航空機械類部附件基于大數據技術的視情維修初探

摘要：分析了航空機械類部附件產品的維修特點、視情維修的現狀以及大數據技術在其視情維修中的應用前景并提出構想，通過建設形成維修單位部附件維修的“大數據”，并對數據進行分析、處理、應用，為機械類部附件產品視情維修工作的開展提供依據，為用戶優化運營、降低風險以及設計制造單位優化設計提供參考。

關鍵詞：大數據；航空機械類部附件；視情維修

Keywords：big data；aviation machinery accessories； CBM

0 引言

一直以來，軍用航空裝備的維修保障都是采用定時維修模式。隨著軍隊新軍事訓練大綱的實施和空軍航空裝備維修逐步由三級向兩級轉變，航空裝備的使用頻率越來越高，大載荷機動訓練也成為常態，視情維修的模式更能適應當前形勢的發展。隨著我國四代飛機視情維修試點工作的實施，可以預見，未來航空裝備的修理將以視情維修為主，這就意味著裝備修理不再是定期、重復的工作和固定的內容，而是通過檢測對故障件進行離位修理。

機械類部附件是飛行指令的執行機構，一般是由各零組件相互配合運動來實現其設計功能，這些零組件在反復工作中會不斷磨損，在高強度大載荷的工作狀況下還會出現沖擊損傷、疲勞等缺陷，可能因配合超差、零件卡滯等而使產品失效，且同類產品的故障程度又不盡相同，有的可以修復，有的卻只能永久報廢。

視情維修是由重復性檢測和測試來確定器件、系統或結構部位的有關持續的適用性的狀況[1]。視情維修以掌握裝備“實際技術狀態”為前提；以少拆、少卸、少修為原則；以最大限度延長機件工作時間和提高經濟效益為目標[2]。電子類部件由于其自身特點，其視情維修可以通過地面檢測、機上監測等方式實時實現，一旦出現故障，通過及時更換組件、插件等可確保裝備的完好性；但機械類部附件的故障有從量變到質變的過程，其“視情”維修除關注產品當前的性能狀態外，監控產品性能狀態的變化過程顯得更為重要。大數據是目前信息化高度發展的產物，通過對大量數據的集合進行分析、演算，總結出數據對象的特征、趨勢、概率、行為模式，是數量大、變化快和多樣化的信息資產。如果應用大數據技術，通過大量使用和維修數據的積累，找出產品失效規律，在其“量變”到“質變”的臨界點之前采取干預措施，如注油、更換零組件等，就可以避免由于產品失效帶來的損失。如不同的機械類部附件有哪些失效規律、哪些產品能夠進行視情維修、維修深度如何確定等，運用大數據技術對產品維修過程中產生的各類維修信息進行統計歸納、科學分析，有助于精確地定位視情維修重難點，對可能出現的故障進行預防性修理，使機械類部附件的視情維修有的放矢、有跡可循。在保證機械類部附件維修質量的同時，縮短維修周期，降低維修成本，提升裝備使用可靠性。

1 機械類部附件的維修特點

1.1 故障種類多，維修時耗長

機械類部附件從制造出廠開始，其工作性能、內部零件的磨損、腐蝕狀況等都在隨時變化，這些變化又與飛機的使用狀態緊密相連。例如，在濕潤的氣候環境下，機械類部附件的腐蝕速度會加快；在長期停放狀態下，銹蝕狀況會加劇，且從使用年限來看，故障程度又不盡相同。機械類部附件的修理過程都會涉及分解、清洗、故檢、修理、表面處理、無損檢測、裝配、試驗、保險等數道不同的維修工序，有時還需要進行一定程度的深度修理。除維修過程本身的耗時之外，故障的突現、產品的轉運、器材的采購等過程也消耗了用戶的時間，給用戶帶來了不便。

1.2 技術狀態直觀，故障易判明

機械類部附件失效時，其零件的外觀損傷、尺寸超差、內部暗傷等缺陷均是不可逆的。維修人員通過目視檢查、無損檢測等檢查方式，可以確定零件的缺陷類型以及缺陷嚴重的程度，進而確定機械附件失效的原因。以環控系統的渦輪冷卻器為例，其常見故障為抱軸。分解故障件，目視檢查發現軸承、軸、蓋板、葉輪、殼體有不同程度損傷、軸表面出現彩虹色斑紋，可以推斷為軸承冷卻不足。軸承工作過程中逐漸升溫，如果軸承超轉或潤滑油不足，軸承旋轉所產生的熱量將無法及時轉移，最終軸承因溫度過高而失效，繼而導致高速旋轉的軸、擋油氣套、渦擋油圈、葉輪打傷蓋板和殼體，造成渦輪冷卻器抱軸。

