维修大数据视域下飞机结构故障预测检验模式研究

维修大数据视域下飞机结构故障预测检验模式研究

成宇鹏,李江波

中航西安飞机工业集团股份有限公司 陕西 西安 710089

摘要：尽管我国通过数年的研究发展在飞机结构故障预测领域取得突出成就，但和发达国家比起来依然存在一定不足，为此需要持续深入研究。文章先分析了飞机故障管理，随后介绍了维修大数据视域下飞机结构故障预测检验模式，最后介绍了维修大数据视域下飞机结构故障预测检验系统构建，希望能给相关人士提供有效参考。

关键词：维修大数据；飞机结构；故障预测

引言：传统模式下的航空运输领域因为飞机运行数据采集手段有限，缺少有效的故障分析解决方法，无法对飞机健康状态进行准确把握，而基于维修大数据支持下，能够帮助维修人员对飞机结构故障进行全面把握和准确预测，充分掌握飞机运行状态，进一步预防飞机在飞行中出现各种异常状况，提升飞机飞行安全性，提高飞机问题处理效率。

一、飞机故障管理需求分析

故障诊断预测属于故障实时监控的进一步扩展延伸，在对飞机进行实时监控中假如发现异常，便会自动进入故障诊断流程，显示、查看故障诊断结果。往期故障诊断所积累历史信息数据能够为系统实施可靠性分析检测提供有效指导。飞机结构故障评估预测是结合维修大数据案例，借助大数据处理分析以及专家诊断等方法实现，促进相关评价指标不断优化和完善。我国当前飞机领域中的安全预测、故障诊断等都处于一种相对滞后状态，在出现故障后再采取补修抢救措施，无法对飞机故障进行有效预防。因为飞机运行数据相关获取方法十分有限，缺少有效应用知识和飞机运行数据。大量数据涵盖非结构化、半结构化以及结构化等形式，无法合理存储，为此航空企业不能第一时间掌握飞机运行状态，影响飞机数据监控和安全分析工作的顺利实施，为此需要结合飞机故障预测需求，形成飞机结构故障预测技术，在发现飞机出现各种故障问题和异常状况条件下能够快速提供有效解决方法，提高飞机维修效率[1]。

二、维修大数据视域下飞机结构故障预测检验模式分析

（一）故障预测现状

现有飞机维修措施主要以定期检查以及事故后维修为主，该种被动式的检修方法需要消耗较高维护成本，维护效率较低，无法充分利用历史数据和系统现状对未来状况进行准确预测，如果产生故障便会导致严重的坠机事故。而现代化飞机结构组成较为复杂，单一模型已经无法满足故障分析和状态管理要求。为此需要深入挖掘维修大数据价值为飞机结构故障提供有效解决措施。

（二）维修数据预处理

飞机的下级系统分类较为复杂，在对相关标准进行系统查询基础上，把飞机进一步分成环境控制、燃油、综合控制、操纵、航电电气以及液压等系统模块，结合分类分析能够帮助判断故障所属系统。现有维修记录主要是以描述性语句记录故障具体信息及故障处理措施，故障性质及故障具体参数描述不准确、不清晰，无法针对相关维修记录实施全面拟合，需要率先针对维修记录开展标准化处理和量化分析。合理选择故障分布指标，解析飞机结构故障相关维修记录可以发现大量和故障分布关联的信息数据，从中提取因变量。在对维修大数据进行综合分析基础上选出会影响飞机结构故障预测的因素，包括故障位置、发现时间、飞机维修时间以及故障时间。实施数据标准化处理，合理制定规则，通过量化指标来标识非结构化数据，为大数据分析平台提供可靠数据源。初步对量化指标进行合理设计同时，编制PYTHON脚本语言，大规模清洗维修数据，经过标准化数据处理为后续预测分析奠定良好基础。

