中航飞机股份有限公司汉中飞机分公司 陕西汉中 723200
摘要：伴随着我国航天航空事业的飞速发展以及飞机操作系统的不断进步，飞机操作系统健康评估与故障诊断机制在航空事业中的应用力度越来越高，其中，基于科学化、周期化的飞机操作系统健康管理模式，能够从根源上挖掘飞机操作系统的故障成因，并可以于保障飞机安全飞行等诸多层面发挥重要作用。对此，文章基于飞机操作系统健康评估与故障诊断工作，重点针对飞机操作系统中故障频发的襟缝翼系统进行研究，同时也结合航空公司对于飞机操作系统健康管理工作的切实需求，详细阐述了集成化PHM健康监测与故障诊断模型的构建方法，旨在给予广大航空公司可行的帮助和建议，并最终保障我国航空事业的健康发展。
关键词：飞机操作系统；健康评估；故障诊断；RHM模型
引言：近年来，基于经济全球化进程的飞速推进，民航运输业较以往逐步有了崭新进步，在此背景下，各国航空公司为占领航空市场，纷纷就自身航空规模进行扩大，但是，从实际情况来看，在日益发达的航空网络给人们带来足够出行便利的同时，因飞机操作系统故障所致的航空事故也呈现上升趋势。因此，如何保障民用飞机操作系统安全性及稳定性，成为了现阶段国内外航空公司谋求发展面临的主要问题。对此，借助航空故障诊断与健康管理技术实时监测飞机飞行状态，并找寻飞机操作系统潜在的安全风险，既符合航空事业持续发展的必然需求，也满足当前航空公司节省飞机维修成本、提升飞行安全质量的切实要求，值得我们给予足够重视。
1 绪论
1.1研究背景
对于飞机尤其是民用航空飞机来说，操作系统是其最重要的组成系统之一，且操作系统的功能是否正常，不仅直接关系到飞机飞行的稳定，同时还严重影响到飞机乘客及飞行员的人身安全。但是，从历年来世界范围内发生的坠机事件可以看出，因操作系统故障所致的飞机事故并不少见，而在其中，襟缝翼系统故障通常是飞机操作系统出现问题的主要成因，因此，想要就飞机飞行安全进行保障，重点针对襟缝翼系统构建故障诊断机制往往是最有效的解决途径。
1.2研究现状
从目前来看，国内外针对飞机操作系统健康评估与故障诊断机制进行的研究并不稀有。一方面，于国内，王旭辉等人早已提出借助向量回归算法来预测飞机襟缝翼系统的运行状态，同时再加上杨哲等人基于Labview软件开发的飞机故障告警监控软件，使得国内飞机操作系统健康评估模式已经基本构成，在此基础上，经过实践应用不难看出，当前我国飞机操作系统故障预测技术已经相当成熟，基本可以实现对于常见襟缝翼系统故障的实时预测；另一方面，于国外，国外针对飞机操作系统健康管理技术所进行的研究远优于国内，尤其是Byington C S等人提出的参数识别技术和PHM模型技术，能够于实时飞机故障检测和故障预测层面发挥较大作用，同时再配以国外研究人员长期探索所获取的故障预测模式，能够在很大程度上有效规避飞机操作系统的各类故障种类。
2 飞机操作系统及常见故障概述
2.1飞机操作系统概述
由于襟缝翼系统是飞机操作系统故障发生的主要源头，因此文章重点就襟缝翼系统进行研究。其中，针对绝大多数飞机操作系统，其襟缝翼系统均可分为前缘襟缝翼操作系统和后缘襟缝翼操作系统。
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2.2飞机操作系统常见故障
针对飞机操作系统中的襟缝翼系统，其常见故障主要以活门卡阻、电磁线圈失效、传动装置磨损等方面为主，同时在故障发生后，轻则存在襟缝翼打开不顺或打开过慢问题，重则出现襟缝翼无法打开或无法就位现象，而由于襟缝翼系统承担着控制飞机升力、探测飞机运动轨迹的重要作用，因此一旦襟缝翼系统出现上述故障，很容易导致飞机失速警告，甚至有可能影响飞机的安全飞行。
3 后缘襟缝翼传感器故障监测技术研究
