航空装备故障预测与健康管理的数据体系研究
作者：曲昌琦 周锐 杜宝 隆金波
来源：《航空科学技术》2020年第12期
摘要：故障预测与健康管理（prognostic health management，PHM）是一种利用采集到的数据进行数据处理后，针对航空装备的当前状态监测、诊断以及预测从而得到智能决策的技术。PHM能最大限度地保障航空装备的运行安全，提高保障任务的能力。在PHM的整个阶段会产生大量的数据，目前已有部分国内外机构针对PHM数据体系进行了研究与构建，然而大部分的数据仅仅是针对PHM数据的管理维护方面做了探讨，并不能清晰地、深入地梳理出现役航空装备的设计数据、使用数据、验证数据之间的逻辑关系，所以构建一套完整的PHM数据体系架构成为当前极为重要的工作。本文以航空装备PHM技术为背景，贯穿装备生产制造全生命周期时间线，基于PHM系统的设备级、区域级、平台级数据的构建、融合为主线，补全PHM数据管理维护数据，形成一套具有航空装备特的PHM数据体系架构，完善PHM不同数据要素之间的逻辑关系。
关键词：航空装备；故障预测；健康管理；数据体系
中图分类号：V37文献标识码：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.12.008
随着我国航空装备的大力发展，对航空装备的通用质量特性提出很高的要求，故障预测与健康管理（PHM）作为航空装备的诊断预测技术，能最大程度地保障航空装备的运行
和使用安全，完成既定的任务，并且能降低全生命周期的维护费用。PHM技术利用尽可能少的传感器采集系统的各种数据信息，借助智能算法（如物理模型、神经网络、数据融合、模糊逻辑、专家系统等）评估系统对象的健康状态，在系统故障发生前对其故障进行预测，并结合各种可利用的资源信息提供一系列的维修保障措施以实现系统的视情维修[1-2]。PHM可以降低维护成本，提高系统的设计特性，优化维修决策机制，并为产品设计和验证的优化提供数据支撑和建议决策[3-4]。磨合期车速
数据作为PHM中的输入尤为重要，数据的不全面以及不准确将导致航空装备在维修保障中不能有效地降低维修成本，同样也不能正确地指导航空装备的正向设计，不能为正向设计带来指导作用。目前国内外的科研机构、高校大多在研究PHM的数学模型算法，很少有学者在PHM数据体系架构上做深入的研究和探讨。
随着航空装备结构的复杂化、飞行任务的多样化，在飞行过程中，决策的重要性就日益突出。决策的正确与否会关系到飞行的安全，而进行决策的基础是依靠在执行任务过程中采集到的数据，针对这些数据进行数据挖掘和数据融合，利用决策树和决策方法来判断航空装备的状态，并且提出相应的建议[5-6]。但是进行正确决策的基础是数据，因此，在
现代航空装备的健康管理体系中，数据是被摆在第一位的，如果不能明確哪些数据作为输入部分应用到PHM技术中，会导致数据缺失、数据整合程度低等问题，使得PHM技术不能完全发挥其实际意义[7-8]。因此需要构建出一套完整的PHM数据体系架构，确保数据在设计、研制以及使用过程中的完整性，并将这一类数据之间的关系、使用时机和产生时机进行深入梳理，从而最大程度地发挥数据在航空装备健康管理体系中的价值。
本文以航空装备PHM技术为背景，贯穿航空装备生产制造全生命周期时间线，基于PHM系统的设备级、区域级、平台级数据的构建、融合为主线，补全航空装备PHM数据管理维护数据，形成一套具有航空装备特的PHM数据体系架构，完善航空装备PHM不同数据要素之间的逻辑关系。
1航空装备健康管理数据
1.1数据类型
航空装备在设计、生产以及使用的过程中会产生很多的数据，一是结构化数据，主要来自于基于关系型数据库的业务系统或按二维表结构进行逻辑表达的数据；二是非结构化
数据，如图片、音频、视频、报告、文档等形式的数据；三是半结构化数据，如XML、HTML文件等。
