民機PHM預測維修模式在空調系統的應用

孫見忠，解志峰，閆洪勝，左洪福，王容輝，錢 昆

（1.南京航空航天大學民航學院，南京 211106；2.中國飛行試驗研究院總體所，西安 710089；3.廈門航空有限公司機務工程部，廈門 361000）

民機維修理論從定時翻修發展到以可靠性為中心的維修、先進的視情維修以及預測維修。目前，在役的民機型號主要以可靠性維修為主，部分機載系統，如航空發動機逐漸實現了視情維修模式［1］?，F有民機計劃維修模式以MSG-3框架下制定的維修大綱為基礎，綜合型號審定維修要求項目、適航限制項目以及適航指令和服務通告等形成維修計劃文件，在此基礎上考慮用戶的飛機實際運行狀況、維修能力等最終形成客戶化的維修方案，確保飛機投入運營后的持續適航（圖1）。從1967 MSG思想首次用于民機計劃維修任務的制定，半個世紀的實踐證明了這一方法的有效性，其獲得了各國適航當局的認可，已成為行業內一種實質上的標準模式和規范［2］。

圖1 現代民機計劃維修模式Fig.1 Scheduled maintenance mode of modern civil aircraft

現代民機測試技術的發展，特別是系統/結構健康監測技術的發展和成熟，豐富了現有的持續適航概念和方法體系，在確保飛機滿足持續適航要求的前提下，飛機由經驗化的基于時間的計劃維修向更加高效的基于系統/結構實際健康狀態的維修轉變。飛機健康監測技術的引進將對目前的民機維修模式帶來一定的變化，一些傳統的依靠人工實施的定時檢查任務將可能被自動化的健康監測取代，還有相當一部分計劃維修任務將被取消，取而代之的是視情維修或故障預測與健康管理（Prognostic and health management，PHM）維修，從而減少停機時間和檢查的人工成本，有效地降低飛機的維護成本［3-6］。隨著健康管理技術的發展及其在新一代民機上的應用，未來的民機PHM預測維修模式下，預期總的維修保障成本將大幅度降低，一是計劃維修任務的減少，二是非計劃維修任務的減少，通過PHM技術提前預判故障，從而將部分非計劃任務轉換成PHM預測維修。

民機PHM技術雖然在降低維修成本及提高飛機利用率等方面潛力無限，但完全取代現有的計劃維修模式，其在自身技術、適航法規與標準體系方面仍面臨不少挑戰［3，7］，特別是如何與現行的民機計劃維修模式的有效融合。在確保飛機滿足持續適航要求的前提下，PHM技術的采用促使飛機由定時的計劃維修向更加高效的視情/預測維修轉變，如何融合吸收這些新的技術方法，制定更加有效的飛機維修任務，成為各國適航當局和世界主流飛機制造商所面臨的重要問題。因此，在計劃維修框架下引進PHM技術，考慮在部分條件成熟的機載系統和結構上采用PHM技術，研究計劃維修模式與PHM維修模式融合，成為當前民機PHM維修模式實踐的一條現實途徑［4，8-9］。

