数智新技术在民用航空维修中的应用

杨鹏飞

（中国飞机强度研究所，陕西 西安710065）

1 民用航空维修对数智新技术的需求

根据中国民航局的统计数据，民航全行业运输飞机在册架数从2010 年的1 537 架次增加到2019 年的3 818 架次，呈现出逐年增长的趋势。目前CCAR145 维修许可证单位国外维修单位约446 家，国内维修单位约534 家。民用航空维修从业人员有125 000 人左右，近几年年均增长6%。数据表明中国的民用航空规模持续增长，维修市场也高速发展，同时更多的企业和人员加入到维修行业，维修行业也面临一定的竞争。在飞机维修行业中，航线维修和大修的人工成本分别占据了70%和50%，仍然是主要直接维修成本。主要依赖于人工维修，数字化技术和智能化技术应用很少的现状导致维修效率低、可靠性不高以及经济效益提升有限，难以满足民用航空维修系统复杂、工作量大、安全质量要求高的需求。2020 年的新冠疫情让民航业遭受重创，民航维修也难以幸免，维修行业竞争进一步加剧，民用航空维修企业面临很大的挑战，需要寻求技术突破和转型。

中国民用航空维修市场的快速发展以及维修市场面临的竞争和压力，使得维修企业对于数字化和智能化的需求非常迫切，其需求主要表现为：在保障安全运营的条件下，有效地降低维修成本，保证维修的质量和安全，提高维修效率，提升企业竞争力。机器人/无人机、机器视觉、5G+VR/AR、物联网技术、云计算、传感器、大数据、数字孪生以及人工智能等数字化和智能化技术的发展，为中国民用航空维修发展带来了新的机遇。数字化和智能化新技术的应用将在民航企业维修能力提升方面发挥不可替代的作用。

2 民用航空维修数智技术的应用

数字化和智能化新技术在民用航空维修的应用主要体现在维修人工替代、维修过程管理和故障诊断和预测维修3个方面。

2.1 数智新技术在维修人工替代方面的应用

目前民航日常维护操作实施主要依赖于人工，人工操作具有效率低、准确程度低和难以长时间持续工作，无人机/机器人在这些方面的表现明显优于人类。无人机/机器人通过自主路径规划，实现自动化结构扫查，结合图像处理及神经网络智能算法，可以有效地进行结构和损伤的分类和识别，替代人工目视检查，可最大限度地降低人为误差，提高缺陷/损伤的识别效率和准确性，有效地提升了维修效率。因此对于加入无人机/机器人的自动化智能化检测成为现在一个很明显的需求，比如人工目视绕机检查方面可以引入如无人机绕机检查等新技术，货舱腐蚀、油气泄漏等人工不易接近的检查方面可引入视觉内窥爬行机器人检查等新技术。

在无人机技术应用方面，空客公司实现了无人机携带视觉系统通过图像处理和识别技术对结构进行质量检测，分析判断结构质量情况，提升了生产效率和质量。易捷航空公司和托马斯库克航空公司通过无人机搭载高清相机，能够在0.5 h 内完成一架窄体客机的外部检测，1 h 内完成一架宽体客机的检测，并且可以达到人工不易达到的地方，明显提升了检查效率[1]。国外航空公司在无人机搭载视觉系统的基础上，还将整合其他非光学检测设备，并结合机器学习算法进一步提高无人机的自动化和智能化水平。厦门太古在规定场所内，开展了无人机技术的应用，建立了无人机操作实施程序，通过无人机携带高清相机，并配备防撞技术，在确保安全的情况下，实现了对飞机机身顶部、机翼和尾翼等区域的绕机目视检查，替代了人工的目视检查，缩短了目视检查时间。同时厦门太古的无人机绕机检查的项目得到了中国民航局以及厦门机场和厦门空管站的允许和审批，在无人机检查技术应用和试航审批方面走在了前列，具有很好的推广示范作用。

