大數據分析在A320液壓系統預測性維修中的研究與應用

熊斌華 趙紅華 程偉

摘要：液壓系統是A320飛機的重要系統，通過采取預測性維修方式，借助EMS軟件對WQAR數據進行大數據分析歸納總結，找出系統工作規律，確認系統參數正常性能范圍，將之運用于系統監控，對監控發現的性能退化的飛機系統提前采取維護措施，使之恢復到合理的范圍，避免飛機帶“病”執行航班至系統徹底失效而影響到航班安全性。預測性維修大大降低了系統故障、完全失效的發生概率，有效保障航班的安全。

關鍵詞：液壓系統；AIRMAN；預測性維修；正態分布；EMS；WQAR

Keywords：hydraulic system；AIRMAN；predictive-maintenance；Gaussian distribution；EMS；WQAR

0 引言

2020年6月19日某航一架B-99XX A320飛機執行航班過程中，機組空中報告綠液壓系統油箱超溫警告，機組按操作手冊關閉綠液壓系統，落地前重力放起落架，飛機AOG排故，后續航班取消，造成一起SDR事件。

早期的低慢小飛機可以通過鋼索或者連桿機構連接舵面操縱，隨著飛機高速化大型化的發展，傳統的操縱機構已經不能滿足飛機操縱的要求，現代飛機的操縱系統已經被液壓系統取代，液壓系統的性能好壞直接影響飛行的安全。

1 航空企業對液壓系統管控現狀

從2016—2020年某航A320機隊因液壓系統故障導致的不正常事件統計（見圖1）中可知航班延誤達145起，其中導致返航/備降/滑回等SDR事件45起，多次導致返航重力放起落架的情況發生，給航空公司造成了巨大的經濟損失和惡劣的社會影響，液壓系統的可靠性已成為影響飛行安全和航班正常的重要因素。

國內很多航空公司對A320的液壓系統監控大多建立在航前、短停、航后檢查、機組報告以及定檢定期維護等比較原始的重復性檢查基礎上，受人員技能、環境因素、人員疲勞等因素影響較大，往往不能及時發現系統中存在的缺陷。目前，比較先進的監控手段是借助空客AIRMAN監控軟件（見圖2），但該軟件存在的問題是，當AIRMAN監控到系統觸發警告信息時就意味著故障已經發生，相關系統已不能正常工作，對飛行安全、航班正常性已造成了事實上的損害，因此該監控軟件僅僅解決了地面同步掌握飛機是否觸發故障警告的問題。隨著機隊規模的擴大、航班數量的增加，現有的技術手段以及維修模式已不能滿足大機隊運行的需求，液壓系統預測性監控需求在此背景下應運而生。

2 A320液壓系統簡介

為避免單一液壓系統失效導致飛機完全無法操控的情況發生，A320飛機設計了三套液壓系統：綠液壓系統、藍液壓系統、黃液壓系統。綠液壓系統由EDP（engine drive pump）和PTU（power tranfer unit）組成，負責某些飛控舵面操作、起落架收放、正常剎車系統、左發反推。藍液壓系統由EDP和RAT（ram air turbin）組成，負責某些飛控舵面操作、應急發電機。黃液壓系統由EDP、ELECTRIC PUMP、PTU、HAND PUMP組成，負責某些飛控舵面操作、備用/停留剎車系統、前輪轉彎系統、右發反推、貨艙門操作。

三套液壓系統互為備份，每套液壓系統都能保障飛機的基本飛行操作，一套液壓系統失效雖不會嚴重危及飛行安全，但會嚴重降低飛行安全系數，現代大型飛機液壓系統大都設計為多套系統互相備份，通過提高系統冗余度的方式保證飛行安全。

3 液壓系統監控預測性報警開發

3.1 故障特征分析

對上述B-99XX故障航班數據進行譯碼分析，并與其他飛機的正常航班數據進行對比（見圖3），故障航班最大綠系統液壓壓力3500psi，綠系統液壓溫度99℃（見圖4），同一航班其他飛機綠系統最大壓力3072psi（見圖3），綠系統溫度66℃（見圖4），故障航班液壓壓力和液壓溫度遠大于正常航班數值，說明液壓壓力和液壓溫度可以間接反映出液壓系統“健康”狀態。

3.2 液壓系統壓力/溫度合理范圍的分析方法

A320飛機綠系統、藍系統、黃系統三套液壓系統其組成、工作負載和油箱容量大小不盡相同，通過持續監控液壓系統壓力/溫度來實現對液壓系統健康狀態的監控。首先需要確認液壓系統壓力/溫度分布的合理范圍，此處采用常用的大數據分析方法——正態分布。

正態分布有極其廣泛的實際背景，生產與科學實驗中很多隨機變量的概率分布都可以近似地用正態分布來描述，為研究液壓系統失效模式提供了理論基礎。

1）確定正常液壓壓力分布

利用EMS譯碼軟件將某航2018～2020年A320機隊100多萬個航班的WQAR數據進行譯碼，并利用EMS軟件采集每個航班綠、藍、黃三套液壓系統的最大壓力，得到綠、藍、黃三套液壓系統分布圖如圖5、圖6、圖7所示，橫坐標表示航班運行中系統出現的最大壓力值，縱坐標表示在某個特定最大壓力值下出現的航班次數。以綠系統為例，在運行的70多萬航班中，綠系統最大壓力值為3008psi。從圖中能明顯看到液壓壓力分布呈現出正態分布的形態，中間段（2944～3200psi）出現頻率較高，兩側（壓力過大/壓力過小）出現概率較小，可以理解為液壓系統性能退化。

