飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)潛在故障預(yù)警方法研究

黃世杰，蔡景，何盛

（1.南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，南京210016）（2.中國(guó)東方航空江蘇有限公司飛機(jī)維修部，南京211113）

0 引言

在飛機(jī)的地面運(yùn)行過(guò)程中，機(jī)組要控制飛機(jī)在地面的滑行，將飛機(jī)停放在目標(biāo)位置。在此過(guò)程中飛機(jī)轉(zhuǎn)彎發(fā)揮著關(guān)鍵的作用。飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)不僅可以控制飛機(jī)在地面的靈活滑行，而且一定程度上還可以避免輪胎磨損及局部高溫，是現(xiàn)代民用飛機(jī)和大多數(shù)軍用飛機(jī)實(shí)現(xiàn)地面方向控制的常用方法。飛機(jī)在地面滑行時(shí)如果前輪轉(zhuǎn)彎失效，輕則導(dǎo)致航班延誤，飛機(jī)停留在跑道上，影響其他飛機(jī)的正常起飛和降落；重則導(dǎo)致輪胎嚴(yán)重磨損甚至爆破，威脅機(jī)上人員的安全。為了預(yù)防飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)出現(xiàn)故障，現(xiàn)有的飛機(jī)計(jì)劃維修體系對(duì)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)采用定期檢查的方法，實(shí)踐證明，該方法雖然可以提前發(fā)現(xiàn)諸如前輪磨損、胎壓差值較大等外部故障，但對(duì)于管路滲漏、活門故障等潛在故障基本無(wú)法提前識(shí)別。其原因是這類潛在故障具有很強(qiáng)的隱蔽性，不會(huì)在短時(shí)間內(nèi)直接影響功能的使用。但當(dāng)潛在故障累積到一定程度時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致“轉(zhuǎn)彎困難或失效”，這種故障由于在定期檢查中基本不能被提前檢測(cè)到故障征兆，而往往被誤認(rèn)為突發(fā)隨機(jī)故障。但實(shí)際上，根據(jù)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和原理可知，轉(zhuǎn)彎困難或失效故障模式具有漸變式的特點(diǎn)。因此，可以通過(guò)挖掘快速存取記錄器（Quick Access Recorder，簡(jiǎn)稱QAR）中記錄的數(shù)據(jù)，找到反映轉(zhuǎn)彎失效故障征兆的特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的提前識(shí)別。

國(guó)內(nèi)針對(duì)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)開(kāi)展了一定的研究。例如，梁建平和孫貴楊針對(duì)波音737NG 飛機(jī)前輪跑偏故障分析了其發(fā)生的原因、形式并總結(jié)了排除該故障的常規(guī)方法；金磊通過(guò)對(duì)某型飛機(jī)“漂移”故障機(jī)理進(jìn)行分析，提出了應(yīng)對(duì)漂移故障的改進(jìn)措施；羅剛通過(guò)對(duì)A320 飛機(jī)的原理進(jìn)行介紹，針對(duì)A320 滑行中非指令性方向偏轉(zhuǎn)的故障，總結(jié)了前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)排故經(jīng)驗(yàn)；薛海紅等以某型飛機(jī)的前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)為例，基于故障模式及影響分析（Failure Mode and Effects Analysis，簡(jiǎn)稱FMEA）建立了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，可以有效融合多源信息對(duì)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷；Dai Zhi?yong 等針對(duì)飛機(jī)ABS 系統(tǒng)提出了一種基于模型和灰色關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合的診斷策略，經(jīng)驗(yàn)證擁有相對(duì)準(zhǔn)確的診斷準(zhǔn)確度；Liu Kuijian 等針對(duì)起落架收放機(jī)構(gòu)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)模型的多源信號(hào)特征融合方法，具有較好的特征融合能力和較高的診斷精度?？梢?jiàn)，目前國(guó)內(nèi)針對(duì)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)故障的研究都集中在故障診斷方面，未見(jiàn)有關(guān)故障預(yù)警方面的研究報(bào)道。國(guó)外針對(duì)起落架收放和剎車系統(tǒng)故障診斷和預(yù)測(cè)有較多研究，但未找到關(guān)于前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)故障診斷的相關(guān)研究。

