民航维修信息系统中的信息熵指标研究

武 凌

0 引言

在民航、船舶、重工业等领域，由于设备复杂度高且造价昂贵，设备的维护费用不容小视。因而各个行业为行业内的大型设备都相继建立起维修信息系统，用于管理维修活动，包括故障监控、部附件采购、维修计划等模块

1 维修信息系统简介

以民航为例，国内四大航空公司（国航、南航、东航、海航）和大型维修单位（AMECO,GAMECO）都设计和建立了各自的维修信息系统，用于工程管理、部附件监控、维修计划、信息记录、机队管理和质量控制。

有的维修信息系统甚至将人员培训、授权，业务合同，航材和物流管理一并纳入维修信息系统。随着计算机和网络化的普及，维修信息系统被大量推广，有助于公司对维修活动的成本和进度进行控制。

2 可靠性为中心的维修（RCM）理念

2.1 在维修信息系统的背后，以可靠性为中心的维修((RCM：Reliability Centered Maintenance)指导思想越来越成为国际上通用的、用以确定资产预防性维修需求、优化维修制度的一种系统工程方法。

2.2 RCM基本思路是:

-对系统进行功能与故障分析；

-明确系统内各故障的后果;

-用规范化的逻辑决断方法, 确定出各故障后果的预防性对策;

-通过现场故障数据统计、专家评估、定量化建模等手段在保证安全性和完好性的前提下, 以维修停机损失最小为目标优化系统的维修策略。

2.3 《RCM Ⅱ》把 RCM 定义为: 确定有形资产在其使用背景下维修需求的一种过程。从其定义可以看出RCM的适用对象为有形资产(phsical asset s), 而不仅仅是传统RCM 规定的大型复杂系统或设备

2.3.1 RCM实施分析：就设备正常情况下的功能标准、故障发生的模式、故障影响和后果进行分析。

2.3.2 RCM 主要维修方式：事后维修、定时维修和视情维修

2.3.3 RCM改进过程：通过逻辑判定和数学模型，针对不同的设备类型和故障类型，制定维修策略，如图1所示：

图1 东航飞机维修可靠性管理方案，工程调查和纠正措施，结构分析流程图

3 RCM在维修信息系统中有效实施的困难

虽然RCM理念为维修策略的改进提供了很大的帮助，但是，RCM在实际的维修信息系统中部署，仍面临这许多困难。

3.1 RCM对故障的宏观研究，是通过概率论模型建立故障和时间的关系，用数理统计的方法，找出故障时间的概率分布。但是对于复杂系统，部件数量庞大，对应在维修信息系统中的故障类型繁多，且由人工发现并记录故障信息，非格式化的数据，为这样的数据建立统计模型比较困难。

3.2 现实中，因维修对象的系统过于复杂，缺少统一的评判标准，导致制定维修决策大多凭经验，没有足够的数据分析做支持，维修手段单一，维修间隔随意。

3.3 使用单位重视对任务性、安全性的考虑而轻视经济性的考虑。

4 民航维修信息系统中的信息的熵指标

在RCM理念中，需要为维修对象的各个系统设立统一的、适合计算机系统进行分析的系统模型，才能将RCM的理念正确适当的予以实施。

4.1 故障信息的建模

民航维修中是按ATA100章节（21章-空调、22章-飞行控、23章-通信、24章-电源…）对各个系统分类，继而故障信息也按ATA100进行分类。

4.2 民航飞机中故障特性

民航飞机中，各机型在构型上有差异，飞机的使用时间长，新、旧飞机的性能差异性也是必须考虑的因素之一，因此为避免维修决策大多凭经验，需要有统一的标准来统计、评判各机型飞机和不同机龄的飞机的故障率。

因为故障信息发生的时间具有随机性，每个系统、部件发生故障的时间点是不确定的；在民航维修中，同一机队，发生故障的飞机数是随机的；正是因为故障的随机性，给我们研究故障信息，提供了重要的线索。

如果我们把故障的发生看做随机事件，对同类故障“Message a”,无论发生在那架飞机，都需要采取一致的处理态度，即依据类似的处理标准和紧迫性安排人员，航材等等维修资源进行故障处理。所以，需要针对“故障Message”来建立量化考评的模型。由于故障索引集是有限集，采样样本足够丰富，则message a,b,c,….x… 横向将趋于稳定。如图2所示：

