機場助航燈光系統(tǒng)故障的預(yù)測探究

崔秀利

摘 要：隨著經(jīng)濟的發(fā)展，空運漸漸成了我國交通運輸中的一種重要方式。飛機在整個飛行過程中都存在一定的危險性，在高空飛行中，大部分依賴于飛行員的綜合素質(zhì)，而在起飛和降落的過程中，需要地面指揮系統(tǒng)進行介入。燈光助航系統(tǒng)就是這樣因此而生。它是指揮引導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，尤其在天氣惡劣、能見度不高的環(huán)境下，它能引導(dǎo)飛機安全起飛降落。本文基于機場助航視角，分析了助航燈光系統(tǒng)的原理及特點，對助航燈光系統(tǒng)的故障進行預(yù)測分析，并提出了相對的處理方式，希望能減少助航燈光系統(tǒng)使用中的故障，延長使用壽命。

關(guān)鍵詞：機場助航燈光系統(tǒng);故障預(yù)測;保障

一、助航燈光系統(tǒng)基本原理

機場助航燈光系統(tǒng)主要由調(diào)光器、變壓器、燈具以及遠(yuǎn)控單元組成，具體原理圖如圖1 所示。燈具通過隔離變壓器構(gòu)成恒流回路，從而保證所有燈泡光強相同。

二、助航燈光系統(tǒng)特征及維護特點

（一）助航燈光系統(tǒng)主要特征

第一個最主要的特征就是助航燈數(shù)量多。由于機場占地面積大，整個起飛降落跑道又比較長，所以需要安裝比較多的助航燈，最大限度保障飛機起飛降落的安全。一般情況下，機場會配備2千到1萬套的助航燈具，對于較大型的國際機場，甚至?xí)^2萬套。此外，為了提高安全性和助航效率，機場一般會對燈光系統(tǒng)進行升級，會安裝更多的助航燈具。

第二個特征是助航燈安裝的范圍非常廣。在整個機場的跑道、滑行道、停機坪等地區(qū)都會安裝大量的助航燈具。還有一些地理位置比較特殊的機場，它的助航燈會安裝在機場的外部，甚至是山體中、水面上。

（二）助航燈具維護特點

助航燈具數(shù)量多，所以它的維護也具有數(shù)量多的特點呢。助航燈具在使用過程中，由于使用年限和外部環(huán)境因素的影響，助航燈具會出現(xiàn)一定情況的故障。對出現(xiàn)故障的燈具的維護會耗費一半以上的人力物力資源，加大了資源的消耗。

助航燈具第二個維護特點是維護難度大。在整個系統(tǒng)安裝時，為了保護系統(tǒng)，減少破壞，一般都會把助航燈光系統(tǒng)安裝在比較隱蔽的環(huán)境下，比如電纜、燈的底座、隔離變壓器等都會安裝在地下，這給維護帶來了一定的困難。再加上整體系統(tǒng)非常的龐大復(fù)雜，故障的排查首先就非常困難，并且維護過程中涉及到各種方面的知識，對維護人員的要求比較高

三、機場助航燈光系統(tǒng)常見故障及其成因

（一）故障類型

目前，機場助航燈光系統(tǒng)故障常見的有三種類型：

其一是調(diào)光設(shè)備故障。調(diào)光設(shè)備是整個系統(tǒng)中非常重要的控制設(shè)備，它控制著系統(tǒng)的燈光的開啟和關(guān)閉。在使用過程中，調(diào)光設(shè)備需要讓燈光回路的電流保持穩(wěn)定，實現(xiàn)對燈光系統(tǒng)運行狀態(tài)的監(jiān)測和診斷?？梢钥闯?，調(diào)光設(shè)備在機場助航燈光系統(tǒng)中的重要作用，一旦調(diào)光設(shè)備出現(xiàn)故障，將會產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。

其二是燈光回路故障。燈光回路直接影響到燈光的亮度。燈光回路出現(xiàn)故障，整個燈光系統(tǒng)無法正常運行，影響飛機起飛降落的安全。在使用過程中，燈光回路故障出現(xiàn)的較多，且故障類型也比較多，例如開路故障、二次接線故障和接地故障等，這些都屬于燈光回路故障。

其三是供電系統(tǒng)故障。對于機場助航燈光系統(tǒng)來說，供電系統(tǒng)運行良好是保障燈光系統(tǒng)正常運行的基礎(chǔ)，沒有供電，燈光系統(tǒng)也就會全面癱瘓。但是，由于供電系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜且部件繁多，所以極容易出現(xiàn)故障[1]。備用供電系統(tǒng)切換故障、變壓器跳閘、柴油發(fā)電機故障等都是目前在使用過程中比較常見的供電系統(tǒng)內(nèi)故障。

（二）故障形成的原因

造成機場助航燈光系統(tǒng)故障的主要原因有三個方面：

第一，環(huán)境問題。機場需求的場地較大，一般都是建在郊外比較開闊的地區(qū)，這就導(dǎo)致助航燈光系統(tǒng)長期暴露在室外，受到周圍環(huán)境變化的影響。在運行過程中，各種惡劣的天氣比如雨雪、酸雨、打雷等都會對燈光系統(tǒng)和燈具造成較大的影響，從而減少了設(shè)備的使用壽命。并且，隨著使用年限的增加，助航燈光系統(tǒng)始終保持在運行的狀態(tài)，受到各種器械的影響，更容易出現(xiàn)故障，加快設(shè)備的老化速度。

