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(1.上海民用飛機(jī)健康監(jiān)控工程技術(shù)研究中心，上海 200241； 2.北京航天測(cè)控技術(shù)有限公司，北京 100041；3.北京市高速交通工具智能診斷與健康管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100041;4.軌道交通裝備全壽命周期狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能管理技術(shù)與應(yīng)用北京市工程實(shí)驗(yàn)室，北京 100041)

民用飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)研究

王洪1,黃遠(yuǎn)強(qiáng)1,任和1,熊毅2,3,4

(1.上海民用飛機(jī)健康監(jiān)控工程技術(shù)研究中心，上海200241； 2.北京航天測(cè)控技術(shù)有限公司，北京100041；3.北京市高速交通工具智能診斷與健康管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100041;4.軌道交通裝備全壽命周期狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能管理技術(shù)與應(yīng)用北京市工程實(shí)驗(yàn)室，北京100041)

保障飛機(jī)安全高效地運(yùn)行，不斷提高飛機(jī)派遣可靠度是每一家航空公司需擔(dān)負(fù)的責(zé)任和不懈追求的目標(biāo);民用飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)將充分利用各類工程數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)和可靠性分析數(shù)據(jù)，建立飛機(jī)技術(shù)派遣量化評(píng)估方法，甄選影響飛機(jī)技術(shù)派遣的主要參數(shù)，并通過(guò)對(duì)各參數(shù)進(jìn)行權(quán)重分配，建立綜合量化分析模型，針對(duì)專機(jī)、VIP及其他特殊航線運(yùn)行要求，精準(zhǔn)高效地為飛機(jī)的技術(shù)派遣提供決策依據(jù)，保證特殊運(yùn)行航班的安全性以及簽派可靠度;在航空公司機(jī)隊(duì)的實(shí)際應(yīng)用中表明，基于飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)的評(píng)估系統(tǒng)能夠有效地提高機(jī)隊(duì)的派遣可靠度和日利用率，具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。

民用飛機(jī)；派遣決策；健康評(píng)估；權(quán)重分配

0 引言

保障飛機(jī)安全高效地運(yùn)行，不斷提高飛機(jī)派遣可靠度是每一家航空公司需擔(dān)負(fù)的責(zé)任和不懈追求的目標(biāo)。隨著民航飛機(jī)維修可靠性管理工作的深入開(kāi)展，可靠性數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和分析方法日趨完善，對(duì)飛機(jī)的技術(shù)狀態(tài)和健康狀態(tài)的量化分析工作不斷深入，如何綜合利用現(xiàn)有的各類數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，為飛機(jī)技術(shù)派遣決策提供科學(xué)依據(jù)成為了當(dāng)前面臨的新問(wèn)題[1]。

飛機(jī)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)起始于20世紀(jì)50年代，1956年美國(guó)首先研究了用于軍事上的測(cè)試系統(tǒng)。20世紀(jì)70年代中后期，隨著微型機(jī)的發(fā)展誕生了集采集器、儀表同計(jì)算機(jī)為一體的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。20世紀(jì)80年代，隨著計(jì)算機(jī)的普及應(yīng)用，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)得到了極大的發(fā)展，開(kāi)始出現(xiàn)了通用的數(shù)據(jù)采集與自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)。20世紀(jì)90年代至今，數(shù)據(jù)采集技術(shù)已經(jīng)在軍事、航空電子設(shè)備、宇航技術(shù)以及工業(yè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。由于集成電路制造技術(shù)的不斷提高，出現(xiàn)了高性能、高可靠性的單片數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)[2]。另外，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在航空維修工程中的深入應(yīng)用，各類邏輯算法及分析方法均可通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)，減少了人工工作量，提高了結(jié)果的準(zhǔn)確度，可靠性數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)已基本實(shí)現(xiàn)電子化，并形成了完備的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，國(guó)內(nèi)各航空公司的可靠性管理水平得到快速提升。但是，國(guó)內(nèi)很多航空公司的可靠性分析工作，只是簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)和比較平均故障間隔時(shí)間或平均壽命等數(shù)值，即使是引入分布模型，也是在歷史經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上直接套用標(biāo)準(zhǔn)分布。這些做法，雖然能夠體現(xiàn)一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，具有一定的參考價(jià)值，但從理論的角度而言，其結(jié)果的準(zhǔn)確性值得商榷，很難直接應(yīng)用于維修決策[3-5]。

