摘要：為滿足大文本試飛數(shù)據(jù)圖形可視化分析需求，基于Matlab語言對(duì)大文本試飛數(shù)據(jù)的可視化繪圖策略進(jìn)行探討。結(jié)合試飛數(shù)據(jù)繪圖分析特點(diǎn)，重點(diǎn)研究大文本試飛數(shù)據(jù)繪圖中的關(guān)鍵策略：①數(shù)據(jù)加載方式選擇;②多參數(shù)對(duì)比曲線圖繪制方法;③繪圖操作的繼承。通過關(guān)鍵繪圖策略程序，減少了試飛數(shù)據(jù)載入內(nèi)存時(shí)間，完成了3種多參數(shù)對(duì)比圖繪制，達(dá)成重復(fù)繪圖操作的有效繼承。該關(guān)鍵策略可在大文本試飛數(shù)據(jù)可視化繪圖分析中發(fā)揮關(guān)鍵作用，提高試飛數(shù)據(jù)繪圖分析效率。

關(guān)鍵詞：大文本試飛數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)加載方式;多參數(shù)對(duì)比圖;操作繼承

DOI： 10. 11907/rjdk.191441

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP317.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1672-7800（2020）001-0280-05

0 引言

飛行試驗(yàn)是民機(jī)研制較為重要的一環(huán)[1-2]，而飛行試驗(yàn)成功很大程度上需要試飛數(shù)據(jù)的強(qiáng)力支撐[3-6]。試飛數(shù)據(jù)是經(jīng)過測(cè)試采集、預(yù)處理后得到的工程量[7-11]，表征飛機(jī)上諸多復(fù)雜系統(tǒng)在飛行中的運(yùn)行狀況，如何正確、迅速地將試飛數(shù)據(jù)直觀、豐富地展現(xiàn)出來，以說明系統(tǒng)運(yùn)行情況并給出試飛結(jié)果，是一項(xiàng)必要且重要的試飛工作。

目前市場(chǎng)上有許多處理分析數(shù)據(jù)軟件[12-15]，如Excel、Origin等，很多已商業(yè)化，但這些軟件在大文本試飛數(shù)據(jù)繪圖分析時(shí)，存在數(shù)據(jù)加載過慢、相似繪圖時(shí)操作繼承性差、很難實(shí)現(xiàn)特殊定制需求的圖形輸出等問題。鑒于以上原因，本文根據(jù)試飛數(shù)據(jù)分析的實(shí)際工作需要，基于M atlabn[16-17]語言開發(fā)了一款用于大文本試飛數(shù)據(jù)繪圖軟件。該軟件具有操作簡單、圖形注釋快捷、繪圖操作繼承性高等特點(diǎn)。

1 繪圖流程

試飛過程中測(cè)試設(shè)備采集記錄的數(shù)據(jù)均為二進(jìn)制原始數(shù)據(jù)，用于繪圖處理分析的數(shù)據(jù)均是原始數(shù)據(jù)經(jīng)過處理的工程量數(shù)據(jù)。以工程量數(shù)據(jù)文本文件作為輸入，繪圖過程如下：①文件導(dǎo)入，加載試飛數(shù)據(jù)文本文件，列表顯示參數(shù)清單;②參數(shù)選擇。參數(shù)列表中挑選待處理參數(shù)，根據(jù)需要對(duì)挑選的參數(shù)進(jìn)行重命名、范圍設(shè)定等;③載入內(nèi)存。將選擇的待處理參數(shù)數(shù)據(jù)載入內(nèi)存;④曲線繪圖。完成繪圖前設(shè)置，進(jìn)行曲線繪圖;⑤注釋分析。在繪制完成的曲線圖形上，按需使用分析工具進(jìn)行注釋分析;⑥圖形存儲(chǔ)。將按需調(diào)整后的圖形進(jìn)行保存;⑦生成報(bào)告。根據(jù)繪圖分析結(jié)果，自動(dòng)生成快速數(shù)據(jù)分析報(bào)告（附加功能，按需使用）。

