數智新技術在民用航空維修中的應用

楊鵬飛

（中國飛機強度研究所，陜西 西安710065）

1 民用航空維修對數智新技術的需求

根據中國民航局的統計數據，民航全行業運輸飛機在冊架數從2010 年的1 537 架次增加到2019 年的3 818 架次，呈現出逐年增長的趨勢。目前CCAR145 維修許可證單位國外維修單位約446 家，國內維修單位約534 家。民用航空維修從業人員有125 000 人左右，近幾年年均增長6%。數據表明中國的民用航空規模持續增長，維修市場也高速發展，同時更多的企業和人員加入到維修行業，維修行業也面臨一定的競爭。在飛機維修行業中，航線維修和大修的人工成本分別占據了70%和50%，仍然是主要直接維修成本。主要依賴于人工維修，數字化技術和智能化技術應用很少的現狀導致維修效率低、可靠性不高以及經濟效益提升有限，難以滿足民用航空維修系統復雜、工作量大、安全質量要求高的需求。2020 年的新冠疫情讓民航業遭受重創，民航維修也難以幸免，維修行業競爭進一步加劇，民用航空維修企業面臨很大的挑戰，需要尋求技術突破和轉型。

中國民用航空維修市場的快速發展以及維修市場面臨的競爭和壓力，使得維修企業對于數字化和智能化的需求非常迫切，其需求主要表現為：在保障安全運營的條件下，有效地降低維修成本，保證維修的質量和安全，提高維修效率，提升企業競爭力。機器人/無人機、機器視覺、5G+VR/AR、物聯網技術、云計算、傳感器、大數據、數字孿生以及人工智能等數字化和智能化技術的發展，為中國民用航空維修發展帶來了新的機遇。數字化和智能化新技術的應用將在民航企業維修能力提升方面發揮不可替代的作用。

2 民用航空維修數智技術的應用

數字化和智能化新技術在民用航空維修的應用主要體現在維修人工替代、維修過程管理和故障診斷和預測維修3個方面。

2.1 數智新技術在維修人工替代方面的應用

目前民航日常維護操作實施主要依賴于人工，人工操作具有效率低、準確程度低和難以長時間持續工作，無人機/機器人在這些方面的表現明顯優于人類。無人機/機器人通過自主路徑規劃，實現自動化結構掃查，結合圖像處理及神經網絡智能算法，可以有效地進行結構和損傷的分類和識別，替代人工目視檢查，可最大限度地降低人為誤差，提高缺陷/損傷的識別效率和準確性，有效地提升了維修效率。因此對于加入無人機/機器人的自動化智能化檢測成為現在一個很明顯的需求，比如人工目視繞機檢查方面可以引入如無人機繞機檢查等新技術，貨艙腐蝕、油氣泄漏等人工不易接近的檢查方面可引入視覺內窺爬行機器人檢查等新技術。

在無人機技術應用方面，空客公司實現了無人機攜帶視覺系統通過圖像處理和識別技術對結構進行質量檢測，分析判斷結構質量情況，提升了生產效率和質量。易捷航空公司和托馬斯庫克航空公司通過無人機搭載高清相機，能夠在0.5 h 內完成一架窄體客機的外部檢測，1 h 內完成一架寬體客機的檢測，并且可以達到人工不易達到的地方，明顯提升了檢查效率[1]。國外航空公司在無人機搭載視覺系統的基礎上，還將整合其他非光學檢測設備，并結合機器學習算法進一步提高無人機的自動化和智能化水平。廈門太古在規定場所內，開展了無人機技術的應用，建立了無人機操作實施程序，通過無人機攜帶高清相機，并配備防撞技術，在確保安全的情況下，實現了對飛機機身頂部、機翼和尾翼等區域的繞機目視檢查，替代了人工的目視檢查，縮短了目視檢查時間。同時廈門太古的無人機繞機檢查的項目得到了中國民航局以及廈門機場和廈門空管站的允許和審批，在無人機檢查技術應用和試航審批方面走在了前列，具有很好的推廣示范作用。

