中圖分類號：TN92；V243 文獻標志碼：B 文章編碼：1672-7274（2025）05-0004-03

Abstract： With the rapid development of the aviation industry，aviation communication systems are becoming increasiglycomplex，andcorrspondingly，thedifcultyofdiagnosingelectricalandacousticfaultsisalsoincrasing dayby day.Traditional fault diagnosis methods are no longer able to metcurrent needs inthis context，andresearch on new fault diagnosis technologies is urgently needed.The articleconducts in-depth research on the diagnosis technology of electroacoustic faults in aviation communication systems，focusing on the diagnostic methods and technicalprinciplesof electroacousticfaults inaviationcommunicationsystems，aswellastheeffectivenessof these methodsandprinciplesinpracticalapplications.Andtroughdetailedanalysisoftheprocesofeectroacousticfaultdiagosis， featureextractionteligetgnosticgorihs，aswellsfultsulatinderiationinultiplepetstch results showthatthe modelexhibitsexcellentperformance inbothsimulatedandactualtesting environments，andcanlayasolid technical foundation for the maintenance and support of aviation communication systems.

Keywords： aviation communication; acoustic malfunction; fault diagnosis; deep learning

在航空技術飛速發(fā)展的當下，航空通信系統(tǒng)中的電聲故障始終是影響系統(tǒng)可靠性與性能的關鍵因素。電聲故障所引發(fā)的后果極其嚴重，其中通信中斷、信息誤傳等問題，會對飛行安全以及飛行任務的執(zhí)行產(chǎn)生極大危害[1?？梢哉f，電聲故障猶如一顆隱藏在航空通信系統(tǒng)中的“不定時炸彈”，一旦觸發(fā)，后果不堪設想。因此，深入開展對航空通信中電聲故障診斷技術的研究與學習，對于提升航空通信系統(tǒng)的運行可靠性和性能有著至關重要的作用。這不僅關乎每一次飛行的安全，更關系到整個航空事業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展，是保障航空通信順暢、飛行任務順利完成的關鍵環(huán)節(jié)。

常見的航空通信電聲故障診斷技術

1.1以信號分析為主的診斷技術

基于信號分析的診斷技術在航空通信電聲故障診斷方面發(fā)揮著至關重要的作用，這種技術主要通過多維度分析航空通信電聲信號來判斷有無故障發(fā)生。從時域分析角度來看，它主要關注于信號隨時間的變化特征。正常航空通信中的電聲信號在時域上具有一定的變化規(guī)律，如信號的幅值、周期等參數(shù)都比較平滑。例如，語音通信信號在正常發(fā)射時音節(jié)長度、間隔時間、聲音強度的變化都在一定范圍內(nèi)[2]。發(fā)生故障后，若信號受到干擾或傳輸線路失效，時域信號會出現(xiàn)幅值突變、周期紊亂等問題。通過示波器等設備對時域信號進行觀察和分析，可以初步判斷信號是否存在異常。技術人員可以通過對比標準信號的時域波形圖和實際檢測波形圖，若檢測到波形存在毛刺、凹陷或者幅值明顯改變的異常情況，則可以沿著信號的傳輸路徑進一步排查故障源，而故障可能出現(xiàn)在信號的發(fā)射端或者接收端。頻域分析也是一個非常關鍵的步驟。利用傅立葉變換等數(shù)學工具，將時域信號轉換至頻域，可以得到信號的頻譜分布。航空通信中電聲信號在頻域上表現(xiàn)為特定的頻譜特征，語音、數(shù)據(jù)、導航信號等不同類型的通信信號都有頻率范圍和主要頻率成分。一般情況下，頻譜中的頻率成分和幅值所占的比例是相對固定的。但是當出現(xiàn)故障時，頻譜變化明顯。通信系統(tǒng)中的濾波器發(fā)生故障時，可能會導致頻帶外干擾信號進入，使頻譜中出現(xiàn)額外頻率峰值。再比如，音頻放大器的非線性失真，頻譜中會出現(xiàn)諧波成分，原單一頻率信號的頻域中會出現(xiàn)多個頻率分量與之成整數(shù)倍關系的情況。使用頻譜分析儀對頻域信號進行準確測量和分析，能夠準確判斷出這些頻率異常進而判斷出哪個環(huán)節(jié)的設備出現(xiàn)了故障，是否選擇射頻前端頻率或音頻處理部分失真等問題，為以后故障修復提供有力依據(jù)。此外，時頻分析方法結合了時域和頻域的優(yōu)勢。對于那些不穩(wěn)定的信號，比如，在飛機飛行過程中環(huán)境因素導致通信信號受到時間變化的干擾，時頻分析技術可以清晰地顯示信號在不同時間點的頻率波動。與小波變換等時頻分析工具相似，可以將信號分解成各種尺度和頻率的子信號，觀測它們隨時間和頻率軸的變化特性，能夠更全面地了解信號的變化，捕捉到故障引起的信號瞬態(tài)變化和頻率漂移，繼而更精確地診斷航空通信中的電聲故障。