飛機(jī)QAR 數(shù)據(jù)在故障預(yù)測(cè)方面已有廣泛的應(yīng)用。因此，本文針對(duì)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)在現(xiàn)有計(jì)劃維修體系下故障具有隱蔽性的特點(diǎn)，通過(guò)挖掘QAR 數(shù)據(jù)，研究飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)“轉(zhuǎn)彎困難或失效”故障的潛在特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)關(guān)鍵潛在故障的提前預(yù)警。

1 特征參數(shù)提取

1.1 QAR 參數(shù)獲取

QAR 是飛機(jī)機(jī)載記錄系統(tǒng)中的快速存儲(chǔ)裝置，可實(shí)現(xiàn)飛行數(shù)據(jù)的便利存取。QAR 記錄的參數(shù)在飛機(jī)落地后由地面人員將數(shù)據(jù)拷貝或者通過(guò)無(wú)線快速存取記錄器（Wireless Quick Access Re?corder，簡(jiǎn)稱WQAR）下傳，經(jīng)過(guò)專門的譯碼軟件處理后，為飛機(jī)性能分析、系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷及飛行品質(zhì)監(jiān)控提供數(shù)據(jù)支持。

根據(jù)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)的工作原理，“轉(zhuǎn)彎困難或失效”故障的預(yù)警主要跟表征飛機(jī)轉(zhuǎn)彎角度的參數(shù)有關(guān)。QAR 記錄了許多與前輪轉(zhuǎn)彎相關(guān)的參數(shù)，結(jié)合其采樣原理本文選擇以下特征參數(shù)（如表1 所示）分析“轉(zhuǎn)彎困難或失效”故障的潛在表現(xiàn)。

表1 前輪轉(zhuǎn)彎參數(shù)列表Table 1 List of front wheel turning parameters

1.2 前輪轉(zhuǎn)彎的數(shù)據(jù)采集特點(diǎn)

根據(jù)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和原理，并分析其典型故障及原因發(fā)現(xiàn)：管路滲漏、安全活門故障、缺少潤(rùn)滑等可能導(dǎo)致前輪轉(zhuǎn)彎指令值與實(shí)際值出現(xiàn)延后及偏差，從而造成轉(zhuǎn)彎困難或失效。因此，選取前輪轉(zhuǎn)彎指令參數(shù)和實(shí)際角度參數(shù)，通過(guò)分析正常情況和故障情況下兩個(gè)參數(shù)之間的相關(guān)性特征，建立飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)的故障預(yù)警方法。通過(guò)分析QAR 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：機(jī)載的兩套剎車和轉(zhuǎn)彎控制組件（Braking/Steering Control Unit，簡(jiǎn)稱BSCU）中，當(dāng)BSCU2 處于接通狀態(tài)時(shí)指令值恒為0，這與數(shù)據(jù)采集的來(lái)源有關(guān)，因此BSCU1 處于未接通時(shí)記錄的數(shù)據(jù)并非前輪轉(zhuǎn)彎的實(shí)際值。一般情況下，1 次航班中BSCU1 和BSCU2 各出現(xiàn)1次持續(xù)一段時(shí)間的接通，如果出現(xiàn)二者多次交替接通的情況，為了保證所分析數(shù)據(jù)的連續(xù)性，只需要選擇BSCU 1 接通時(shí)持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的一段數(shù)據(jù)進(jìn)行分析即可。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

原始航班數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)譯碼后導(dǎo)出的QAR 數(shù)據(jù)包含了表頭、時(shí)間列等與分析無(wú)關(guān)的信息，而且不同參數(shù)由于采樣頻率不同，會(huì)導(dǎo)致某些參數(shù)存在缺省的情況，因此要對(duì)譯碼后的QAR 數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