1.3 故障形式不同，修理方法也不同

機械類部附件種類繁多，且同型號產品在同一系統不同安裝位置所起到的作用及其自身的工作狀態也不盡相同，在不同故障狀態下，修理方式也是完全不同的。以環控系統為例，同種型號的節氣門，越靠近發動機，其密封面的磨損、變色就越嚴重，越容易失效。處于常閉狀態的節氣門，其密封面損傷很小，維修時使用細研磨膏拋光5min左右即可恢復密封效果；靠近發動機的節氣門，其密封面的磨損量較大，維修時需要使用調距墊片恢復密封面高度，再使用粗、細兩種研磨膏進行研磨，才能恢復密封效果。

2 機械類部附件視情維修開展現狀

機械類部附件的視情維修不僅是關注產品當前的技術狀態，而應對產品整個壽命周期內的性能表現和故障信息進行管理，綜合評估制定修理方案。例如，利用大數據技術，可以在某個機械類部附件出廠裝機后，結合用戶使用頻次、使用環境等條件綜合分析產品經歷多少飛行小時容易出現哪些性能隱患，甚至預判故障；隨著修理次數的增加，統計分析得出需要增加的修理內容和深度，提出航材更換需求，修理后可保障的使用時間等。對產品在修理過程中出現的故障進行分析，識別出影響機械類部附件使用性能的核心數據，預測機械類部附件出現故障的時間，判斷某些產品的最佳修理時機；針對某一產品，通過數據分析總結出使用時長與故障特征之間的關系，即使用多少飛行小時后，產品的哪一零件會出現故障，以便針對性地進行局部修理，這才是真正意義上的視情維修。有的產品裝機后就承受著較大載荷，要先于整機進行大修，而有的產品不承受關鍵載荷，使用頻次不高，或許在首翻期都可以不進行維修。由此看來，大量的維修經驗數據和產品使用數據是有效開展機械類部附件視情維修的基礎。目前，這些數據還零散分布在維修單位和用戶手中，視情維修沒有系統開展起來。

2.1 產品履歷和維修信息等數據未得到統計應用

產品履歷文件是記錄產品基本信息和歷次維修信息的重要文件，如產品的“制造日期”“使用小時”“故障記錄”“維修記錄”“使用單位（可掌握飛機所在地氣候因素）”“維修單位”等信息，而維修單位的產品維修記錄則詳細記錄了產品每次維修的過程和結果，這些數據對于產品壽命周期內的可靠性管理具有很高的價值。目前，產品的履歷文件隨產品流轉，由各用戶的質控部門進行管理。雖然各用戶已建立了不同程度的單機可靠性管理制度，但僅限于統計分析單架次飛機出現的各種故障及排除方法。另一方面，產品維修單位雖然掌握了經手的每個型號產品的維修信息，但相關維修記錄也僅限于歸檔保存，未進一步進行數據的統計和分析。由此可見，針對單一型號產品自身的可靠性管理還未有效建立，造成單一型號產品故障研究缺乏必要的數據支撐。

2.2 同類型故障修理經驗和技術數據未得到共享和推廣

機械類部附件的維修技術有其規律性，其維修經驗不論是在維修單位內部還是在維修系統不同工廠之間都有很強的借鑒性。目前，單一型號產品的維修數據未得到有效收集，大量的維修經驗未得到固化和傳承。例如，同樣是鍍鉻層冒汗的故障，起落架專業已通過刷涂518封孔劑解決，而液壓專業作動筒出現冒汗時，專業技術員卻不知道如何排除；一起活門無法關閉故障，受專業技術人員變動影響，產品的修理經驗沒有及時得到推廣和傳承，導致新接手的技術人員無法及時排除故障。

3 應用大數據技術開展視情維修的策略

根據機械類部附件維修特點，通過大數據技術，可以分析找出產品工作狀態與故障之間的關聯，從而有針對性地開展機械附件的視情維修，對產品的使用狀態進行預判、對產品的故障實現預警。對于維修單位而言，需要完成原始數據的收集和積累，這項工作較為繁瑣且耗時長，但卻是后續開展視情維修的基礎工程，意義重大，可以邊實施邊豐富、邊完善。