在機器人應用方面，新西蘭航空公司將Invert Robotics公司研發的爬行機器人用于飛機機體結構的檢測[2]。空客公司研發了自主運動機器人用于生產廠傳遞飛機結構部件和維修工具，空客工程師應用了具備聲音識別功能的移動機器人傳遞維修工具，不用人工查找和傳遞維修工具，替代了部分人工運輸的過程，也在一定程度上降低了人工成本。羅羅公司演示了蛇形機器人在發動機內爬行運動的應用場景，在不進行拆除的情況下，實現對發動機內部結構的快速檢查，改變了維修方式[1]。中國飛機強度研究所開發了基于機械軌道的智能視覺檢測系統，用于人工難以達到的地方，在飛機結構試驗中實現了對損傷的檢測識別以及定位和測量，替代了部分人工的工作，提升了檢測維修效率。和人工檢測進行對比發現，爬行機器人可以在狹小的空間以及難以到達或不舒適的環境下進行長時間重復的工作。

雖然無人機/機器人在航空維修中得到了應用，但也面臨著巨大的挑戰，主要表現在航空維修系統復雜，對于安全和質量的要求非常高，無人機/機器人維修檢查的路徑規劃復雜，運動系統和飛機結構之間的控制協調難度大，容易和飛機結構產生接觸碰撞，同時也缺少相應的操作標準規范，效率提升還不夠明顯，需要進一步加強。試航部門對于無人機/機器人在航空維修中的應用的審批也會比較慎重，在技術驗證方面要求嚴格。

2.2 數智新技術在維修過程管理方面的應用

飛機的維修是一項復雜的系統工程，其過程涉及影響因素多，這也給維修的管理和控制帶來了很大的麻煩，因此維修企業希望能夠借助于數字化和智能化新技術對維修過程進行有效的管控，保障維修質量的同時能夠提升維修效率。數字化和智能化新技術在飛機維修過程管理方面的應用主要包括了AR/VR 結合5G 以及大數據云計算等技術，這些技術根據飛機真實物理結構，建立數字化/虛擬化的樣機和場景，結合可穿戴設備，利用大數據云計算和5G 技術，通過軟件平臺以及數據交互系統來實現對維修過程的可視化、分析判斷和管理。對于數字化和智能化新技術在飛機維修過程管理方面的應用，本文從人機料法環5 個方面展開。“人”主要是指對維修人員信息的管理和維修人員的培訓，“機”主要是指對飛機結構數據和構型的管理，“料”主要是指對航材和維修工具的管理，“法”主要是指對維修方案、維修工藝程序和操作實施交互的管理，“環”主要是指對場站的維修配置環境和網絡交互環境的管理。

在人員的培訓和信息管理方面，可以利用VR/AR 技術通過虛擬場景進行維修操作實施培訓，讓維修培訓人員接觸到近乎真實的維修場景，對維修培訓印象深刻，從而提升培訓效果。同時可以借助智能算法對培訓數據進行分析，改進培訓方案或指定個性化培養方案。虛擬培訓場景的創建對于維修資源需求少，不受場地和環境的限制，可以在較短的時間內快速提升維修人員操作實施能力，提升了培訓效率，降低了投入成本。另一方面可以通過數字化平臺直接對維修人員信息進行管理，在需要進行維修時直接通過數字化平臺篩選合適的人員進行維修工作。

在飛機結構數據和構型管理方面，Creaform 公司與波音、羅羅公司等開展合作三維結構建模和測量，其開發的HandySCAN 3D 激光掃描儀產品可用于質量控制/檢測、OEM 和舊部件再造、MRO 和損傷評估，可以實現結構的三維掃描和數字化模型的建立，加強了維修過程構型數據的管理。順豐航空對于其貨運飛機的維修在按照OEM 提供的持續適航文件執行的基礎上，建立了飛機維修的數字化管理平臺，結合三維掃描設備，實現了基于三維重構的準確構型的維修管理，確保維修工作的正確性，實現了對老齡飛機結構數據和信息的全流程管理，滿足了老齡飛機復雜的維修管理要求，有效地提升了維修效率。