在机器人应用方面，新西兰航空公司将Invert Robotics公司研发的爬行机器人用于飞机机体结构的检测[2]。空客公司研发了自主运动机器人用于生产厂传递飞机结构部件和维修工具，空客工程师应用了具备声音识别功能的移动机器人传递维修工具，不用人工查找和传递维修工具，替代了部分人工运输的过程，也在一定程度上降低了人工成本。罗罗公司演示了蛇形机器人在发动机内爬行运动的应用场景，在不进行拆除的情况下，实现对发动机内部结构的快速检查，改变了维修方式[1]。中国飞机强度研究所开发了基于机械轨道的智能视觉检测系统，用于人工难以达到的地方，在飞机结构试验中实现了对损伤的检测识别以及定位和测量，替代了部分人工的工作，提升了检测维修效率。和人工检测进行对比发现，爬行机器人可以在狭小的空间以及难以到达或不舒适的环境下进行长时间重复的工作。

虽然无人机/机器人在航空维修中得到了应用，但也面临着巨大的挑战，主要表现在航空维修系统复杂，对于安全和质量的要求非常高，无人机/机器人维修检查的路径规划复杂，运动系统和飞机结构之间的控制协调难度大，容易和飞机结构产生接触碰撞，同时也缺少相应的操作标准规范，效率提升还不够明显，需要进一步加强。试航部门对于无人机/机器人在航空维修中的应用的审批也会比较慎重，在技术验证方面要求严格。

2.2 数智新技术在维修过程管理方面的应用

飞机的维修是一项复杂的系统工程，其过程涉及影响因素多，这也给维修的管理和控制带来了很大的麻烦，因此维修企业希望能够借助于数字化和智能化新技术对维修过程进行有效的管控，保障维修质量的同时能够提升维修效率。数字化和智能化新技术在飞机维修过程管理方面的应用主要包括了AR/VR 结合5G 以及大数据云计算等技术，这些技术根据飞机真实物理结构，建立数字化/虚拟化的样机和场景，结合可穿戴设备，利用大数据云计算和5G 技术，通过软件平台以及数据交互系统来实现对维修过程的可视化、分析判断和管理。对于数字化和智能化新技术在飞机维修过程管理方面的应用，本文从人机料法环5 个方面展开。“人”主要是指对维修人员信息的管理和维修人员的培训，“机”主要是指对飞机结构数据和构型的管理，“料”主要是指对航材和维修工具的管理，“法”主要是指对维修方案、维修工艺程序和操作实施交互的管理，“环”主要是指对场站的维修配置环境和网络交互环境的管理。

在人员的培训和信息管理方面，可以利用VR/AR 技术通过虚拟场景进行维修操作实施培训，让维修培训人员接触到近乎真实的维修场景，对维修培训印象深刻，从而提升培训效果。同时可以借助智能算法对培训数据进行分析，改进培训方案或指定个性化培养方案。虚拟培训场景的创建对于维修资源需求少，不受场地和环境的限制，可以在较短的时间内快速提升维修人员操作实施能力，提升了培训效率，降低了投入成本。另一方面可以通过数字化平台直接对维修人员信息进行管理，在需要进行维修时直接通过数字化平台筛选合适的人员进行维修工作。

在飞机结构数据和构型管理方面，Creaform 公司与波音、罗罗公司等开展合作三维结构建模和测量，其开发的HandySCAN 3D 激光扫描仪产品可用于质量控制/检测、OEM 和旧部件再造、MRO 和损伤评估，可以实现结构的三维扫描和数字化模型的建立，加强了维修过程构型数据的管理。顺丰航空对于其货运飞机的维修在按照OEM 提供的持续适航文件执行的基础上，建立了飞机维修的数字化管理平台，结合三维扫描设备，实现了基于三维重构的准确构型的维修管理，确保维修工作的正确性，实现了对老龄飞机结构数据和信息的全流程管理，满足了老龄飞机复杂的维修管理要求，有效地提升了维修效率。