參數(shù)NWS_ORDER_ANG 和NWS_WHEEL_ANG 的采 樣頻 率為4 Hz，BSCU1_EGD 和BS?CU2_EGD 的采樣頻率為1 Hz，故二者存在缺省。該缺省值由于記錄的并非數(shù)據(jù)而是BSCU 的接通狀態(tài)，當(dāng)存在BSCU 切換時(shí)，采用上一采樣值填補(bǔ)的方法最多影響3 條（即0.75 s）數(shù)據(jù)，且查看大量航班數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，一個(gè)航班中BSCU1 和BSCU2 的切換最多出現(xiàn)3 次，這對(duì)于整個(gè)航班動(dòng)輒上萬(wàn)條數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)是可以忽略的，故選擇該缺省值填補(bǔ)方法處理缺省數(shù)據(jù)。處理后的部分?jǐn)?shù)據(jù)如表2 所示。

表2 部分QAR 數(shù)據(jù)展示Table 2 Part of QAR data display

2 基于Pearson 相關(guān)性系數(shù)的故障預(yù)警方法

通過(guò)分析“轉(zhuǎn)彎困難或失效”故障案例，發(fā)現(xiàn)該類故障存在一個(gè)共同的故障表現(xiàn)：駕駛員的轉(zhuǎn)彎指令得不到準(zhǔn)確地執(zhí)行，即駕駛員的指令值與實(shí)際執(zhí)行值之間存在不一致。不一致可以從兩個(gè)方面考慮：（1）指令值與實(shí)際值存在漂移（指令延后）；（2）指令值與實(shí)際值相關(guān)性低。

2.1 QAR 數(shù)據(jù)初始分析

根據(jù)有故障航班數(shù)據(jù)，繪制指令值和實(shí)際值的變化圖，如圖1 所示，可以看出：故障航班中存在指令值和實(shí)際角度值明顯偏離的情況。

圖1 故障航班中所研究參數(shù)的變化情況Fig.1 Changes of the parameters studied in the faulty flight

繪制正常航班對(duì)應(yīng)參數(shù)變化圖，如圖2 所示，可以看出：即使正常航班也存在指令值和實(shí)際值指令漂移較大的情況，故“指令值與實(shí)際值指令漂移較大”不能作為故障的征兆，可通過(guò)分析指令值與實(shí)際值之間的相關(guān)性特點(diǎn)，得到故障的特征。

圖2 正常航班中所研究參數(shù)的變化情況Fig.2 Changes of parameters studied in normal flight

2.2 基于指令值與實(shí)際值相關(guān)性的預(yù)警分析

2.2.1 Pearson 相關(guān)性系數(shù)

統(tǒng)計(jì)學(xué)中有三種常見(jiàn)的相關(guān)性系數(shù)：Pearson積差相關(guān)性系數(shù)用于量度兩個(gè)變量和之間的線性相關(guān)；Spearman 秩相關(guān)性系數(shù)利用兩變量的秩次大小作線性相關(guān)分析，但效能不如前者；Ken?dall 秩相關(guān)性系數(shù)適用于兩個(gè)變量均為有序分類的情況。

Pearson 相關(guān)性系數(shù)是英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Pearson于20 世紀(jì)提出的一種用于度量?jī)蓚€(gè)變量和之間的相關(guān)（線性相關(guān)）程度的方法，可以用來(lái)進(jìn)行特征選擇、模型預(yù)測(cè)、尋找最優(yōu)解等，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。本文選擇Pearson 相關(guān)性系數(shù)進(jìn)行分析。

假設(shè)兩個(gè)變量、分別是一個(gè)數(shù)集，則和之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)可以通過(guò)式（1）進(jìn)行計(jì)算。

式中：ρ為、的Pearson 相關(guān)性系數(shù)；（）和μ均為的期望值；σ為的方差；（）和μ均為的期望值；σ為的方差；cov（，）為、的協(xié)方差。