1 民機PHM維修任務分析

針對民機結構計劃維修任務分析，國際維修政策委員會（International Maintenance Review Board Policy Board，IMRBPB）提出IP92和IP105文件建議修訂MSG-3結構維修任務分析邏輯［10-11］，增加基于結構健康監測（Structural health monitoring，SHM）的結構維修任務，按照固定的時間計劃評估結構健康狀態或持續的監控結構并在必要的時間觸發維護人員實施維修活動。SHM技術的應用豐富和改變了目前的基于MSG-3的結構維修任務分析方法。雖然IP92和IP105為MSG-3計劃維修模式下融合SHM技術提供了頂層指導，但缺乏對SHM任務的適用性評估及具體實施準則和可參考的成功商業案例［5］。2013年，美國汽車工程師學會頒布了ARP6461，提供了將SHM納入飛機維修方案的一般指導信息，以及符合現行航空法規和飛機結構設計與維修慣例的驗證和適航性要求和建議，作為原始設備制造商以及參與商業航空SHM解決方案開發和認證的監管機構和其他利益相關者的共同參考［12］。文獻［13］總結了在役飛機引入SHM的挑戰和效益，并建議在現有計劃維修模式下將SHM逐步引入航空業。文獻［14］基于SHM提出了CBM-Skip策略，以借助機載SHM系統跳過不必要的定期結構維護，并認為該策略比傳統定期維護可節省大量成本。文獻［15］將SHM與傳統的結構維修計劃相結合，對F-15特定的損傷容限結構進行了SHM成本效益分析，認為將多個結構問題包含到更大系統中的系統方法可能更具有成本效益。文獻［4］介紹了Delta航空在B737飛機現有結構維修方案中融合SHM技術所做的努力，在當前計劃維修模式下通過對特定結構細節的“熱點”定期監控（Scheduled SHM，S-SHM），是從計劃維護模式過渡到完全基于狀態的預測維護方案（Automated SHM，A-SHM）所需的第一步。巴西宇航工業的觀點類似，為避免與傳統計劃維護實踐矛盾或違背當前適航法規與標準體系的大多數問題，在民機結構維修方案中先從S-SHM應用開始更容易取得突破［16］。文獻［5］提出了一種基于風險與成本分析的融合SHM技術的飛機結構檢查任務規劃方法，以解決新型SHM技術融入現有民機計劃維修模式中的問題。它可以在不改變現有的飛機計劃定檢維修模式的情況下，有效融合基于S-SHM的新型結構檢查策略到現有的結構維修計劃中，可以在權衡結構失效風險和壽命周期維護成本的基礎上確定最優的結構檢查間隔和修理閾值。

針對考慮PHM技術的民機系統維修任務分析，2018年IMRBPB發 布IP180文 件［17］。IP180參考了行業的相關標準規范，如SAE ARP6803、ARP5120及ARP6255等，提 出 了 融 入PHM的MSG-3系統/動力裝置維修任務分析邏輯，即在傳統MSG-3分析流程結束后得到的傳統維修任務基礎上，開展PHM任務邏輯分析，定義為維修任務第3層分析。經過PHM維修任務分析后，可能得到的候選任務類型包括兩類：PHM在功能上部分地等效傳統維修任務，或者PHM在功能上完全地等效傳統維修任務，即可以解決由傳統任務覆蓋的全部失效原因。IP180從MSG-3邏輯和流程角度考慮融入PHM，在初始維修大綱制定時完成PHM任務分析，即考慮融入PHM技術后的維修任務是作為傳統任務的補充或完全取代。文獻［18］提出了基于PHM的維修模式的概念，運用蒙特卡洛仿真方法建立了傳統維修模式和基于PHM維修模式的維修成本模型，綜合評價了PHM模式下的經濟效益。文獻［19］考慮到PHM技術可以提前獲得組件的剩余使用壽命（Remaining useful life，RUL）的估計值，結合系統架構信息和對象系統所有組件的RUL估計提出了系統級維修計劃決策支持方法，以最大限度降低了安全約束下的部件更換成本。但是，IP180沒有考慮PHM任務如何在飛機維修管理中具體應用與驗證，即缺少PHM維修模式在航空公司維修管理中的落地實踐方法。本文以民機空調系統為例，首先建立了基于數據驅動的空調系統PHM模型，并設計了空調系統PHM維修模式，最后探討了PHM如何在民機維修工程實踐中的應用問題。

2 民機空調系統PHM維修模式

民機空調系統氣動、機械部件多，系統復雜度高，加之國內大氣環境（楊柳絮、灰塵及霧霾等）問題，導致國內航線運營的民機空調系統問題更加突出?？照{系統中故障發生最多的是冷卻系統（圖2），約占總故障的60%，而在空調冷卻系統中最為突出的是散熱器污染堵塞及空氣循環機性能下降等故障，他們是影響飛機運行安全、可靠與經濟性的主要因素。因此，空調系統也是民機PHM預測維修模式研究與應用的重點［20-21］。

