基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的波音737NG 飛機(jī)引氣系統(tǒng)故障診斷模型

肖曉陽/奧凱航空有限公司

0 引言

我公司波音737NG 飛機(jī)引氣系統(tǒng)具有較高的故障占比，約為6%。受高度限制和航路限制，引氣系統(tǒng)故障往往很難保留放行。眾所周知，波音737NG飛機(jī)引氣系統(tǒng)沒有計(jì)算機(jī)，因此沒有故障自檢和記錄功能，通常情況下需要通過記錄故障時的飛行階段和引氣壓力值來幫助排故，或是通過調(diào)取QAR 引氣相關(guān)參數(shù)進(jìn)行排故。即使經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師，對于某些故障也無法準(zhǔn)確診斷故障部件，往往通過多次換件或串件才能確定故障部件，一方面造成了航材及人力成本的增加，另一方面因沒有準(zhǔn)確排故導(dǎo)致下次飛行時可能再次出現(xiàn)故障，影響航班運(yùn)行，這是航空公司不能接受的。

RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意連續(xù)的非線性函數(shù)[1]，可以完成故障征兆空間到故障空間的映射，且相比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更優(yōu)秀的逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度。本文提出利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對737NG 飛機(jī)引氣系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷，收集我公司近兩年引氣故障數(shù)據(jù)作為工程參數(shù)，利用MATLAB 將研究方案軟件化，建立故障診斷模型，并在試驗(yàn)中取得了預(yù)期效果。

1 引氣系統(tǒng)工程參數(shù)

RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)與輸出參數(shù)的選擇對模型的建立至關(guān)重要，引氣系統(tǒng)適應(yīng)整個飛行階段，并將合適壓力與溫度的引氣供往各用戶系統(tǒng)，因此選取工程參數(shù)如下。

1）引氣管道壓力

引氣管道壓力值來自管道壓力傳感器，傳感器發(fā)送信號給駕駛艙P(yáng)5 面板的引氣管道壓力指示表，為飛行員提供壓力指示[2]。

當(dāng)使用第9 級引氣時，正常引氣壓力應(yīng)控制在32±6psi，主要涉及高壓級系統(tǒng)部件及其管路，包括高壓級活門（HSV）和高壓級調(diào)節(jié)器（HSR）[3]，管道壓力的高低反映活門及調(diào)節(jié)器的性能狀態(tài)；當(dāng)使用第5 級引氣時，正常引氣壓力應(yīng)控制在42±8psi，主要涉及預(yù)冷系統(tǒng)及壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)部件及其管路，包括預(yù)冷器控制活門（PCCV）、壓力調(diào)節(jié)及關(guān)斷活門（PRSOV）、引氣調(diào)節(jié)器（BAR）、390°F 傳感器、450°F 恒溫器，由于PRSOV 的溫控功能，管道壓力既受壓力控制系統(tǒng)的影響，也受預(yù)冷系統(tǒng)的影響。可見管道壓力是直接反應(yīng)引氣狀態(tài)的關(guān)鍵參數(shù)。

2）引氣管道溫度

引氣溫度監(jiān)控來自集成于490°F 超溫電門的溫度傳感器。由于慢車時使用高壓級系統(tǒng)，引氣溫度不超過390°F就不會觸發(fā)引氣系統(tǒng)溫度調(diào)節(jié)功能，因此溫度參數(shù)主要涉及預(yù)冷系統(tǒng)和壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)部件，包括預(yù)冷器控制活門（PCCV）、壓力調(diào)節(jié)及關(guān)斷活門（PRSOV）、引氣調(diào)節(jié)器（BAR）、390°F 傳感器、450°F 恒溫器等。可見管道溫度也是直接反應(yīng)引氣狀態(tài)的關(guān)鍵參數(shù)。

3）發(fā)動機(jī)N1 值

N1 值來自發(fā)動機(jī)的N1 轉(zhuǎn)速傳感器。引氣系統(tǒng)根據(jù)發(fā)動機(jī)不同的功率選擇第5 級高壓級引氣或第9 級高壓級引氣。5 級與9 級的轉(zhuǎn)換階段發(fā)生于N1為40%～70%區(qū)間，為了排除轉(zhuǎn)換階段的干擾，設(shè)定當(dāng)N1 值大于70%時使用第5 級引氣，此時主要涉及預(yù)冷系統(tǒng)及壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)部件；設(shè)定當(dāng)N1 值小于40%時使用第9 級引氣，此時主要涉及高壓級系統(tǒng)部件。因此，以N1 值作為關(guān)鍵參數(shù)，可以判斷出當(dāng)前飛行階段及當(dāng)時使用的發(fā)動機(jī)引氣。

