民用飞机系统的故障预测与健康管理系统设计

摘要：目前，飞机系统的设计环境正面临复杂性、综合化、智能化等的挑战，对民用飞机系统的故障预测与健康管理系统的研究就显得极其重要，本文从故障预测与健康管理（PHM）的内涵以及主要功能着手，提出了飞机PHM系统的设计模型与注意事项。

关键词：飞机系统 故障预测与健康管理 故障诊断 系统设计

1 故障预测与健康管理（PHM）系统的基本内涵

预测与健康管理PHM（Prognosties and Health Management）技术的主要原理是利用先进的传感器技术对系

统性能相关的参数进行捕获、收集、记录，然后将这些特征参数与期望的状态值进行对比，再使用智能算法和模型对所收集的数据和信息进行检测、分析、预测和调整，从而通过这一系列活动来确保整个系统或设备的工作状态运行良好。一般具备如下功能[1]：故障检测、故障隔离、故障诊断、故障预测、健康管理和寿命追踪。

这类技术主要包括两个方面的内容：

一是故障预测（prognostics），即提前对部件或系统工作的状态进行检测，及时对故障隐患进行检测预警，具体而言一般包括确定部件或者系统的剩余寿命或正常工作的时间长度。

二是健康管理（health management），这里所谓的健康是一个专业术语，PHM系统中的健康指的是实际状态下的机器设备性能与理想正常性能状态之间的偏差程度，健康管理则指根据诊断或者预测所得到的结果，根据可用资源和使用需求对维修活动进行决策。目前，PHM技术已经被广泛应用于机械结构产品中，比如核电站设备、制动装置、发动机、传动装置等。

PHM技术使得事后维修或定期维修策略发生了变化，而这种更方便更安全的转变能够为现实装备保障带来多方面功能的提升[2]：提供系统失效的高级告警；提供视情维护能力；能够为将来的设计、评估和系统分析获得历史数据及知识；通过维护周期的延长或及时的维修活动提高系统的可用性；通过缩减检查成本、故障时间和库存，降低全寿命周期的成本；减少间歇性故障和无故障发现的发生。

2 故障预测与健康管理（PHM）系统的组成部分

通常情况下，PHM系统的构成主要有以下六个部分组成，但是各部件之间并没有完全明显的界限，而是彼此之间存在着数据信息的交叉和反馈，从而形成一个彼此联系的有机整体。

2.1 数据采集和传输。该部分是PHM 系统数据的基础，主要利用各种传感器对整个系统进行检测，采集整个系统的状态信息和数据，并通过传输系统传入PHM系统内，将所收集到的数据有效转换成可以进行参考和作出决策的信息。

2.2 信息归纳处理。接收从传感器或其他数据处理模块上所产生的信号和数据，将这些信号或者数据按照一定的格式进行处理，以便用于进一步的健康评估和后续零件的故障预测，这一部分产生的输出结果主要采取以下形式：经过滤、压缩简化后的传感器数据，频谱数据以及其它特征数据等。

2.3 状态监测。该部分接收从传感器或者其他处理数据模块中产生的数据和信号，然后将这些数据与预定的失效判据的进行比较来判定此时状态下的系统安全性，并根据预定的阈值和各种参数的极限值的设定具有故障报警功能。

2.4 健康评估。这一部分接受来自不同状态监控模块和其他健康评估模块传出的数据和信号，以各种健康状态的历史数据、工作状态参数和维修历史记录等为参考来评估判定被监测系统的健康状态，具有产生故障诊断数据和确定失败可能性的作用。

2.5 故障预测决策。该部分实现了PHM系统管理的功能，大体思路是首先接受来自状态监测、健康评估和故障预测部分产生的各类信号和数据，然后根据所收集的信号对零件更换以及维修活动提出修改措施，从而确保被测系统能够在发生故障之前及时进行维修，避免了故障事故的发生。

2.6 接口。該部分主要分为人-机接口和机-机接口两大类，其中人-机接口包括状态监测模块的警告信息显示以及健康评估、预测和决策支持模块的数据信息的表示等，机-机接口使得上述各模块之间以及PHM系统同其它系统之间的数据信息可以进行传递交换。

