航空公司利用ACMS和QAR數據進行故障監控的實施和發展

史宏偉

1 ACMS和QAR數據監控的現狀

目前飛機狀態監控使用的主要數據形式是以ACARS空地數據鏈傳輸的各種形式的報文，包括位置，距離，OOOI信息，AOC通訊短信等等，供航司飛行、運控、機務等各個部門使用，飛機故障狀態監控主要使用的是DFD報文（ACMS報文）和CFD報文（故障報），DFD報和CFD報在所有報文中的內容占比最多，通常在一個航班全航段內可占到70%以上。目前市場上主流的飛機健康管理監控軟件，如空客的AIRMAN、SKYWISE， 波音的AHM等都是利用CFD和DFD報進行解析處理后在網頁或其他應用客戶端進行數據展示，提供給各類維修人員進行監控處理。

空客系列飛機有中央維護系統CMS，所以全系列空客飛機均有CFD和DFD報文，波音系列主流機型B737機型由于沒有中央維護系統，所以只有DFD報文，而沒有CFD報。而CFD報文（故障報）是無法修改和客戶化的，客戶端只能接收這部分數據進行展示。

因此在故障監控部分，DFD報文（ACMS報文）的使用率相對更高，航空公司可以對DFD報文（ACMS報文）進行客戶化，以滿足各種形式的監控需求。

ACMS報文主要分為標準化報文和客戶化報文，標準化報文主要是由空客或波音廠家定義的，針對特定系統進行監控，包括環控系統、發動機、APU等飛機系統，供重著陸等載荷類事件分析使用的載荷報文等等，如圖1所示。

發動機廠家的日常監控主要也是使用發動機的起飛巡航報實現對發動機狀態的日常監控和事件監控，趨勢分析根據收集的ACMS數據后臺分析，通過發動機各個參數常態監控數據的異常，判斷發動機特定系統存在的問題，提醒用戶進行處理。

如圖2所示，發動機廠家通過接收的ACMS報文數據，發現CFM56發動機氣路系統參數存在異常后，通知提醒航空公司維修部門檢查發動機VBV相關部件。

ACMS客戶化報文主要是航空公司在標準化報文的基礎上進行補充和改進，針對航司自身的需要對特定飛機系統事件進行監控。近年來隨著預測性維修理念的深入和數據處理手段的發展，各個航司也加快了ACMS報文的客戶化進程，包括對空調、引氣、襟縫翼、發動機滑油等各個系統涉及參數進行數據采集和故障邏輯制定，當到達故障門限時觸發報警事件，提醒工程技術人員進行監控和處理。空客波音等飛機制造廠家也持續加大了對預測性維修監控報文的開發，空客SKYWISE預測性維護監控部分使用的也是通過重新定義ACMS 38號報文，采集各個系統的數據綜合進行數據處理和展示。

ACMS報文由于使用的是ACARS空地數據鏈通道進行傳輸，主要優點是實時性高，航空公司信息部門接收到這些報文數據后轉發給空客波音或發動機廠家，航空公司通過ARINC620規范進行解析數據，但是限于ACARS網絡傳輸能力低和傳輸費用昂貴，通過空地數據鏈傳送的ACMS報文內容通常只包含事件發生時刻前后短時間內涉及系統的數據信息，這種數據的表現形式主要是針對事發當前時刻的，無法覆蓋航班全航段和所有涉及的參數數據，比較典型的如發動機振動值。發動機廠家監控的數據來源主要是ACMS的標準報文起飛巡航報，在起飛巡航階段的固定工況下采樣數據，而發動機振動值的趨勢監控采樣更有效的監控策略是全航段發動機振動最大值和所持續的時間，這樣的監控需求，由于現有廠家標準的發動機起飛巡航報ACMS報文采樣時間點的限制，無法取樣到航班的最大值，僅僅通過ACMS報文監控已無法滿足，往往需要通過 QAR數據譯碼來進一步確認。

如圖3所示，廠家的發動機振動值趨勢監控使用ACMS報文由于采樣點的原因造成顯示的數據一直都是小于2 unit，而實際QAR譯碼后發現振動值已在多個航段大于6 unit，使用QAR數據監控全航段的最大值，可以有效監控此類事件。

QAR數據有三個顯著特點。

1）數據記錄時刻覆蓋全航段，相對ACMS報文數據來說，更加全面；

2）由于主要在飛機落地后使用手機網或WIFI網絡進行傳輸，實時性相對ACMS來說差一些，但是傳輸費用明顯降低；

3）利用QAR數據對故障事件進行監控，利用QAR數據處理軟件在譯碼服務器端即可實現監控邏輯設定并直接部署，無需在飛機上裝載ACMS軟件，部署周期非常短，驗證和修改邏輯簡單方便。而ACMS軟件的部署方式則需要在飛機上完成ACMS軟件的裝載工作，對于大機隊運行沒有LSE等軟件升級部署方案的航司來說，全機隊裝載周期非常長，客戶化修改和驗證監控邏輯以及裝載部署更是需要大量的時間，效率非常低。

由于具備省時省力費用低等的優點，且獲取航空公司內部QAR數據的途徑不存在障礙，航空公司飛機維修部門可以借鑒飛行操作質量保證（FOQA）領域的經驗，對于實時性要求不苛刻的監控需求可利用QAR數據監控替代。但是因為QAR數據記錄計算機存儲的限制，并不是飛機上所有的數據都完全記錄到了QAR計算機中，為此針對飛機維修的QAR數據監控，很重要的基礎工作是需要將沒有記錄到QAR中的數據進行補充。這個過程主要分為兩部分工作。