1.2以模型為基礎的診斷技術

以模型為基礎的診斷技術是診斷航空通信電聲故障的有效而有針對性的手段，其有賴于航空通信電聲系統(tǒng)準確模型的建立與分析。以模型為基礎的診斷技術如圖1所示。

數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)輸入 數(shù)字比特流模擬信號 模擬信號數(shù)字比特流 顯示漢字 w wW UL 漢字000 公用電話網(wǎng) *0.*PC機 調(diào)制解調(diào)器 調(diào)制解調(diào)器 PC機源系統(tǒng) 傳輸系統(tǒng) 目的系統(tǒng)源點 發(fā)送器 傳輸 接收器 終點輸 輸 發(fā)送 系統(tǒng) 接收 輸 輸出信息入信息 入信息 的信號 的信號 出信息

該診斷技術以建立航空通信電聲系統(tǒng)物理模型作為基礎。該模型要求覆蓋通信系統(tǒng)中信號發(fā)射、傳輸至接收全過程，包含電聲轉換、信號調(diào)制與解調(diào)、信道傳輸和天線等關鍵環(huán)節(jié)。以電聲轉換為例，麥克風把聲音信號變成電信號這一過程可用一個物理模型進行描述，這個物理模型涉及聲學原理和電磁感應原理。在模型中，要正確地反映聲音振動是怎樣使麥克風振膜振動并隨之產(chǎn)生對應電信號及該電信號幅值和頻率與原聲音信號的對應關系[3]。對于信號調(diào)制解調(diào)部分，要根據(jù)不同的調(diào)制方式（如調(diào)幅、調(diào)頻、調(diào)相）建立相應的數(shù)學模型，描述如何將基帶信號加載到載波上進行傳輸，以及在接收端如何還原出原始信號。這些物理和數(shù)學模型相互配合共同構成了完整的航空通信電聲系統(tǒng)。在模型構建結束后，將實際得到的系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)與模型預測數(shù)據(jù)進行對比以診斷故障。當系統(tǒng)處于正常運行狀態(tài)時，實際數(shù)據(jù)要與模型輸出數(shù)據(jù)高度吻合。例如，平穩(wěn)通信環(huán)境下，模型預測的接收信號強度，頻率和相位等參數(shù)都要和實際測量值達到允許誤差范圍。但是當系統(tǒng)失效時，該一致性就會被打破。比如，如果發(fā)射天線出現(xiàn)故障，導致發(fā)射功率下降，那么實際得到的信號強度比模型預測值要小，可通過分析這種偏差來實現(xiàn)，技術人員可以借助于該模型的結構和參數(shù)信息，沿著信號的傳輸路徑進行故障定位?？蓮陌l(fā)射端逐個進行排查，判斷是否存在功率放大器輸出功率，天線輻射效率或傳輸信道衰減不正常。同時，模型可以實現(xiàn)故障的仿真和預測。在模型中引入電路元件受損、參數(shù)漂移、信號干擾等故障假設，觀測輸出的變化情況。這有助于技術人員了解各種故障在系統(tǒng)中的性能，提前制定故障診斷和修復策略。以模擬音頻處理電路之模型為例，模擬電容漏電問題來觀察此故障對于音頻信號品質(zhì)之種種影響，如頻率反應、失真程度等方面的變化，這樣當實際系統(tǒng)中出現(xiàn)類似音頻質(zhì)量問題時，就能快速聯(lián)想到電容故障發(fā)生的潛在原因并進行針對性的檢查及維修，提高故障診斷的效率和準確性。

1.3人工智能診斷技術

以人工智能為核心的診斷技術給航空通信電聲故障診斷工作帶來了革命性變革，該技術能夠借助機器學習與深度學習算法的強大數(shù)據(jù)分析能力，解決復雜故障診斷難題。