借鑒正態分布統計中常用95%置信區間，可認為采集到的最大液壓壓力數據中95%的數據都是合理的、正常的，而將過大、過小的壓力數據視為異常航班數據，對這些航班需要加以關注，為此初步確定了液壓壓力正常分布范圍為2600～3200psi。

2）確定正常液壓溫度分布

利用EMS軟件將某航2018—2020年A320機隊100多萬個航班WQAR數據進行譯碼，并利用EMS軟件采集每個航班綠、藍、黃三套液壓系統的最大溫度，得到綠、藍、黃三套液壓系統分布圖如圖8、圖9、圖10所示。

從液壓系統溫度分布圖中明顯看出，液壓溫度也呈現出正態分布形態，借鑒正態分布統計中常用95%置信區間，即認為95%的數據溫度是合理的、正常的數據。但液壓溫度設置上需要具體問題具體分析，液壓系統工作會對液壓油產生加熱效應，液壓系統超溫會導致系統失效，而受外界極寒天氣影響使得低溫并非異常現象，且液壓系統低溫并不會導致系統失效，因此對溫度需要更多關注右側溫度過高的區間，為此確定了液壓系統合理溫度為系統溫度≤80℃。

綜上所述，通過利用EMS對100萬個航班進行譯碼，并對每個航班采集綠、藍、黃三套液壓系統的最大壓力和最大溫度，明確了液壓系統正常的性能參數范圍（見表1）。

3.3 過濾數據后確定參數門限值

確定了液壓系統正常壓力溫度范圍后，理論上只需監控液壓/溫度，一旦發現超過正常范圍，產生報警即可，但在實際運行中，由于信號干擾或其他因素的影響可能導致系統參數短暫波動，如圖11所示，這種短暫波動在實際航班運行中被證實并非是真正的故障，因此需要在設置報警中過濾掉此類波動數據。

由圖11可知，可以通過設置壓力/溫度超過正常范圍的持續時間來清洗過濾掉此類波動性帶來的假報警，由此帶來一個新的問題，壓力/溫度超過正常范圍持續時間如何確定？為此需要對溫度/壓力超限持續時間做進一步統計分析，對100萬個航班溫度/壓力超過正常范圍持續時間進行統計，如表2、表3所示。其中，表2第1列表示有1039178個航班的液壓壓力不大于3200psi或低于2600psi；第2列表示有8919個航班的液壓壓力超過3200psi或者低于2600psi，且持續時間小于10s；其他列以此類推。表3第1列表示有1045692個航班的液壓溫度低于80℃；第2列表示有935個航班的液壓溫度>80℃，且持續時間小于10s；其他列以此類推。

根據表2和表3得到監控液壓系統的監控模型，即液壓壓力大于3200psi或小于 2600psi且持續時間超過20s；液壓溫度大于80℃且持續時間超過60s。

4 液壓系統監控模型實際運用

某航根據上述液壓系統壓力/溫度門限值，利用譯碼軟件自動解碼功能進行解碼并對相關液壓溫度/壓力參數設置超限報警，在實際航班運行中提前發現了某飛機液壓系統潛在的性能退化，并在系統完全失效前采取排故措施，使系統恢復“健康”狀態，避免了飛機突發故障導致AOG。

2020年12月14日，某航B65XX 5698航班觸發藍系統低壓報警郵件（見圖12），顯示藍系統壓力896psi。2020年12月17日，更換藍系統釋壓活門后系統測試正常（見表4）。

為進一步驗證監控模型是否有效，對歷史數據進行梳理，發現已有多起液壓系統故障被監控模型提前發現，從而驗證了監控模型的有效性。

1）2020年1月，某航B64XX飛機液壓壓力超出3200psi，如圖13中藍線右側所示，液壓最大壓力逐漸增加，6月19日維修記錄顯示發現故障，更換EDP后正常（見表5）。

2）某航B99XX飛機自2019年開始綠系統壓力超過3200psi，系統性能退化但并未失效，直到2020年4月最大壓力/溫度逐漸增大（如圖14中藍框所示），系統性能進一步惡化，6月20日綠系統空中觸發超溫故障警告，導致飛機AOG，最終更換EDP后故障排除（見表6）。

5 結束語

傳統的飛機維修模式建立在航線維修/定檢維修模式上，而航線維修/定檢維修建立在重復性/定期的檢查測試基礎上，其弊端在于不能對系統進行持續不間斷的跟蹤監控，很難提前發現系統潛在的性能退化，更多的是一種當系統徹底失效觸發故障警告再進行維修的事后維修模式。

預測性維修模式通過譯碼軟件自動對航班WQAR數據進行解碼，將成千上萬航班數據進行大數據歸納分析總結，并利用大數據分析工具找出系統工作規律，確定系統參數合理的性能范圍，以此參照標準對飛機系統參數進行持續的不間斷的跟蹤監測，一旦發現系統性能退化將觸發警戒，而此時系統并未完全失效還能繼續工作，從而為后續合理安排排故措施，為恢復系統性能爭取到寶貴時間，能有效避免非計劃應急搶修的發生。這種能“預知未來”的預測性維修模式是航空維修行業的新模式，將對整個航空維修行業產生深遠積極的影響。