图2 故障索引建模

按图-2 的模式进行计算机故障信息数据库建模，相同故障索引下，能存储若干条故障信息。

而每个故障信息背后，不仅有故障索引的属性，更含有飞机的属性，如图3所示：

图3 故障信息的属性特点

4.3 信息熵概念

4.3.1 根据信息论之父香农（C. E. Shannon）提出的“信息熵”(shāng)的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，并给出了计算信息熵的数学表达式：

熵是随机变量X的分布的泛函数，并不依赖于X的实际取值，而仅依赖其概率分布，用E表示数学期望，如果X ～ p（x），那么随机变量g（X）的期望值为：

变量的不确定性越大，熵也就越大如图4所示：

图4 信息熵特性

4.3.2 通过计算故障索引（随机事件）在整个维修信息系统中的信息熵，可以得出不同机型、使用时间和循环等属性下的信息熵指标。信息熵指标越高，说明在这一属性下，故障分部越平均（各故障发生的概率越分散），所需的相应的维护活动也越多。假设在一定的考察时间段内（比如1个月），故障索引i发生的概率为Pi,对所有的故障索引 i=1…n，均有其对应的概率 P1……Pn， 则考察时间段内的故障信息熵为：

4.4 维修信息系统中的信息熵指标测算：

A330-200机型1月份信息熵测算，如表1所示：

表1 : A330-200机型1月份信息熵测算

厕所龙头 1 0.00364964 8.098032083 0.029555厕所马桶 9 0.03284672 4.928107082 0.161872厕所门 2 0.00729927 7.098032083 0.05181厕所热水加热 3 0.01094891 6.513069582 0.071311厕所设施 2 0.00729927 7.098032083 0.05181厕所台盆 8 0.02919708 5.098032083 0.148848厕所烟雾探测 1 0.00364964 8.098032083 0.029555厨房恒温箱 2 0.00729927 7.098032083 0.05181厨房冰抽屉 1 0.00364964 8.098032083 0.029555厨房咖啡壶 4 0.01459854 6.098032083 0.089022厨房烤箱 10 0.03649635 4.776103988 0.17431厨房冷藏箱 2 0.00729927 7.098032083 0.05181厨房烧水壶 5 0.01824818 5.776103988 0.105403厨房设施 5 0.01824818 5.776103988 0.105403厨房饮料壶 1 0.00364964 8.098032083 0.029555导航ISIS 1 0.00364964 8.098032083 0.029555导航RMP 1 0.00364964 8.098032083 0.029555电源汇流条 4 0.01459854 6.098032083 0.089022灯光外部灯光着陆灯1 0.00364964 8.098032083 0.029555发动机反推 2 0.00729927 7.098032083 0.05181发动机燃油滤 1 0.00364964 8.098032083 0.029555发动机燃油渗漏 2 0.00729927 7.098032083 0.05181货舱门 2 0.00729927 7.098032083 0.05181货舱驱动马达 1 0.00364964 8.098032083 0.029555机轮起落架渗油 1 0.00364964 8.098032083 0.029555机轮主轮 5 0.01824818 5.776103988 0.105403机轮刹车 10 0.03649635 4.776103988 0.17431机组休息室门 2 0.00729927 7.098032083 0.05181机组休息室设施 4 0.01459854 6.098032083 0.089022机组氧气瓶 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客舱杯托 5 0.01824818 5.776103988 0.105403客舱乘务员座椅 5 0.01824818 5.776103988 0.105403客舱灯光 5 0.01824818 5.776103988 0.105403客舱地毯 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客舱行李架 1 0.00364964 8.098032083 0.029555