在維指航材和維修工具的管理方面，空客公司開發了智能化擰緊維修工具，可以對扭矩值進行精準控制以及實時記錄和傳輸，減少了人的工作量，當出現異常時會進行報警提示，對維修能力提升有一定的促進作用。廣州飛機維修工程有限公司在維修工具管理方面，開發了數字化管理平臺，依賴物聯網技術實現了對維修工具的管理，可以準確地獲取維修工具的狀態和位置，便于維修工具的查找，縮短了維修準備的時間。

在維修方案、維修工藝程序和操作實施交互管理方面，可穿戴智能設備有著很好的應用前景[3]。國外OEM 廠商利用AR 技術，在計算機系統進行虛擬仿真，給出維修施工方案并配置相應的維修工具，然后將虛擬操作場景傳送到AR眼鏡。維修人員結合虛擬場景對真實飛機進行維修操作，同時實時收集維修過程數據進行反饋，用于改進虛擬維修方案。在完善虛擬維修方案后，傳入穿戴設備，實現維修方案、維修工藝流程和和詳細操作的可視化，指導維修人員施工，提升了維修的質量和效率。南方航空公司研發了AR 智能眼鏡MCC 遠程支持平臺可以支持多地遠程數據交互，協商解決維修問題。海南航空公司利用5G+AR 技術和法國的維修工程師進行了遠程交互，完成了TRENT700 發動機N2 速度探頭的漏點封堵工作，排除了發動機的故障，縮短了維修溝通時間。廣州飛機維修工程有限公司借助5G+VR 技術指導現場人員開展維修工作，提高了維修效率。在維修過程和操作實施交互方面，中國飛機強度研究所開發了損傷檢測數據和知識管理平臺實現了對維修過程的有效管理，規范了檢測工藝流程和關鍵數據的數字化保存，實現了全機損傷數據的可視化，可以快速輸出損傷結果，提升了檢測管理能力。

在場站的維修配置環境和網絡交互環境管理方面，廣州飛機維修工程有限公司和中國電信合作應用5G+AR 等智能化技術。在飛機外部以及維修庫出入口處安裝雷達測距和視覺系統，在5G 網絡環境下可以為飛機出入庫提供準確的路徑指引，保障飛機在出入庫過程中不會發生碰撞，縮短了飛機出入庫的時間。在保障飛機安全的情況下，提升了維修效率。新技術的應用與維修場站環境條件息息相關，維修場站具備的人員、設備以及廠房、網絡環境等條件是新技術應用的基礎，如果維修基本條件不具備，即使有先進的技術也無法發揮作用。

數字化和智能化新技術在航空維修過程管理方面的應用較多，也取得了一定的成效，但是目前主要集中在開發數字化管理平臺和利用AR/VR 進行遠程可視化溝通方面的應用，在維修數據和構型管理以及維修工藝和操作實施交互方面應用還不足，數字化和智能化程度不高。主要是因為維修過程系統復雜程度高，三維傳感器、視覺算法以及深度學習還沒有有效地結合起來，難以建立精準的虛擬環境和維修模型，在虛擬交互環境下的安裝操作和實際的安裝操作會存在一定的差錯，在應用的過程中還有待改進。

2.3 數智新技術在故障診斷和預測維修方面的應用

在飛機的運行過程中有時會出現異常的聲響和振動，但是沒有辦法直接獲取損傷出現的位置和損傷的程度。對于異常狀態的監控和跟蹤缺少手段，需要對飛機進行拆卸或重新組裝以進行詳細檢查，程序復雜，周期長，這可能會導致飛機嚴重停機，因此，希望借助數字化和智能化的新技術解決故障診斷和預測維修方面的問題。數字化和智能化新技術在故障診斷和預測維修方面的應用一方面是通過嵌入或粘貼傳感器對結構狀態、應變數據和飛行數據等參數進行測量，對比分析完好系統和異常系統的信號，實現對飛機狀態的監控和診斷；另一方面是在獲取大量多元異類傳感器數據的基礎上，通過數據融合，結合神經網絡智能算法，建立預測模型，進而實現預測性維修。