詳細(xì)的數(shù)據(jù)繪圖分析過程如圖1所示。

2 繪圖關(guān)鍵策略方法

在圖1所示的繪圖流程中，有幾點(diǎn)關(guān)鍵策略支撐整個(gè)程序繪圖，現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)介紹。

2.1 數(shù)據(jù)加載策略

數(shù)據(jù)加載過程是所有數(shù)據(jù)處理程序的必需前置過程，只有將文本數(shù)據(jù)載入到程序內(nèi)存中，才可進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)繪圖及處理分析。而受限于計(jì)算機(jī)軟硬件性能，對(duì)于加載大文本數(shù)據(jù)文件時(shí)，數(shù)據(jù)加載過程經(jīng)常耗時(shí)較長，從而制約程序的運(yùn)行效率。若選擇的加載策略不恰當(dāng)則該問題尤為突出。因此針對(duì)特定的文本數(shù)據(jù)對(duì)象，選擇合適的數(shù)據(jù)加載策略以提高程序運(yùn)行效率十分必要。一般情況下文本數(shù)據(jù)載入內(nèi)存[18-20]有3種方式。

（1）全部載入。將文本數(shù)據(jù)全部載入內(nèi)存，如圖2所示。全部參數(shù)載人內(nèi)存后，根據(jù)圖形Figl、Fig2...的不同參數(shù)需要，分別進(jìn)行若干次（1at、2nd…）繪圖。此方法對(duì)選擇載入內(nèi)存的參數(shù)及繪圖都很方便，但當(dāng)參數(shù)量很大時(shí)，全部參數(shù)載入內(nèi)存十分耗時(shí)。

（2）部分載入——多次加載。每次僅載入單次需要處理的參數(shù)數(shù)據(jù)，當(dāng)繪圖參數(shù)需求發(fā)生變化時(shí)，重新載入所需參數(shù)進(jìn)入內(nèi)存，如圖2所示，

通過試飛獲得的各專業(yè)試飛數(shù)據(jù)文本一般情況下文件較大（有時(shí)可達(dá)到4CB）、參數(shù)個(gè)數(shù)較多，若采用方式（1）將所有數(shù)據(jù)全部載入內(nèi)存，需要較多的加載時(shí)間且占用大量內(nèi)存，因此方式（1）不適于試飛數(shù)據(jù)加載。方式（2）每次只從文本數(shù)據(jù)中加載需要的參數(shù)，分析完成后再根據(jù)新的分析需求對(duì)參數(shù)變化部分重新載入內(nèi)存，以滿足再次分析需求。但實(shí)際試飛數(shù)據(jù)分析經(jīng)常需要對(duì)一個(gè)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行多次不同參數(shù)的繪圖分析，方式（2）雖然單次加載很高效，但隨著數(shù)據(jù)繪圖分析次數(shù)的增多，該加載策略的優(yōu)越性將逐漸降低。為滿足多次繪圖分析需求，本文采用第（3）種加載策略。

（3）部分載入——單次加載。如圖2所示，在數(shù)據(jù)載入內(nèi)存前統(tǒng)籌考慮繪圖分析可能使用的所有參數(shù)（系統(tǒng)很容易做到這點(diǎn)），然后將這些參數(shù)一次載入內(nèi)存形成一個(gè)參數(shù)池，在不同參數(shù)的繪圖分析時(shí)從參數(shù)池中挑選所需參數(shù)進(jìn)行操作。該加載策略在不同參數(shù)的多次繪圖分析時(shí)相對(duì)方式（2）有較大優(yōu)勢(shì)，可在很大程度上減少多次載人內(nèi)存的耗時(shí)問題。

2.2 多參數(shù)對(duì)比圖繪制策略

在試飛數(shù)據(jù)繪圖分析時(shí)，單參數(shù)歷程曲線（見圖3）是最常使用的繪圖表現(xiàn)形式，其程序?qū)崿F(xiàn)較簡單，通過sub-plot指令再進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整即可。