隨著系統(tǒng)工程理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論、灰色系統(tǒng)理論的可靠性分析方法逐步完善，針對(duì)影響飛機(jī)技術(shù)狀況的因素可以總結(jié)出大量規(guī)律性內(nèi)容[6-8]。這為飛機(jī)技術(shù)派遣決策支持系統(tǒng)提供了重要的理論基礎(chǔ)。目前，在決策專機(jī)、VIP及其他特殊航線運(yùn)行要求的飛機(jī)技術(shù)派遣時(shí)，國(guó)內(nèi)多數(shù)航空公司均采用相關(guān)責(zé)任單位提供飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)數(shù)據(jù)的方法，來(lái)確定執(zhí)行任務(wù)的飛機(jī)，這種方法缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，通常具有較大的主觀性，操作起來(lái)較為費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，有必要建立飛機(jī)技術(shù)派遣量化評(píng)估系統(tǒng)，充分利用各類工程數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)和可靠性分析數(shù)據(jù)，甄選影響飛機(jī)技術(shù)派遣的主要參數(shù)，并通過(guò)對(duì)各參數(shù)進(jìn)行權(quán)重分配[9-11]，建立綜合量化分析模型，精準(zhǔn)高效地為飛機(jī)的技術(shù)派遣提供決策依據(jù)，保證特殊運(yùn)行航班的安全性以及簽派可靠度[2,5]?？茖W(xué)的飛機(jī)技術(shù)派遣決策支持方法，能夠幫助航空公司降低運(yùn)營(yíng)成本，提高飛機(jī)運(yùn)行的安全性及可靠性，提升航空公司機(jī)隊(duì)的整體可靠性管理水平。

1 飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)模型的建立

定義新飛機(jī)出廠時(shí)達(dá)到百分百的設(shè)計(jì)可靠性水平，處于完全健康的狀態(tài)，此時(shí)飛機(jī)的初始技術(shù)狀態(tài)分值為滿分1 000分；飛機(jī)在運(yùn)行中發(fā)現(xiàn)的設(shè)計(jì)問(wèn)題或發(fā)生的故障、缺陷及各類不正常事件，以及機(jī)齡增長(zhǎng)帶來(lái)的性能衰退等因素，將降低飛機(jī)的可靠性水平，即減掉相應(yīng)的分值，飛機(jī)總體健康狀態(tài)分值將降低；而飛機(jī)定期檢查及相關(guān)維護(hù)工作的執(zhí)行，將提高飛機(jī)的可靠性水平，即加上相應(yīng)的分值，飛機(jī)總體健康狀態(tài)分值將增加，但不超過(guò)滿分。

術(shù)語(yǔ)定義：

1)事件參數(shù)：在影響飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)的因素中，有些數(shù)據(jù)沒(méi)有明顯的規(guī)律可循，屬于隨機(jī)發(fā)生的事件，如故障報(bào)告、重復(fù)性故障等項(xiàng)目[7]，定義此類因素為事件參數(shù)。

2)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)：有些數(shù)據(jù)不直接影響飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)，但影響故障發(fā)生的概率。例如隨著飛機(jī)機(jī)齡的增長(zhǎng)，機(jī)身結(jié)構(gòu)、線路發(fā)生老化、腐蝕的風(fēng)險(xiǎn)將逐漸增加；距上次定期檢查的時(shí)間越長(zhǎng)，相關(guān)系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)越大[1]，定義此類因素為風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)。

