单位和高校由于没有购买权限，难以获得实际ACARS报文，对开展与ACARS相关的教学及研究工作带来很大困难。

当前，航空公司主要依靠ACARS报文和QAR数据相结合的方式进行飞机及发动机的状态监控和故障诊断[6]。发动机稳态报文（engine stable frame report）是航空公司经常使用的一种重要的发动机监控报文，通常在飞机的巡航阶段产生并通过ACARS系统下发，每次航班一般只下发2份报文[7]。如果能通过QAR数据提取出满足触发条件的报文，则不仅能够充分利用QAR数据中所包含的大量原始监控数据，而且还可以获得模拟ACARS报文，提供给科研单位以及高校便于进行分析研究和教学应用；同时还可以在ACMS（aircraft condition monitoring system）出现故障而无法获得报文或出现误码等状况时暂时替代ACARS报文，为航空公司提供应急处置方案。本文以B747-400飞机为例，研究从其全航段QAR数据中提取出满足触发要求的发动机稳态报文的方法，其他种类的报文同样可用这种方法获得。

1　ACARS报文数据与QAR数据同源性分析

飞机状态监控系统（ACMS）是先进的机载数据采集和处理系统，其能实时收集各种监控数据，并对发动机和飞机的状态与性能进行特殊的工程调查[6]。B747-400飞机的ACMS系统由数字式飞行数据获取组件（DFDAU，digital flight data acquisition unit）、数据管理组件（DMU，data management unit）组成，其外围设备主要包括飞行数据记录器（DFDR，digitalflightdata recorder）、飞机通讯寻址和报告系统（ACARS）、快速存取记录器（QAR）、多功能控制显示组件（MCDU，multipurpose control&display unit）、驾驶舱打印机（PRT，printer）、监控报告记录器（DAR）和机载装填器（ADL，airborne data loader）等部件。

图1给出了B747飞机在飞行过程中数据传输流程图。从图中可以看出，DFDAU通过总线传输系统从飞机和发动机相关传感器上获取飞行数据、发动机性能参数、驾驶员操作行为、驾驶舱录音等数据信息，并将这些数据传输至飞行数据记录设备（DFDR/QAR）或DMU中，DMU则控制数据的存取、报告生成、打印等一系列应用行为，包括对DFDAU中满足ACARS报告触发逻辑的数据进行运算处理后生成报告，并通过甚高频系统发送至地面基站。

图1　飞机数据传输流程图Fig.1　Flow chart of aircraft data transmission

ACMS采集的各种数据应用主要有3种：①通过DFDR和QAR进行数据存储，用于维护人员分析飞机及发动机性能；②经ACARS通过甚高频收发机发送到地面RGS（remote ground station）接收站，传送到OEM及航空公司，实现机组人员和地面管理人员之间的信息交互；③通过机载打印机、控制显示部件实时提供给机组人员，方便机组人员实时了解飞机性能。飞行数据采集部件（DFDAU）是ACMS的核心部件，其内部有2个中央处理器（CPU），CPU1为DFDR和QAR提供数据，供有关人员进行突发性事件或事故调查分析使用，CPU2为ACMS的数据管理部件（DMU）提供数据，且DMU负责向ACARS、MCDU、PRT等外围设备传输数据，供发动机状态监控和飞机性能分析使用[6]。

通过对ACMS系统的组成和功能进行分析可以得出，DFDR、QAR和ACARS系统均接收DFDAU内部CPU输出的数据，且数据都是由DFDAU和DMU进行收集、存储和运算产生的，数据源都是飞机和发动机上安装的各种相关传感器测得的监控数据。DFDR主要记录飞机飞行数据、驾驶舱录音、驾驶员操作行为等信息；QAR除了记录飞行数据外，还会记录飞机、发动机及其系统和部件的性能监控数据，数据信息更加完备；而ACARS数据则是在DMU中将DFDAU传来的数据进一步运算后得出的各种报告。由此可以看出，ACMS系统的各个外围设备所接收的数据都来自相同数据源，所测得的相关参数也是相同的，因此本文利用QAR数据模拟ACARS报文的提取过程也是合理可行的。

