航空维修数据分析在故障预测中的应用

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2312-5042-4009

作者简介：李军（1981—），男，本科，助理工程师，研究方向为飞机维修。

摘要：随着航空技术的快速发展，飞机的安全性成为人们关注的焦点。飞机在飞行过程中的运行数据量正急剧增加，相关数据包含丰富运行状态信息与潜在故障迹象。在此背景下，通过对相关数据进行有效分析，能实现对飞机系统故障的早期识别与预测。基于此，对航空维修数据分析在故障预测中的应用进行探讨，希望能够为航空运维工作提供借鉴。

关键词：航空维修数据 故障预测 数据分析 综合性能

中图分类号：V267

随着航空业的快速发展，飞机的安全性成为人们关注的焦点。对航空公司和运营商来说，及时预测并修复飞机故障能减少不避免的损耗成本，在此过程中，航空维修数据分析作为科学高效的方法，能有效避免传统方法的局限性，所以开始被广泛应用于故障预测领域。

1航空维修数据分析的基本步骤

1.1数据收集与管理

数据收集（飞机运行数据等）在航空维修工作中至关重要。在此阶段，人们需解决数据多样性与质量两个核心问题，以确保所收集到数据的准确完整性。对此，可以通过航空公司内部系统的数据（飞行记录仪等）、供应商提供的数据（零部件生产商等）、第三方数据（航空监管机构行业协会所发布的数据报告）来获取全方位数据[1]。另外，必须重视数据质量问题，这是因为数据准确性会影响后续分析，因此在数据收集过程中需要建立严格数据收集流程以确保数据的规范性；加强对数据源的审核以排除错误的数据；采用数据清洗技术进行纠错处理以此提高数据的质量。

1.2数据分析与处理

航空维修数据的分析涉及到大量数据的处理，这需要借助统计学等技术手段对数据进行全面分析处理，从而得到正确的信息规律。数据清洗是数据分析的基础步骤，通过去除重复数据等数据清洗方式能够确保其准确性，为后续的数据处理提供基础。而数据转换则是将原始数据转化为可供分析的形式的过程，通过对数据格式化处理，也就是将文本数据转换为数值型数据，将时间序列数据进行平滑处理，可以方便后续的分析建模[2]。另外，相关工作人员还能应用数据建模来进行分析，综合利用多种方法对数据进行分析和预测。例如：可以利用回归分析来预测部件的寿命及其更换时机，从而为航空维修工作提供决策支持。

2数据分析的故障预测方法技术及模型构建

2.1故障预测方法和技术

2.1.1故障指标的选择与定义

故障指标能反映出飞机系统和部件的综合性能，当前常用的故障指标包括失效率、平均修复时间和故障间隔时间等。其中失效率广义上代指单位时间内发生故障的频率，通过监测失效率的变化趋势可以判断是否存在潜在问题。平均修复时间是指在发生故障后修复所需的平均时间，此指标能反映维修工作效率，平均修复时间越短维修工作效率越高，显著提升飞机运行效率。

2.1.2数据分析模型的建立与优化

建立适当的数据分析模型可以为航空维修决策提供科学依据，常用的数据分析模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。

（1）回归模型通过建立变量间数学关系来预测目标变量，需通过选择合适自变量等方式优化模型参数，提高模型准确性。（2）时间序列模型专门用于处理时间相关数据的数据分析模型，通过捕捉到数据的综合特征来预测未来的维修需求，通过季节性指数平滑模型等方法对模型进行参数调整。（3）神经网络模型是基于人工神经网络结构数据分析模型，其通过学习和自动发现变量之间的复杂关系，能处理大量的高维度维修数据从而进行准确分类。

2.2故障预测模型构建特征选择与提取

2.2.1相关性分析

在进行相关性分析时，应用统计方法需根据特征属性来选择，针对连续型特征，例如温度、压力或流量等，可以应用皮尔逊相关系数来有效衡量特征间线性相关性，揭示其与故障发生的拟存在联系。相反的，当特征是离散型的，例如设备状态代码或操作模式等，卡方检验则成为更合适的选择，其能够帮助工作人员理解特征与故障间的非线性关系，为故障的识别和预防提供更深入的见解[3]。

通过合理运用相关统计方法，能全面探测特征与故障的相关性，为预测模型建立提供科学依据，使工作人员能精确识别潜在风险点。

2.2.2特征工程方法

在航空维修领域，数据分析和模型构建能确保飞行安全，其中，“特征工程”则能利用数据科学技术分析航空维修数据，这在故障预测模型的构建过程中起到核心作用。特征工程主要包括特征选择、特征提取和特征构建3个步骤。

特征选择的目的是从庞大的原始数据集中挑选出与故障预测最相关的特征，以提高模型的准确性和效率。实现此目标的方法有3种：过滤法、包装法和嵌入法。过滤法依据特征与故障间的统计关系来选择特征；包装法则通过实际构建和测试模型来评估特征的有效性；嵌入法则在模型训练过程中自动进行特征选择。

特征提取则是在原始数据基础上，通过各种算法，如降维技术，提取出最具代表性的特征，目的在于捕捉数据中的关键信息，同时减少数据的维度，提升模型处理效率。在此基础上，特征构建是在现有特征的基础上，创建新的特征，通过对已有特征的组合或转换，构建出更具预测能力新特征。例如：可以通过计算不同特征间的比例或关系，来揭示它们之间可能存在的内在联系。