1.1 飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)量化規(guī)則

1)量化飛機(jī)健康狀態(tài)分值：篩選影響飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)的數(shù)據(jù)，按照預(yù)定的規(guī)則進(jìn)行評(píng)分計(jì)算，則可得到表明飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)的量化分值。

2)事件參數(shù)分值的確定：按事件嚴(yán)重程度對(duì)事件參數(shù)進(jìn)行分級(jí)，并賦以對(duì)應(yīng)的量化分值(見(jiàn)表1)。對(duì)于重復(fù)性故障等累加型事件或保留故障等未完成事件，可視情增加量化分值(不限于表1中單個(gè)事件的最高值)。此方法由最底層的事件出發(fā)進(jìn)行定量分析，能夠統(tǒng)一不同類型數(shù)據(jù)的量化標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)需按數(shù)據(jù)類型更改權(quán)重，計(jì)算方法簡(jiǎn)單可靠，并具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性。

表1 事件參數(shù)嚴(yán)重性程度分級(jí)及量化分值

3)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)分值的確定：根據(jù)參數(shù)對(duì)飛機(jī)實(shí)際技術(shù)狀態(tài)的影響程度，結(jié)合參數(shù)自身的規(guī)律制定獨(dú)立的分值計(jì)算方法，如發(fā)動(dòng)機(jī)的“EGTM(排氣溫度裕度)”項(xiàng)，即為單臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)EGTM對(duì)飛機(jī)技術(shù)狀況的影響情況，定義發(fā)動(dòng)機(jī)新出廠時(shí)其EGTM為100%，當(dāng)EGTM大于80%時(shí)，其對(duì)飛機(jī)技術(shù)狀況的影響值為3分；當(dāng)EGTM小于5%時(shí)，其對(duì)飛機(jī)技術(shù)狀況的影響值為最大值48分；其它情況分值按2.4 /(EGTM%)計(jì)算。

1.2 飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在航空公司實(shí)際運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)總結(jié)影響飛機(jī)技術(shù)放行的各類因素，包括ACARS/QAR實(shí)時(shí)監(jiān)控故障數(shù)據(jù)、維修報(bào)告數(shù)據(jù)、工程管理數(shù)據(jù)、發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)據(jù)、可靠性管理數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)等6大類因素，如圖1所示，6大類主要影響因素又由數(shù)量不等的下一級(jí)影響因素構(gòu)成，航空公司可根據(jù)自己的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行細(xì)化分類。

圖1 飛機(jī)健康狀態(tài)評(píng)估因素

2 飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)評(píng)估方法

2.1 權(quán)重分配方法

權(quán)重分配方法分為ATA初始權(quán)重設(shè)定和關(guān)鍵附件權(quán)重設(shè)定。ATA初始權(quán)重設(shè)定方法根據(jù)各機(jī)型2位ATA及4位ATA設(shè)置初始權(quán)重值，用于后續(xù)計(jì)算，如表2所示，當(dāng)各模塊實(shí)際計(jì)算時(shí)出現(xiàn)未列在以上表中的ATA章節(jié)時(shí)，初始權(quán)重值默認(rèn)為1分，航空公司可根據(jù)自己的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行設(shè)置。

關(guān)鍵附件權(quán)重設(shè)定方法用來(lái)設(shè)置各機(jī)型關(guān)鍵性附件參與飛機(jī)技術(shù)狀況計(jì)算的相應(yīng)權(quán)重，如表3所示，航空公司用戶可根據(jù)自身運(yùn)營(yíng)情況靈活進(jìn)行設(shè)置。

2.2 健康狀態(tài)評(píng)分規(guī)則

基于如圖1所示的飛機(jī)6大類實(shí)際工程數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)和可靠性分析數(shù)據(jù)，分別建立飛機(jī)健康狀態(tài)評(píng)分規(guī)則如下。