2　发动机稳态报文提取逻辑及其解析

飞机在飞行中测得的数据经ACARS系统传输后可以存储在文本文档中，称之为原始报文[5]，飞机的ACARS报文有110多种，从应用角度可分为面向航空公司的飞机运营管理（AOC，airplane operational control）报文和面向空中交通管制与服务的空管服务（ATS，air traffic service）报文[4]，发动机报（DFD,digital flight data）是众多AOC报文中的一种，主要包括起飞报、巡航报和爬升报3种[5]，本文所讨论的发动机稳态报文属于发动机巡航报。

2.1发动机稳态报文的提取逻辑

以某航空公司的B747-400机队为例，该机队选装了PW4056型号发动机，OEM要求在飞机进入巡航阶段之后进行发动机稳态监控初始条件（engine stability monitoring initial conditions）和稳态容限值等级（stable condition tolerance category）的判定，该判定过程会一直持续到无法满足判定条件或巡航阶段结束。按照OEM的规定，每个航班都将产生和下发2个发动机稳态报文，在首次满足所有判定条件之后立即下发第一个报文，巡航阶段内最后一个满足判定提取条件的报文将作为第2个下发报文[7]；B747-400发动机稳态报文必须按以下OEM规定的判定逻辑进行提取。

步骤1飞机进入巡航阶段后，在其飞行数据中选取该时间点的飞机/发动机监控数据，判定如表1所示的飞机/发动机稳态初始条件。对4台发动机分别判定前4个参数（MACH、高度、EPR、N1），对于飞机则需判定全部参数，以此来检测飞机和发动机是否满足稳态初始条件，如果在1 s内全部参数均满足条件则进入步骤2；否则判定为不成立，从下1 s重新开始此过程继续进行判定，判定时间节点向后顺延1 s，直到所有监控参数都满足表1要求的条件[7]。

表1　飞机/发动机稳态监控初始判定条件Tab.1　Aircraft/engine stability monitoring initial conditions

步骤2当参数满足稳态初始判定条件后，从该时间点向后选取180 s数据，记录该180 s内各个稳态参数的最大值和最小值之差，与表2中对应参数的稳态容限值（TB，tolerance category band）进行逐个比较，如果在3 min稳态判定周期内，每个参数的最大值和最小值之差都小于表2中与之相对应的TB（至少满足E等级），则获取该判定区间内最后20 s参数数据的平均值，同时给出对应的稳态容限值等级（共有“A～E”5个等级），产生第一份ACARS报文并且进行下发，同时将报文数据和等级信息一并存储在永久存储器（NVM，non-volatile memory）中；如果在3 min判定周期结束前给定的参数不能满足与之对应的稳态容限值，则稳态判定周期将会向后顺延1 s继续运行，在随后的每1 s不断记录判定周期内最新的参数最小值和最大值并覆盖之前存储的数值，直到可以在整个判定区间获得1组可以接受的稳态参数，进而产生并下发第1份ACARS报文；此时将启动长为1 h的“中断间歇”，在这个时段内将不会进行发动机稳态报文的提取[7]。

表2　飞机/发动机稳态容限值等级Tab.2　Aircraft/engine stable condition tolerance degree

步骤3系统在1 h“中断间歇”结束后会重新启动步骤1和步骤2所描述的稳态监控，直到获取下一个满足要求的稳态报文数据和对应的稳态等级信息。在此阶段系统会将提取出的发动机稳态报文数据存储到临时缓存器中（不覆盖NVM中第一个稳态报文数据）并启动一个新的1 h“中断间歇”，但不会产生和下发ACARS报告；发动机稳态报文的提取必须在“中断间歇”结束后才能进行，系统会不断用新数据覆盖之前存储在临时缓存器中关于发动机稳态的后续判定结果，并忽略之前存储报文数据的稳态等级信息[7]。在巡航阶段系统会一直进行上述的提取过程，但当飞机飞行阶段发生改变，如从巡航阶段变为降落、滑跑阶段或空/地信息发生变化时，系统会将存储在临时缓存器中的最后一个发动机稳态报文通过ACARS下发并将报文数据及其对应稳态等级信息存储在NVM中。图2为发动机稳态报文提取全过程的示意图，图中假设第1次提取用时0.3 h并获得稳态等级为“D”的报文，第2次提取用时0.2 h并提取出稳态等级为“E”的报文。