（三）维修大数据视域下飞机结构故障预测检验系统建构

维修大数据为基础的故障预测平台可以进一步分成四个部分，涵盖支撑系统层、服务资源层、服务内容层以及关联利益方。服务资源方面，基于维修大数据的故障预测平台涵盖基础信息网络设施、知识库、运营信息，结合航空企业需求，实施相关知识数据采集，提供基础信息网络支持。整个支撑系统是以HADOOP大数据计算为基础，提供分布式存储数据，经过数据筛选聚合、计算以及抽样清洗后得到所需数据信息，并利用大数据可视化方式展现出来。

维修大数据为基础的故障预测关联故障诊断、监控业务以及维修决策相关业务结果针对飞机零件、目标系统、飞机航班建构评估模型。结合飞机结构状态相关评价指标实施计算评估，准确显示出目标系统、飞机航班以及结构部件性能状态。故障诊断预测平台相关功能模块如下，分别是需求获取、实时监控、维修决策、故障诊断以及状态评估等功能模块。通过实时监控功能全面监控飞机航班动态、航行动态、故障问题、实时运行参数、实时事件、飞机结构信息报告以及勤务信息等，并将机载监控系统所采集数据信息传输至地面，或由地面向空中飞机传输数据信息。结合该模块能够掌握飞机动态和健康状况。多参数监控能够针对飞机结构中多样参数实施全面分析监控，利用图形列表方式呈现出来，用户能够对飞机结构各种关键参数进行实时监控，分析显示飞行数据趋势，展示飞机历史状态，辅助用户科学处理结构故障。

故障诊断功能模块中，显示处理模块属于其中的基础部分，能够为用户直观呈现故障来源和分析结果，涵盖警告、报文和故障信息等，通过故障简要描述、故障代码以及故障优先级等形式呈现。维修大数据支持下的飞机故障诊断利用报文内关键词自动关联显示维修内容，随后集中显示维修手册具体内容，方便用户查询详情。除此之外，借助系统中的关键词可以自动关联技术系统，支持系统自动排故，支持故障快速排除。维修大数据为基础的诊断措施属于故障诊断重要措施，核心原理是联系故障关键元素相似度，包括故障描述、故障代码和机型等关键词对类似故障进行检测，形成有效的故障排除方案，相关检索结果内存在大量相似故障排除方案，系统结合故障排除率按照从高到低顺序显示结果，并在故障诊断详情页面内集成显示故障问题。用户可以联系故障关联信息制定排除措施。状态评估功能模块涵盖风险因素设定、评估计算以及生成评估结果等功能。状态评估计算即针对单机状态进行测评，辅助用户优选飞机，涵盖健康状态详情以及健康排序筛选等多种功能。

故障诊断和预测系统经数据分发服务器传输数据，经过网关和服务器分拣存储到主数据库进行备份。数据库服务器能够对坠机信息、航行信息以及实时状态数据进行有效存储，支持实时监控和故障诊断。联系数据库服务器整体访问量和相关数据请求对应并发量要求，设置八个服务器充当数据库服务器，负责对各种数据请求进行集中处理。日志服务器因为相关硬件系统较为复杂，需要记录网络设施状态日志以及服务器运行日志，将其布置为集群方式，设置两个服务器优化系统运行能力，增强系统可扩展性。维修大数据为基础的故障预测平台借助科学布局能够提升系统运行安全性和操作效率[2]。

结语：综上所述，维修大数据支持下合理构建飞机结构故障预测系统能够联系飞机故障诊断和预测问题，提供故障诊断、健康评估以及维修决策等服务，满足客户的飞机安全运维要求，进一步丰富扩展飞机结构故障检测功能，通过创建平台功能模块，以维修大数据为基础支持合理开展故障预测诊断工作。

参考文献：

[1]胡奎福,郭祥云.大型运输机起落架摆振影响因素及故障分析[J].航空维修与工程,2022(04):39-43.

[2]瞿德锋.某型直升机尾上舱结构失稳故障修复研究[J].航空维修与工程,2021(04):55-58.