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摘要：机场视觉导航辅助系统是机场的重要设施，其运行的可靠性和稳定性直接影响到航空飞行的安全。助航器的发光强度是否合格是飞机着陆时影响飞行员判断飞机位置和姿态的重要因素。本文提出的助航信息管理系统利用物联网技术、大数据技术和人机交互技术，对机场助航设备的身份信息、生命体征信息、相关人员（企业）信息、设备周转信息等一系列数据进行整合。统一管理和集中分析可以大大简化管理流程，降低施工和维护的难度，同时提高航标灯运行和维护管理的效率和准确性。
关键词：机场助航灯；信息管理系统；故障预警机制
机场助航灯光系统是一种视觉辅助设备，是飞机在夜间或其他恶劣条件下顺利起飞、降落和滑行的重要保证。它不仅为夜间飞行的飞机提供视觉指示和导航信号，而且与无线电进近和着陆系统相结合，以确保飞机能够在各种环境下正常运行。目前，导航灯故障的概率比较高。由于机场面积大，设备覆盖面广，人工检查将消耗大量人力资源。此外，一旦系统出现故障，排除故障以及及时可靠的维护也是重要的难点。一旦导航系统失灵，将导致机场瘫痪。航标灯现场维护管理系统对于维护机场航标灯，保证整个机场的正常运行具有重要的价值。
1助航灯信息管理系统
机场助航照明是机场的重要保障设施，保证飞机在夜间和复杂天气条件下飞行。照明系统运行的可靠性直接影响飞机的安全。首都机场半径40公里范围内共有灯具3.4万套，分布距离0.1 ~ 5m。大约有40个不同的灯具，每个灯具至少有20个零配件，灯具品牌复杂，款式多样。由于大量和广泛分布的机场导航灯，检查所需的人力和物力，整个场地是巨大的、和纯手工检查可能会导致问题，如错过了检查，mischecks，和统计错误，这将直接影响到整个机场的安全运行。
导航援助信息管理系统提出了采用物联网技术，大数据技术和人机交互技术集成等身份信息的一系列数据，生命体征信息，相关人员（企业）的信息，和设备周转率信息统一管理和集中分析可以极大地简化管理流程，降低了施工和维护的难度，同时提高了航标灯操作和维护管理的效率和准确性。导航灯信息管理系统主要包括：（1）系统主页：显示灯的区域分布、实时状态、灯的总数、故障灯的数量等；（2）灯具管理：工作区管理、仓库管理、维修管理、灯具分配设置等；（3）报警信息：显示和查询灯报警、期限报警、库存报警、设备故障和生命周期预警等报警和预警信息；（4）灯具保养：日常检查管理、保养管理等；用户管理：用户信息管理、角色管理等；（6）数据统计：统计分析历史监控数据、维修保养记录、故障报警信息等数据；（7）系统管理：系统后台配置，负责用户帐号、权限管理。
鉴于助航灯设备数量较多，原始设备信息不完善等客观原因，本系统采用人工录入与图像录入等多种录入方式，利用图像识别技术，简化批量设备信息录入的流程，减少信息录入的工作量，并降低了录入信息的错误概率。
2助航灯故障预警机制
传统的导航辅助设备运维管理方法存在费时费力、不能及时发现问题、故障只能事后处理而不能早期预警等痛点。本文提出的故障预警机制能够在导航辅助设备出现异常时第一时间发出警报，使运维人员能够及时进行处理。同时，系统采用大数据挖掘和分析技术，对助航设备可能发生的故障进行预警，降低助航设备发生故障的概率。本文设计的助航管理系统在助航设备上增加了实时监控设备，主要监控温度、振动和工作电流三个物理量。其中，温度变量和时间变量组合为导航灯设备失效的背景条件。振动监测值用于诊断助航灯设备是否损坏或安装件松动等故障，工作电流监测值用于诊断助航灯设备是否存在开路或短路故障。与振动监测相关的预警策略的关系式为：
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其中，Vi为第i个振动检测值；Vmean为统计周期内所有振动检测值的平均值；f为根据统计结果人为确定的振动故障预警累积次数；α是判断振动故障的比例系数。在上面的公式中，当左边统计的数量大于右边的振动故障，系统会自动发出警告的异常振动，和相关人员将调查可能的开裂或航行灯的安装设备基于这个警告信息错误等松散部分。为了避免频繁的假警报强烈影响所导致的振动监测设备在飞机起飞和降落，在系统操作过程中，系统管理人员应确保系统未报告的概率达到标准，根据匹配程度的现场故障预警和诊断反馈。，人为调整故障预警累积次数的大小f和比例系数α，可以降低系统的误报概率。飞机起飞、降落引起的振动超限报警是瞬时的，而导航灯故障引起的报警持续时间较长。因此，通过合理调整α和f的大小，可以初步判断在满足一定虚警率时是否为助航灯故障报警。该方法计算简单，便于提高系统的响应时间。当前监控相关故障预警策略的关系表达式为：
其中β为判断开路故障的比例系数；Imean为统计周期内所有当前检测值的平均值；Ireal是最新的当前检测值。在上述公式中，助航系统管理人员需根据设备的工作时间、工作环境温度、维护记录等信息，设置合理的短路、开路比例系数。导航辅助管理系统能准确判断设备故障的电气类型，在导航灯设备发生开路或短路故障前给出故障警告。
3实验结论
3.1振动监测类相关故障预警策略分析
通过平台获取多组振动监测数据，并对多组数据进行统计分析。初步确定失效警告累积次数f为40，比例系数α为0.45，αf=18。获取飞机起飞、降落及故障条件下导航灯的振动监测数据。可以看出，当报警阈值设置在18岁时，造成的振动可以过滤掉飞机起飞和着陆，和航行灯故障引起的振动可以有效地检测到，因此在本文中提出的振动监测故障预警策略可以准确地确定航行灯设备本身的故障，同时降低系统的误警率。此外，通过观察该图可以发现，当导航灯异常振动时，有一个监控值急剧下降的过程，这也可以帮助管理者分析故障原因。
3.2电流监测类相关故障预警策略分析
通过平台获取多组当前监测数据，并对多组数据进行统计分析。初步确定短路故障比α为1.1，开路故障比β为0.9。获取故障情况下导航灯的当前监控数据，如图1所示。
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图 1 断路故障预警分析图
总之，综合分析以上实验结果可以看出，通过助航灯振动监测及历史数据的统计分析可以对助航地灯的装配牢固性进行有效检测，实现助航灯工作可靠性、平稳性的准确判定；通过电流监测及历史数据分析，可以判断助航灯是否存在断路或短路故障，并可通过长期的数据统计分析，判定助航灯是否存在短暂的闪烁现象。
参考文献：
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