图2　发动机稳态报文提取示意图Fig.2　Schematic diagram of engine steady frame report extraction

在表1中，EPR代表发动机压比，当系统无法从任何总线上获取有效EPR数值时，会使用备用初始判定条件N1（低压转子转速）。表2中，等级“E”是可接受的发动机稳态判定的最小容限值等级，与各个参数稳态容限值相关的“+”表示一个最小/最大范围，这定义了参数稳定在稳态容限内可能的变化范围。“X”表示该参数没有被用作稳态判定标准。

2.2报文格式解析

以该机队为例，B747-400原始发动机稳态巡航报文（DFD）格式如图3（a）所示，可看出系统为了节省存储空间，将报文中数据或字母连续排列存储，无长度、精度及数值含义信息，可读性差[1]。本文通过对比、分析原始ACARS报文与QAR数据中的参数信息，并查阅波音使用手册和航空专业英文缩写字典，明确了图3（a）原始报文中参数的信息及其缩写词汇，设计了如图3（b）所示的B747-400发动机巡航稳态报文数据的模板，同时也标注了参数的意义、长度、精度及其格式等信息。原始报文的第5～16行分别表示B747的4台发动机的监控参数，缩写词汇后面的数字1代表编号为1的发动机，第2到第4台发动机的监控参数格式与第1台相同，图3（b）中没有重复显示。

图3　发动机巡航稳态报文格式Fig.3　DFD format

2.3基于QAR数据的报文生成逻辑

本文第1节验证了原始ACARS报文数据与QAR数据都是经DFDAU和DMU进行数据采集、存储和运算得到的，数据源都是飞机和发动机上安装的各种相关传感器，即原始报文数据与QAR数据是同源的，所以按照2.1中描述的发动机稳态报文生成逻辑从QAR数据中模拟其提取过程的方法和思路是合理且可行的。

根据发动机稳态报文的提取逻辑，设计相应的算法从QAR数据中提取稳态报文，算法流程如图4所示，由此利用Matlab进行相应的计算，在3.1中给出计算结果。用飞机下传的2份实际ACARS报文对所生成的报文数据进行检验，即可验证算法的可靠性。实际每趟航班只记录2份ACARS报文数据，但利用QAR数据可以提取任何时间段的报文，也可以提取出满足条件的多份报文，同时还可利用历史QAR数据还原报文数据，并且将提取出的报文应用于科研单位课题研究及高校教学，可以很好地解决ACARS报文数量少及获取受限的问题。

在执行该逻辑进行提取的过程中可能会出现某些问题，如无法提取出符合条件的数据或提取报文与原始报文时间点相差特别大等状况，这时需对选取参数及其范围进行调整，并适当降低稳态容限值等级（TB），直到可以获得满足触发条件且较满意的稳态报文。

图4　从QAR中提取发动机稳态报文的逻辑图Fig.4　Extraction logic diagram of steady frame report from QAR data

3　实例应用

3.1基于QAR数据的报文提取

以该机队的一架B747-400飞机为例，收集其20份QAR数据及其对应的2份ACARS发动机稳态报文，部分QAR参数数据如表3所示，表中给出了2份原始稳态报文生成时间节点附近的数据，生成的第1个ACARS报文如图3（a）所示。表3中的符号“///”说明测量该参数的传感器暂时处于关闭状态，ENG1代表1号发动机。

表3　部分QAR数据Tab.3　Partial QAR data

利用Matlab对QAR数据进行计算生成发动机巡航稳态报文，得到满足触发条件的2份报文，分别用提取报文1、2表示，OEM提供的ACARS报文分别用原始报文1、2表示，在表4中列出了提取报文与原始报文部分重要参数的对比情况，ENG4代表4号发动机。

表4　提取报文与原始报文部分数据Tab.4　Partial extracted report and original report data

3.2可靠性检验及误差分析

将提取的40份报文数据与其对应的ACARS原始报文数据做误差分析，如图5所示。从图中可以看出，大部分数据的计算误差都能控制在4%以内，以表2中最低等级“E”估计，4%的计算误差是可以接受并且可以用于工程实践应用的，因此证明了该方法的有效性。

