基于CBM的维修决策模型设计

陈卓敏

（中航工业综合技术研究所，北京 100028）

基于CBM的维修决策模型设计

陈卓敏

（中航工业综合技术研究所，北京 100028）

[摘要]阐述了一种基于CBM的维修决策模型的设计思路，研究了基于CBM技术的维修决策方法，寻求解决飞机维修任务时机、满足飞行任务需求之间的最佳方案，力图实现飞机保障效率最高、资源浪费最少、维修计划最合理。

[关键词]CBM；维修决策；模型

状态维修（CBM）也称作计划性预测维修，是基于实时或接近实时评估设备状态的一系列维修活动。随着状态检测技术和故障预测技术的发展，基于状态的维修（CBM）已成为一种新的维修方式，在国外的民航飞机和军用飞机中得到广泛应用。我国新一代飞机普遍装备了状态监控系统，实现了基于状态的维修。与传统的定时维修相比，CBM具有维修时机精确、能延长设备使用寿命等优点，同时也带来了维修活动的计划性差等问题，给制定维修、保障计划带来困难。维修活动的无计划性将直接影响维修效率，降低机群完好率和任务成功率。因此，研究基于CBM的维修决策方法具有重大意义和紧迫性。

1 CBM介绍

1.1 CBM的理论依据

CBM用状态评估检查潜在故障，以此采取措施预防功能性故障，或者是避免功能性故障的后果。CBM的理论依据是P-F曲线。P-F曲线描绘了设备状态劣化的过程[1]，如图1所示。

图1 P-F曲线

图中A点为故障开始发生点，P点为能够检测到的潜在故障点，F点为功能故障点，T为由潜在故障发展到功能故障的时间历程，称为P-F间隔。为了预防功能故障的发生，维修的时机应该在F点以前，而为了能够尽可能地利用设备或机件的有效寿命，维修时机应该在P点之后。这就是说应该在P点和F点之间寻找一个合适的点进行维修，这就是CBM的基本思想。

1.2 CBM对维修决策的影响

采用CBM技术后原先视情和状态监控导致的维修任务不可预见性会因预测维修提供的剩余可使用寿命而大大减少，维修任务的可预见给维修资源的配置优化、任务和维修计划的合理安排提供了权衡和优化的空间。同时维修任务和计划的动态性给维修决策和管理提出了更高要求，原先是基于飞行任务以定检计划为主的维修管理模式，现在需要任务计划、维修计划、资源调配统筹安排，协同管理，因此需要配套相应的工作程序和管理技术手段。

2 基于CBM的维修决策的业务设计

维修决策由任务管理模块、状态维修预测模块、维修决策模块组成，如图2所示。

● 任务管理模块

任务管理模块主要负责管理任务的产生、执行和结束，以及动态标注任务自身状态，并触发维修决策活动。

● 状态维修预测模块

状态维修工作预测模块主要负责：

☆ 从机载健康管理系统下载飞行数据和飞行过程中发生的故障信息。

图2 维修决策总体业务设计图

☆ 对当次飞行状态数据进行故障诊断，生成故障报告。

☆ 结合历史状态数据进行状态趋势分析，预测潜在故障。

☆ 对故障进行故障隔离后生成修复性维修任务，并评估维修所需时间和资源。

☆ 对预测出的潜在故障生成状态维修任务，并评估维修所需时间和资源。

☆ 在维修决策过程中结合任务的要求进行状态预测。

☆ 对修复性维修任务和状态维修任务评估维修所需时间和资源。

● 维修决策模块

维修决策模块是维修决策业务的核心，它根据作训任务要求和飞机的修复性维修任务、状态维修任务、飞机技术状态以及预测任务期间可能产生的维修任务，结合机群梯次使用计划，通过IETM数据分析，进行机群维修决策，形成机群使用和维修计划，并为计划形成维修工卡包。

2.1 任务管理

任务管理负责管理任务的产生、调整、执行和结束，以及动态标注任务自身状态。保障部门领受飞行任务，并对细化任务要求转换为保障任务，触发维修决策，并对任务的执行过程进行跟踪管理。