客舱旅客电源 2 0.00729927 7.098032083 0.05181客舱旅客扶手 4 0.01459854 6.098032083 0.089022客舱旅客扶手娱乐系统7 0.02554745 5.290677161 0.135163客舱旅客扶手照明 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客舱旅客娱乐系统 13 0.04744526 4.397592365 0.208645客舱旅客阅读灯 2 0.00729927 7.098032083 0.05181客舱旅客座椅 43 0.15693431 2.671767328 0.419292客舱旅客座椅脚蹬 3 0.01094891 6.513069582 0.071311客舱门 6 0.02189781 5.513069582 0.120724客舱屏幕 12 0.04379562 4.513069582 0.197653客舱设施 17 0.0620438 4.010569242 0.248831客舱小桌板 10 0.03649635 4.776103988 0.17431客舱氧气面罩 1 0.00364964 8.098032083 0.029555客舱氧气瓶 8 0.02919708 5.098032083 0.148848客舱婴儿摇篮 1 0.00364964 8.098032083 0.029555空调 3 0.01094891 6.513069582 0.071311燃油传输 1 0.00364964 8.098032083 0.029555燃油加油 1 0.00364964 8.098032083 0.029555燃油配平 2 0.00729927 7.098032083 0.05181燃油指示 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信AIRSHOW 9 0.03284672 4.928107082 0.161872通信CMEU 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信FAP 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信SATCOM 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信客舱服务话筒 1 0.00364964 8.098032083 0.029555通信娱乐系统QMU 1 0.00364964 8.098032083 0.029555液压黄电动泵 1 0.00364964 8.098032083 0.029555液压黄系统 1 0.00364964 8.098032083 0.029555仪表SDAC 1 0.00364964 8.098032083 0.029555防火SDCU 1 0.00364964 8.098032083 0.029555自动飞行自动飞行系统1 0.00364964 8.098032083 0.029555 Pi*I(pi)求和： 5.274157

A330-200机型2月份信息熵测算，如表2所示：

表2 A330-200机型2月份信息熵测算

机轮刹车 3 0.0125 6.321928 0.079024机轮前轮 2 0.008333 6.906891 0.057557机轮主轮 3 0.0125 6.321928 0.079024客舱杯托 3 0.0125 6.321928 0.079024客舱乘务员座椅 1 0.004167 7.906891 0.032945客舱灯光 5 0.020833 5.584963 0.116353客舱服务组件 2 0.008333 6.906891 0.057557客舱旅客电源 3 0.0125 6.321928 0.079024客舱旅客扶手 1 0.004167 7.906891 0.032945客舱旅客扶手娱乐系统 15 0.0625 4 0.25客舱旅客救生衣 1 0.004167 7.906891 0.032945客舱旅客娱乐系统 7 0.029167 5.099536 0.148736客舱旅客座椅 28 0.116667 3.099536 0.361612客舱旅客座椅脚蹬 3 0.0125 6.321928 0.079024客舱门 3 0.0125 6.321928 0.079024客舱屏幕 14 0.058333 4.099536 0.23914客舱设施 8 0.033333 4.906891 0.163563客舱小桌板 7 0.029167 5.099536 0.148736客舱氧气瓶 3 0.0125 6.321928 0.079024客舱阅读灯 2 0.008333 6.906891 0.057557空调 1 0.004167 7.906891 0.032945空调货舱通风 4 0.016667 5.906891 0.098448燃油中央油箱 1 0.004167 7.906891 0.032945通信AIRSHOW 4 0.016667 5.906891 0.098448通信HF 1 0.004167 7.906891 0.032945通信HF2耦合器 1 0.004167 7.906891 0.032945通信娱乐系统 3 0.0125 6.321928 0.079024通信VHF长发射 1 0.004167 7.906891 0.032945仪表FWS 1 0.004167 7.906891 0.032945仪表MCDU 1 0.004167 7.906891 0.032945自动飞行FCU 2 0.008333 6.906891 0.057557自动飞行自动飞行系统 1 0.004167 7.906891 0.032945自动飞行自动推力 1 0.004167 7.906891 0.032945 Pi*I(pi)求和： 5.304457

A330-200机型2月份信息熵测算，如表3所示：

表3 A330-200机型熵值对比

由1月份到2月份，故障的熵值变大，说明2月份故障的混乱程度大于1月份。而事实上，2月份为春节旺季，航班量多于1月份，所以发生的故障也多，且故障分布的随机性也大

4.5 维修信息系统中的信息熵指标实现

在实际的系统中，通过建立单机构型数据库、故障信息数据库，索引数据库，设置熵值模型，即可将机型-熵值指标进行计算和显示，通过筛选数据库中的机型、飞行时间、飞行循环等属性，可以对不同属性下的熵值指标进行对比。

因为熵值指标反映了飞机故障在一定时期内发生的离散度，所以，熵值指标也为制定或调整维修策略提供了参考的起始点。

5 结论

故障信息熵体系的建立，可以给不同机队和不同运行时间的飞机的故障评价提供统一的标准，可以将繁杂的维修信息数据进行量化分析。

但是信息熵值的计算还需要结合维修成本、航材成本等诸多数据，才能为RCM的方案制定提供客观依据，从科学的、量化的角度优化维修方案，降低运行成本。同时，管理科学也是一门实践科学，借助信息化的系统，可以利用数据库中的诸多历史数据，加速管理策略的修正速度。

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