很多情景下需要將多個(gè)參數(shù)放在一張圖中進(jìn)行對(duì)比分析，即繪制多參數(shù)對(duì)比圖以更好地輔助分析，而Matlab函數(shù)庫中無直接使用的函數(shù)指令，因此對(duì)多參數(shù)對(duì)比圖的繪制實(shí)現(xiàn)需要特殊的程序設(shè)計(jì)，以下是本文探索的多參數(shù)對(duì)比圖繪制方法。

2.2.1 多參數(shù)對(duì)比圖方法一

如圖4所示，左側(cè)Y坐標(biāo)沿Y軸上下交替排列，右側(cè)曲線對(duì)應(yīng)左側(cè)相應(yīng)的Y坐標(biāo)區(qū)域。程序算法中，將所有參數(shù)依據(jù)其在1個(gè)單位的Y軸上所占據(jù)的位置進(jìn)行縮放。以圖中參數(shù)P2為例，參數(shù)范圍[cd]，其在單位Y軸上處于[u v]（0≤u

（1）左側(cè)區(qū)域（Y坐標(biāo)）繪制。根據(jù)所需要繪制的參數(shù)個(gè)數(shù)為每個(gè)參數(shù)分配1個(gè)單位Y軸上的[u v]位置，并按照兩列交替排列，然后為每個(gè)參數(shù)標(biāo)注Y坐標(biāo)參數(shù)名及范圍數(shù)值。

（2）右側(cè)區(qū)域（曲線圖）繪制。對(duì)每個(gè)參數(shù)在其確定的[u v]位置上進(jìn)行縮放后的v繪制，然后將所有繪制好的曲線拷貝到同一坐標(biāo)系中，刪除同一位置處繪制過的其它坐標(biāo)系及曲線，完成的效果如圖5所示。

2.2.2 多參數(shù)對(duì)比圖方法二

如圖6所示，左側(cè)Y坐標(biāo)從左至右依次排列，右側(cè)所有曲線均在全Y軸范圍內(nèi)分別繪制。程序算法中，將所有參數(shù)在1個(gè)單位Y軸上進(jìn)行縮放。以參數(shù)P2為例，參數(shù)范圍[e d]，其在單位Y軸縮放中將所有數(shù)據(jù)值v進(jìn)行變換：v=（v—c）/（ d-c），得到的v即縮放在1個(gè)單位的Y軸上，繪圖實(shí)現(xiàn)過程如下：

（1）左側(cè)區(qū)域（Y坐標(biāo)）繪制。根據(jù)所需要繪制的參數(shù)個(gè)數(shù)分配Y坐標(biāo)在X向占的比例（最大不超過0.5），從左至右為每個(gè)參數(shù)在Y坐標(biāo)上進(jìn)行參數(shù)名及范圍數(shù)值的標(biāo)注。

（2）右側(cè)區(qū)域（曲線圖）繪制。對(duì)每個(gè)參數(shù)在其單位Y軸[01]位置上進(jìn)行縮放后的v繪制，然后將所有繪制好的曲線拷貝到同一坐標(biāo)系中，刪除同一位置處繪制過的其它坐標(biāo)系及曲線，完成效果如圖7所示。

2.2.3 多參數(shù)對(duì)}匕圖方法三

上述兩種方法適用于相同時(shí)間段內(nèi)不同參數(shù)的對(duì)比，若繪制不同時(shí)間段（T1，T2…）內(nèi)相同參數(shù)的對(duì)比圖，則不僅要在Y軸上進(jìn)行單位縮放，橫軸時(shí)間也需要在X軸上向單位長度[01]進(jìn)行縮放，如圖8所示。Y軸數(shù)值縮放過程可參考方法一，區(qū)別在于Y坐標(biāo)不再進(jìn)行兩列排列，相同Y軸的區(qū)段上只標(biāo)注一個(gè)參數(shù)的物理名稱及數(shù)值范圍。在進(jìn)行X軸縮放時(shí)應(yīng)注意程序算法中任一時(shí)刻都有唯一的double型數(shù)值對(duì)應(yīng)，而且隨著時(shí)刻的變化該數(shù)值連續(xù)變化。時(shí)間縮放如下：時(shí)間段T時(shí)刻范圍是[t1 t2]，程序?qū)?yīng)的數(shù)值范圍為[m n]，所有數(shù)值進(jìn)行縮放變化x=（x-m）/（n-m），則x（范圍[01]）即縮放在單位長度的X軸上。繪圖實(shí)現(xiàn)過程如下：

