基于WQAR數據的飛機整體驅動發電機預防性監控研究

曾 康 顧楊波

（浙江長龍航空有限公司，杭州 311215）

整體驅動發電機（Integrated Drive Generator，IDG）是航空發動機上的重要組件，為飛機各系統提供電源支持。IDG長期工作于高振動載荷工況下，導致其內部的高速旋轉軸等部件的剩余壽命逐步下降，增加了發生故障的潛在可能性。一旦發生故障，會造成巨大的經濟損失，甚至會引發飛機安全事故。目前，傳統事后維修模式無法及時發現IDG性能衰減趨勢，一經發現故障，便需要執行大修。因此，應用大數據分析技術來預測IDG性能狀態衰減趨勢[1]，以提高提升IDG可靠性，降低維護成本。

1 IDG常見故障現象分析

IDG主要由液壓恒速驅動裝置（Constant Speed Drive，CSD）、滑油冷卻器以及無刷交流發電機3部分組成[2]。恒速驅動裝置主要由差動游星齒輪系、液壓馬達組件、滑油系統、調速系統以及保護系統5部分組成。發動機齒輪箱轉動帶動IDG主軸轉動。CSD將發動機提供的可變輸入轉速轉換為恒定的轉速，以驅動其內部交流發電機的轉子轉動，并通過發電機控制組件（Generator Control Unit，GCU）實現發電控制，從而給飛機各系統供電。

IDG內主軸等高速旋轉部件的機械性能受金屬材料的蠕變、轉動部件的磨損與疲勞、冷卻滑油的特性等因素影響，性能逐步衰減，最終表現出的常見故障現象種類包括以下幾種。第一，滑油出口溫度超溫。IDG滑油出口溫度正常為40～105 ℃。第二，IDG滑油進出口溫度差超限制。第三，滑油耗量不正常。機務檢查發現存在IDG滑油滲漏、ECAM警告低油壓或滑油消耗量不正常等現象。第四，IDG滑油濾堵塞。常見現象為壓差指示器跳出，執行維修工作時發現滑油濾存在大量的污染物。第五，輸出頻率不正常。GCU監控永磁發電機（Permanent Magnet Generator，PMG）的頻率，正常的發電機頻率是400 Hz，穩定工作的頻率為390～410 Hz。如果GCU檢測到PMG的頻率低于375 Hz、持續時間超過1.5 s或低于355 Hz、持續時間超過150 ms，判斷為欠頻故障。如果4 s內頻率超過（435±1）Hz或者頻率高于452 Hz，且持續至少160 ms，即判斷為過頻故障。第六，超壓或欠壓故障。當發電機控制組件（GCU）監控到調節點處的相電壓超過（130±1.5）V時，GCU進行超壓保護，即判斷為超壓故障。當發電機控制組件（GCU）監控到調節點處的最低電壓低于101 V、持續時間超過7 s時，進行欠壓保護，即判斷為欠壓故障。第七，IDG冷卻器故障。第八，IDG油液面過高。第九，IDG線路故障。第十，IDG故障。

分析2016—2020年某航司A320機隊真實存在故障的IDG在拆下送修前表征出的故障現象數據，發現IDG滑油出口溫度超溫現象占比最高為34.88%，滑油進出口溫度差超限現象占比為20.93%，詳情如圖1所示。

綜上所述，滑油溫度數據變化是IDG發生前故障的顯著特征之一[3]。因此，本文基于無線快速存取記錄器（WiressQuick Access Recorder，WQAR）數據譯碼獲取IDG的滑油進出口溫度等數據進行數據分析，以捕捉IDG性能衰減前滑油溫度特征變化的趨勢，建立IDG預防性監控模型。

2 基于大數據的IDG預防性監控模型搭建過程

2.1 數據獲取方案簡介

飛行數據記錄通過飛機狀態監控系統（Aircraft Condition Monitoring System，ACMS）和機載電子設備，將飛機飛行時的主要參數記錄到機載存儲設備。機載飛行數據傳輸和儲存設備主要包括數字式飛行數據記錄器（Flight Data Recorder，FDR）、無線快速讀取記錄器（WQAR）以及航空器尋址通信和報告系統（Aircraft Communication Addressing and Reporting System，ACARS）3種。其中，基于ACARS的數據傳輸方式的優點是數據實時性高，缺點是數據傳輸成本高、數據獲得量較?。籛QAR采用蜂窩網絡傳輸方式，具有傳輸成本低、數據獲取量大、傳輸穩定以及數據參數類型全的特點。數據分析需要大量級的數據，因而選取WQAR數據作為性能趨勢監控的數據源。WQAR數據獲取和譯碼流程，如圖2所示。