第二，人為原因。機場助航燈光系統(tǒng)需要由專業(yè)的人員來進行運行維護。如果在過程中，相關(guān)人員沒有按照標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)，就容易產(chǎn)生故障。在設(shè)備的使用維護過程中，必須根據(jù)《設(shè)施設(shè)備三大規(guī)程》這一標(biāo)準(zhǔn)來進行，保障運行維護的安全科學(xué)。同時，因為整個系統(tǒng)的復(fù)雜程度較高，對操作人員的專業(yè)要求也更高，所以，在使用過程中如果操作人員專業(yè)不達(dá)標(biāo)，就容易誤操作使得系統(tǒng)出現(xiàn)故障。

第三，制度原因。機場每日的人流量非常的大，工作人員也相較其它地方更多，整個助航燈光系統(tǒng)的運行一直面臨著很多干擾。要有效控制這些干擾，就需要完善的管理制度。但某些機場存在著制度不完善、執(zhí)行不到位的情況，導(dǎo)致燈光設(shè)備本身不達(dá)標(biāo)、操作人員專業(yè)不合格的情況，導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)故障。

四、機場助航燈光系統(tǒng)故障預(yù)測

因為燈光系統(tǒng)的維修會耗費非常大的資源，為了減少維修時間，提高飛機起飛降落時的安全保障，就需要對機場助航燈光系統(tǒng)進行故障預(yù)測。助航燈光系統(tǒng)故障預(yù)測是在燈具還未發(fā)生明顯故障特征情況下提前獲取燈具潛在故障，通過提前修改數(shù)據(jù)和更換設(shè)備，來減少故障發(fā)生率。為了實現(xiàn)有效的故障預(yù)測，需要相關(guān)人員對整個系統(tǒng)非常了解。目前比較常用的預(yù)測模型是DGM（1，1）模型和RVM模型。

（一）DGM（1，1）預(yù)測模型

DGM（1，1）預(yù)測模型，又叫離散一階灰色理論模型。它是在GM（1，1）模型上進行改進的。灰色理論模型是通過對原始數(shù)據(jù)進行灰色處理后，讓數(shù)據(jù)變得具有規(guī)律，更夠進行直觀對比分析?；疑碚撃Ｐ褪且粋€指數(shù)函數(shù)，這也就意味著對于呈指數(shù)分布的數(shù)據(jù)，它的精度會更高，對于不呈指數(shù)分布的數(shù)據(jù)，則沒有那么高的精度。DGM（1，1）模型雖然改進了GM（1，1）模型的一些不足之處，但由于它仍是使用指數(shù)函數(shù)，所以對于非指數(shù)分布的數(shù)據(jù)，無法進行較準(zhǔn)確的預(yù)測。

（二）RVM預(yù)測模型

RVM預(yù)測模型又叫相關(guān)向量機（Relevance Vector Machine，RVM）預(yù)測模型。它是通過Bayesian推理將原本繁雜的數(shù)據(jù)減少，然后再進行預(yù)測。RVM預(yù)測模型是基于SVM算法，對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理具有很高的效率，能有效解決復(fù)雜性和推廣之間的矛盾。相較于SVM來說，RVM預(yù)測模型能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)進行預(yù)測分析，不受Macer定理限制，具有更強的學(xué)習(xí)能力[2]。但RVM預(yù)測模型同樣存在不足，他對非分類和回歸類數(shù)據(jù)的預(yù)測精度不高。

當(dāng)然，目前使用的預(yù)測模型還有其它，出于篇幅考慮，在這里不多做敘述?？傊?，在實際使用過程中，相關(guān)工作人員可以綜合使用RVM預(yù)測模型和 DGM（1，1）預(yù)測模型，在實現(xiàn)故障預(yù)測的同時，盡可能地提高預(yù)測的精度和準(zhǔn)確度，保障機場助航燈光系統(tǒng)故障預(yù)測工作的成效[2]。

五、結(jié)束語

綜上，機場助航燈光系統(tǒng)雖然能有效保障飛機在起飛和降落時的安全，但它在使用過程中較容易出現(xiàn)故障，尤其是在調(diào)光設(shè)備、燈光回路和供電系統(tǒng)三個方面。所以需要祥光工作人員了解整個助航燈光系統(tǒng)的原理，明確故障產(chǎn)生的原因，借用各種預(yù)測模型對故障進行預(yù)測分析，保證系統(tǒng)能正常使用，降低安全風(fēng)險。

參考文獻

[1] 張青霞.淺談機場助航燈光系統(tǒng)故障分析及對策[J].智能城市，2017，3（12）：190.

[2] 王丙元，田坤，張丹丹.關(guān)于機場助航燈光系統(tǒng)故障預(yù)測研究[J].計算機仿真，2017，34（04）：453-459.