民航維修信息系統中的信息熵指標研究

武 凌

0 引言

在民航、船舶、重工業等領域，由于設備復雜度高且造價昂貴，設備的維護費用不容小視。因而各個行業為行業內的大型設備都相繼建立起維修信息系統，用于管理維修活動，包括故障監控、部附件采購、維修計劃等模塊

1 維修信息系統簡介

以民航為例，國內四大航空公司（國航、南航、東航、海航）和大型維修單位（AMECO,GAMECO）都設計和建立了各自的維修信息系統，用于工程管理、部附件監控、維修計劃、信息記錄、機隊管理和質量控制。

有的維修信息系統甚至將人員培訓、授權，業務合同，航材和物流管理一并納入維修信息系統。隨著計算機和網絡化的普及，維修信息系統被大量推廣，有助于公司對維修活動的成本和進度進行控制。

2 可靠性為中心的維修（RCM）理念

2.1 在維修信息系統的背后，以可靠性為中心的維修((RCM：Reliability Centered Maintenance)指導思想越來越成為國際上通用的、用以確定資產預防性維修需求、優化維修制度的一種系統工程方法。

2.2 RCM基本思路是:

-對系統進行功能與故障分析；

-明確系統內各故障的后果;

-用規范化的邏輯決斷方法, 確定出各故障后果的預防性對策;

-通過現場故障數據統計、專家評估、定量化建模等手段在保證安全性和完好性的前提下, 以維修停機損失最小為目標優化系統的維修策略。

2.3 《RCM Ⅱ》把 RCM 定義為: 確定有形資產在其使用背景下維修需求的一種過程。從其定義可以看出RCM的適用對象為有形資產(phsical asset s), 而不僅僅是傳統RCM 規定的大型復雜系統或設備

2.3.1 RCM實施分析：就設備正常情況下的功能標準、故障發生的模式、故障影響和后果進行分析。

2.3.2 RCM 主要維修方式：事后維修、定時維修和視情維修

2.3.3 RCM改進過程：通過邏輯判定和數學模型，針對不同的設備類型和故障類型，制定維修策略，如圖1所示：

圖1 東航飛機維修可靠性管理方案，工程調查和糾正措施，結構分析流程圖

3 RCM在維修信息系統中有效實施的困難

雖然RCM理念為維修策略的改進提供了很大的幫助，但是，RCM在實際的維修信息系統中部署，仍面臨這許多困難。

3.1 RCM對故障的宏觀研究，是通過概率論模型建立故障和時間的關系，用數理統計的方法，找出故障時間的概率分布。但是對于復雜系統，部件數量龐大，對應在維修信息系統中的故障類型繁多，且由人工發現并記錄故障信息，非格式化的數據，為這樣的數據建立統計模型比較困難。

3.2 現實中，因維修對象的系統過于復雜，缺少統一的評判標準，導致制定維修決策大多憑經驗，沒有足夠的數據分析做支持，維修手段單一，維修間隔隨意。

3.3 使用單位重視對任務性、安全性的考慮而輕視經濟性的考慮。

4 民航維修信息系統中的信息的熵指標

在RCM理念中，需要為維修對象的各個系統設立統一的、適合計算機系統進行分析的系統模型，才能將RCM的理念正確適當的予以實施。

4.1 故障信息的建模

民航維修中是按ATA100章節（21章-空調、22章-飛行控、23章-通信、24章-電源…）對各個系統分類，繼而故障信息也按ATA100進行分類。

4.2 民航飛機中故障特性

民航飛機中，各機型在構型上有差異，飛機的使用時間長，新、舊飛機的性能差異性也是必須考慮的因素之一，因此為避免維修決策大多憑經驗，需要有統一的標準來統計、評判各機型飛機和不同機齡的飛機的故障率。

因為故障信息發生的時間具有隨機性，每個系統、部件發生故障的時間點是不確定的；在民航維修中，同一機隊，發生故障的飛機數是隨機的；正是因為故障的隨機性，給我們研究故障信息，提供了重要的線索。

如果我們把故障的發生看做隨機事件，對同類故障“Message a”,無論發生在那架飛機，都需要采取一致的處理態度，即依據類似的處理標準和緊迫性安排人員，航材等等維修資源進行故障處理。所以，需要針對“故障Message”來建立量化考評的模型。由于故障索引集是有限集，采樣樣本足夠豐富，則message a,b,c,….x… 橫向將趨于穩定。如圖2所示：

圖2 故障索引建模

按圖-2 的模式進行計算機故障信息數據庫建模，相同故障索引下，能存儲若干條故障信息。

而每個故障信息背后，不僅有故障索引的屬性，更含有飛機的屬性，如圖3所示：

圖3 故障信息的屬性特點

4.3 信息熵概念

4.3.1 根據信息論之父香農（C. E. Shannon）提出的“信息熵”(shāng)的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量稱為“信息熵”，并給出了計算信息熵的數學表達式：