3.1 構建數據庫

數據庫的構建是大數據技術應用的前提和基礎。根據機械類部附件視情修理的特點和需求，其視情修理數據庫應該至少包括基本信息、故障信息、深度修理三個模塊。

1）基本信息模塊

機械類部附件產品裝機使用信息對產品的故障形式、故障周期有關鍵性的影響，因此有必要將產品的履歷信息收集到數據庫中，形成產品檔案，包括出廠日期、拆裝信息、使用時間、檢修記錄等，通過對履歷信息的故障記錄分析、維修記錄分析，分別得出該件的視情維修周期、視情維修類別，甚至提前預警該件有可能產生故障的時間，也可對產品修理后的狀態進行追蹤。

2）故障信息模塊

故障信息應該包括每次故障形式的記錄、探傷裂紋信息、腐蝕情況、更換件情況、性能試驗的數據等，將這些數據統計導入信息化系統，積少成多，不斷擴充數據的維度與容量。數據的維度越高，所描述的使用過程及維修過程越全面；數據的容量越大，所反映出的維修規律越準確。

3）深度修理模塊

通過故障信息統計工作，對修理過程中報廢率高的零件開展針對性技術攻關工作，研究新技術、新方法并開展深度修理工作，如目前已開始應用的冷噴涂修復技術、激光熔敷焊接技術等，解決了修理過程中的技術難點，保障了產品修理質量和可靠性，降低了換件成本。同時，將這些修理經驗導入數據庫，其他專業可按故障信息或產品型號進行檢索和應用，在信息共享的同時對修理經驗進行固化和傳承。

3.2 共享數據庫

完整的數據庫應不局限于產品修理產生的數據信息，還應包括設計制造的信息、用戶維護的信息等，鑒于目前航空裝備的維修保障模式，制造單位只負責設計制造，用戶只負責使用，修理單位只負責維修，三方相對獨立。制造廠掌握了產品的原始設計數據和要求，用戶掌握大量的維護信息，修理單位掌握了大量的缺陷和故障信息，這些信息得不到有效溝通和共享，致使產品的全壽命周期得不到有效監控，部分故障率高的產品得不到有效改進。因此，需要將數據庫與用戶、設計單位共享，共同維護，甚至可以搭建用戶、大修單位、制造單位之間無障礙互聯的專用互聯網絡，實現單件產品使用狀態的實時追蹤、故障信息的及時傳遞。

4 應用前景

4.1 預排生產，合理備庫

在掌握了產品故障規律之后，通過對飛機使用時長的追蹤，可以提前預估機械類部附件的失效概率，預計產品進廠時間，減少故障突發時的被動，使用戶可以提前預備備件、大修單位可以提前采購器材，從而縮短機械類部附件的維修周期。

4.2 降低成本

通過大數據對不同用戶、不同使用狀態進行分析，確定機械類部附件的視情維修時機與深度，減少不必要的備件儲備及庫存，降低用戶的維護成本與維修單位的維修成本。同時，通過對數據進行比較和篩選，針對故障率較高的產品和零組件開展專項技術攻關和深度修理工作，尤其是價格高昂的部件，通過開展深修和攻關，降低換件成本。

4.3 優化設計

通過與制造廠合作，對故障件進行優化設計。單一型號產品的設計信息是維修單位無法掌握但又迫切需要的，掌握這些信息，對于產品修理時的原理分析，修理方案的制定具有重要作用。維修單位掌握產品歷次維修信息，如產品使用的工作狀態、磨損情況、故障模式等；產品不同年限的使用狀態記錄；利用大數據分析出的產品性能趨勢；產品易發生故障的部位等。這些信息可以為產品的優化升級、迭代設計提供核心的支撐與依據，也是制造廠不掌握卻一直渴求的。利用這些信息資產，維修單位可以與制造廠開展更深層次的合作對接，互換信息，互通有無，實現信息共享，技術共享，在提升自身核心競爭力的同時為航空裝備的發展做出貢獻。

5 總結

視情維修是裝備修理模式的必然改革，信息時代必須引入先進的理念才能順應時代的發展，大數據技術將帶來生產管理、技術支持、庫存管理等方面的巨大變革，依托大數據技術，可以提高維修體系的運轉效率，提高機械類部附件的裝備完好率，更能提升裝備保障可靠性和維修精細化水平。

參考文獻

[1]任翀，趙大磊，左傳友. 裝備視情維修技術發展前景研究分析[J].軍民兩用技術與產品，2015（10）（下）.

[2]黎漫斯，陳春良，張惠霞，尚永爽.視情維修條件下艦載機維修保障的動態分析[J].電光與控制，2014（3）.

作者簡介

郭利軍，高級工程師，主要從事航空機械部附件維修研究，著力推動航空裝備維修模式轉變形勢下飛機部件維修新模式。