大数据技术在飞机维修中的应用

大数据技术在飞机维修中的应用

孙国川

东航技术公司云南分公司 650211

摘要：随着航空事业的不断发展，人们越发重视飞机安全。为保证飞机可以正常、安全飞行，就要加强对飞机的维修，采取可靠技术提高维修水平与维修效率。在飞机维修作业中，通过运用大数据技术，可以高效采集数据和智能化分析，可有效提升飞机维修效率，进而保证飞机得到有效维修。

关键词：大数据技术；飞机维修；维修效率

随着科技的进步，飞机维修技术也得到了明显的提高，从最初的事后维修发展到当前的定期维修。事后维修通常都是飞机出现了故障才会去维修，并针对发展故障点进行维修，事后维修能够减少飞机维修一些不必要的费用。

1 航空事业大数据技术简介

航空事业大数据技术的整体框架与传统的航空数据库框架基本相似，主要是由数据展现、数据分析、数据管理以及数据源四个阶段组成。在每个阶段中，大数据技术会根据不同的数据服务需求，体现出不同的特点，进而为用户提供更好的数据服务。航空事业大数据技术架构如图1所示。

图1航空事业大数据技术架构

2 飞机维修大数据的特征

2.1 快速率

飞机运行期间，QAR数据以及ACARS系统会快速地采集飞机系统运行参数。维修活动在24小时内不间断进行，维修生产的数据也可以实现实时、快速采集。

2.2大容量

维修生产活动产生大量的维修生产数据，随着QAR数据的下载能力的加强和ACARS应用范围的扩大，单一数据集的规模范围已经扩大到从100G到数TB不等。随着维修生产信息化程度的不断加深，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数据量大大超过结构化数据。

2.3 价值密度低

维修大数据的价值密度低，单条数据可能并无太大价值，但海量的数据蕴藏着巨大的价值。比如，每个航段中系统会记录数小时的发动机EGT参数，但其中可能有价值的信息只有一两秒钟。

2.4 多类型

维修大数据类型包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，在维修活动实施过程中，ACARS系统采集了有关人的维修行为和飞机运行的各种数据，QAR记录了飞机各类传感器的数据。

3 飞机维修技术的分析

3.1 故障预测技术

故障预测技术就是以飞机当前设备的使用状况为起点，结合已经预测对象的结构参数、特征和数据等，对飞机装备未来可能发生的故障进行分析、判断和预测，从而确定故障的性质、原因、故障程度和故障类别，并根据故障发展趋势，采用有效的手段消除故障。故障预测一般要经过以下几个步骤：第一步确定故障预测需求；第二部分确定故障类别；第三步分析支撑数据；第四步选择科学的预测方法。根据故障预测的时间长短，故障预测可以分为长期故障预测和短期故障预测，不同的预测方法预测的效果也不同。因此在故障预测之前，首先要明确故障预测需求。

3.2 状态监测技术

状态监测是指采取有效的方式对飞机系统的运行过程中各项数据进行采集，并对飞机系统进行检测。通过数据采集和监控，能够收集到飞机系统运行的详细数据，然后将数据与飞机额定指标进行对比，判断各个部件的运行状况，从而为飞机维修模型提供科学的参考。目前飞机状态监测中常用的监测方法有：温度监测法、振动监测法、噪声监测法、油液监测法、压力监测法和声发射监测法。状态监测技术是一门综合性的技术，涉及了计算机、图形图像、控制技术等。

3.3 故障诊断技术

故障诊断技术指的是一定的工作环境下，对系统状况的信号特征和运行情况与过去的信息进行对比，从而判断飞机系统健康状况，并根据系统故障与故障征兆之间的因果联系对其进行故障隔离。按照测试位置，故障诊断分为外部诊断和内部诊断。内部诊断技术可以实时对航空电子设备进行测试，或者让设备本身具备自测的能力，这种诊断技术能力差，不能完全诊断系统故障。外部诊断比内部诊断稳定性和诊断能力高，不过外部不能实时对设备进行测试和诊断。

4大数据在飞机维修保障中的应用

4.1保障信息感知

大数据条件下航空装备维修保障，在很大程度上体现为维修信息获取分析和保障资源调配速度的竞赛，对装备维修信息的实时性提出更高的要求。大数据及其技术在航空装备维修活动中，利用强大的数据处理和分析功能，将各种作业终端获取的故障、拆装、更换、改装、修理、调整等海量维修工作数据和任务计划、维修人员等自然信息进行快速准确的融合收集、处理、存储，形成全维一体的航空装备维修保障信息源，达成航空装备维修保障单元之间能够实时感知航空装备维修保障信息。

4.2保障决策

一是决策信息容量巨大。大数据以其强大的网络存储能力，为信息资源提供全方位、全天候的信息存储服务，存储各种航空装备维修保障数据资料，以及实时获取的海量维修保障信息，并提供维修保障信息处理服务。二是决策信息融合迅速。大数据以其庞大的服务器群，具备将复杂任务分解成多个子任务的能力，并提供多服务器同步运行任务服务，可对装备维修保障信息实施快速汇聚和融合，为保障指挥机构和指挥员随时、随地提供所需参考信息和决策模型，并能及时、同步更新信息，确保信息的新鲜度。三是决策信息使用方便。利用大数据技术，能够将最新的航空装备维修保障信息进行综合，融合形成各类实时态势图，同步推送给各级航空装备维修保障机构，使机关和保障指挥员能够基于可视化态势图进行快速有效的决策。

4.3保障精确控制

一是保障任务直达一线。利用大数据技术，统一各类数据编码和数据格式标准，建立格式化消息数据库，航空装备维修保障指挥员可利用广域分布的云计算网络，将武器控制信息直送一线维修保障人员，实现基于格式化数据的无缝式管控。二是维修保障精确度更高。利用大数据技术，将远程专家诊断系统、故障信息分析处理系统、维修保障资源库、维修人员能力素质信息系统实现互联互通，提供动态、实时、准确的航空装备故障信息，缩短航空装备维修信息的流转时间，提高数据的精度，为快速精确实现航空装备修复提供系统支持。

参考文献

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[2]俞黎铭.论大数据技术在飞机维修中的应用[J].建筑工程技术与设计，2018（2）.

[3] 王兆兵, 高丽敏. 大数据时代的民机健康管理技术革新[J].航空维修与工程,2018(05):20-25.