1）全面深度客戶化QAR數據庫，彌補各機型譯碼數據庫的不足。例如2020年東航技術與航科院合作進行波音737機型譯碼數據庫的擴充升級，增加了AOA角度、空速、引氣溫度壓力等系統參數。

2）對于飛機原先沒有記錄的參數通過采取線路改裝、加裝傳感器等方式使其記錄在QAR計算機中，如波音737空調系統，加裝了T471、T451、T481等空調系統溫度傳感器線路，通過ARINC429總線傳輸至DFDAU，并記錄至QAR計算機，彌補了空調系統數據監控的不足。

2 部分典型的監控方案的實施

完成數據的采集和前期準備之后，航空公司飛機維修部門就可以針對實際運行中存在的機隊問題，根據系統工作原理，確定需要統計的指標值，實施具體的監控項目。以如下幾個指標的監控為例進行說明。

1） A320空調系統的監控由于該監控項目涉及傳感器眾多，根據空客廠家的建議，對于空調性能監控，需要地面開APU引氣并將空調流量放在最大位穩定工作5分鐘以上記錄空調的各種參數，這種方式的缺陷是需要手動人工采集數據。實際工作中，對于大機隊運行，這樣的人工采集方式存在誤差大、不規范等問題，導致數據采集的準確度不高。對于空調系統的自動數據監控而言，由于整個航班飛行過程空調系統中受外界環境影響變化很大，根據系統工作原理和實際經驗確定監控的時間窗口應選擇在地面穩定階段，在空調穩定工作后，旁通活門和空調進口風門均穩定的情況下自動采樣數據。經過驗證，采樣的數據基本與人工采集的數據一致。

2） 機組氧氣壓力值監控

機組氧氣壓力值監控即如何定義不同航班之間壓力的消耗和單次航班的消耗。通過確定采樣點，通過比較不同航班的壓力數值，當壓力數值連續超過定義的范圍，提示需要盡快介入進行檢查排故，確認是否存在慢慢滲漏的可能，而通過對單個航班數據的定義，確定單個航班過程中壓力數據的變化率，進而確定是否存在氧氣快速滲漏的可能。

3） 737襟翼角度不一致問題

通過查看故障樣本歷史數據，確認將角度差值作為統計指標，對全機隊襟翼差值歷史數據進行統計，確定并過濾掉差值范圍，最終確認“持續大于4度”作為觸發警告的預警門限。

4） 起落架收放時序問題

因為起落架臨近電門過多，需要將起落架在收放各個階段涉及的臨近電門分類梳理，找出監控的具體參數指標，從而縮小故障部件的可能。

隨著數據存儲技術和大數據分析工具的發展，GE的發動機監控系統（EMS）和東航的維修信息管理系統（MSAP）等QAR海量存儲和大數據分析平臺也被逐漸運用到飛機維修數據監控領域，這類大數據平臺將海量歷史QAR數據集中存儲，在此平臺上航空公司飛行、運控、機務等各部門均可按照自己的需求進行百萬級別航班數據量的分析整理，通過大數據統計得出初步監控結論，極大地縮短了故障分析和驗證的過程，比如可以統計飛機的燃油消耗率、飛機起落架時序、飛行員特定航路著陸的下滑角度等監控項目，均可在在海量統計數據基礎上再進行監控模型邏輯的優化提升。

由圖4可知，98.17%的數據集中在13.0～14.5秒之間，因此可以初步制定以下監控門限，見表1。

目前航空公司使用QAR數據進行監控的主要方法是，利用QAR大數據平臺完成數據的梳理之后，通過AGS、AIRFASE等QAR譯碼監控軟件制定監控的邏輯門限，后續不斷驗證修正逐步實現監控項目的優化。

3 結束語

長期以來，QAR數據主要用于飛行FOQA領域的飛行品質監控和分析，FOQA領域主要使用的是飛機姿態、速度高度、載荷等飛行操作類數據進行統計分析，而對于飛機系統本身的數據則較少涉及，通過對比發現在所有QAR參數中，用于飛行品質監控使用的數據在整個飛機可被監控和記錄數據中占比不足20%，而剩余的80%以上的大量飛機系統本身的數據長期以來都沒有被很好地使用。隨著各譯碼監控分析軟件在機務維修領域的推廣普及，這類數據可以廣泛地使用于故障分析、維修數據監控和預測性維修。在機務維修領域，目前主流的飛機健康管理軟件使用的還都是ACMS數據，航空公司由于獲取QAR和ACMS等數據沒有途徑障礙，在建立大的數據監控平臺方面相對制造廠家來說也有一定的優勢。所以航空公司在完成大數據存儲和能力建設后，可以利用這些數據完成海量數據的統計和故障邏輯的驗證，根據實際的實時性需求，確定是使用ACMS還是使用QAR手段實現監控方案的部署。

隨著民航數據通訊手段的進步，地空無線寬帶系統ATG網絡以及衛星通信數據鏈的不斷發展和開放，海量數據的空地快速互聯也必將成為可能。空客FOMAX等新的機載飛機數據采集和記錄系統也不斷更新迭代，不管是飛行領域還是機務維修領域的數據監控管理手段將會隨之不斷豐富和變化，航空公司各部門都要做好迎接這一切的準備和挑戰。