航空維修數據分析在故障預測中的應用

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2312-5042-4009

作者簡介：李軍（1981—），男，本科，助理工程師，研究方向為飛機維修。

摘要：隨著航空技術的快速發展，飛機的安全性成為人們關注的焦點。飛機在飛行過程中的運行數據量正急劇增加，相關數據包含豐富運行狀態信息與潛在故障跡象。在此背景下，通過對相關數據進行有效分析，能實現對飛機系統故障的早期識別與預測。基于此，對航空維修數據分析在故障預測中的應用進行探討，希望能夠為航空運維工作提供借鑒。

關鍵詞：航空維修數據 故障預測 數據分析 綜合性能

中圖分類號：V267

隨著航空業的快速發展，飛機的安全性成為人們關注的焦點。對航空公司和運營商來說，及時預測并修復飛機故障能減少不避免的損耗成本，在此過程中，航空維修數據分析作為科學高效的方法，能有效避免傳統方法的局限性，所以開始被廣泛應用于故障預測領域。

1航空維修數據分析的基本步驟

1.1數據收集與管理

數據收集（飛機運行數據等）在航空維修工作中至關重要。在此階段，人們需解決數據多樣性與質量兩個核心問題，以確保所收集到數據的準確完整性。對此，可以通過航空公司內部系統的數據（飛行記錄儀等）、供應商提供的數據（零部件生產商等）、第三方數據（航空監管機構行業協會所發布的數據報告）來獲取全方位數據[1]。另外，必須重視數據質量問題，這是因為數據準確性會影響后續分析，因此在數據收集過程中需要建立嚴格數據收集流程以確保數據的規范性；加強對數據源的審核以排除錯誤的數據；采用數據清洗技術進行糾錯處理以此提高數據的質量。

1.2數據分析與處理

航空維修數據的分析涉及到大量數據的處理，這需要借助統計學等技術手段對數據進行全面分析處理，從而得到正確的信息規律。數據清洗是數據分析的基礎步驟，通過去除重復數據等數據清洗方式能夠確保其準確性，為后續的數據處理提供基礎。而數據轉換則是將原始數據轉化為可供分析的形式的過程，通過對數據格式化處理，也就是將文本數據轉換為數值型數據，將時間序列數據進行平滑處理，可以方便后續的分析建模[2]。另外，相關工作人員還能應用數據建模來進行分析，綜合利用多種方法對數據進行分析和預測。例如：可以利用回歸分析來預測部件的壽命及其更換時機，從而為航空維修工作提供決策支持。

2數據分析的故障預測方法技術及模型構建

2.1故障預測方法和技術

2.1.1故障指標的選擇與定義

故障指標能反映出飛機系統和部件的綜合性能，當前常用的故障指標包括失效率、平均修復時間和故障間隔時間等。其中失效率廣義上代指單位時間內發生故障的頻率，通過監測失效率的變化趨勢可以判斷是否存在潛在問題。平均修復時間是指在發生故障后修復所需的平均時間，此指標能反映維修工作效率，平均修復時間越短維修工作效率越高，顯著提升飛機運行效率。

2.1.2數據分析模型的建立與優化

建立適當的數據分析模型可以為航空維修決策提供科學依據，常用的數據分析模型包括回歸模型、時間序列模型和神經網絡模型等。

（1）回歸模型通過建立變量間數學關系來預測目標變量，需通過選擇合適自變量等方式優化模型參數，提高模型準確性。（2）時間序列模型專門用于處理時間相關數據的數據分析模型，通過捕捉到數據的綜合特征來預測未來的維修需求，通過季節性指數平滑模型等方法對模型進行參數調整。（3）神經網絡模型是基于人工神經網絡結構數據分析模型，其通過學習和自動發現變量之間的復雜關系，能處理大量的高維度維修數據從而進行準確分類。