計(jì)算所得的相關(guān)性系數(shù)的絕對(duì)值越大，相關(guān)性越強(qiáng)。相關(guān)性系數(shù)越接近1 或-1，相關(guān)性越強(qiáng)；相關(guān)性系數(shù)越接近0 則相關(guān)性越弱。當(dāng)相關(guān)性系數(shù)為0 時(shí)，和兩變量無(wú)關(guān)系；當(dāng)一個(gè)的值增大（減?。?，另一個(gè)值增大（減?。瑑蓚€(gè)變量為正相關(guān)，相關(guān)性系數(shù)在0 與1 之間；當(dāng)一個(gè)的值增大（減?。?，另一個(gè)值減小（增大），兩個(gè)變量為負(fù)相關(guān)，相關(guān)性系數(shù)在-1 與0 之間。

2.2.2 相關(guān)性分析

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)繪制指令值和實(shí)際值的關(guān)系圖，如圖3 所示，可以看出：二者基本呈線性關(guān)系，符合Pearson 相關(guān)性系數(shù)的使用條件。

圖3 指令值和實(shí)際值關(guān)系變化圖Fig.3 Diagram of the change of the relation between instruction value and actual value

在前輪轉(zhuǎn)彎過(guò)程中，如果轉(zhuǎn)彎指令發(fā)出后，2 s 內(nèi)系統(tǒng)沒(méi)有做出相應(yīng)的動(dòng)作，飛行員可以明顯感知到存在指令延后，因此對(duì)于指令延后的分析范圍設(shè)定為2 s。由于指令值和實(shí)際值的采樣頻率為4 Hz，2 s 對(duì)應(yīng)8 個(gè)數(shù)據(jù)位，可以對(duì)實(shí)際值延后0~7 個(gè)數(shù)據(jù)位分別與指令值進(jìn)行相關(guān)性分析。

將指令值和實(shí)際值作為Pearson 相關(guān)性分析方法的輸入數(shù)據(jù)集。首先對(duì)總計(jì)106 個(gè)連續(xù)無(wú)故障航班的QAR 數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析計(jì)算，得到的指令值和延后不同位數(shù)的實(shí)際值的相關(guān)性系數(shù)如表3 所示。

表3 連續(xù)正常航班的相關(guān)性分析結(jié)果Table 3 Correlation analysis results of continuous normal flights

從表3 可以看出：大多數(shù)情況下，無(wú)延后的實(shí)際值與指令值之間的相關(guān)性系數(shù)最大，少數(shù)情況下，1~2 個(gè)數(shù)據(jù)位延后的實(shí)際值與指令值之間的相關(guān)性系數(shù)最大。表明前輪轉(zhuǎn)彎中數(shù)據(jù)延后的現(xiàn)象并不明顯或者可以認(rèn)為指令延后的現(xiàn)象可以忽略；另外，各個(gè)正常航班對(duì)應(yīng)的相關(guān)性系數(shù)均在0.9 以上，不同延后下的相關(guān)性系數(shù)變化范圍在0.05 以內(nèi)，表明指令值與實(shí)際值之間具有高度的相關(guān)性，符合前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)正常工作狀態(tài)的實(shí)際情況。

在故障案例中，分析故障航班的QAR 數(shù)據(jù)與該次航班之前的連續(xù)11 個(gè)航班的數(shù)據(jù)的相關(guān)性，分析結(jié)果如表4 所示。

表4 存在故障的連續(xù)航班相關(guān)性分析結(jié)果Table 4 Correlation analysis results of continuous flights with faults

從表4 可以看出：相關(guān)性系數(shù)最大時(shí)數(shù)據(jù)延后位數(shù)基本為1 個(gè)，但值與不延后時(shí)相差極小，可認(rèn)為數(shù)據(jù)延后現(xiàn)象并不存在；故障前相關(guān)性系數(shù)基本在0.8 以上，其中延后不同位數(shù)的相關(guān)性系數(shù)變化范圍值均在0.06 以內(nèi)，且在靠近故障航班時(shí)值明顯變大。對(duì)于有故障航班，系數(shù)值低至0.55 左右，表明指令值和實(shí)際值相關(guān)性低，出現(xiàn)了指令偏移；且延后不同位數(shù)的相關(guān)性系數(shù)變化范圍為0.18，與正常航班表現(xiàn)出明顯差別，表明數(shù)據(jù)的連續(xù)性也受到了影響。