2.2.1 ACARS/QAR實(shí)時(shí)監(jiān)控故障數(shù)據(jù)

對(duì)于監(jiān)控參數(shù)類觸發(fā)事件，按如下評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及計(jì)分方法計(jì)算：

表2 ATA初始權(quán)重設(shè)置方法

表3 關(guān)鍵附件權(quán)重設(shè)置方法

1)針對(duì)每一事件，確定對(duì)應(yīng)的嚴(yán)重性等級(jí)和基礎(chǔ)量化分值；

2)若事件狀態(tài)為“New(新)”，則按第一條確定的基礎(chǔ)分值加2分；“Monitoring(監(jiān)控)”，則按基礎(chǔ)分值計(jì)分；“Closed(關(guān)閉)”則不計(jì)分(通過(guò)LMR計(jì)分)。

計(jì)分方法：未關(guān)閉事件次數(shù)×量化分值。

2.2.2 維修報(bào)告數(shù)據(jù)

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

1)對(duì)于LMR/NRC(航線維修記錄本/非例行工卡)，根據(jù)其嚴(yán)重性等級(jí)和4位ATA章節(jié)號(hào)確定基礎(chǔ)量化分值；

2)對(duì)于保留故障/未完成NRC，計(jì)1分；

3)對(duì)于保留工作項(xiàng)目，按2位ATA章節(jié)確定對(duì)應(yīng)的量化分值；

4)對(duì)于重復(fù)性故障，計(jì)2分；

5)對(duì)于重大疑難故障，計(jì)2分。

計(jì)分方法：兩周內(nèi)事件次數(shù)×量化分值。

2.2.3 工程管理數(shù)據(jù)

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

1)對(duì)于評(píng)估適用但尚未執(zhí)行的AD/CAD(適航指令/中國(guó)適航指令)，適用性評(píng)估時(shí)，若確定適用，則同時(shí)確定嚴(yán)重性等級(jí)和量化分值；

2)對(duì)于評(píng)估適用但尚未執(zhí)行的SB/SL(服務(wù)通告/服務(wù)信函)，適用性評(píng)估時(shí)，若確定適用，則同時(shí)確定嚴(yán)重性等級(jí)和量化分值；

3)對(duì)于適用但尚未執(zhí)行的EO(工程指令)，編制EO的同時(shí)確定嚴(yán)重性等級(jí)和量化分值。

計(jì)分方法：適用但尚未執(zhí)行的文件份數(shù)×對(duì)應(yīng)的量化分值。

2.2.4 發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)據(jù)

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)類參數(shù)，按如下評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及計(jì)分方法計(jì)算：

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

1)對(duì)于距上次大修時(shí)間項(xiàng)，定義單臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)大修對(duì)飛機(jī)技術(shù)狀況的最大影響值為50分，根據(jù)大修后的使用時(shí)間與限制使用循環(huán)時(shí)間的比值來(lái)確定分值；

計(jì)分方法：50×(T0 /LLP)；(式中:T0為大修后使用時(shí)間；LLP為發(fā)動(dòng)機(jī)使用時(shí)限)

2)對(duì)于EGTM，其值越小，風(fēng)險(xiǎn)越大，定義單臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)EGT對(duì)飛機(jī)技術(shù)狀況的最大影響值為48分，最小值為3分。

計(jì)分方法：

(1)

2.2.5 可靠性管理數(shù)據(jù)

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

1)對(duì)于使用困難報(bào)告，根據(jù)其嚴(yán)重性等級(jí)和4位ATA章節(jié)號(hào)確定基礎(chǔ)量化分值；

計(jì)分方法：兩周內(nèi)的使用困難報(bào)告次數(shù)×對(duì)應(yīng)的量化分值；

2)對(duì)于未關(guān)閉的警告通告，按2位ATA章節(jié)確定對(duì)應(yīng)的量化分值；

計(jì)分方法：未關(guān)閉警告通告次數(shù)×對(duì)應(yīng)的量化分值；

3)對(duì)于QAR參數(shù)趨勢(shì)監(jiān)控，針對(duì)每一事件，確定對(duì)應(yīng)的嚴(yán)重性等級(jí)和基礎(chǔ)量化分值；若事件狀態(tài)為“New(新)”，則按第一條確定的基礎(chǔ)分值加2分；“Monitoring(監(jiān)控)”，則按基礎(chǔ)分值計(jì)分；“Closed(關(guān)閉)”則不計(jì)分(通過(guò)LMR計(jì)分)；