核查飛機原始標準飛機綜合數據系統（AIDS）內是否記錄所需數據，若未記錄，則使用AGS（Advanced Ground Station）軟件進行機載AIDS軟件編程直至記錄所需數據。WQAR記錄完飛機各系統傳感器的數據后，通過移動蜂窩網絡將數據傳輸回維修大數據服務器，使用譯碼軟件結合譯碼數據庫解析原始數據，將原始二進制數據轉化為工程值。工程值轉換過程：根據飛機制造商提供的參數記錄規范獲取每個參數的工程值轉換信息，然后利用AirFase等譯碼軟件在譯碼時調用對應機型譯碼參數庫文件中對應的參數信息，完成譯碼后的數據儲存在大數據分析平臺，以便進行數據分析。

2.2 數據獲取與譯碼流程

為實現IDG溫度性能趨勢監控，需先獲取IDG溫度相關數據，核查飛機原始標準AIDS軟件數據庫，發現未記錄IDG進出口溫度參數。因此，參考空客QAR參數記錄規范AIPL，使用AGS軟件（版本號BG）完成AIDS軟件修訂，實現記錄IDG出口溫度參數。首先，定義參數采集信息，從相應的飛機總線上采集IDG出口溫度參數。經查詢，IDG出口溫度參數ID為D40A03。根據AIPL，該參數在SDAC1（2）總線上的標識碼（Label）為106，數據區位于BIT 21～BIT 29，定義從SDAC1總線上采集速率為每次1 s，如圖3所示。

圖1 2016年至2020年某航司機隊IDG故障現象占比

圖2 飛行數據譯碼流程

其次，定義參數記錄信息，將采集到的IDG出口溫度參數記錄到QAR數據，將從總線上采集的BIT 21～BIT 29信息分別存至第627個字槽的BIT 4～BIT 12位，其中BIT29位代表符號位。

圖3 AGS軟件參數采集定義圖

圖4 AGS軟件參數記錄定義圖

其次，根據AIDS數據庫中參數記錄規范修訂譯碼數據庫。為實現飛機原始參數從原始二進制數轉化為工程值，在譯碼軟件內完成定義該參數的參數類型（Param Type）、記錄參數的起止位（Bits Locations）、記錄參數頻率（Subfram）和位數（Bits）等，如圖5所示。飛機落地后，WQAR通過蜂窩數據將IDG進出口溫度等參數傳輸返回譯碼服務器。完成解碼的IDG出口溫度等數據通過數據管理平臺進行數據清洗、數據分類儲存，作為預防性監控模型搭建的數據基礎。

2.3 監控模型搭建

通過查閱手冊分析IDG滑油冷卻與監控原理，并結合分析真實存在故障的IDG及正常運行IDG的滑油溫度數據，設定預防性維修預警邏輯，同時在持續運行中通過不斷記錄預警結果持續優化預警邏輯，以提高預測成功率。

圖5 AGS軟件定義譯碼轉換參數圖

正常情況下，IDG滑油出口溫度為40～105 ℃。超過142 ℃時，則在下ECAM界面跳出咨詢信息；超過185 ℃，則MASTER CAUTION燈亮；超過200 ℃時，會自動熱脫開保護IDG。需要注意，熱脫開后必須更換IDG。IDG溫度控制原理，如圖6所示。

圖6 IDG滑油溫度監控原理圖

分析2016—2020年某航司A320機隊正常IDG數據和真實存在故障的IDG在拆下送修前表征出的滑油溫度故障現象數據，發現在某航段飛行中，IDG最大滑油出口溫度處于40～125 ℃的情況占比為97%以上，此正常溫度范圍內，IDG歷史故障的發生概率低于2%，且發生的故障均為偶發性隨機故障，難以實現預測。若設定的預警值低于125 ℃，則預警信息通知過多，容易干擾維修工程師正常工作，導致預測成功率過低，失去監控的意義。此外，最大滑油出口溫度大于125 ℃的情況占比不到3%，如圖7所示。但大多數性能衰減故障件送修前均表現出該溫度特性。

圖7 IDG最大滑油出口溫度占比圖

此外，分析正常IDG進出口溫度差，發現IDG滑油進出口溫度差的最大值處于10～25 ℃，如圖8所示。研究通過監控進出口溫度差值，一定程度上表征IDG冷卻器的性能狀態。