任务信息是维修决策的重要依据，任务管理应明确每项任务的详细要求，包括：

● 任务强度，如预计任务开始、结束的日期，飞行时间和起落架次数等。

● 任务构型要求，即执行特定任务所需的设备和数量等。

● 飞机性能要求。

2.2 状态维修预测

实现CBM，必须包括3方面的内容：状态检测、故障诊断与状态维修。状态维修是状态检测、故障诊断的最终目的。状态维修预测模块实现负责实现状态检测、故障诊断、状态监控和状态预测。

2.2.1 状态检测

状态检测是为了实现对设备状态跟踪而进行的采集、识别、分类和解译的活动。新一代飞机的状态检测以机载健康管理系统自动采集为主，机务人员的手工采集为辅。

● 机载健康管理系统采集数据

机载健康管理系统采用符合OSA-CBM标准的技术实现状态数据采集、处理和状态监控。采集的状态数据飞机在飞行、试车、通电检查过程中的工作参数（如发动机的温度、振动等）和工作状态（如阀门的开/关等）。

状态数据通过分布在飞机上的传感器进行采集。工作参数通常按设定的频率进行不间断采样，工作状态的变化通常是由控制或操作引起的，只有在发生变化的时候进行记录。传感器采集的状态数据通过总线传送到机载健康管理系统进行存储和处理。健康管理系统在存储数据时，除了状态标识和状态数据外，还记录了产生数据的时钟和传感器标识码，并进行分类存储，以便于后续的状态数据处理、分析和确定维修对象。

● 机务人员采集数据

机务人员在机务检查、维修过程中采集的参数包括轮胎压力、氧气压力、液压液体、APU和发动机滑油水平等。

2.2.2 故障诊断

机载健康管理系统获取各成员系统BITE发送的故障信息，通过特殊事件评估、去除连锁故障、生成维护信息等操作得到经过筛选的维护信息，将维护信息与驾驶舱效应（FDE）关联后向飞行员报告飞机的健康状况。

在飞机着陆后机上诊断出来的故障信息下载到PMA，利用故障案例库和IETM进行快速故障确认和隔离。同时健康管理系统根据预先设定的条件对飞机、系统的工作状态数据进行采集和存储，在飞机着陆后将状态数据下载到PMA进行增强故障诊断和故障预测。

2.2.3 状态监控

设备状态通常用能表征其健康状况的工作参数（如温度、振动、压力等）表示，参数数值与健康状况通常成一定的关系，设备健康时这些参数在一定范围内波动，当某些参数超出正常范围时则表示设备处于亚健康或不健康状态。通过监控设备的状态参数可预先知道设备将要发生的故障，并基于状态监控结果进行维修决策。

状态监控项目在飞机的计时构型中定义，状态监控项目定义了触发条件（即参数阀值，如温度大于XX度），每个触发条件对应若干个工作项目。设备的工作参数包括机载健康管理系统自动采集的参数、机务维修工作中测量的参数和油液分析得到的参数等，当设备工作参数更新时自动检查是否触发状态监控项目，触发状态监控项目时自动把相应的工作项目列入状态维修任务中。

2.2.4 状态预测

机载健康管理系统采集的状态数据经过预处理、特征提取、特征融合等操作后形成了可供故障诊断和预测的特征数据。故障预测主要基于特征数据、诊断结果、历史数据，采用不同的预测模型进行故障预测，预测的结果是关键部件/系统的剩余可用时间（RUL），流程如图3所示。

图3 趋势分析流程

不同的系统/部件的故障机理不一样，进行故障预测时需采用不同的预测模型（方法），如基于模型的预测方法、基于数据驱动的预测方法、基于概率的预测方法等。预测模型保存在预测模型库中，通过分类与预测对象建立关联关系，进行故障预测时根据预测对象加载适合的模型进行预测。

2.3 维修决策

在单架飞机维修预测基础上，结合任务要求以及机群梯次使用计划，通过IETM数据分析，进行机群维修决策，形成机群维修计划，并为计划形成维修工卡包，具体过程如图2所示。

下面对机群决策的每个关键环节进行阐述。

2.3.1 任务周期内机群的维修预测

● 确定任务开始前的修复性维修任务

通过基于故障诊断结果的单机维修预测可以获得已知故障的修复性维修任务。此时需要确定该故障是否影响任务的执行。如果影响任务执行则该架飞机需要立即排故，否则可以保留故障飞行。