計(jì)分方法：未關(guān)閉事件次數(shù)×量化分值；

4)對(duì)于附件壽命數(shù)據(jù)甄選影響飛機(jī)安全性且故障拆換較為頻繁的附件，根據(jù)機(jī)隊(duì)歷史壽命數(shù)據(jù)計(jì)算在位附件的剩余理論可靠度，按區(qū)間計(jì)分。

計(jì)分方法：剩余理論可靠度小于等于20%時(shí)計(jì)5分。

2.2.6 其他數(shù)據(jù)

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)類參數(shù)，按如下評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及計(jì)分方法計(jì)算：

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：

1)對(duì)于機(jī)齡，按時(shí)間區(qū)間分段計(jì)分；

計(jì)分方法：機(jī)齡小于10年取5分；大于等于10年小于15年取10分；大于等于15年取20分；

2)對(duì)于距上次C檢時(shí)間，定義C檢對(duì)飛機(jī)技術(shù)狀況的最大影響值為30分，根據(jù)C檢后使用時(shí)間確定分值；

計(jì)分方法：30×(T0 / C檢間隔)；(式中T0為C檢后的使用時(shí)間)；

3)對(duì)于距上次A檢時(shí)間，定義A檢對(duì)飛機(jī)技術(shù)狀況的最大影響值為20分，根據(jù)A檢后使用時(shí)間確定分值；

計(jì)分方法：20×(T0 / A檢間隔)；(式中T0為A檢后的使用時(shí)間)。

2.3 評(píng)分算法實(shí)現(xiàn)流程

飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)評(píng)估算法通過(guò)收集已有確定的各類工程數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)和可靠性分析數(shù)據(jù)，按照設(shè)定的評(píng)分規(guī)則進(jìn)行分?jǐn)?shù)累積，得到單架飛機(jī)的技術(shù)狀態(tài)分值，并對(duì)整個(gè)機(jī)隊(duì)飛機(jī)的技術(shù)狀態(tài)按分值大小進(jìn)行排序，精準(zhǔn)高效地為飛機(jī)技術(shù)派遣提供可靠的決策依據(jù)，評(píng)分算法實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。算法實(shí)現(xiàn)步驟：

1) 收集機(jī)隊(duì)中所需評(píng)估飛機(jī)的各類工程數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)和可靠性分析數(shù)據(jù)，加載各架飛機(jī)的邏輯項(xiàng)配置數(shù)據(jù)，如圖1、表2和表3所示；

2) 針對(duì)各架飛機(jī)，按表1所示事件參數(shù)嚴(yán)重性程度等級(jí)和3.2節(jié)所述評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及計(jì)分方法進(jìn)行各邏輯項(xiàng)分值計(jì)算；

3) 針對(duì)各架飛機(jī)，按表2和表3所示權(quán)重設(shè)定方法賦予各項(xiàng)邏輯項(xiàng)以相應(yīng)的權(quán)重值；

4) 單架飛機(jī)各項(xiàng)技術(shù)狀況分值累加；

5) 機(jī)隊(duì)技術(shù)狀況評(píng)分結(jié)果排序及存儲(chǔ)。

圖2 評(píng)分算法實(shí)現(xiàn)流程

3 驗(yàn)證分析

利用前述民用飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)評(píng)估方法，在某航空公司開(kāi)展驗(yàn)證與分析工作。利用實(shí)際運(yùn)營(yíng)的100余架飛機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)開(kāi)展了半年的驗(yàn)證試用工作，驗(yàn)證機(jī)型主要覆蓋波音B737/B757/B787等。