在故障診斷方面的應用，國外空客對A320 飛機和A340-600 飛機進行了飛行狀態傳感器耐久性試驗和測試。英國、德國、意大利和西班牙合作研發的EF-2000 飛機上安裝了SHM 傳感器，進行了測試，SHM 系統通過測量應變循環預測疲勞壽命。羅羅公司將微型無線相機貼在發動機靜止部件上，檢測附近旋轉部件的健康狀態[1]。FAA 批準了達美等航空公司在飛機上安裝監測系統，以延長維修檢查間隔，減少維修次數。國內順豐航空與中國飛機強度研究所合作嘗試在老齡飛機上安裝光纖光柵傳感器，通過應變數據加強對疲勞和廣布損傷的管理，實現了關鍵結構損傷的主動預測和預防，減少了停機拆卸和檢查維修，提升了維修效率。中國飛機強度研究所在飛機結構健康監測方面開展了深入的研究，研究了壓電監測技術、光纖光柵以及聲發射監測技術，并研發了相關的系統平臺和設備，在民用飛機地面試驗中獲得了很好的效果，在不進行拆卸的情況下及時地發現了關鍵結構部位的損傷，該技術也正在逐漸向民用航空運營中的飛機拓展，在民用航空維修中應用前景廣闊。

在預測性維修方面，針對傳感器數據的分析和挖掘有助于有效地進行預測維修。傳感器技術的不斷應用，促進了航空維修技術的發展，但是傳感器產生的大量數據給維修分析帶來了很大的挑戰。針對大量的飛機運行和維修數據，使用深層自動編碼器、長期短期記憶、卷積神經網絡和深層信仰網絡等深度學習技術可以幫助提取有用的特征，實現基于數據驅動的故障的診斷同時，對飛機維護、修理和大修提供有效的建議[4]。數字孿生技術就是基于數據驅動結合傳感器物聯網技術的典型應用，將會在預測維修領域中發揮重要的作用。國外方面達美航空公司使用SKYWISE 對空客A320 和A330 機型進行預測性維修，大幅減少了故障率，未發現故障的概率僅為5%；Aviatar 是漢莎公司基于維修經驗和維修大數據形成的健康管理系統，利用該平臺的預測性維修提高了公司的競爭力，可以將非計劃拆換次數減少30%～40%[5]。國內方面北京飛機維修工程有限公司開發了預測性維修管理平臺，結合飛機維修狀態以及機載軟件數據、地面系統和移動設備獲取的飛機運行數據，可以實現對APU 飛行狀態的監控。

數字化和智能化新技術在故障診斷和預測方面的應用還處在比較初級的階段，一方面嵌入和粘貼傳感器對于飛機結構的影響程度以及傳感器的耐久性和適用性的研究不足，缺少工程化應用驗證。另一方面獲取的用于故障診斷和預測維修的數據比較雜亂，有用的信息少，同時在數據融合以及預測模型方面的理論研究還不夠完善。目前只能做到根據數據變化進行結構狀態變化的報警，還不能夠實現對結構狀態的實時診斷和有效的維修預測。但是隨著物聯網、人工智能以及數字孿生等數智新技術的發展，其在故障診斷和預測維修方面會發揮更大的作用。

3 結束語

數智新技術在維修人工替代應用方面，無人機/機器人技術得到了應用，相比人工維修在可達性、可靠性和長時間持續工作方面有一定的優勢，但是在航空維修中的應用存在多系統運動控制協調難度大，同時缺乏有效的操作標準規范；數智新技術在航空維修過程管理方面的應用較多，主要集中在數字化管理平臺開發和維修工具的管理以及利用AR/VR進行遠程可視化溝通方面，降低了維修成本同時提升了維修效率，但在維修數據和構型管理以及維修工藝和操作實施交互方面應用還不足，建立的虛擬環境和維修模型還不夠精準，有待提高；故障診斷和維修預測方面在一定程度上降低了故障率，減少了維修次數，但是工程化應用驗證不足，理論預測模型還不夠不完善，需要進一步的研究。雖然數智新技術的應用存在一些問題，但是隨著技術的發展和完善，數智新技術將會更有效地降低維修成本，提高維修安全性和維修效率，也必將改變民用航空現有的維修模式，提升維修企業的競爭力，具有廣闊的應用前景。