圖2 B737-800空調冷卻系統循環制冷原理示意圖Fig.2 Schematic diagram of circulating refrigeration principle of B737-800air conditioning cooling system

Najjar等提出了一種基于模型和數據驅動的環控系統熱交換器健康評估和故障診斷方法，并取得了良好的效果［22-23］。Zhang等提出了一種基于遞歸神經網絡的飛機空調系統工作狀態預測方法，并利用從波音737NG飛機上采集的數據驗證了該方法［24］。Sun等利用多元狀態估計技術對空調系統散熱器的健康狀況進行檢測，結果表明該方法能監測到明顯的退化趨勢［25］。杜林穎運用仿真數據搭建基于BP神經網絡的熱交換器的健康監測模型，實現了對熱交換器的性能監測［26］。美國聯合技術公司與康涅狄格大學合作研究了空調系統關鍵部件熱交換器的故障模式、機理和影響，基于小波變換的信號處理方法對熱交換器進行故障診斷，并提出了系統級故障隔離技術［27］?？傮w來說，目前國內外關于民機空調系統PHM的研究主要集中在基于數據驅動、仿真建模以及知識驅動的健康評估與故障診斷方法的研究（圖3），以仿真數據驗證為主，而基于健康評估的維修模式、維修決策等相關研究較少。

圖3 民機系統PHM模型開發與驗證評估流程Fig.3 Civil aircraft system PHM model development and verification evaluation process

2.1 空調系統PHM模型開發

2.1.1 需求分析與數據源

考慮PHM維修模式實施的成本效益，通過分析機隊可靠性數據，選擇對航班延誤或取消率有較高影響的系統或部件，或者拆換率較高的航線可更換件（Line replaceable unit，LRU）部件以及備件成本較高的大型LRU部件等，同時具備實施PHM數據條件的系統和部件作為PHM維修模式的應用對象。B737NG飛機空調系統故障高發，對航班延誤或取消率有較高影響，同時B737NG飛機狀態監控系統采集的數據包括空調系統各類溫度、壓力及活門開關量等監測數據，以及影響空調系統工況上下游系統和外界環境參數，如發動機N1和N2轉速、引氣溫度/壓力、飛行高度、速度及大氣溫度等?？照{系統機載監測數據可以反映飛機飛行期間空調系統整體及各組件的工作狀態，為空調系統狀態監測、故障分析及維修決策等提供了數據基礎。但飛行過程中空調系統受自身構型變化、外界環境以及故障等因素的影響，其原始狀態參數變化較大（圖4），難以直接反應空調系統的工作狀況以及健康狀態，需要建立相應的PHM模型與算法。

圖4 典型航班過程空調系統狀態參數變化趨勢Fig.4 Change trend of air conditioning system state parameters in typical flight process

2.1.2 PHM模型與算法開發

民機系統PHM模型包括基于系統解析模型及基于系統故障特征值以及數據驅動的模型，特別是針對在役民機型號，用戶掌握的設計信息有限，建立系統解析模型比較困難，同時因為民機機載系統的安全性和高可靠性的特點，系統故障或失效樣本較少，建立基于故障特征值的模型同樣比較困難，因此基于數據驅動的方法是現役民機系統PHM模型開發的重要途徑。根據飛機在實際運行中采集的各種監測參數構建的系統基線模型能夠更為準確地反應系統的運行特征，這種基于數據驅動建模的方法，比如多元狀態估計［28-29］、隨機森林［30］和深度學習［31］等方法在民機系統健康監測領域得到廣泛應用。

按照MSET建模步驟，首先建立空調系統熱交換器觀測向量［23］，即

X=[SAT，TAT，N2，MFDT，RAMT]T

式中：SAT、TAT、N2、MFDT、RAMT分別為外界大氣靜溫、總溫、發動機高壓轉子轉速、空調混合總管溫度及沖壓空氣溫度。

選擇歷史健康數據構建訓練矩陣。在歷史健康數據的選擇上，選擇飛機空調系統在健康狀態下的正常數據構建非參數化的訓練矩陣有

因為訓練矩陣中5個變量的量綱各不相同，不同參數絕對值相差很大，為了保證非線性運算符能夠準確衡量不同向量之間的距離，需要對參數進行標準化處理。訓練矩陣構建后對各路傳感器信號進行標準化處理