图5　计算误差对比Fig.5　Comparison of calculation errors

利用QAR数据提取的模拟报文数据与原始ACARS报文数据存在一定误差，为了最大限度减小误差，更好地用于工程实践，本文对误差产生的原因做出如下分析：①OEM所提供如表1和表2所示的发动机稳态报文的提取条件较少且范围广，造成满足触发条件的报文数量较多，与原始报文提取时间点有一定偏差，从而造成所提数据存在偏差;②报文由第三方接收ACARS数据并传送给OEM，经OEM计算后发给航空公司，其中具体算法OEM严格保密，也可能隐藏了某些计算模型和更严格的限制条件，这就造成了误差的必然存在；③QAR数据及ACARS报文数据在传输过程中都经过一系列传输协议的转换，如QAR数据是DFDAU经ARINC-573/717协议传输至QAR中进行存储，而报文数据是由DMU经ARINC-724协议传输至ACARS，再经ARINC-618/-620协议封装传输至地面用户[5，8]，传输协议的不同会导致译码方式不同，且ACARS报文提取过程与本文提供方法分别是在译码前和译码后进行，所以译码方式及译码顺序的不同可能会造成数据变化而导致误差的存在。

为了减小误差，需严格按照报文提取逻辑，尽可能增加提取条件，缩小提取范围，使提取报文的时间节点尽量接近实际ACARS原始报文，从而提高提取报文的工程应用价值。

3.3报文的实际工程应用

航空公司现阶段利用基线和偏差值进行发动机状态监控及性能排队[9]，根据ACARS报文数据及OEM提供的趋势图偏差值做出N1和EGT随EPR的变化情况，可以清晰地看到N1和EGT与EPR呈正相关关系，为了得出其更精确的定量关系及进一步挖掘发动机性能基线，需对报文中的数据进行相似修正，结合趋势图偏差值作出发动机重要监控参数的性能基线，提供给科研单位及高校以用于研究及教学。利用本文中ACARS报文和趋势图可以作出PW4056发动机重要监控参数（EGT、N1、N2、FF）的性能基线，并且能够将相对偏差控制在3%以内，具有不错的可靠度，进一步挖掘了报文数据的实际工程应用途径。

4　结语

本文对QAR数据和ACARS报文数据的同源性进行了分析，对发动机稳态报文的结构及其提取逻辑进行了解析研究，提出了利用QAR数据进行数据挖掘以提取出满足触发条件报文的研究思路和方法，通过对B747-400飞机实际QAR数据和ACARS报文的计算分析，验证了方法的可靠性。利用该方法可加强飞机关键系统的状态监控，对ACARS数据进行合理的补充，为航空公司提供备用数据以便在ACMS出现故障时为航空公司提供应急处置方案，还能通过历史QAR数据提取出任何时间段的报文，还原历史报文数据，并且可为科研单位及高校提供模拟ACARS报文以及据此进一步挖掘出的发动机性能基线，广泛用于分析研究及教学应用。

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（责任编辑：杨媛媛）

Analytical study on PW4056 engine stable frame report based on QAR data

CAO Huiling,ZHANG Xingchuan
（College of Aeronautical Engineering,CAUC,Tianjin 300300,Chian）

The homology of QAR data and ACARS report data has been analyzed,as well as the structure and extraction logic of the engine stable frame report.An extracting method of engine stable frame report which meet the triggering conditions from QAR data is proposed.With the help of this method,not only the vast amount of raw monitoring QAR data can be fully tapped,but also a simulated ACARS report is obtained,which can be used in emergency management of airlines,assisting researches in condition monitoring and fault diagnosis of aircraft and engine.It can also be used in universities and scientific research units in teaching and researching. Computational analysis of both the actual ACARS reports and the extracted data of a B747-400 airplane verifies the reliability and great prospects in application of this method.

QAR data;ACARS report;homology analysis;extraction logic;reliability testing

V23

A

1674-5590（2016）05-0014-06

2015-11-04；

2016-01-09

中国民航大学博士启动基金项目（QD02S04）；中央高校基本科研业务费专项（Y15-03）

曹惠玲（1962—），女，河北唐山人，教授，工学博士，研究方向为航空发动机性能分析与故障诊断等.