4）輸出參數(shù)

由于引氣系統(tǒng)涉及部件數(shù)量多，故障現(xiàn)象相似，很難根據(jù)單一故障現(xiàn)象判斷出故障部件，因此對引氣系統(tǒng)進(jìn)行分類，根據(jù)引氣系統(tǒng)原理，將引氣系統(tǒng)故障分為4 個模塊：預(yù)冷系統(tǒng)故障、壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)故障、高壓級系統(tǒng)故障、正常。

2 數(shù)據(jù)采集原則

為了達(dá)到增加故障數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)多樣化和預(yù)防維修的目的，根據(jù)引氣系統(tǒng)原理及維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定如下引氣系統(tǒng)參數(shù)門限值。

1）引氣溫度

引氣溫度跳開極限值為490°F，根據(jù)系統(tǒng)原理，390°F 傳感器的球型活門在390°F時控制預(yù)冷器控制活門（PCCV）開啟，在440°F 控制其全部打開；450°F恒溫器為壓力調(diào)節(jié)關(guān)斷活門提供溫度限制作用。考慮活門的溫控功能屬于正常的工作狀態(tài)，因此設(shè)定引氣溫度門限值為470°F，當(dāng)引氣溫度超過470°F 時即判定引氣系統(tǒng)性能衰退[4]。

2）引氣壓力

由于高壓級第5 級引氣和第9 級引氣壓力標(biāo)準(zhǔn)值不同，且與發(fā)動機(jī)N1 值息息相關(guān)，因此設(shè)定引氣壓力門限值時需增加N1 值作為參照。壓力門限值的選擇是根據(jù)實(shí)際排故經(jīng)驗(yàn)與引氣系統(tǒng)原理共同決定的，設(shè)定如下門限值。

當(dāng)N1＞70%時，使用高壓級第5 級引氣，標(biāo)準(zhǔn)壓力為42±8psi，設(shè)定門限值為28psi 和50psi；當(dāng)引氣壓力小于28psi 或大于50psi，即判定引氣系統(tǒng)性能衰退。

當(dāng)N1 為30%～40%時，使用高壓級第9 級引氣，標(biāo)準(zhǔn)壓力為32±6psi，設(shè)定門限值為22psi；小于22psi 即判定引氣系統(tǒng)性能衰退。

當(dāng)N1＜30%時，標(biāo)準(zhǔn)壓力為19 ～ 32psi，呈線性，設(shè)定門限值為10psi；小于10psi 即判定引氣系統(tǒng)性能衰退。

當(dāng)N1 為40%～70%時，此時處于第5 級引氣和第9 級引氣轉(zhuǎn)換階段，為避免轉(zhuǎn)換階段突然增加或減少的壓力干擾，不采集此段N1 值下的數(shù)據(jù)。

3 基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引氣故障診斷模型

3.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引氣故障診斷模型

設(shè)定網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)的各個參數(shù)，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3 個，即3 個引氣系統(tǒng)參數(shù)：N1 值、引氣管道壓力值、引氣管道溫度值；輸出層節(jié)點(diǎn)為4 個，即引氣系統(tǒng)的4 個模塊：預(yù)冷系統(tǒng)故障、壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)故障、高壓級系統(tǒng)故障、正常。輸出層通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類輸出故障診斷結(jié)果，如圖1 所示。

3.2 基于MATLAB 的引氣故障診斷仿真程序

圖1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引氣故障診斷模型

以我公司波音737NG 機(jī)隊(duì)引氣故障數(shù)據(jù)為研究樣本進(jìn)行模型的仿真診斷。機(jī)隊(duì)規(guī)模為29 架，獲取每次引氣故障或超限的飛機(jī)QAR 原始數(shù)據(jù)，經(jīng)AIRFASE 譯碼處理后提取N1 值、引氣管道壓力值、引氣管道溫度值三個引氣系統(tǒng)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)；通過每次排故記錄確認(rèn)最終故障系統(tǒng)，提取故障系統(tǒng)作為輸出節(jié)點(diǎn)，故障參數(shù)與故障系統(tǒng)一一對應(yīng)，共同生成引氣故障樣本。2017 年1 月至2019 年1 月共收集故障數(shù)據(jù)609 條，如表1 所示。

將提取的訓(xùn)練樣本集列入EXCEL表中。其中，訓(xùn)練樣本集共1220 條故障數(shù)據(jù)，包含預(yù)冷系統(tǒng)樣本173 條、壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)樣本296 條、高壓級系統(tǒng)樣本140 條、正常樣本611 條。測試樣本集共24 條故障數(shù)據(jù)，包含預(yù)冷系統(tǒng)樣本6 條、壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)樣本6 條、高壓級系統(tǒng)樣本6 條、正常樣本6 條。