式中：xi(tj)為第i個參數序列在tj時刻的取值；μi和σi分別為第i個參數序列的均值和標準差。

訓練矩陣D可以被認為是空調系統在健康運行狀態下所采集數據建立的熱交換器基線模型，模型定義了正常運行狀態下壓縮機出口溫度參數所對應的范圍。因此，在熱交換器健康狀況下當新到一組監測參數時，用基線模型所求出的該溫度偏差值應該在0附近波動，當熱交換器出現性能退化或者突然故障，則用基線模型求出的該溫度偏差值會偏離基線，當偏差值超過了預先設置的故障預警值則觸發維修活動。

2.1.3 PHM算法評估與驗證

工程實踐中需要對PHM模型進行性能評估，包括故障監測算法虛警率漏警率以及故障預測模型的預測精度、預測窗口及不確定性區間等。通過外場故障樣本或實驗室故障注入試驗數據，開展模型算法評估驗證。

文獻［23］選擇6架B737NG飛機1年的外場數據來驗證所建基線模型的準確性。圖5所示為編號為A的飛機利用MSET基線模型計算的反應空調性能退化的特征參數，即RAMT的偏差值。基于某航空公司提供的6架B737NG飛機1年的監測數據對該基線模型進行了驗證，根據偏差值序列的變化情況適當安排維修時間，避免非計劃的維修，實現熱交換器的視情維修［23］?；诔醪津炞C效果，某航空公司進一步推廣應用于整個機隊的空調系統健康監控，實現了整個機隊空調性能在線監控，有效避免了因散熱器故障導致的不正常事件及非計劃拆換維修等，產生了明顯的安全效益和經濟效益。

圖5 飛機A左右空調系統壓縮機出口溫度偏差值序列Fig.5 Sequence of temperature deviation values of compressor outlets of left and right air conditioning systems of airplane A

2.2 空調系統PHM維修模式

在基于MSG-3的計劃維修模式下，針對空調系統熱交換器有3項計劃維修工作，如表1所示。其中熱交換器計劃拆換工作是飛機制造商推薦的維修工作計劃文件（Maintenance planning document，MPD）要求，其維修間隔是2000飛行循環（Flight cycle，FC），主要工作是拆換裝機時間即將達到2000FC的熱交換器，然后開展離位深度清潔和滲透測試等工作。另外，航空公司工程部門針對空調系統故障高發導致的非計劃維修事件問題，在現有MPD計劃維修任務基礎上，額外增加兩項計劃維修工作，即熱交換器的在翼清潔與管道溫度定期檢查。在翼清潔工作主要是通過在翼的沖洗熱交換器沖壓空氣端以恢復其性能，2個月進行一次在翼清潔；空調分配管溫度檢測工作是航空公司測試左右空調組件輸出的穩定性，保障艙室有合適溫度輸入，該項工作只是檢測表征空調組件性能，不能對部件性能恢復有所提高。此外，由于空調系統會發生超溫及組件跳開等突發故障，航線維修人員要根據不正常事件的影響情況判定是進行在翼清潔還是拆換送修，因此導致非計劃維修事件的發生具有一定的隨機性，如圖6所示。

表1 空調系統熱交換器計劃維修任務Table1 Scheduled maintenance tasks for heat exchanger of air conditioning system

圖6 傳統計劃維修模式下空調系統相關維護工作Fig.6 Related maintenance work of air conditioning system under traditional scheduled maintenance mode

民機空調系統健康監測技術的應用將優化空調維修任務，一些傳統的依靠人工實施的定時檢查任務將可能被自動化的健康監測技術取代，相應的計劃維修任務將被取消還，另有一部分計劃維修工作，比如性能恢復及定期更換報廢等將依據健康評估和預測轉換成視情維修或預測維修任務。