11 個(gè)航班延后0~7 位數(shù)據(jù)相關(guān)性系數(shù)變化區(qū)間的長(zhǎng)度如圖4 所示。

圖4 11 個(gè)航班的相關(guān)性系數(shù)變化區(qū)間長(zhǎng)度圖Fig.4 Variation length of correlation coefficient of 11 flights

綜合上述分析結(jié)果，可得：

（1）當(dāng)某航班指令值和實(shí)際值的相關(guān)性系數(shù)較低（低于0.8）時(shí)，表明前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)可能存在潛在故障，需要在飛行中給予一定的關(guān)注；當(dāng)連續(xù)出現(xiàn)較低情況時(shí)，極有可能出現(xiàn)了潛在故障，需要停飛檢查。

（2）當(dāng)某航班指令值和實(shí)際值的相關(guān)性系數(shù)較低時(shí)，且將實(shí)際值延后0~7 位與指令值的相關(guān)性系數(shù)變化范圍超過(guò)0.1（保守估計(jì)），表明二者之間的連續(xù)性受到影響，出現(xiàn)指令偏移，極有可能存在潛在故障，需要對(duì)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)進(jìn)行檢查以免影響飛行安全。

需要注意的是，上述結(jié)論是基于整個(gè)航班數(shù)據(jù)得到的，且相關(guān)性系數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確度與數(shù)據(jù)量呈正相關(guān)的關(guān)系，飛行前期由于數(shù)據(jù)量較少可能會(huì)產(chǎn)生虛警，因此采用該方法實(shí)現(xiàn)對(duì)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控尚具有一定的挑戰(zhàn)性。

3 實(shí)例驗(yàn)證

以某航空公司相同機(jī)型的飛行數(shù)據(jù)為例進(jìn)行驗(yàn)證。由于前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)的故障很少，為了驗(yàn)證“轉(zhuǎn)彎困難或失效”潛在故障與“指令值與實(shí)際值”相關(guān)性系數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性，在對(duì)該飛機(jī)的前輪轉(zhuǎn)彎問(wèn)題進(jìn)行定期維修前，收集和整理該飛機(jī)最近13 個(gè)航班的QAR 數(shù)據(jù)，對(duì)其指令值和實(shí)際值作相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果如表5 所示。

表5 用于驗(yàn)證的連續(xù)航班的相關(guān)性分析結(jié)果Table 5 Correlation analysis results of consecutive flights for validation

從表5 可以看出：除編號(hào)為06 的航班外，其余航班的相關(guān)性系數(shù)均在0.9 以上，編號(hào)為06 的航班的相關(guān)性系數(shù)也都在0.8 以上，因此可以認(rèn)為該飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)無(wú)潛在故障。將這一分析結(jié)果與該航空公司的維護(hù)人員執(zhí)行定期維修時(shí)的檢查結(jié)果完全符合，證明所提預(yù)警方法對(duì)于該機(jī)型的有效性。

另外，由于上述所使用的數(shù)據(jù)均來(lái)自相同型號(hào)的飛機(jī)，所得結(jié)論是否適用于其他型號(hào)的飛機(jī)有待相關(guān)數(shù)據(jù)佐證，本文所提出的分析方法可供參考。

4 結(jié)論

（1）根據(jù)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)的工作原理和故障特點(diǎn)，選取轉(zhuǎn)彎角度指令值和實(shí)際值作為預(yù)警監(jiān)測(cè)參數(shù)，采用Pearson 相關(guān)性分析方法，得出“轉(zhuǎn)彎困難或失效”的故障規(guī)律及閾值：相關(guān)性系數(shù)低于0.8 或?qū)嶋H值延后0~7 位時(shí)變化范圍超過(guò)0.1，實(shí)現(xiàn)了對(duì)飛機(jī)前輪轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)潛在故障的預(yù)警。

（2）利用同型號(hào)飛機(jī)QAR 數(shù)據(jù)對(duì)本文所提預(yù)警方法進(jìn)行了驗(yàn)證，預(yù)警結(jié)果與維修人員實(shí)際檢測(cè)結(jié)果一致，表明了預(yù)警方法的有效性。