航空装备的数据从收集使用的角度可按以下几种类型划分：（1）航空装备定义数据：航空装备的基本组成结构特征、性能技术指标、固有质量特性的一组数据，包括如航空装备、子系统和组部件的基本配置关系，设计规范和技术报告，可靠性。（2）航空装备健康评估数据：运行状态数据、故障数据、操作状态数据、诊断结果、预测结果、模型算法数据等。（3）航空装备健康决策数据：任务数据、维修数据、决策数据、备件数据、设计数据等。（4）其他数据：成本数据、履历数据、技术资料等。
1.2数据来源
航空装备的健康管理的数据来源主要从以下几个阶段来考虑。首先是针对航空装备的设计阶段，包括航空装备的设计规范报告，其次是针对航空装备的使用过程中产生的数据，如传感器采集的数据以及故障数据信息，最后通过智能算法产生的决策信息指导维修航空装备：（1）航空装备的设计规范报告、性能技术指标等输入数据；（2）用来设计航空装备所要求的通用质量特性数据；（3）航空装备的层级之间的数据；（4）航空装备组2012奥运首金
件级别的交联关系数据；（5）航空装备的所有传感器的采集数据；（6）所有航空装备的故障信息、状态信息数据；（7）发动机指示和机组警告系统（engine indication and crew alerting system，EICAS）生成的所有的有关航空装备的警告信息；（8）其他数据信息。
大悲咒 歌词 1.3数据特点
航空装备数据本身具备以下的一些特点：数据量大，类型众多，管理难度大；数据使用周期长，对共享程度要求高；数据按批/架次管理；存在数据集成的问题；数据应长期保存，数据安全性要求高。
端午节温馨祝福语 健康管理的数据在航空装备的数据特点的基础上有一些大数据固有的数据特点，不仅对正常使用的数据要做到记录，同时也要对故障数据、衰退曲线做到记录；不仅对系统之间的功能数据做好记录，也要能及时梳理出数据之间的传递和关联关系，而且数据要做到实时性强，不然达不到监测、诊断以及预测的能力。主要有以下特点。
（1）数据量庞大
低值易耗品包括哪些 初期装备的数据量以及数据规模较少，使用过程中随着时间的推移，数据体量会愈发
庞大，其中包含了大量的正常使用数据，仅有少部分的故障数据以及衰退曲线数据，如何从庞大的数据体量中对所需要的数据进行筛选成为PHM数据需求的一个难点。
（2）数据的多样性
数据的多样性体现在复杂装备中的系统较多，系统之间的关系非常复杂，耦合性强。采集的数据类型丰富（振动、压力、电压、电流、温度、噪声等）；数据的维度多样：运行状态数据、控制状态数据、可靠性数据、备件数据；如何通过多样的数据来表征当前装备的健康状况以及寿命曲线成为PHM数据的另一个难点。
（3）数据的实时性
PHM的功能有状态监测、故障诊断以及寿命预测，如果数据的实时性差，监测的状态就会有偏差从而导致误报信息，甚至在发生故障的时候不能做出相应的决策从而导致严重的损失。
（4）数据的准确性
数据的准确性在PHM技术体系中也是至关重要的，数据作为PHM的输入部分，其真实性不能得到保障会造成后端输出结果以及决策支持的误导，所以PHM的数据需要确保其准确有效。
1.4数据格式
航空装备的健康管理数据需要对数据格式做标准化，规范化航空电子测试数据采集和记录机制是保证飞机安全、提高出勤率和训练效果、支持飞机有效使用的基础，有着重要的意义：
（1）随着飞机内部结构与交联关系的复杂，规范化航空装备健康管理数据采集和记录机制可以将飞机的飞行数据信息快速、有效、全面地获取并且存储下来，保证飞机安全和支持飞机有效地使用。
（2）规范化航空装备健康管理数据采集和记录机制，会根据采集到的数据实时分析飞机的飞行状态，如果发现故障，会报警并且确定故障级别及提供应对措施。
尊龙弄影 （3）规范化航空装备数据采集和记录机制进行深入的“信息挖掘”，可以為飞机的地面
维护、故障分析、训练效果与作战性能评估等提供有效的分析手段和决策支持。
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