應(yīng)用結(jié)果表明，應(yīng)用健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)指導(dǎo)飛機(jī)派遣決策工作以來(lái)，較好地指導(dǎo)完成了一般派遣68次、VIP/VVIP派遣數(shù)十次、專機(jī)派遣十余次、寒冷地區(qū)派遣數(shù)次，有效提升了重要航班保障效率，為飛機(jī)日利用率的提升奠定了基礎(chǔ)(日利用率的提升雖不主要取決于派遣效率，但應(yīng)用健康狀態(tài)評(píng)估技術(shù)后，飛機(jī)日利用率較去年同期有所提升)。

綜上，本文提出的民用飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)評(píng)估方法，可有效評(píng)估飛機(jī)健康及技術(shù)狀態(tài)，為飛機(jī)健康評(píng)定、派遣決策等提供支撐。

圖3 健康狀態(tài)評(píng)估方法在某航空公司的應(yīng)用頁(yè)面

4 結(jié)語(yǔ)

以航空公司實(shí)際運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)總結(jié)了影響飛機(jī)技術(shù)放行的各類工程技術(shù)因素，提出了基于飛機(jī)工程數(shù)據(jù)、技術(shù)數(shù)據(jù)和可靠性分析數(shù)據(jù)的多級(jí)健康狀態(tài)評(píng)估方法，建立飛機(jī)技術(shù)狀態(tài)的量化分析模型，根據(jù)不同的技術(shù)派遣和營(yíng)運(yùn)情況動(dòng)態(tài)設(shè)置參數(shù)，修正量化分析方法，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的軟件系統(tǒng)，在航空公司機(jī)隊(duì)的實(shí)際應(yīng)用中表明，基于飛機(jī)多級(jí)健康狀態(tài)的評(píng)估系統(tǒng)能夠有效地提高機(jī)隊(duì)的派遣可靠度和日利用率，幫助航空公司降低運(yùn)營(yíng)成本，提升機(jī)隊(duì)的整體可靠性管理水平，具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。

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ResearchonMulti-levelHealthConditionAssessmentofCivilAircraft

Wang Hong1, Huang Yuanqiang1, Ren He1, Xiong Yi2,3,4

(1.Shanghai Engineering Research Center of Civil Aircraft Health Monitoring, Shanghai 200241, China;2.Beijing Aerospace Measure & Control Corp.Ltd, Beijing 100041, China;3.Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management, Beijing 100041, China;4.Beijing Engineering Laboratory of Rail Transportation Equipment Life Cycle Condition Monitoring and IntelligentManagement Technology and Application,Beijing 100041, China)

In order to ensure flights' safeness and efficiency, the airline makes it a target to steadily improve the aircraft's dispatch rate. Civil aircraft multiple level health condition assessment technology will fully utilize different engineering data, technical data and reliability data. It builds quantification assessment method for aircrafts' dispatch and selects major parameters affecting aircraft dispatch rate. It also builds integrated quantification analysis model by weight distribution of flight parameters, provides dispatch decision advice accurately and fast according to operation demand of private planes, VIPs and other special flights whose safety and dispatch reliability will be guaranteed. It is revealed in the practical work that the aircraft multiple level health condition assessment can effectively improve the aircraft's dispatch reliability and daily utilization rate. It has important engineering utilization value.

Civil Aircraft; Dispatch Decision; Health Assessment; Weight Distributi

2017-06-21；

2017-07-19。

王 洪(1985-)，男，工程師，主要從事飛機(jī)運(yùn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)研制，故障預(yù)測(cè)與健康管理(PHM)技術(shù)研究，飛機(jī)可靠性信息管理，可靠性系統(tǒng)方法研究等工作。

1671-4598(2017)10-0297-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.10.076

TP183

A