在维指航材和维修工具的管理方面，空客公司开发了智能化拧紧维修工具，可以对扭矩值进行精准控制以及实时记录和传输，减少了人的工作量，当出现异常时会进行报警提示，对维修能力提升有一定的促进作用。广州飞机维修工程有限公司在维修工具管理方面，开发了数字化管理平台，依赖物联网技术实现了对维修工具的管理，可以准确地获取维修工具的状态和位置，便于维修工具的查找，缩短了维修准备的时间。

在维修方案、维修工艺程序和操作实施交互管理方面，可穿戴智能设备有着很好的应用前景[3]。国外OEM 厂商利用AR 技术，在计算机系统进行虚拟仿真，给出维修施工方案并配置相应的维修工具，然后将虚拟操作场景传送到AR眼镜。维修人员结合虚拟场景对真实飞机进行维修操作，同时实时收集维修过程数据进行反馈，用于改进虚拟维修方案。在完善虚拟维修方案后，传入穿戴设备，实现维修方案、维修工艺流程和和详细操作的可视化，指导维修人员施工，提升了维修的质量和效率。南方航空公司研发了AR 智能眼镜MCC 远程支持平台可以支持多地远程数据交互，协商解决维修问题。海南航空公司利用5G+AR 技术和法国的维修工程师进行了远程交互，完成了TRENT700 发动机N2 速度探头的漏点封堵工作，排除了发动机的故障，缩短了维修沟通时间。广州飞机维修工程有限公司借助5G+VR 技术指导现场人员开展维修工作，提高了维修效率。在维修过程和操作实施交互方面，中国飞机强度研究所开发了损伤检测数据和知识管理平台实现了对维修过程的有效管理，规范了检测工艺流程和关键数据的数字化保存，实现了全机损伤数据的可视化，可以快速输出损伤结果，提升了检测管理能力。

在场站的维修配置环境和网络交互环境管理方面，广州飞机维修工程有限公司和中国电信合作应用5G+AR 等智能化技术。在飞机外部以及维修库出入口处安装雷达测距和视觉系统，在5G 网络环境下可以为飞机出入库提供准确的路径指引，保障飞机在出入库过程中不会发生碰撞，缩短了飞机出入库的时间。在保障飞机安全的情况下，提升了维修效率。新技术的应用与维修场站环境条件息息相关，维修场站具备的人员、设备以及厂房、网络环境等条件是新技术应用的基础，如果维修基本条件不具备，即使有先进的技术也无法发挥作用。

数字化和智能化新技术在航空维修过程管理方面的应用较多，也取得了一定的成效，但是目前主要集中在开发数字化管理平台和利用AR/VR 进行远程可视化沟通方面的应用，在维修数据和构型管理以及维修工艺和操作实施交互方面应用还不足，数字化和智能化程度不高。主要是因为维修过程系统复杂程度高，三维传感器、视觉算法以及深度学习还没有有效地结合起来，难以建立精准的虚拟环境和维修模型，在虚拟交互环境下的安装操作和实际的安装操作会存在一定的差错，在应用的过程中还有待改进。

2.3 数智新技术在故障诊断和预测维修方面的应用

在飞机的运行过程中有时会出现异常的声响和振动，但是没有办法直接获取损伤出现的位置和损伤的程度。对于异常状态的监控和跟踪缺少手段，需要对飞机进行拆卸或重新组装以进行详细检查，程序复杂，周期长，这可能会导致飞机严重停机，因此，希望借助数字化和智能化的新技术解决故障诊断和预测维修方面的问题。数字化和智能化新技术在故障诊断和预测维修方面的应用一方面是通过嵌入或粘贴传感器对结构状态、应变数据和飞行数据等参数进行测量，对比分析完好系统和异常系统的信号，实现对飞机状态的监控和诊断；另一方面是在获取大量多元异类传感器数据的基础上，通过数据融合，结合神经网络智能算法，建立预测模型，进而实现预测性维修。

