航空故障诊断与健康管理技术研究

王博，仲维彬

（海军装备部，西安 710000）

摘要：以故障诊断、预测和健康管理技术为基础，在飞机上加装机载维护信息综合记录系统，有利于推进从现行的事后维修和定期维修向视情维修和精准维修的模式转变，为飞机现代化维护保障奠定基础。

关键词：航空；故障预测；故障诊断；健康管理

中图分类号：V267 文献标识码：A 文章编号：1674-7976-(2019)06-454-04

Technology Research on Aviation Fault Diagnosis and Health Management

WANG Bo, ZHONG Weibin

Abstract:Based on the technology of fault diagnosis, prediction and health management, the integrated recording system of airborne maintenance information is installed on the aircraft, which is helpful to promote the transformation from the current after-service and regular maintenance mode to the condition-based maintenance and accurate maintenance mode, and lay the foundation for the modern maintenance and support of aircraft.

Key words: Aviation; Fault Prediction; Fault Diagnosis; Health Management

0 引言

安全性、可靠性、维修性和可用性对现代航空器来说至关重要，而故障诊断、预测和健康管理（PHM-Predictive Health Management）技术已成为提高飞机的安全性、可靠性、维修性和可用性所必须具备的能力。现代装备在设计技术、制造工艺、原材料等方面的日益完善，依靠传统的军机后勤保障方式来提高的保障效能已经很难有大的作为。为了提高军机任务出动的出勤率、安全性，同时为了降低全寿命周期成本，PHM技术在军用航空领域的应用显得尤为重要。近年来，各国航空界广泛关注PHM技术的发展，都在积极采取各种方式加速这类技术的研究开发和应用。西方国家已将该项技术应

收稿日期：2019-09-26。王博（1982.6—），硕士研究生，研究方向为航空装备质量监督管理。用于多种飞机、发动机型号，如F-35战斗机、“阵风”战斗机、P-8A多任务海上飞机、UH-60“黑鹰”直升机等。

1 PHM技术简介

航空故障诊断与健康管理重点是利用先进的传感器集成，并借助各种算法和智能模型来预测、诊断、监控和管理航空器的状态。航空故障诊断与健康管理的迅速发展导致了维修和保障模式从状态监控向状态管理的转变，是测试和维修诊断的一种革新方案，是一种全面故障检测、隔离和预测及健康管理技术。它的引入不是为了直接消除系统故障，而是为了了解和预报故障何时可能发生；或在出现始料未及的故障时触发一种简单的维修活动，从而实现自主式保障，降低使用和保障费用的目标。

部件或系统的状态（健康水平），将经历一个状态良好，早期的潜在故障（初步损伤），故障发展和最终失效这样一个健康退化过程。这一过程从时变的角度可简化为图1，故障诊断与健康管理的目标不仅仅在故障发生时（D）点进行诊断、隔离、更关注于在早期的潜在故障发生时（A）点预测损失演变过程，根据诊断/预测信息、可用资源和使用需求做出维修决策，实现健康管理[1]。

图1 故障诊断与健康管理过程

故障诊断与健康管理系统应既涵盖传统的故障诊断与隔离，又包括预测能力，还包括支持状态管理能力。即航空故障诊断与健康管理技术的内涵是根据诊断/预测信息、可用资源、使用需求，对维修活动做出适当规划与决策的能力。包括：增强的诊断、预测以及健康管理。

1.1 增强的诊断

增强的诊断，即相对传统的测试性和机内测试（BIT）能力，以高的故障诊断能力和非常低的虚警率确定航空器各部件完成其功能状态的过程。

1.2 预测

预测是通过传感器采集的信息以及历史信息，借助各种算法和智能模型来预先诊断航空器部件或系统完成其功能的状态，包括确定部件的剩余使用寿命或正常工作的时间长度。

1.3 健康管理

健康管理是根据诊断/预测信息、可用资源和使用需求对维修性活动做出适当决策的能力[2]。

2 机载维护信息综合记录系统技术原

理

针对航空故障诊断与健康管理技术研究的迫切性和飞机保障的急需，向在飞飞机上安装机载维护信息综合记录系统实现故障检测、故障隔离、故障诊断、故障预测、健康评估、寿命追踪和维修决策。

2.1维护计算机CMC原理设计

机载维护信息综合记录系统的核心部件是维护计算机CMC，用于采集、记录、分析来自发动机系统、飞机机电系统（如燃油、供电、液压、环控等系统）和航电系统（如大气数据计算机、导航、通信、气象雷达等系统）各部件的故障、状态和配置信息，提供故障检测、分析、诊断、预测和记录，并完成数据的存储和检索。机上各部件的故障、状态信息通过数据卡或便携式维护访问终端进行数据下载，供地面外场维修和分析。与CMC交联的设备的关系见图2。

机载维护信息综合记录系统以维护计算机为中心，通过维护计算机与成员系统以及用户接口设备进行交互。维护计算机的功能包括故障数据的处理、维护计算机的数据存储、维护计算机与成员系统的接口、软件加载、故障数据检索。