针对后缘襟缝翼，其表面遍布的各类传感器往往是最容易出现故障的飞机成分之一。对此，文章结合实际对其故障监测过程进行了剖析。
3.1故障样本数据采集
基于后缘襟缝翼传感器故障，使用Airfase软件对三架飞机故障样本的故障QAR数据进行分析，其中，通过分析可以看出，故障侧传感器数据远大于健康侧传感器数据，且在故障传感器使用过程中，传感器数据呈现梯度跃升趋势，因此，可依托于AMM手册中后缘襟缝翼的角度基线值提取故障样本的特征值，为后续构建监测模型铺垫基础。
3.2监测原理
针对传感器故障，文章采用主成分分析方法进行监测模型构建，其中，主成分分析方法是一种十分常见的统计方法，多借助统计事物的多个变量来预测故障的发生法律，进而帮助监测人员正确构建与传感器故障相符的故障预测模型。
3.3监测过程
在主成分分析过程中，需准确挖掘两个统计量，一是用于变量检验的统计量，二是用于变量监测的SPE统计量，其中，SPE统计量的计算公式为：
4 后缘襟缝翼性能健康评估技术研究
针对后缘襟缝翼系统，一般可依托于QAR数据对襟缝翼系统运行过程中的超限事件进行捕捉，并借助GRU神经网络技术来构建性能评估模型，借此为航空公司的日常飞机维修工作提供指导。
4.1超限事件监测流程
在捕捉后缘襟缝翼系统超限事件过程中，首先需就超限事件的捕捉阈值进行确定。其中，可结合AMM手册、FIM手册和实际飞机运行需求，就系统所需要监测的超限事件进行规定，同时，可采用上述提到的传感器故障诊断技术对传感器性能进行实时检测，借此确保超限事件发生后系统能够第一时间捕捉并通知维修人员进行维修。此外需注意的是，在规定超限事件时，除了可查询AMM手册外，还可以参照大量的飞机飞行历史数据，借助宏观数据整合来增加超限事件阈值的准确性。
4.2数据预处理
一般来说，航空公司在飞机飞行过程中所涉及的飞机性能数据往往较为繁多，因此，在监测过程中，飞机普遍会不可避免的出现一定异常数据，但是，并非所有异常数据均会导致操作系统故障，因此，需就监测数据进行预处理，在排除异常数据偶然性的前提下构建评估模型。
4.3评估原理
针对襟缝翼系统性能评估系统，依托于GRU神经网络原理进行系统设计。其中，GRU神经网络与一般循环神经网络一致，均为单一神经单元模块组成的链式模型。
5 PHM软件实现
5.1软件系统流程
为满足航空公司故障监测诊断需求，依托于PHM模型构建业务流程结构。
5.2软件主体模块
基于系统需求分析，确定软件主体功能模块，其中，该系统可分为基本信息模块、数据处理模块、性能监控模块、异常检测模块、故障预测模块等五部分。
结束语
综上，本文基于飞机操纵系统健康评估与故障诊断技术，结合主成分分析法、GRU神经网络原理等技术详细阐述了飞机操作系统健康评估与故障诊断系统的构建方法，同时也结合常见飞机操作系统故障指出了在PHM模型技术应用下飞机操作系统健康监测软件的具体业务模块，其中，面对日益频发的飞机操作系统故障，仅凭现有研究并不足以规避所有的飞机飞行风险，因此，需尽快构建功能更加全面、检测更加精准的实时故障诊断系统，并依托于现代算法原理正确预测飞机的故障发生规律，最终借此在有效保障飞机运行稳定性的同时促进国内航空事业的健康发展与持续进步。
参考文献：
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[4]程科. 飞机操纵系统状态监测与故障预测方法研究[D].南京航空航天大学,2014.
论文作者:余立
论文发表刊物:《防护工程》2019年16期
论文发表时间:2019/12/16
标签：飞机论文; 故障论文; 操作系统论文; 系统论文; 后缘论文; 故障诊断论文; 健康论文; 《防护工程》2019年16期论文;