利用MATLAB 導(dǎo)入EXCEL 訓(xùn)練樣本集與測試樣本集，調(diào)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)newrb（）建立徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。格式為：

式（1）中，X 為輸入向量；T 為目標(biāo)向量；GOAL 為均方誤差，設(shè)定為1e-5；SPREAD 為徑向基函數(shù)的擴(kuò)展速度，設(shè)定為1；MN 為神經(jīng)元的最大數(shù)目，設(shè)定為50；DF 為兩次顯示之間所添加的神經(jīng)元數(shù)目，設(shè)定為1；net 為生成的網(wǎng)絡(luò)[5]。

對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測試，首先進(jìn)行訓(xùn)練集自測試，測試準(zhǔn)確率為92.9%，如圖2 所示。然后進(jìn)行測試集測試，運(yùn)行驗(yàn)證結(jié)果準(zhǔn)確性為87.5%。可見此RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型是有效的，可運(yùn)用于實(shí)際排故測試，如圖3 所 示。

4 波音737NG 飛機(jī)引氣系統(tǒng)故障診斷應(yīng)用實(shí)例

在實(shí)例應(yīng)用中，需提取故障或超限航段的所有QAR 數(shù)據(jù)，并從中篩選出超限數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)篩選時需注意排除開防冰時對引氣系統(tǒng)的影響。將數(shù)據(jù)輸入診斷模型，得出相應(yīng)的故障系統(tǒng)，根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)各部件故障占比，從大到小依次測試故障部件，更換故障部件并驗(yàn)證故障是否已排 除。

表1 引氣訓(xùn)練樣本集合測試樣本集范例

圖2 訓(xùn)練集實(shí)際值—預(yù)測值對比圖（精度=92.9508%）

圖3 測試集實(shí)際值—測值對比圖（精度=87.5%）

表2 應(yīng)用實(shí)例故障數(shù)據(jù)

圖4 實(shí)例應(yīng)用實(shí)際值—測值對比圖（精度=85.8586%）

1）應(yīng)用實(shí)例

機(jī)組報(bào)告一架737NG 飛機(jī)左發(fā)爬升階段引氣壓力高。譯碼選取2 組超限數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)值輸入故障診斷模型預(yù)測故障，如表2 所示。

經(jīng)過預(yù)測模型計(jì)算，得出預(yù)測故障系統(tǒng)為壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)故障。

2）故障分析

該故障表現(xiàn)為爬升階段引氣壓力高，N1 值94.5%時使用高壓第5 級引氣，正常壓力值為42±8psi，實(shí)際值為50.7psi，高于上限值，此時引氣溫度447°F，可見預(yù)冷系統(tǒng)功能正常，判定為壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)故障。

3）實(shí)際排故

提前備件壓力調(diào)節(jié)器BAR、壓力調(diào)節(jié)及關(guān)斷活門PRSOV 和450°F 恒溫器。航后根據(jù)AMM 手冊，利用APU 執(zhí)行左發(fā)反流測試，按壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)部件故障占比依次測試。測試發(fā)現(xiàn)BAR 故障，PRSOV正常無卡阻，450°F恒溫器正常，各信號管無滲漏。因此更換左發(fā)BAR。次日航后譯碼左發(fā)引氣恢復(fù)正常，準(zhǔn)確排除了故障。

另選取實(shí)例樣本集共99 條故障數(shù)據(jù)，包含預(yù)冷系統(tǒng)樣本27 條、壓力調(diào)節(jié)系統(tǒng)樣本26 條、高壓級系統(tǒng)樣本24條、正常樣本22 條，經(jīng)過該診斷模型進(jìn)行分析預(yù)測，準(zhǔn)確度約為85.8%，如圖4 所示。可見，利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測引氣系統(tǒng)故障具有較高的準(zhǔn)確度。

5 總結(jié)

波音737NG 飛機(jī)引氣系統(tǒng)部件大多為氣動機(jī)械部件，機(jī)械部件的可靠性更具有規(guī)律性。本文利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障診斷模型，根據(jù)故障參數(shù)對故障進(jìn)行分類，經(jīng)過模型的訓(xùn)練測試及大量實(shí)例驗(yàn)證，表明該故障診斷模型在737NG 飛機(jī)引氣系統(tǒng)排故中能起到較好的診斷效果，利于排故中的快速智能診斷。