2.2 专家系统原理设计

机载维护信息综合记录系统故障的诊断以专家系统为核心，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的计算机系统，它是应用知识和人工智能技术，通过推理和判断来解决那些需要大量人类专家才能解决的复杂问题。机载维护信息综合记录系统的专家系统由知识库、数据库、推理机、知识获取机制、解释模块和人机交互界面组成，具体如图3所示。

健康管理

图2 CMC 交联设备关系图

环境

专家

知识获取解释模块

推理机

数据库人机交互界面

图3 专家系统组成框图

各组成部分的说明：

①知识库：知识库用来存放专家知识，其中包括领域专家知识、书本知识和经验等。知识库中的专家知识有两类：一类为确定性知识，即被专业人员掌握的广泛共享知识；另一类为非确定性知识，即凭经验、直觉和启发而得到的知识。知识库中的知识应具有可行性、确定性和完善性。知识的表示和组织是建造知识库的关键。

②数据库：数据库用来存放专家系统求解问题所需的各种数据或证据，以及求解期间由专家系统产生的各种中间信息。它既是推理机选用知识的依据，也是解释模块或得推理路径的来源。

③推理机：推理机是专家系统的组织控制机构，

是关于问题求解的一般性控制知识。其主要作用是利用数据库的知识，以一定的推理策略进行推理，以达到要求的目标。

④知识获取机制：知识获取机制是指通过人工或机器自动方式，将专家头脑中或书本上的专业领域知识转换为专家系统知识库中的知识过程。

⑤解释模块：解释模块是专家系统中用来回答用户询问和对问题求解过程及对当前求解状态提

供说明的一个重要机构。

⑥人机交互界面：人机交互界面是专家系统与用户进行通信和信息交换的媒介，用来回答用户提出的具体问题[3]。

利用专家系统对飞机进行故障判断与健康评估可以使操作人员了解飞机及其部件的健康状态，预测故障，提前计划和安排后勤维修保障，保证系统正常，将安全风险最小化，提高军机任务完成率，同时大幅度降低全寿命周期成本。机载维护信息综合记录系统作为自主式后勤保障的核心，有利于推动现行的事后维修加定期维修模式向以视情维修的模式转变，从而成为促使故障提前诊断和飞机健康管理的两级维修保障体系最终形成的关键。 2.3 健康评估与故障诊断原理设计

健康评估与故障诊断是指在系统工作状态下，通过各种检测手段，检测系统运行参数，判别其工

作是否正常，如果不正常，经分析与判断，指出系统什么部件发生故障，并对系统健康状态进行评估，判断系统在当前状态下能否正常工作。健康评估与诊断方法为提高飞机的可靠性、可维护性和有效性开辟了一条新的途径。为了避免某些运行过程发生故障而引起整个飞机瘫痪，必须在故障发生伊始迅速予以有效处理，维持飞机的功能基本正常，从而提高飞机的利用效率和使用安全性，以保证任务过程安全可靠的进行。

健康评估与故障诊断原理设计主要包含以下3方面内容：

（1）状态检测：状态检测的任务是了解和掌握飞机的运行状态，以便维护人员及时加以处理，并为故障分析、性能评估、合理使用和安全工作提供信息和准备基础数据。

（2）健康评估：一般飞机在使用过程中可分为4个状态：正常状态、性能退化状态、维护状态和故障状态。健康评估救生评估当前设备处于什么工作状态，并评估当前的状态偏离正常状态的程度大小，评估设备性能退化的程度，掌握设备的健康状态信息。

（3）故障诊断：故障诊断是根据状态检测所获得的信息及健康评估结果，结合已知的结构特性和参数以及环境条件，结合该系统的运行历史，对可能要发生的故障进行预报或对已经发生的故障进行分析、判断、确定故障的性质、类别、程度、原因、部位，指出故障发生和发展的趋势及其后果

[4]

。

通过对以上3个方面设计，形成了健康评估与

故障诊断的结构模型，具体见图4，通过对模型输出和实际系统输出之间做差生成一个残差信号，并用残差信号表征相对于标准运行状态的偏差，就可以对飞机当前运行状态进行判断。

图4 健康评估与故障诊断结构模型

3 结论

经过装机试飞验证，机载维护信息综合记录系统使用方便，极大提升了飞机的安全性、可靠性、经济性和维修体系的高效性。但由于飞机故障的多样性、信号的复杂性、监测方法和预测方法的复杂多样性，如何更合理的采集反映飞机状态的各种参数，并优化各种监测和评估模型，是后续故障诊断与健康管理技术要解决的问题。 参考文献：

[1] 莫固良. 飞机健康监测与预测系统的发展及展望[J]. 振

动测试与诊断, 2013(6).

[2] 郭阳明. 故障预测与健康状态管理技术综述[J]. 计算机

测量与控制, 2008(9).

[3] 杨奕飞. 面向对象的测控设备故障诊断专家系统的设

计与实现[J]. 无线电工程, 2004(6).

[4] 杨洲. 飞机故障预测与健康管理应用模式研究[J]. 计算

机测量与控制, 2011(9).

评估/诊断过程

残差生成过程

评估诊断结果

统计量

残差

信号输入

评估/判断

信息收集

残差生成