2. 飞控HIL测试数据体系与信号分类

飞控HIL（Hardware-in-the-Loop）测试台架把真实飞控计算机、真实或半实物的传感器/执行机构接口，与实时仿真模型闭环连接。测试过程中产生的数据不是单一来源、单一速率的“一条曲线”，而是由多个数据源、多种总线协议、多种时间基准交织而成的数据体系。如果对数据体系没有清晰分类，后续做回放、对齐、判据分析时就会出现“时间戳对不上、量纲混用、故障注入点找不到”等问题。因此，本节先把HIL数据按来源与信号特征拆开，建立一套可落地的分类框架。

一、按数据源划分的五类信号

从工程实践看，飞控HIL数据可归纳为五类数据源，它们各自有独立的采集路径、更新率和语义。

• 传感器数据：包括惯性测量单元（IMU）的三轴角速率、三轴加速度，大气数据（动压、静压、攻角、侧滑角），磁强计，GPS/北斗位置与速度，以及起落架、轮载等离散量。其信号特征是：连续模拟量为主，更新率通常为100Hz～1000Hz，存在噪声、零偏、标度因数误差和安装误差，量纲多为rad/s、m/s²、Pa、m、m/s。
• 执行机构数据：舵机/作动器的指令位置、反馈位置、电流、温度、离合状态，以及发动机油门指令与转速反馈。特征是：指令与反馈成对出现，存在死区、速率限幅、饱和与延迟，更新率常为50Hz～500Hz，量纲为%、deg、A、℃、rpm。
• 总线数据：ARINC 429、CAN、RS-422、1553B、AFDX等承载的帧。特征是：按帧组织，带标签/ID、周期或事件触发，含校验与状态位，更新率由总线调度决定（如429为12.5kbps或100kbps，CAN常见500kbps）。
• 状态机数据：飞控工作模式（地面/空中、自驾/手动、导航/增稳）、余度管理状态、故障等级、任务阶段。特征是：离散、事件驱动、跳变沿比数值本身更重要，需记录跳变时刻与前后状态。
• 故障注入数据：注入类型（开路、短路、卡滞、漂移、丢帧、位翻转）、注入通道、注入起止时刻、注入幅值/概率。特征是：与正常数据同源但带标记，必须能区分“真实故障”与“注入故障”，并记录注入是否生效。

二、信号特征与采集参数的关系

不同数据源对采集参数的要求不同。传感器模拟量若用1000Hz采样，按奈奎斯特准则可还原500Hz以内成分，但IMU带宽通常到100Hz以上，因此工程上常取2～5倍余量。总线数据不能按固定周期采样，而应按帧到达时刻打时间戳，否则会丢失帧间隔抖动信息。状态机数据适合事件记录，只在状态变化时存一条，避免海量重复。故障注入数据必须与上述三类共用同一时间基准，否则无法判断“注入后多久系统才响应”。

下面这张图给出五类数据源在HIL台架中的位置、流向与关键特征，便于建立整体数据地图。

三、时间基准与数据对齐

HIL台架中至少存在三个时间源：仿真模型的步进时钟、飞控计算机的内部时钟、数据采集设备的硬件时钟。三者若不同步，回放时会出现“指令已发出但反馈还没到”的假象。工程上通常以仿真步进时钟为主时间基准，采集设备在每个采样点打上硬件时间戳，再通过一次同步脉冲（如每秒一个PPS）计算偏移量并做线性修正。对齐后的数据应满足：同一时刻的传感器值、总线帧、状态字、注入标记可以按时间轴并排查看。

一个可操作的检查方法是：在静止状态下注入一个已知幅值的阶跃信号，观察从注入时刻到飞控输出响应时刻的延迟。若该延迟与理论采样周期之和偏差超过一个采样周期，说明时间对齐存在问题，需要重新标定偏移量。

四、数据字典与命名规范

五类数据源混在一起时，最容易出现的是“同名不同义”。例如“pitch”在传感器里是角速率，在执行机构里可能是舵面偏度。因此需要建立数据字典，至少包含以下字段：信号名、来源类别、物理量、量纲、更新率、有效范围、异常判据、对应总线标签或通道号。下面给出一个示例片段，参数为教学假设值，实际项目应按台架配置填写。

五、故障注入数据的特殊处理

故障注入不是简单地把一个值改掉，而是要在数据体系中留下可追溯的痕迹。建议每条注入记录包含：注入ID、目标信号名、注入类型、注入起始时刻、注入持续时长、注入幅值或概率、生效确认标志。回放时，注入标记应与被注入信号在同一时间轴上显示，便于判断“注入后系统是否按预期进入降级或重构”。若注入未生效，应能通过对比注入前后信号值快速定位是注入通道配置错误，还是被注入信号本身未被飞控使用。

综上，飞控HIL数据体系的核心不是“记录了多少条曲线”，而是能否把传感器、执行机构、总线、状态机、故障注入五类数据在同一时间基准下组织成可查询、可对齐、可判读的结构。分类清晰之后，回放时才能快速定位异常发生在哪一类信号、哪一个时刻、是否与注入相关，从而支撑后续的判据分析与问题定位。