2.2故障預測模型構建特征選擇與提取

2.2.1相關性分析

在進行相關性分析時，應用統計方法需根據特征屬性來選擇，針對連續型特征，例如溫度、壓力或流量等，可以應用皮爾遜相關系數來有效衡量特征間線性相關性，揭示其與故障發生的擬存在聯系。相反的，當特征是離散型的，例如設備狀態代碼或操作模式等，卡方檢驗則成為更合適的選擇，其能夠幫助工作人員理解特征與故障間的非線性關系，為故障的識別和預防提供更深入的見解[3]。

通過合理運用相關統計方法，能全面探測特征與故障的相關性，為預測模型建立提供科學依據，使工作人員能精確識別潛在風險點。

2.2.2特征工程方法

在航空維修領域，數據分析和模型構建能確保飛行安全，其中，“特征工程”則能利用數據科學技術分析航空維修數據，這在故障預測模型的構建過程中起到核心作用。特征工程主要包括特征選擇、特征提取和特征構建3個步驟。

特征選擇的目的是從龐大的原始數據集中挑選出與故障預測最相關的特征，以提高模型的準確性和效率。實現此目標的方法有3種：過濾法、包裝法和嵌入法。過濾法依據特征與故障間的統計關系來選擇特征；包裝法則通過實際構建和測試模型來評估特征的有效性；嵌入法則在模型訓練過程中自動進行特征選擇。

特征提取則是在原始數據基礎上，通過各種算法，如降維技術，提取出最具代表性的特征，目的在于捕捉數據中的關鍵信息，同時減少數據的維度，提升模型處理效率。在此基礎上，特征構建是在現有特征的基礎上，創建新的特征，通過對已有特征的組合或轉換，構建出更具預測能力新特征。例如：可以通過計算不同特征間的比例或關系，來揭示它們之間可能存在的內在聯系。

2.3故障預測的模型選擇與建立

2.3.1機器學習方法

機器學習方法主要通過學習數據中的規律，構建出能預測未知數據的模型，在航空維修數據分析中廣泛應用。在航空維修數據分析當中，可以采取以下方法來實現數據分析。

（1）決策樹。將數據集劃分為多個子集，每個子集代表了一個決策節點。決策樹模型具有較好的可解釋性，可以幫助用戶理解預測結果的依據。（2）支持向量機。基于核函數進行機器學習，能有效地處理高維數據，也就是在最優的超平面上按最大間隔將數據集化分成兩個類別，通常支持向量機模型具有較好的泛化能力，能在處理復雜問題時取得較好預測效果。（3）神經網絡。基于生物神經元結構機器學習方法，模擬人類大腦的思維過程，通過多層神經元的連接構件對數據進行分析的模型，具備較好適應性與魯棒性，在處理復雜數據時能夠取得較好的性能。（4）樸素貝葉斯。將先驗概率和后驗概率相結合，從而進行分類和預測，樸素貝葉斯模型具有簡單快速且易于實現的特點，在處理大規模數據時效率較高[4]。

2.3.2深度學習方法

深度學習方法能通過構建多層神經網絡，自動從大規模數據中學習并發現數據中關聯性，其中常用的網絡結構是卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）和循環神經網絡（Recurrent Neural Network， RNN）。卷積神經網絡主要用于處理圖像數據，通過多層卷積層對輸入數據進行卷積運算和降采樣，捕捉數據局部特征。而循環神經網絡則適合處理時序數據，通過記憶過去信息以應用當前預測的反饋機制，通過隱藏層中的循環連接，捕捉數據時序依賴關系，從而對未來的故障進行預測。此外，還有一種叫作長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）的循環神經網絡學習模型，其通過增加記憶單元處理長期依賴關系處理長時間序列數據的建模，可有效識別潛在的故障模式。

4數據分析在故障預測中的具體應用

4.1故障模式與故障預測

4.1.1故障模式識別與分類

在航空維修領域，故障模式識別是一項重要任務。故障模式識別的首要任務是對維修數據進行聚類分析。聚類分析可以根據故障發生的整體特征，將相似的故障樣本聚合在一起，形成不同的故障模式，如此維修人員可以通過查看每個故障模式的統計信息，快速了解不同故障類型的特點和規律。