（1）左側(cè)區(qū)域（Y坐標(biāo)）繪制。參考方法一，根據(jù)所需要繪制的參數(shù)，為每個(gè)（或每組）參數(shù)分配單位Y軸區(qū)段位置，并上下依次排列，只標(biāo)注其中一個(gè)參數(shù)的物理名稱和數(shù)值范圍。

（2）右側(cè)區(qū)域（曲線圖）繪制。對(duì)每個(gè)參數(shù)在其確定的Y軸區(qū)段位置上進(jìn)行縮放后繪制，然后將所有繪制好的曲線拷貝到同一坐標(biāo)系中，刪除同一位置處繪制過的其它坐標(biāo)系及曲線。X軸時(shí)間以T1時(shí)間段進(jìn)行標(biāo)注，其它時(shí)間段的時(shí)刻不再進(jìn)行標(biāo)注，完成的效果如圖9所示。

2.3 操作繼承策略

試飛數(shù)據(jù)繪制分析具有與同一系統(tǒng)的試飛數(shù)據(jù)分析過程基本一樣的特點(diǎn)，也即在不同試飛架次的數(shù)據(jù)分析中，每個(gè)專業(yè)系統(tǒng)所使用的參數(shù)基本一致，繪圖使用的參數(shù)也基本不變，這點(diǎn)在對(duì)同一個(gè)架次不同時(shí)間段的試驗(yàn)分析中更顯突出。因此，在軟件交互界面及程序設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)充分考慮繪圖操作過程的繼承性，以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目的：①減少重復(fù)人工操作及可能出現(xiàn)的人為失誤;②繪制的圖形保持相似的元素搭配，使得繪制的圖形具有統(tǒng)一性。

本文繼承操作包括以下幾個(gè)部分：①數(shù)據(jù)加載策略方式三中參數(shù)池的選擇;②參數(shù)池中參數(shù)屬性配置，包括參數(shù)物理名稱命名、參數(shù)范圍指定等;③參數(shù)對(duì)應(yīng)曲線屬性配置，包括曲線線型、曲線顏色等。

上述3個(gè)部分是每次繪圖的必需輸入，在繪圖過程中經(jīng)常需要花費(fèi)較長時(shí)間進(jìn)行選擇和配置，且在重復(fù)選擇和配置過程中易出現(xiàn)人為操作失誤，因此對(duì)這部分內(nèi)容的操作進(jìn)行繼承是必要的。本文建議的操作繼承策略是：通過表單將上述3部分信息進(jìn)行記錄，過程如下：

（1）配置表單：每個(gè)系統(tǒng)首次分析試飛數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)表單進(jìn)行仔細(xì)的記錄以確定參數(shù)池，并對(duì)表單中的參數(shù)屬性、曲線屬性進(jìn)行合理配置，根據(jù)繪圖效果優(yōu)化調(diào)整。