2.3故障预测的模型选择与建立

2.3.1机器学习方法

机器学习方法主要通过学习数据中的规律，构建出能预测未知数据的模型，在航空维修数据分析中广泛应用。在航空维修数据分析当中，可以采取以下方法来实现数据分析。

（1）决策树。将数据集划分为多个子集，每个子集代表了一个决策节点。决策树模型具有较好的可解释性，可以帮助用户理解预测结果的依据。（2）支持向量机。基于核函数进行机器学习，能有效地处理高维数据，也就是在最优的超平面上按最大间隔将数据集化分成两个类别，通常支持向量机模型具有较好的泛化能力，能在处理复杂问题时取得较好预测效果。（3）神经网络。基于生物神经元结构机器学习方法，模拟人类大脑的思维过程，通过多层神经元的连接构件对数据进行分析的模型，具备较好适应性与鲁棒性，在处理复杂数据时能够取得较好的性能。（4）朴素贝叶斯。将先验概率和后验概率相结合，从而进行分类和预测，朴素贝叶斯模型具有简单快速且易于实现的特点，在处理大规模数据时效率较高[4]。

2.3.2深度学习方法

深度学习方法能通过构建多层神经网络，自动从大规模数据中学习并发现数据中关联性，其中常用的网络结构是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）。卷积神经网络主要用于处理图像数据，通过多层卷积层对输入数据进行卷积运算和降采样，捕捉数据局部特征。而循环神经网络则适合处理时序数据，通过记忆过去信息以应用当前预测的反馈机制，通过隐藏层中的循环连接，捕捉数据时序依赖关系，从而对未来的故障进行预测。此外，还有一种叫作长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的循环神经网络学习模型，其通过增加记忆单元处理长期依赖关系处理长时间序列数据的建模，可有效识别潜在的故障模式。

4数据分析在故障预测中的具体应用

4.1故障模式与故障预测

4.1.1故障模式识别与分类

在航空维修领域，故障模式识别是一项重要任务。故障模式识别的首要任务是对维修数据进行聚类分析。聚类分析可以根据故障发生的整体特征，将相似的故障样本聚合在一起，形成不同的故障模式，如此维修人员可以通过查看每个故障模式的统计信息，快速了解不同故障类型的特点和规律。

4.1.2故障预测与预警

基于历史维修数据能建立故障预测模型从而进行实时故障预警，通过对实时数据的监测，及时发现故障的迹象并进行预警，防止故障的发生，确保航空安全。故障预测模型的建立是故障预测与预警的核心，在航空维修领域，通常采用神经网络等数据驱动方法来构建故障预测模型，从历史维修数据和飞机运行环境中提取特征，并根据这些特征进行故障预测。预测模型的准确性直接影响到故障预测和预警的效果，所以需要建立完善的数据采集系统来实现高效的故障预测和报警。

4.2故障预测模型验证与评估

4.2.1模型准确率评估

在故障预测领域，常用的模型准确率评估指标包括准确率、精度、召回率和 F1 值等。其中，准确率是指模型正确预测样本数量占总样本数量的比例；精度是指模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例；召回率是指所有正样本中被正确预测为正类的比例；F1 值是精度和召回率的调和平均数。在实际操作中，可以通过将数据集划分为训练集和测试集的方式来评估模型的准确率，利用训练集训练模型，通过测试集来评估模型的表现，然后将测试集输入到模型中，得到预测结果和真实结果来评估模型的准确性 [5]。

4.2.2效果对比分析

在航空维修数据分析中，研究人员可以利用聚类分析等方法来构建故障预测模型，需要根据每种方法的优劣进行效果比对，选择合适的评估指标来衡量模型的综合性能，确定最适合的方法。但在进行效果对比分析时，还需要考虑数据集的整体特征可能会对结果造成影响，应该充分控制数据集的整体质量以确保结果的准确可靠。

4.3故障预测结果解释与应用

4.3.1风险评估与决策支持

核心内容是针对故障预测结果进行风险评估从而提供决策支持。在风险评估方面，研究人员通常会基于故障预测模型的输出结果，对可能产生的风险进行定量评估。通过风险评估，可以将不同故障进行优先级排序，有针对性地制定维修计划以降低飞行风险。在决策支持方面，需要故障预测结果为相关决策提供依据。此外，故障预测结果还可以为备件库存管理提供决策支持，以此提升航空公司整体运营效率。

4.3.2预防性维修与优化策略

预防性维修与优化策略是故障预测结果解释与应用的关键要素。预防性维修是指在故障发生之前采取相应的维修措施，以预防发生故障，从而提高航空器的安全性。优化策略则是在维修决策中根据故障预测结果进行权衡，以达到最佳的维修效果。优化策略则需要综合考虑故障预测结果等因素，在决策过程中评估不同维修方案的效果，并进行成本效益分析，以最佳方式分配维修资源。此外，还可以利用维修历史数据，通过数据驱动的方法优化维修计划，提高维修工作的整体效率。

5结语

航空维修数据分析在故障预测中的应用对于提高飞机的安全性具有重要意义。本文针对航空维修数据的收集与管理、故障预测方法与技术以及具体应用进行了阐述。未来，随着数据分析技术的不断进步和航空维修数据的完善，航空故障预测领域将迎来更广阔的发展前景。

参考文献

[1] 杨盼.航空维修故障管理信息平台设计[D].成都：电子科技大学，2020.

[2] 范晨杰.视情维修技术及其在飞机维修中的实践[J].设备管理与维修，2019（12）：49-50.

[3] 孔旭，于得水，丁坤英，等.航空器预测性维修技术研发应用态势分析[J].航空工程进展， 2021，12（2）：21-29.

[4] 杨鹏飞.数智新技术在民用航空维修中的应用[J].科技与创新，2021（10）： 60-62，64.

[5] 张军雷，刘颖，陈冠中.基于数据化分析的航空机务维修管理系统实践及应用 [J].设备管理与维修，2022（2）：5-6.