根據PHM維修任務分析邏輯，將表1中“空調系統熱交換器計劃維修任務”作為PHM候選任務進行分析。針對“管道溫度測試”（判定流程見圖7），問題1“PHM是否有能力檢測到需要潤滑或勤務的工作”的回答是“No”，因為空調系統的熱交換器不需要潤滑和勤務工作；問題2“PHM是否有能力檢測到退化”的回答是“Yes”，根據本文2.1 節開發的空調系統PHM模型提取的特征參數可有效反映空調系統熱交換器性能退化；第3個問題“PHM是否有能力在影響飛機運行前，為糾正影響正常使用的退化狀態工作提供足夠的準備時間”的回答為“Yes”，可以通過設定不同的超限閾值來調整維修準備時間；問題4“PHM程序或工作是否有效”的回答為“Yes”，通過2.1 節的PHM模型外場驗證可以證明PHM工作是有效的；問題5“PHM是否完全滿足傳統任務的目的”的回答是“Yes”，傳統的定期管道溫度檢測目的是為了評估熱交換器性能狀態并決定是否需要進行額外的性能恢復工作，而利用2.1 節提出的PHM模型評估熱交換器性能，完全可以滿足傳統維修任務，即定期管道溫度檢測的目的。因此，本案例中選擇“Yes”，并確定選擇PHM替代傳統的“管道溫度檢測”任務；最后管道溫度監測任務來源于航空公司工程技術部門，而不是來源于MPD，因此可以直接由工程技術部門決策是否采納。

圖7 PHM維修任務分析邏輯流程在空調熱交換器上的應用（“管道溫度檢查”）Fig.7 Application of PHM maintenance task analysis logic flow to air-conditioning heat exchanger(“Pipe temperature check”)

針對“熱交換器在翼清潔”的PHM維修任務分析與“管道溫度檢查”流程類似，但在“PHM是否完全滿足傳統任務的目的”這一問題上有所區別，傳統的維修任務是一項定期的性能恢復任務，而針對空調熱交換器的PHM任務僅能夠實現熱交換器性能評估，但無法實現熱交換器性能恢復，不能完全取代傳統的“在翼清潔”任務，因此該分析流程里選擇“綜合PHM的維修任務”，即結合PHM實施熱交換器的視情維修。

針對“熱交換器定期拆換”的PHM維修任務分析與“熱交換器在翼清潔”流程類似，傳統的維修任務是通過定期拆換熱交換器進行離位檢查和維修進而恢復性能，而針對空調熱交換器的PHM任務僅能夠實現熱交換器性能評估，但無法實現熱交換器的性能恢復，不能完全取代傳統的“定期拆換”任務，因此該分析流程里選擇“綜合PHM的維修任務”，即結合PHM實施熱交換器的視情維修，由定期拆換轉換為基于PHM的視情拆換或預測拆換。因為傳統的“熱交換器定期拆換”任務來源于MPD，需要提交工業指導委員會討論并由局方正式批準才能實施。

因此，可以借助空調系統PHM取消部分的定期檢查任務（管道溫度檢查），并將定期在翼清潔任務及定期拆換任務轉變為視情維修任務。特別是“管道溫度檢查”及“定期在翼清潔任務”兩項計劃維修任務來源于航空公司工程技術部門，經由工程技術部門評估批準后即可實施，而“定期拆換任務”來源于局方批準的MPD，因此首先需要提交工業指導委員會評估并提交局方批準后方可實施。

空調系統基于PHM的維修模式如圖8可知，實施基于PHM監控的維修模式可以取消定時管道溫度檢查工作，取消計劃周期為14d的管道溫度測試工作可以減少1.5 工時/次。此外，傳統的在翼清潔工作改為動態的基于熱交換器性能評估的視情清潔工作，平均可節省4個維修工時。原有的2000飛行循環的計劃送修工作，需要獲得工業指導委員會和局方批準才可以實施，因此現行維修模式下此項維修任務正常進行，但通過監控可以發現性能嚴重退化的熱交換器從而提前開展拆換送修工作，避免非計劃拆換工作。