熵是隨機變量X的分布的泛函數，并不依賴于X的實際取值，而僅依賴其概率分布，用E表示數學期望，如果X ～ p（x），那么隨機變量g（X）的期望值為：

變量的不確定性越大，熵也就越大如圖4所示：

圖4 信息熵特性

4.3.2 通過計算故障索引（隨機事件）在整個維修信息系統中的信息熵，可以得出不同機型、使用時間和循環等屬性下的信息熵指標。信息熵指標越高，說明在這一屬性下，故障分部越平均（各故障發生的概率越分散），所需的相應的維護活動也越多。假設在一定的考察時間段內（比如1個月），故障索引i發生的概率為Pi,對所有的故障索引 i=1…n，均有其對應的概率 P1……Pn， 則考察時間段內的故障信息熵為：

4.4 維修信息系統中的信息熵指標測算：

A330-200機型1月份信息熵測算，如表1所示：

表1 : A330-200機型1月份信息熵測算

廁所龍頭 1 0.00364964 8.098032083 0.029555廁所馬桶 9 0.03284672 4.928107082 0.161872廁所門 2 0.00729927 7.098032083 0.05181廁所熱水加熱 3 0.01094891 6.513069582 0.071311廁所設施 2 0.00729927 7.098032083 0.05181廁所臺盆 8 0.02919708 5.098032083 0.148848廁所煙霧探測 1 0.00364964 8.098032083 0.029555廚房恒溫箱 2 0.00729927 7.098032083 0.05181廚房冰抽屜 1 0.00364964 8.098032083 0.029555廚房咖啡壺 4 0.01459854 6.098032083 0.089022廚房烤箱 10 0.03649635 4.776103988 0.17431廚房冷藏箱 2 0.00729927 7.098032083 0.05181廚房燒水壺 5 0.01824818 5.776103988 0.105403廚房設施 5 0.01824818 5.776103988 0.105403廚房飲料壺 1 0.00364964 8.098032083 0.029555導航ISIS 1 0.00364964 8.098032083 0.029555導航RMP 1 0.00364964 8.098032083 0.029555電源匯流條 4 0.01459854 6.098032083 0.089022燈光外部燈光著陸燈1 0.00364964 8.098032083 0.029555發動機反推 2 0.00729927 7.098032083 0.05181發動機燃油濾 1 0.00364964 8.098032083 0.029555發動機燃油滲漏 2 0.00729927 7.098032083 0.05181貨艙門 2 0.00729927 7.098032083 0.05181貨艙驅動馬達 1 0.00364964 8.098032083 0.029555機輪起落架滲油 1 0.00364964 8.098032083 0.029555機輪主輪 5 0.01824818 5.776103988 0.105403機輪剎車 10 0.03649635 4.776103988 0.17431機組休息室門 2 0.00729927 7.098032083 0.05181機組休息室設施 4 0.01459854 6.098032083 0.089022機組氧氣瓶 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客艙杯托 5 0.01824818 5.776103988 0.105403客艙乘務員座椅 5 0.01824818 5.776103988 0.105403客艙燈光 5 0.01824818 5.776103988 0.105403客艙地毯 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客艙行李架 1 0.00364964 8.098032083 0.029555

客艙旅客電源 2 0.00729927 7.098032083 0.05181客艙旅客扶手 4 0.01459854 6.098032083 0.089022客艙旅客扶手娛樂系統7 0.02554745 5.290677161 0.135163客艙旅客扶手照明 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客艙旅客娛樂系統 13 0.04744526 4.397592365 0.208645客艙旅客閱讀燈 2 0.00729927 7.098032083 0.05181客艙旅客座椅 43 0.15693431 2.671767328 0.419292客艙旅客座椅腳蹬 3 0.01094891 6.513069582 0.071311客艙門 6 0.02189781 5.513069582 0.120724客艙屏幕 12 0.04379562 4.513069582 0.197653客艙設施 17 0.0620438 4.010569242 0.248831客艙小桌板 10 0.03649635 4.776103988 0.17431客艙氧氣面罩 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客艙氧氣瓶 8 0.02919708 5.098032083 0.148848客艙嬰兒搖籃 1 0.00364964 8.098032083 0.029555空調 3 0.01094891 6.513069582 0.071311燃油傳輸 1 0.00364964 8.098032083 0.029555燃油加油 1 0.00364964 8.098032083 0.029555燃油配平 2 0.00729927 7.098032083 0.05181燃油指示 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信AIRSHOW 9 0.03284672 4.928107082 0.161872通信CMEU 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信FAP 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信SATCOM 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信客艙服務話筒 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信娛樂系統QMU 1 0.00364964 8.098032083 0.029555液壓黃電動泵 1 0.00364964 8.098032083 0.029555液壓黃系統 1 0.00364964 8.098032083 0.029555儀表SDAC 1 0.00364964 8.098032083 0.029555防火SDCU 1 0.00364964 8.098032083 0.029555自動飛行自動飛行系統1 0.00364964 8.098032083 0.029555 Pi*I(pi)求和： 5.274157

