飛機系統的智能化故障診斷研究

崔相國 劉歡

摘要：在現如今蒸蒸日上不斷進步和發展的社會中飛機已經成為現階段越來越普遍的一種快捷交通工具，但是對飛機飛行來說具備的危險因素也很多，一旦飛機由于故障出現事故，所造成的損失也十分嚴重。因此加強對飛機的故障診斷研究想當關鍵。本文基于科學技術的進步來研究飛機系統中可能出現的故障，并利用智能化的手法和技術做出診斷，并及時排除故障，幫助飛機系統的運行更為穩定。

關鍵詞：飛機系統;智能化;科學技術;故障診斷;系統融合基礎

1、前言

作為的故障診斷從字面意義上進行了解，指的就是根據意見表現出來的故障和問題，確定其發生的位置、時間、帶來的影響后果等因素對故障產生的原因進判斷和分析，加強故障診斷有助于原工程或設備的性能提升于優化。針對于飛機系統來說，其復雜性和龐大性極強，一旦出現故障往往需要多個技術人員集合起來進行研究分析。在這一過程中還需要對飛機系統中出現故障的位置進行盡快地確定，減少人力、物力、財力資源的損失。現如今在飛機系統的故障診斷過程中常采用智能化技術作為支持，這一種利用模糊推理和神經網絡集成的智能化診斷方法對飛機故障的及時判別和解決作出了重要貢獻。

2、飛機系統出現故障的因素分析

針對飛機系統出現故障的因素進行判別，我們能夠發現將其可以分為客觀因素和主觀因素兩類。

2.1客觀因素

第一類客觀因素，主要是因為飛機系統本身所具備結構和產生故障的復雜性非常顯著，這是因為現如今我國大量的民用飛機和軍用飛機都集合了高科技技術，本身的結構變得越來越復雜，因此出現的故障幾率也會變得越來越高。在一架飛機中，常常會使用多種科學技術手段和原理來保障其正常的運行和飛行，這也就造成了故障出現幾率的提升，對于故障發生之后的維修也帶來了一定的困難[1]。

第二個客觀因素是飛機系統維修器材和基礎部件是十分多樣的。由于飛機本身的復雜性非常顯著和豐富，為了能夠有效地解決掉這些故障，在維修和故障診斷的過程中自然會使用到大量的材料和部件。而且為了保障工作效率還需要為這些部件投入大量的財力支持。一旦出現較多的故障需要維修的時候，不僅僅是簡單的航空維修基地就能完成的，往往需要更系統化的維修公司和維修團隊才能夠保證故障維修的工作效率。

第三個客觀因素是對維修時間以及維修基地地點的選擇。一般來說，民用飛機常常會在白天進行工作任務執行，晚上進行檢修，這樣背景下的檢修工作過會受到光線、溫度等外部環境的影響，造成故障診斷不準確的情況存在，而且維修人員的生物鐘也會受到影響，從而影響故障診斷和維修的質量。而維修基地地點的選擇一般會考慮到飛行的方便選擇停機樓周邊的區域，但是當飛機系統出現故障的時候，從候機區域拉回到維修基地也需要一段時間[2]。故障診斷人員為了保證飛機的安全會在拖行的時候降低速度。但從維修的角度來看對工作效率不友好，而且還會導致故障診斷人員和維修工作人員的壓力倍增。

2.2主觀因素

主觀因素也能夠分為兩類，第一類是維修人員自身的工作能力、工作技術和技巧不太過硬導致的。由于受到結構復雜和系統部件較多等因素的影響，飛機系統出現故障這件事本身對于維修工作人員造成的壓力比較大。尤其是當主控系統的發動機出現故障時，就會影響飛機的正常飛行，這時候故障診斷人員不僅需要具備較強的技術和經驗，而且還能夠非常精確地察覺到飛機的異常進行解決采即可。

第二個客觀因素是關于維護任務的具體安排，故障診斷人員除了對已經發現的故障進行針對性的檢查還維修以外，還需要對飛機做好例行清潔和保養。無論在什么時候，他們都需要嚴格控制每項工作的進度和質量，保證飛機不在飛行任務的過程中出現失誤和故障。

3、飛機系統的智能化故障診斷

3.1飛機系統的故障診斷技術革新

相比較傳統的飛機系統故障診斷來說，傳統技術的優點少、所需時間和人力資源較多，而且由于操作簡單往往不能夠對飛機進行全方位、立體化的細致檢查。而基于智能化的科學技術手段來加強飛機系統的故障診斷技術，結合每一類不同通途、類型的飛機結構特點進行模擬檢驗，建立三維模型做好二十四小時動態的智能化檢測，并積極研發出高精尖設備用于故障診斷工作中的快速定位，是實現智能化故障診斷目標的關鍵措施[3]。與此同時將動態化信息系統和智能化故障診斷技術做好結合，不僅僅為飛機系統提供了科學的參考和是實時化檢修方案，建立高效快速的數據處理系統，有助于各類故障信息的收集和分析，幫助提升飛機系統的智能化故障診斷工作效率。

3.2系統融合基礎的應用

對于飛機系統的故障診斷在某種程度上可以將其看作是一種模式識別的過程。人工智能系統中就曾有過利用專家系統、神經網絡、模糊數學等方法為基礎的故障診斷模式，這一系統融合基礎的應用對于飛機系統的故障檢查和第一時間確定而言十分關鍵[4]。在人工智能的影響下，將模糊神經網絡技術應用到基于規則的診斷專家系統中，能夠第一時間確定飛機出現故障的位置和類別，相關操作人員根據整個系統反映出的數據和預警進行故障處理，幫助整個故障解決工作更區域層次清晰和容易理解。在系統融合基礎應用的基礎上，改革了飛機系統的故障診斷技術，從而建立起整個工作流程中的故障診斷數據庫，是對典型故障進行分級處理和時間監控的主要措施。

4、結束語

綜上所述，現如今人工智能已經應用在多個技術領域，并且發揮出了極大的優勢功能。將人工智能應用在飛機系統的故障診斷過程中，一方面能夠使得飛機系統總多層次、高復雜、隨機性強的故障得以實時監控和及時處理，利用簡單的判別方式優化了飛機故障診斷的工作效率;另一方面人工智能的存在還能夠有效從根源上避免風險因素的存在，大規模的提前檢修和應急預案設置，對于飛機來說是保障其順利運行的關鍵措施，而且對飛行員以及其他機組人員、乘客來說，也是生命安全的一種有效保障。

參考文獻：

[1]師義偉.民航飛機維修故障分析及質量改進方法探究[J].中國設備工程，2021（10）：43-45.

[2]暢炳陸. 舵機智能化故障診斷方法的研究[D].中北大學，2020.

[3]賈琳. 五軸開放式數控系統譯碼模塊及智能化故障診斷研究[D].哈爾濱理工大學，2018.

[4]劉倩茜，王格芳.基于多總線結構的電路板測試系統設計研究[J].價值工程，2016，35（32）：131-133.

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