圖8 空調系統基于PHM的維修模式Fig.8 PHM-based maintenance mode of air conditioning system

3 空調系統PHM維修模式成本分析

3.1 計劃維修模式成本分析

在傳統的計劃維修模式下，空調熱交換器維修成本包含管道溫度測試平均費用CI、熱交換器在翼清潔平均費用CP、定期拆換送修平均費用CF（拆換+送修費用）及平均延誤費用CD（含有延誤費用和航班取消費用）。根據某航空公司統計數據，某機型環控系統熱交換器故障導致的非計劃停機事件和航班延誤事件每年平均2起左右，由2016—2019年發生故障數據擬合出其故障發生率為Beta分布

假設在仿真周期內空調分配管道溫度測試維護工作執行m次（其中打包測試占90%，單獨測試10%），計劃的熱交換器在翼清潔預防維修n次，定期送修更換k次，整個機隊空調熱交換器性能退化導致的不正常事件g起，機隊規模為N架飛機。在計劃維修模式下維修成本仿真認為，只要出現不正常事件就要開展非計劃航線維修，根據故障情況實施在翼清潔或者拆換送修。維修歷史統計表明，熱交換器故障引起的非計劃維修中需要采用提前拆換工作的占比21%，而其余的79%則可以通過在翼清潔工作恢復性能?？紤]延誤影響，由維修歷史統計，空調系統引起的不正常事件4%會引起延誤，平均延誤2h。在計劃維修模式下B737NG空調系統熱交換器維修成本為

利用離散事件仿真軟件Arena［32］進行計劃維修模式下空調系統熱交換器的維修事件建模仿真，模型結構如圖9所示，模型符號注釋見表2。

圖9 空調系統熱交換器計劃維修事件仿真模型Fig.9 Simulation model of scheduled maintenance event for heat exchanger of air conditioning system

表2 熱交換器計劃維修事件仿真模塊Table2 Simulation module of heat exchanger scheduled maintenance event

根據某航空公司的運營情況對環控系統熱交換器的維修成本項目進行估算，其中在翼清潔費用為800元/次?？照{分配管道打包測試是指航后測試空調分配管溫度時，需要在地面開啟輔助動力裝置，在此期間同步開展其他檢查工作。單獨測試是只為分配管溫度測試而在地面開啟輔助動力裝置，成本包括：檢查成本、燃油成本及輔助動力裝置可用壽命損耗折算成本。同時分配管溫度測試工作需要在地面啟動輔助動力裝置，燃油消耗大概為100kg/h，而啟動輔助動力裝置的壽命折損消耗約為4000元/時。結合工程實際，該測試工作經常和其他工作打包在地面輔助動力裝置啟動期間開展，通過工程經驗假設分配管溫度測試工作分為組合測試和單獨測試，比例為9∶1，組合測試1次為1020元，單獨測試1次為7500元。定期送修成本包括單次拆換成本和單次送修成本，目前航空公司采用包修方式，而包修總價應該與送修次數相關，本文按平均單次送修費用30000元。飛機延誤成本涉及較多，空調系統熱交換器引起的延誤很少，可能發生在航前維修不及時導致的延誤，折算為延誤時間2h（每小時延誤成本5000元=燃油成本+輔助動力裝置壽命消耗+其他），單次延誤成本約為1萬元。

對模型設定仿真時長為10年，機隊規模設置為90架，仿真次數10000次，得到如圖10所示的仿真結果，即管道定期溫度檢測事件的次數m=261，熱交換器在翼定期清潔的發生次數n=61，熱交換器拆換的發生次數k=11，非計劃故障發生次數g=36。注意：k、m、n均表征單架飛機次數，而g是根據整個機隊運行情況的仿真結果。由計劃維修成本式（4）可知，單架飛機運行10年的情況下，針對空調系統的熱交換器總維修成本在82萬元左右。