A330-200機型2月份信息熵測算，如表2所示：

表2 A330-200機型2月份信息熵測算

機輪剎車 3 0.0125 6.321928 0.079024機輪前輪 2 0.008333 6.906891 0.057557機輪主輪 3 0.0125 6.321928 0.079024客艙杯托 3 0.0125 6.321928 0.079024客艙乘務員座椅 1 0.004167 7.906891 0.032945客艙燈光 5 0.020833 5.584963 0.116353客艙服務組件 2 0.008333 6.906891 0.057557客艙旅客電源 3 0.0125 6.321928 0.079024客艙旅客扶手 1 0.004167 7.906891 0.032945客艙旅客扶手娛樂系統 15 0.0625 4 0.25客艙旅客救生衣 1 0.004167 7.906891 0.032945客艙旅客娛樂系統 7 0.029167 5.099536 0.148736客艙旅客座椅 28 0.116667 3.099536 0.361612客艙旅客座椅腳蹬 3 0.0125 6.321928 0.079024客艙門 3 0.0125 6.321928 0.079024客艙屏幕 14 0.058333 4.099536 0.23914客艙設施 8 0.033333 4.906891 0.163563客艙小桌板 7 0.029167 5.099536 0.148736客艙氧氣瓶 3 0.0125 6.321928 0.079024客艙閱讀燈 2 0.008333 6.906891 0.057557空調 1 0.004167 7.906891 0.032945空調貨艙通風 4 0.016667 5.906891 0.098448燃油中央油箱 1 0.004167 7.906891 0.032945通信AIRSHOW 4 0.016667 5.906891 0.098448通信HF 1 0.004167 7.906891 0.032945通信HF2耦合器 1 0.004167 7.906891 0.032945通信娛樂系統 3 0.0125 6.321928 0.079024通信VHF長發射 1 0.004167 7.906891 0.032945儀表FWS 1 0.004167 7.906891 0.032945儀表MCDU 1 0.004167 7.906891 0.032945自動飛行FCU 2 0.008333 6.906891 0.057557自動飛行自動飛行系統 1 0.004167 7.906891 0.032945自動飛行自動推力 1 0.004167 7.906891 0.032945 Pi*I(pi)求和： 5.304457

A330-200機型2月份信息熵測算，如表3所示：

表3 A330-200機型熵值對比

由1月份到2月份，故障的熵值變大，說明2月份故障的混亂程度大于1月份。而事實上，2月份為春節旺季，航班量多于1月份，所以發生的故障也多，且故障分布的隨機性也大

4.5 維修信息系統中的信息熵指標實現

在實際的系統中，通過建立單機構型數據庫、故障信息數據庫，索引數據庫，設置熵值模型，即可將機型-熵值指標進行計算和顯示，通過篩選數據庫中的機型、飛行時間、飛行循環等屬性，可以對不同屬性下的熵值指標進行對比。

因為熵值指標反映了飛機故障在一定時期內發生的離散度，所以，熵值指標也為制定或調整維修策略提供了參考的起始點。

5 結論

故障信息熵體系的建立，可以給不同機隊和不同運行時間的飛機的故障評價提供統一的標準，可以將繁雜的維修信息數據進行量化分析。

但是信息熵值的計算還需要結合維修成本、航材成本等諸多數據，才能為RCM的方案制定提供客觀依據，從科學的、量化的角度優化維修方案，降低運行成本。同時，管理科學也是一門實踐科學，借助信息化的系統，可以利用數據庫中的諸多歷史數據，加速管理策略的修正速度。

[1]Moubray John. Reliability Centred Maintenance [M].Butterworth - Heinnemann , 1997. P3-P4

[2]Reliability - Centered Maintenance [ R]. AD - A066579.1978.

[3]MIL - STD - 1843 (USAF), Reliability - Centered Maintenance for aircraft , engines and equipment [ S].

[4]Moubray J M. Maintenance management - A new paradigm [A]. Third annual conference of the society of maintenance & reliability professional [C]. Chicago Illionis. 1995.

[5]賈希勝, 程中華.以可靠性為中心的維修(RCM)發展動態[D].軍械工程學院裝備指揮與管理系，2002

[6]鄧亞雄.基于RCM的航空維修管理系統的研究[D].南京，東南大學，2008