（2）保存表單：將完善后的表單進(jìn)行文件保存。

（3）調(diào)用表單：進(jìn)行其它架次數(shù)據(jù)分析時(shí)，通過載人保存的表單文件，加載完善后的表單信息。

3 結(jié)語

基于開發(fā)的試飛數(shù)據(jù)繪圖軟件，本文論述了試飛數(shù)據(jù)分析繪圖中幾點(diǎn)關(guān)鍵策略：①數(shù)據(jù)加載方式選擇，討論了不同加載方式的利弊，針對(duì)試飛數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)推薦了一種數(shù)據(jù)加載方式，即“部分載入——單次加載”;②多參數(shù)對(duì)比曲線圖繪制，介紹了軟件開發(fā)過程中探索的3種對(duì)比圖實(shí)現(xiàn)策略;③操作繼承，論述了在試飛數(shù)據(jù)分析時(shí)操作繼承的重要性，并提供了一種操作繼承實(shí)現(xiàn)思路。通過對(duì)大文本試飛數(shù)據(jù)繪圖分析及程序?qū)崿F(xiàn)，充分顯現(xiàn)出本文的幾個(gè)關(guān)鍵策略在大文本試飛數(shù)據(jù)可視化繪圖分析中的作用，提高了試飛數(shù)據(jù)繪圖分析效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]周自全.飛行試驗(yàn)工程[M].北京：航空工業(yè)出版社，2010.

[2]

KIMBERLIN R D.Flight testing of fixed-wing aircraft[ M]. AmericanInstitute of Aeronautics and Astronautics. 2003.

[3]周慧楠，席龍.海量試飛數(shù)據(jù)綜合管理技術(shù)研究[J].信息與電腦，2017（ 16）：167-173.

[4]覃楊森，聶睿，范彥勤，等，試飛實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化方法研究[J].中國科技信息，2015（ 21）：35-37.

[5] 劉藻珍.基于飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)的仿真模型驗(yàn)證方法的研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2002，14（3）：281-284.

[6] 趙倩.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用研究[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（1）：91-97.

[7] 白效賢.試飛測(cè)試技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展[C].中國航空學(xué)會(huì)測(cè)試專業(yè)委員會(huì)換屆暨學(xué)術(shù)交流會(huì)，2007.

[8]黃濤，王偉.大型民機(jī)試飛測(cè)試發(fā)展與挑戰(zhàn)[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2016，24（9）：5-7.

[9] 孫健，霍培鋒.大型飛機(jī)試飛測(cè)試現(xiàn)狀與對(duì)策[J].測(cè)控技術(shù)，2007，26（3）：19-21.

[10]彭國金，劉嫚婷，韓璐.基于飛行試驗(yàn)采集的FC數(shù)據(jù)檢測(cè)分析技術(shù)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2016，39（2）：92-94.

[11]秦淋，楊春霞，劉義虎.民用飛機(jī)試飛數(shù)據(jù)協(xié)同平臺(tái)的應(yīng)用[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2012（ s2）：429-432.

[12] 覃楊森，范彥勤，劉語喬，等.試飛數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化輸出[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2015，23（ 11）：123-128.

[13] 李源，張亞濱，李書，等.基于VB的強(qiáng)度/試飛試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法與可視化軟件實(shí)現(xiàn)[J].民用飛機(jī)設(shè)計(jì)與研究，2015（1）：76-82.

[14] 陳騏，張勇，徐州.一種新型試飛數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2010，27（ 11）：67-71.

[15] 趙毅君，李立，邱泓，等.基于VB和M atlah混合編程的可視化數(shù)據(jù)采集與處理軟件的研究[J].湖南工程學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2008.18（1）：54-59.

[16] 羅華飛.Matlab GUI設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)手記[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社.2014.

[17]PALM W J.Introduction to matlab 7 for engineers[M]. New York：McGraw-Hill， 2005.

[18]RAO S，RAMAKRISHNAN R， SILBERSTEIN A. et al. Sailfish：aframework for large scale data processing[C]. Proceedings of theThird ACM Symposium on Cloud Computing， 2012.

[19]嵇智源，潘巍.面向大數(shù)據(jù)的內(nèi)存數(shù)據(jù)管理研究現(xiàn)狀與展望[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2014（10）：3499-3506.

[20]11 Y， CAO H， TAN Y.A comparison of two methods for modelinglarge-scale data from time series as complex nenvorks[J]. AIP Ad-vances， 2011，1（1）：102-103.

（責(zé)任編輯：杜能鋼）

作者簡介：范志鵬（1989-），男，碩士，中國商飛民用飛機(jī)試飛中心試飛工程部工程師，研究方向?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)控制與操縱、飛機(jī)防災(zāi)。