圖10 計劃維修模式下熱交換器維修事件仿真Fig.10 Simulation of heat exchanger maintenance event in scheduled maintenance mode

3.2 PHM維修模式成本分析

實施基于PHM的維修，由于PHM算法自身漏警或虛警問題，不可避免地會出現潛在故障發生卻沒有檢查到系統故障，產生了漏警而最終導致非計劃維修事件；或者無故障發生，但PHM檢測系統產生虛警，需要在非計劃時間檢查確認虛警。本文2.1 節提出的方法在整個機隊推廣應用后，基于外場數據和工程師經驗判斷，空調系統PHM算法漏警率MAR＜8%，虛警率FAR＜5%。因此，空調熱系統PHM維修成本包括：在翼清潔預防維修平均費用CP、定期送修平均費用CF（拆換+送修費用）CP＜CF、平均延誤費用CD（含有延誤費用和航班取消費用），虛警引起的檢查平均費用CIF及空調系統PHM開發成本CPR。假設在仿真周期內基于PHM監控的在翼清潔預防維修n′次，定期送修更換k′次，虛警事件i次，漏警事件j次，可提前拆換避免的不正常事件有r次，注意事件是針對整個機隊的仿真。建立仿真模型時根據歷史數據統計，由于空調系統引起的不正常事件4%會引起延誤，平均延誤2h。在PHM維修模式下空調系統熱交換器維修成本為

假設PHM維修模式下，不正常事件導致飛機延誤費用10000元/次；虛警事件是需要進行系統檢測的費用為3000元/次；PHM系統改裝費包括單機硬件改裝費用及配置維護系統和人員培訓費用，該費用是一次性的成本，根據工程經驗估算為5萬元。

利用離散事件仿真軟件Arena進行空調系統PHM維修模式仿真，模型結構如圖11所示，模型符號注釋見表3。

表3 空調系統PHM維修模式仿真模塊Table3 Simulation module of air conditioning system in PHM maintenance mode

圖11 空調系統PHM維修模式下維修事件仿真模型Fig.11 Simulation model of maintenance events in PHM maintenance mode of air conditioning system

設定仿真時長為10年，仿真次數10000次，得到如圖12所示仿真結果，代入式得到PHM維修模式下熱交換器維修成本約為43萬元。

圖12 PHM維修模式仿真10年的結果Fig.1210 years of simulation results of PHM maintenance mode

3.3 兩維修模式下的成本效益對比分析

圖13（a，b）分別為5、10、15、20年的情況下計劃維修和PHM維修模式下的各類維修事件發生次數對比。在傳統維修模式下，需要定期（每14d）對空調分配管溫度進行測試檢查，而PHM維修模式下則取消了此類檢查，圖13中PHM模式下的檢查測試事件是指在PHM監測下針對出現的虛警事件的系統檢查，檢查的耗時和成本比傳統計劃維修模式下的人工管道溫度檢查要相對較高，但由于開發的PHM算法虛警率較低，仿真結果顯示虛警事件次數極少。對在翼清潔事件來說，傳統計劃維修模式是每2個月做1次定期清潔，實施PHM后仿真結果顯示的發生次數上與傳統計劃維修差別不大，這主要是在本文了假設熱交換器性能退化周期為均值為2個月，偏差為10%的正態分布。因此，其基于PHM的熱交換器視情維修的平均周期在2個月左右，所以兩種維修模式下在翼清潔次數差別不大。目前，航空公司基本采取每2個月做1次定期在翼清潔，無法獲取熱交換器無維修時間大于2個月的數據樣本，因此本文研究里相對保守一點，熱交換器性能退化周期為均值為2個月。后續實施視情維修后，可重新收集數據進而更新熱交換器性能退化周期的分布。即便如此，實施PHM維修模式表現出兩個主要優勢：一是維修間隔是通過基于系統健康評估的結果，避免了熱交換器的過度清潔；二是可以通過對清潔后的健康狀態進行持續的監測，能夠保證清潔質量。對比兩種維修模式下的拆換事件可以發現，PHM維修模式下的拆換送修次數要比較多，主要是因為PHM維修模式下的拆換送修次數是定期拆換事件和PHM識別出的可提前拆換送修的事件之和，通過提前拆換送修可以避免大量的不正常事件的發生。目前“熱交換器2000飛行循環拆換送修”任務來源于MPD，更改為PHM維修模式需要局方批準，因此在本文仿真里并沒有把這項任務完全轉換為PHM維修，未來這項任務實施PHM維修后將大大減少熱交換器拆換送修次數，進一步降低維修成本。PHM維修模式下的不正常事件的產生主要來自于漏警產生，但算法的漏警率控制在可接受的范圍內，所以不正常事件的產生也是極少數的，而在傳統計劃維修模式下的不正常事件較多，也會造成很多航班延誤成本的支出。