确定任务开始前的修复性维修任务的方法是通过最低放飞清单和最低任务清单，检查故障是否影响安全和任务执行，如表1所示。

表1 最低放飞清单和最低任务清单

在进行机群维修决策时可以根据修复性维修的影响程度安排飞机维修计划。

● 预测在任务周期内的定时维修任务

飞机外出执行任务时，为了确保任务能顺利完成，需要预计任务期间内所有的定检、周专检等定时维修任务，并提早计划，以保证在任务开始时能提前完成上述维修任务。

根据任务管理模块输入的任务期内飞行时间（起落次数等），结合定时维修工作的预测方法预测出在任务执行期内是否会发生定检任务、周专检任务。

● 预测单架飞机完成任务过程中预计产生的排故任务

通过2.2.4状态预测可以给出关键部件的剩余可用时间，需要再通过后续步骤预测结合任务类型的准确可用时间，在此基础上给出单架飞机预计的维修任务。

2.3.2 确定机群维修计划

确定机群维修计划分为组合任务飞机、形成任务网络图和全局评价3个步骤完成。

● 组合任务飞机

根据任务管理模块输入的任务需求，获取飞机列表，综合考虑任务要求、飞机状态、MEL要求和资源配置等要素生成任务飞机组合图，如图4所示。

图4 任务飞机组合图

● 形成任务网络图

为了适应动态环境的变化，保证飞行安全，满足任务的成功率，系统根据已有的飞机和任务信息，按2.3.1节的方法预测出任务期内的维修工作并安排执行时机，从而形成任务网络图，如图5所示。

图5 任务网络图

● 全局评价

此步骤负责对已经过以上步骤形成的任务网络图进行全局评价，根据多目标角度计算出可量化的数值。评价角度有以下多个：

时间评价：时间评价是计算方案中活动的飞机工作时间累计，度量单位是小时。也可扩充为区别飞行、维修、故障等工作时间计算。

工时评价：工时评价是计算方案中活动的时间乘以活动人数的累计，度量单位是工时。此统计角度主要关注人员的工作量。

资源费用评价：资源成本评价计算方案中活动的资源的费用累计，度量单位是元。消耗型资源以单价计算；可重用资源以使用时间折合使用寿命计算，即单价乘以使用寿命再除以本次使用时间，使用时间的单位包括小时、次数、热循环次数等等。

综合效能评价：在本质上某些目标评价在一定程度上互相矛盾，因此需要在多角度之间进行综合评价、权衡折衷。此处将时间和资源费用纳入综合效能评估范围内，综合效能没有度量单位，计算公式见公式（1）：

其中：fd—— 综合效能；

a —— 时间权重因子；

fa—— 方案的时间；

β —— 资源费用权重因子；

fc—— 方案的资源费用。

公式的难点在于两维的数值（小时，元）如何确定权重因子从而转化为一维数值。系统通过将时间权重因子a设定为方案所涉及的军事单元的每小时费用开支，而β设为1，即可将时间维度转换为具有经济含义的维度，使维度合一。

飞机梯次使用图：输出维修决策方案执行后的飞机梯次使用图，根据飞机的当前余寿以及飞机参与任务的工作时间计算出，并在飞机逐号与余寿的坐标系中按最小余寿依次画出飞机梯次使用图。

额外活动评价：额外活动评价计算任务之外的额外的维修活动数量。

2.3.3 生成工作包

工作包的类型分为定时维修工作包、修复性维修工作包和飞行保障工作包，工作包的主要内容包括完成维修工作的工卡和所需的保障资源（如航材、工具设备等），工卡的内容和所需的保障资源可从IETM获取。

3 结束语

在CBM维修方式下维修决策的效率和有效性将直接影响飞机保障的效率和任务成功率，本文从应用需求的角度出发，提出了一种解决基于CBM的维修决策的模型。

[参考文献]

[1] 宋 彪，王 旭. 飞机视情维修的应用现状及发展[J].中国民航大学学报. 2012，30（5）：9-15.

[2] Steven W. Butcher. Assessment of Condition-Based Maintenance in the Department of DefenseSteven [R]. LOGISTICS MANAGEMENT INSTITUTE.2000.

（编辑：雨晴）

[收修订稿日期] 2015-09-16

[中图分类号]V241.07

[文献标识码]C

[文章编号]1003–6660（2015）06–0042–04

[DOI编码]10.13237/j.cnki.asq.2015.06.010