4.1.2故障預測與預警

基于歷史維修數據能建立故障預測模型從而進行實時故障預警，通過對實時數據的監測，及時發現故障的跡象并進行預警，防止故障的發生，確保航空安全。故障預測模型的建立是故障預測與預警的核心，在航空維修領域，通常采用神經網絡等數據驅動方法來構建故障預測模型，從歷史維修數據和飛機運行環境中提取特征，并根據這些特征進行故障預測。預測模型的準確性直接影響到故障預測和預警的效果，所以需要建立完善的數據采集系統來實現高效的故障預測和報警。

4.2故障預測模型驗證與評估

4.2.1模型準確率評估

在故障預測領域，常用的模型準確率評估指標包括準確率、精度、召回率和 F1 值等。其中，準確率是指模型正確預測樣本數量占總樣本數量的比例；精度是指模型預測為正類的樣本中，實際為正類的比例；召回率是指所有正樣本中被正確預測為正類的比例；F1 值是精度和召回率的調和平均數。在實際操作中，可以通過將數據集劃分為訓練集和測試集的方式來評估模型的準確率，利用訓練集訓練模型，通過測試集來評估模型的表現，然后將測試集輸入到模型中，得到預測結果和真實結果來評估模型的準確性 [5]。

4.2.2效果對比分析

在航空維修數據分析中，研究人員可以利用聚類分析等方法來構建故障預測模型，需要根據每種方法的優劣進行效果比對，選擇合適的評估指標來衡量模型的綜合性能，確定最適合的方法。但在進行效果對比分析時，還需要考慮數據集的整體特征可能會對結果造成影響，應該充分控制數據集的整體質量以確保結果的準確可靠。

4.3故障預測結果解釋與應用

4.3.1風險評估與決策支持

核心內容是針對故障預測結果進行風險評估從而提供決策支持。在風險評估方面，研究人員通常會基于故障預測模型的輸出結果，對可能產生的風險進行定量評估。通過風險評估，可以將不同故障進行優先級排序，有針對性地制定維修計劃以降低飛行風險。在決策支持方面，需要故障預測結果為相關決策提供依據。此外，故障預測結果還可以為備件庫存管理提供決策支持，以此提升航空公司整體運營效率。

4.3.2預防性維修與優化策略

預防性維修與優化策略是故障預測結果解釋與應用的關鍵要素。預防性維修是指在故障發生之前采取相應的維修措施，以預防發生故障，從而提高航空器的安全性。優化策略則是在維修決策中根據故障預測結果進行權衡，以達到最佳的維修效果。優化策略則需要綜合考慮故障預測結果等因素，在決策過程中評估不同維修方案的效果，并進行成本效益分析，以最佳方式分配維修資源。此外，還可以利用維修歷史數據，通過數據驅動的方法優化維修計劃，提高維修工作的整體效率。

5結語

航空維修數據分析在故障預測中的應用對于提高飛機的安全性具有重要意義。本文針對航空維修數據的收集與管理、故障預測方法與技術以及具體應用進行了闡述。未來，隨著數據分析技術的不斷進步和航空維修數據的完善，航空故障預測領域將迎來更廣闊的發展前景。

參考文獻

[1] 楊盼.航空維修故障管理信息平臺設計[D].成都：電子科技大學，2020.

[2] 范晨杰.視情維修技術及其在飛機維修中的實踐[J].設備管理與維修，2019（12）：49-50.

[3] 孔旭，于得水，丁坤英，等.航空器預測性維修技術研發應用態勢分析[J].航空工程進展， 2021，12（2）：21-29.

[4] 楊鵬飛.數智新技術在民用航空維修中的應用[J].科技與創新，2021（10）： 60-62，64.

[5] 張軍雷，劉穎，陳冠中.基于數據化分析的航空機務維修管理系統實踐及應用 [J].設備管理與維修，2022（2）：5-6.