機器學習算法被廣泛應用于航空通信電聲故障診斷中。其中決策樹算法被普遍采用。通過學習海量航空通信電聲故障樣本數(shù)據(jù)，決策樹能夠構造出與樹形結構相似的模型。每個節(jié)點代表一個屬性上的測試，分支代表測試輸出，各節(jié)點代表最終的分類結果，即故障類型。例如，在處理通信電聲信號中頻繁出現(xiàn)的噪聲問題時，決策樹能夠依據(jù)信號的各種特性，如噪聲的頻率區(qū)間、振幅大小以及持續(xù)時間等，進行有針對性的分類。若噪聲頻率處于某個高頻段、幅值大、持續(xù)時間較短，則可歸因于電磁脈沖干擾所導致的失效；若為低頻、幅值小、時間長等的噪聲，則可由機械振動產(chǎn)生。決策樹模型通過不斷的訓練和優(yōu)化，可以使其更加準確地劃分各類故障，為維修人員快速診斷故障提供參考。在這個領域，深度學習算法展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。本研究以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）為核心，此網(wǎng)絡具備在航空通信中自動鑒別電聲信號屬性的能力。在音頻信號處理中，CNN把音頻數(shù)據(jù)視為二維的圖像（時間-頻率表示），利用卷積層和池化層的結構提取特征。對于普通航空通信語音信號而言，使用CNN可以學習到更多獨特的語音頻譜模式和時間變化特征；面對出現(xiàn)的故障信號，如語音信號的失真或中斷，CNN具備捕捉這些異常在頻率和時間維度上波動的能力。在訓練的時候，可以把大量被標記為正常與故障的音頻數(shù)據(jù)輸入CNN，網(wǎng)絡不斷調(diào)整權重使得預測結果與實際標簽之間的誤差達到最小值。訓練后CNN能準確地對未知新音頻信號進行故障診斷，判斷其是否正常，如果異常，再進一步判斷其故障類型和嚴重程度。此外，人工智能診斷技術還具有自我學習和更新的作用，隨著航空通信系統(tǒng)的不斷發(fā)展和新故障類型的出現(xiàn)，可以不斷向訓練集添加新的數(shù)據(jù)來重新訓練模型。例如，當飛機采用了新的通信技術或設備時，可能會出現(xiàn)以前未曾遇到過的電聲故障。可以對此類新型故障進行相關數(shù)據(jù)采集，對人工智能診斷模型進行更新和優(yōu)化，使其能夠適應這種新情況，始終保持航空通信電聲故障診斷具有更高的準確性。這種自適應能力使人工智能診斷技術在航空領域中的運用具有很大優(yōu)勢，可以為保障航空通信系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供強有力的支持。

2 航空通信電聲故障診斷技術學習的方法

在航空通信電聲故障診斷技術研究中，通信電聲原理的掌握是關鍵基礎。只有對通信電聲工作機理有深刻了解，才能夠?qū)收蠁栴}進行精準診斷與解決[4]。

通信電聲系統(tǒng)涉及聲音的生成、發(fā)射、接收與處理。在航空通信當中，聲音信號一般都是通過麥克風進行收集，經(jīng)一系列處理放大之后通過通信線路輸送到接收端，然后通過揚聲器或者耳機將其進行播放。學習這一過程的各個環(huán)節(jié)對診斷故障是非常關鍵的。麥克風是聲音信號的輸入口，不同種類的麥克風有不同的性能，比如，動圈麥克風和電容麥克風。深入了解麥克風的操作機制，如靈敏度、頻率響應和指向性等關鍵參數(shù)，有助于評估麥克風的工作狀態(tài)。麥克風靈敏度下降就可能造成聲音信號弱而影響通信質(zhì)量。這時可查看麥克風連接有無松動或是否有必要更換。

信號處理和放大環(huán)節(jié)也是非常關鍵的，其中聲音信號會經(jīng)過放大器，濾波器等設備的加工。明確此類設備的原理，有利于判斷是否存在信號失真、噪聲干擾等問題。例如，放大器出現(xiàn)故障時，可能會導致聲音信號失真或者音量不穩(wěn)定。此時，可以檢查放大器的電源供應、電路連接等是否正常，判斷出故障原因并傳輸至信息平臺統(tǒng)一分析，這樣才能弄清故障表現(xiàn)形式和產(chǎn)生原因，消除種種干擾因素。最后一環(huán)是揚聲器或耳機輸出聲音信號。深度探索揚聲器或耳機的工作原理，如頻率反應、功率輸出等核心參數(shù)，可以幫助我們判斷聲音播放是否存在問題，例如，揚聲器的頻率響應是否不均勻而使聲音失真，此時可以檢查揚聲器的接線是對的還是要更換的。

3 結束語

本文提出的基于深度學習的航空通信電聲故障診斷技術，為航空通信系統(tǒng)的維修和保障提供有力的技術支持，有助于提高系統(tǒng)的可靠性和性能。未來，要繼續(xù)深入研究電聲故障診斷技術，摸索出能提高診斷效率和準確診斷手段的方法，這對于航空通信系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定發(fā)展有很大幫助。

參考文獻

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