在故障诊断方面的应用，国外空客对A320 飞机和A340-600 飞机进行了飞行状态传感器耐久性试验和测试。英国、德国、意大利和西班牙合作研发的EF-2000 飞机上安装了SHM 传感器，进行了测试，SHM 系统通过测量应变循环预测疲劳寿命。罗罗公司将微型无线相机贴在发动机静止部件上，检测附近旋转部件的健康状态[1]。FAA 批准了达美等航空公司在飞机上安装监测系统，以延长维修检查间隔，减少维修次数。国内顺丰航空与中国飞机强度研究所合作尝试在老龄飞机上安装光纤光栅传感器，通过应变数据加强对疲劳和广布损伤的管理，实现了关键结构损伤的主动预测和预防，减少了停机拆卸和检查维修，提升了维修效率。中国飞机强度研究所在飞机结构健康监测方面开展了深入的研究，研究了压电监测技术、光纤光栅以及声发射监测技术，并研发了相关的系统平台和设备，在民用飞机地面试验中获得了很好的效果，在不进行拆卸的情况下及时地发现了关键结构部位的损伤，该技术也正在逐渐向民用航空运营中的飞机拓展，在民用航空维修中应用前景广阔。

在预测性维修方面，针对传感器数据的分析和挖掘有助于有效地进行预测维修。传感器技术的不断应用，促进了航空维修技术的发展，但是传感器产生的大量数据给维修分析带来了很大的挑战。针对大量的飞机运行和维修数据，使用深层自动编码器、长期短期记忆、卷积神经网络和深层信仰网络等深度学习技术可以帮助提取有用的特征，实现基于数据驱动的故障的诊断同时，对飞机维护、修理和大修提供有效的建议[4]。数字孪生技术就是基于数据驱动结合传感器物联网技术的典型应用，将会在预测维修领域中发挥重要的作用。国外方面达美航空公司使用SKYWISE 对空客A320 和A330 机型进行预测性维修，大幅减少了故障率，未发现故障的概率仅为5%；Aviatar 是汉莎公司基于维修经验和维修大数据形成的健康管理系统，利用该平台的预测性维修提高了公司的竞争力，可以将非计划拆换次数减少30%～40%[5]。国内方面北京飞机维修工程有限公司开发了预测性维修管理平台，结合飞机维修状态以及机载软件数据、地面系统和移动设备获取的飞机运行数据，可以实现对APU 飞行状态的监控。

数字化和智能化新技术在故障诊断和预测方面的应用还处在比较初级的阶段，一方面嵌入和粘贴传感器对于飞机结构的影响程度以及传感器的耐久性和适用性的研究不足，缺少工程化应用验证。另一方面获取的用于故障诊断和预测维修的数据比较杂乱，有用的信息少，同时在数据融合以及预测模型方面的理论研究还不够完善。目前只能做到根据数据变化进行结构状态变化的报警，还不能够实现对结构状态的实时诊断和有效的维修预测。但是随着物联网、人工智能以及数字孪生等数智新技术的发展，其在故障诊断和预测维修方面会发挥更大的作用。

3 结束语

数智新技术在维修人工替代应用方面，无人机/机器人技术得到了应用，相比人工维修在可达性、可靠性和长时间持续工作方面有一定的优势，但是在航空维修中的应用存在多系统运动控制协调难度大，同时缺乏有效的操作标准规范；数智新技术在航空维修过程管理方面的应用较多，主要集中在数字化管理平台开发和维修工具的管理以及利用AR/VR进行远程可视化沟通方面，降低了维修成本同时提升了维修效率，但在维修数据和构型管理以及维修工艺和操作实施交互方面应用还不足，建立的虚拟环境和维修模型还不够精准，有待提高；故障诊断和维修预测方面在一定程度上降低了故障率，减少了维修次数，但是工程化应用验证不足，理论预测模型还不够不完善，需要进一步的研究。虽然数智新技术的应用存在一些问题，但是随着技术的发展和完善，数智新技术将会更有效地降低维修成本，提高维修安全性和维修效率，也必将改变民用航空现有的维修模式，提升维修企业的竞争力，具有广阔的应用前景。