3 故障预测与健康管理（PHM）系统的设计分类

在设计民用飞机的PHM系统时，可以参考以下三类PHM模型然后结合实际进行设计。

3.1 基于模型的故障诊断与预测。依据对象系统的故障特征与模型参数有着相近或紧密联系的特性，基于模型的故障诊断与预测的技术能深入飞机的整体系统的本质和具有实时的故障预测功能，其所依据的故障诊断与预测技术的整体系统是经过大量实验数据验证过的，因此通常所产生的数据和决策比较真实、可靠。

3.2 基于状态信息的故障诊断与预测。这一设计的原理是通过对飞机上各类设备的工作状态和工作环境采取实时监测的措施，并借助人工智能等先进的计算访求技术，来诊断、预测和合理安排设备未来的维修调度时间，从而可以有效降低设备的全寿命周期费用，进一步增加设备的稳定性，从一定程度上可以减少检修或诊断的耗费。

3.3 基于知识的故障诊断与预测。这一设计不需要精确的数学模型，而是有效的利用相关领域专家的经验知识来进行设计，虽然目前还不够成熟，但是却是很有前景的方法。通常情况下，一般将这一设计技术与其他技术相结合使用进行设计，可以获得更好的设计效果。

4 故障预测与健康管理（PHM）系统设计中的问题与设计思路

4.1 不确定性。在对电子产品进行故障预测，不确定性的存在会影响预测精度的提高，因此就需要对不确定进行分析和研究，不确定性的来源有很多方面的原因，比如仪器测量不可能完全和正确结果高度一致、各种参数本身存在的不确定性、失效评价标准所需的评价环境和状态无法保持不变、未来使用的不确定性、定量评估模型的不确定性、维修决策有时难以制定。而减少不确定性的根本方法就是要尽量限制产生不确定性的来源，通常情况下所采用的有效方法是增强传感器测量、改善制造程序、优化损伤模型等。

4.2 间歇失效。间歇失效指的是一种特殊的失效形式，主要有三方面的表现：不能鉴定的失效、未来不能复现的失效、特殊的失效模式和失效机理。其中不能复现的故障（CND）占到航电产品故障比例的40%-85%。随之便要产生高额的维修费，产生这种失效方式的原因主要有两个：一个是电子产品检验的时间不够充分，使得不合格产品未能被淘汰掉而被当做正品使用。另一个是载信号连接器连接点上存在腐蚀所致，这类原因比较普遍，但目前还无更好的方法来削弱失效的影响。

4.3 潜在的失效源。任何一个飞行器都是由成千上万个电子产品构成的，而这些电子产品又是由大量电子元件构成的，由于每一个元件可能具有多个可测量的性能参数，而这些性能参数彼此可能存在著很大的差异和区别，并且不同元件之间往往具有非常复杂的性能相关性，因此导致电子元件上具有大量潜在的失效源。

4.4 传感技术存在局限性。在飞机上的故障预测与健康管理系统中，为了确保时时掌控飞机的运行状况，就需要连续监测各类器件的寿命周期载荷，但是目前的传感技术却还无法达到这种要求，另外传感系统的安装空间受到电路板大小的限制，通常情况下，电子板的空间会小于传感器的尺寸，而且安装到电子产品中的传感器还可能与电子产品的性能互不兼容，甚至彼此会产生不利的影响。

在进行PHM设计时一般按照以下思路进行，首先要根据正确合理的标准选择监测部件，确定监测参数，然后可以将各类设计方法有机统一起来，以提高设计的科学性、安全性和准确性。另外在进行设计之前要注意收集飞机主要系统的各项历史数据，运用数据处理技术对这些历史数据进行提取总结分析，便于对整个设计过程进行参考。

参考文献：

[1]MICHAEL G P.Prognostics and health management of electronics[M].John Wiley & Sons. Inc.， Hoboken， New Jersey，2008：3-20.

[2]徐萍，康锐.预测与状态管理系统（PHM）技术研究[J].测控技术，2004，23（12）：58-60.

[3]孙博，康锐，谢劲松.故障预测与健康管理系统研究和应用现状综述[J].系统工程与电子技术，2007，29（10）：1762-1767.

[4]王立纲.民用飞机系统的故障预测与健康管理系统设计[J].航空维修与工程，2011.

作者简介：

石湘（1963-），男，湖南邵阳人，工程师，研究方向：电器设备。