圖13 不同實施周期內下的各類事件仿真數量對比Fig.13 Comparison of simulation numbers of various events in different implementation cycles

根據仿真結果和成本評估模型，分別計算空調系統PHM維修模式實施5、10、15、20年周期內，計劃維修和基于PHM監控維修的總成本，如表4所示。由表4可以看出，對于1架飛機的空調系統維護而言，PHM維修模式實施5年可以節約40%左右的維修成本節省，實施10年成本節省約為48%，實施15年成本節省49%，實施20年成本節省51%。數據表明，實施PHM維修模式具有明顯的經濟效益，可以大幅度節約維修成本，而實施周期越長，綜合經濟效益越大，這是因為實施PHM維修之前需要改裝設計等初始費用，仿真評估中設置為單機PHM改裝設計費用為50000元。以空調系統PHM維修模式實施周期為10年計，單架飛機可節省維修成本40萬左右，某航空公司150余架飛機的機隊可節省維修成本在6000萬元左右，即每年可以為航空公司節約600萬元維修成本。

表4 不同實施周期內維修成本評估結果Table4 Maintenance cost assessment results in different implementation cycles

4 結 論

民機維修理論的發展與民機新技術的采用、特別是飛機機載維護系統、健康監測技術的發展密切相關。飛機健康監測技術的引進將改變目前的飛機計劃維修模式，極大地減少停機時間和檢查的人工成本，有效地降低飛機的運營維護成本。近幾年航空PHM技術得到長足發展，部分技術具備較高的成熟度，但如何在民機維修工程實踐中應用這些技術，真正實現PHM預測維修模式仍面臨不少挑戰。特別是與現行的民機計劃維修模式的有效融合，在確保飛機滿足持續適航要求的前提下，在民機初始維修任務制定中如何融合PHM技術以及基于PHM的新維修模式的探討，制定更加經濟有效的民機全壽命維修任務，成為各國適航當局和世界主要民機制造商所面臨的重要課題。

本文研究了基于PHM的民機預測維修模式，提出了在現有計劃維修模式下，有效融合PHM維修任務的方法，并探討了針對不同類型維修任務的分析流程，以B737NG空調系統為例，借助離散事件仿真驗證了基于PHM的預測維修模式的經濟效益。基于PHM的維修模式不僅可以減少部分定期檢查工作，延長拆換清潔時間間隔，還可以通過提前監測來減少非計劃的維修事件。對比傳統的計劃維修模式，基于PHM的預測維修模式極大地節約了成本。進一步推廣應用到整機其他系統、甚至結構將帶來更大的經濟效益，而實施PHM維修模式還將減少航班不正常事件，帶來顯著的安全效益以及綜合效益。

隨著飛機健康管理技術的發展，基于健康管理的飛機維護理念成為未來民機維護的必然趨勢，國際主流廠商如波音和空客都計劃在新型號或現有型號的改進中使用該方法以降低維護成本，提高機型競爭力。雖然局方和工業方都對相關技術和標準規范開展了深入的研究，但目前國內外局方對這一技術均沒有適用的法規與指導文件，對各環節的主要評定和符合性方法缺少實質性的指導，成為目前民機PHM維修模式落地所面臨的主要困境，也是需要局方、工業方和學術界共同努力的方向。