基于单边T检验的飞机空气循环机故障测试软件研制

陆云龙，荆 涛，石封茶

（1.天津航空机电有限公司，天津 300308；2.中国民航大学，天津 300300；3.陆装驻天津地区航空军代室，天津 300300）

空调系统作为民用飞机的重要组成系统之一，需要对供气量的温度、压力、压力变化和湿度等指数进行全面调节，保证符合飞机的客舱以及驾驶舱在飞行中及地面上对空气、压力等参数的要求[1]。ACM是空气循环系统的核心部件，用于空气循环制冷。发动机高温引气，经过初、次级热交换器预冷降温后，输入到ACM的涡轮端，利用涡轮和喷嘴组件之间的间隙膨胀做功，其温度迅速降低，并按照一定比例混合后送入客舱。

ACM是空调系统中故障频发的组件，ACM故障[2]通常会引起空调系统冷却组件故障，导致实际排出的空气温度过高，无法满足空调系统对温度的要求。因此，在机务维修工作中，要对ACM机进行测试，保证ACM正常运行，确保空调系统正常工作。

针对ACM故障，目前航空公司多采用的是传统测试方法，当空调系统出现制冷故障时，首先是按照维修手册测试相关的组件活门，如果相关组件活门正常，则表明ACM机故障，直接更换ACM机；如果相关组件活门出现故障，则对故障活门进行排故。对于更换下来的ACM机，需要进行外部泄漏测试、压力测试和功能测试等来进一步确定是否有故障[3-4]。采用此方法不仅工作量大，而且耗费时间，影响飞机正常出港。

系统采用LabVIEW设计测试软件，将温度作为检测量，利用T检验法完成数据处理分析，根据处理结果表来显示ACM机故障情况。系统利用实时小样本数据简单测试方法完成对ACM机故障检测，简化了测试流程，极大减小了工作量，提高工作效率。

1 单边T检验算法

1.1 算法介绍

T检验是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起的还是本质差别造成的统计推断方法，适用于样本的个数较少（样本数量一般小于30），总体标准差σ未知的正太分布的数据分析[5]。系统采用的单总体T检验法[6]进行检验，其中主要涉及参数有样本平均数x、样本标准差σ、总体平均数μ以及P值。P值是接受两个数组均值存在差异假设可能犯错的概率，是假设结果可信程度的一个降低指示，其实际意义是认为样本数据存在关联是总体中的数据错误判断概率，所以一般P值越小，犯错的可能性就越低。

1.2 T检验数学模型

依据T检验的总体思想，先从整体中找到一个数组的特征，然后对待定样本作假设，然后对假设进行检验，判断样本与总体之间的假设是否成立。

采集到数据构成数组，这些数组内的数据内在都存在相互联系，彼此之间相互影响，因为这些数据之间的相互影响非常小，所以这种随机数组就可以近似的看作是服从正态分布的。在这种条件下，就可以使用T检验来判断ACM的温度数据组之间是否存在异常。

T检验的一般步骤分为以下3步[7]：

（1）建立假设，设定假设水准α

H0：μ=μ0（检验假设，检测到的温度正常）；

H1：μ≠μ0（备择假设，检测到的温度异常）；

μ0：正常情况下温度均值。

（2）计算T检验统计量

单总体T检验统计量：

其中，σ为待定样本标准差，x¯为待定样本均值，μ为总体样本均值（n＜30时的检验统计量公式）。

其中，σ为待定样本标准差，x¯为待定样本均值，μ为总体样本均值（n＞30时检验统计量公式）。

（3）确定P值，获取结论

其中的P值根据α和自由度查t值表得到边界值kα/2，确定P值，判断假设是否成立，获取结论（显著性水平α=0.05，自由度V=n-1）。

当H0为真时，满足如下条件下的正态分布：

若满足公式（4），则拒绝H0；

若不满足公式（4）成立，则接受H0。

2 软件设计

2.1 系统整体设计

该系统通过COMPACTDAQ平台[8]完成数据采集，在该平台的支持下，软件采用NI公司提供的LabVIEW进行模块化程序设计。用于实现该系统的全部测试功能。系统流程如图1所示。

图1 系统流程图

其中，数据处理子程序具体过程如图2所示。

图2 数据处理子程序

2.2 程序内部结构

根据图1所示，软件分为板卡参数配置、数据采样和T算法数据处理3个模块。

板卡参数配置模块包括：RTD参数设置、DAQmx虚拟通道创建和定时器设置。RTD参数设置温度采集范围为0～200℃、误差补偿方式为线性差值补偿。DAQmx虚拟通道创建热电偶虚拟通道，将其设置为通道1。定时器配置用来控制采样和生成采样的速率。

数据采样模块设置采样率：200 MSa/s，采样频率20 kHz，将通道1的数据传输至寄存器，通过低通滤波后保存并绘制曲线。

T算法数据处理模块将滤波后的数据进行预处理、计算标准差和故障判断。

（1）数据预处理对所取得一组共25个数进行求平均值x1，这组数据作为正常样本将会与待定样本进行比较，判断两组数据是否存在特征异常，从而判断ACM的温度是否异常。

（2）对待定样本数据求平均值x2和标准差x3用于后面的判断。

（3）将总体样本均值x1、待定样本均值x2、待定样本标准差x3代入T检验算法中计算出t值，与相应条件下的k值比较大小，根据比较结果从而判断两组数据是否存在特征异常情况，并将结果输出到显示面板显示。

2.3 程序前面板显示设计

本程序的前面板如图3所示，其功能是可以调整温度采集的最大值和最小值限制，可以改变采集的采样时钟即采样频率，可以选择采样的数据是作为总体样本还是待定样本，还可以设置RTD的电阻类型，从而完成不同的采样任务。

因此，程序实现了温度数据的采集和分析处理，在程序中利用T算法限定温度的波动范围，当温度在温度范围内波动时，程序检测显示ACM工作状态正常，当温度超出波动范围时，程序就会检测出ACM是异常状态。可以通过调整T算法中α取值大小来改变温度的波动范围大小。

要完成一次ACM检测首先要选择总体数据的测量，待总体测量完成，关闭温度测量，通过选择按钮选择为样本数据测量，测量完样本数据后程序会自动将2次测量的数据代入检测程序运算，从而得到两组数据之间的波动是否在正常范围，最终获得ACM的故障检测结果。

2.4 验证

程序运行的实际结果见表1。

表1 实际程序检测结果

数据结果表明，总体样本均值x1=37.760，待定样本1均值x2=38.240，待定样本2均值x3=40.076，待定样本1均值误差率为1.18%，待定样本2均值误差率为6.05%；按照单总体T检验计算得t1=2.393，t2=10.1，k=2.064，所以待定样本1、待定样本2均不正常。

3 结束语

当前飞机空调系统发生故障的频率是比较高的，通常的检测方法都非常繁琐，不能直接判断空气循环机是否存在故障，需要进行全面检查。所以本系统测试速度远远超过传统测试，降低了测试的时间成本，提高了工作效率。对检测故障的简化，降低成本方面是有一定意义的。