在實際生產中，IDG滑油系統可能因IDG加油工具管控不到位或加油口蓋未蓋緊等原因，導致IDG滑油含水量過高。IDG滑油系統中若滑油中混入水分過多，將易產生泡沫而堵塞油道，還會提高潤滑油的凝點，不利于低溫流動性能，也會減弱油膜的強度，降低潤滑功能，導致金屬零件表面銹蝕，加快基礎油氧化速度，使其出現乳化現象?；椭械奶砑觿┮矔驗楸砻婊钚詣┑某煞侄兂赡z狀，影響其性能發揮。水分會與落入潤滑油中的鐵屑等發生作用生成鐵皂，而鐵皂與潤滑油中的污染物混合生成油泥聚積在潤滑系統油道及各種濾網內[4]，造成各摩擦表面供油不足，增加了耦合部件間的摩擦因數，從而在IDG內發生連鎖反應，會加速機件的磨損，同時降低滑油系統與燃油進行熱交換的效率，引發IDG出口溫度超溫[5]。

綜合IDG原理、IDG運行數據分析以及歷史維護經驗，設置預警邏輯1——在某航段飛行中，IDG最大滑油出口溫度大于125 ℃為黃色預警；設定預警邏輯2——任意連續4個航段內，出現任意兩次IDG最大滑油出口溫度大于125 ℃為紅色警告；設定預警邏輯3——任意航段內出現IDG滑油進出口溫度差的最大值小于10 ℃或大于25 ℃則為黃色警告；設定預警邏輯4——自執行MPD項目“排放IDG滑油系統報廢濾芯并加注滑油”后，連續3個飛行日內出現最大滑油出口溫度大于125 ℃為紅色警告。結合軟件系統開發，最終完成基于大數據的IDG溫度監控模型，實現監控機隊任一航段內IDG出口最大溫度和 IDG進出口溫度差值最大值，如圖9和圖10所示。

3 預防性監控模型驗證

將IDG預防性維修平臺與機務維修管理平臺中IDG的MPD項目執行記錄相關聯。系統監控發現，某飛機執行MPD項目“排放IDG滑油系統報廢濾芯并加注滑油”，而后連續多日系統發出IDG出口溫度超過預警的警告，如圖11所示。

圖8 IDG滑油進出口溫度差的最大值圖

圖9 機隊IDG出口溫度最大值監控圖

綜合推測，執行IDG滑油工作時，由于加油工具受到污染或沒有清洗擦拭加油口等，IDG滑油品質出現問題，導致在IDG內部產生連鎖反應，發生IDG出口溫度超溫現象。

最終處置措施為清潔加油工具，并執行排放IDG滑油系統報廢濾芯并加注滑油工作。后續1月內，持續監控IDG出口溫度，整體趨勢正常，未出現超溫現象。執行滑油更換后，IDG出口溫度趨勢如圖12所示。

此IDG部件滑油通過油樣理化分析獲取檢測數據。查閱空客A320飛機維護手冊，可知IDG滑油污染限制標準，如表1所示。

分析比較油液檢測數據和IDG滑油污染限制標準，發現IDG滑油含水量為0.21%超過廠家污染限制標準0.10%的要求，且每100 mL滑油最大不溶物重量為4.8 mg接近指標污染限制的最高標準，如表2所示，與本次預防性監控模型預警結果相吻合。目前該預防性監控模型已試運行2年，期間該系統有效監控到30次性能衰減預測報警，IDG拆下送修報告顯示，送修IDG存在輸入碳封嚴磨損、高速旋轉件磨損等問題，均處于失效邊緣，此監控模型在一定場景下，有效的預防了飛機運行期間IDG失效故障，提升機隊IDG可靠性。

圖10 機隊IDG進出口溫度差值最大值監控圖

圖11 故障IDG出口溫度監控圖

圖12 執行滑油更換后IDG出口溫度趨勢圖

表1 IDG滑油污染限制標準

表2 受污染的IDG滑油取樣檢測報告

4 結語

傳統事后維修方式無法在IDG性能衰減早期檢測并修復潛在的故障，一般在IDG故障后才進行送修處理。大多數情況下，IDG內部已經嚴重損傷，不僅會造成巨大的經濟損失，還會導致飛機安全事故。本文通過研究IDG工作原理、挖掘IDG運行數據價值以及搭建IDG預防性維修模型，不斷積累IDG故障特征數據，從而逐步優化IDG預防性監控邏輯，提高IDG性能衰減預測的準確度。