基于CBR的民用飞机维修决策系统研究

石向阳，刘震霆，凌春光

（烟台南山学院 南山航空学院，山东 烟台 265713）

1 引言

人类比较擅长使用以前的经验或回忆以前的情景来进行类比推理，这种依靠过去的经验来解决当前问题的理论，称为基于案例推理（CBR，Case－Based Reasoning）［1］。自从20世纪80年代末90年代初兴起后，该理论便一直受到众多学者、专家的重视，并逐步的成为人工智能领域的一个新研究热点。CBR的核心思想是借鉴人类处理问题的方式，即运用以往求解问题的经验来解决当前问题［2］。由于该种方法不需要构建显式的领域知识模型，因此避免了知识获取瓶颈，同时它所具有的增量式学习特点还能使案例库的覆盖度随着系统使用而逐步增大，且决策效果会愈来愈好，从而在一定程度上也弥补了其它方法的缺陷［3］。

目前，国外有关运输飞机维修决策的系统性研究已经比较成熟，例如基于CBR方法制订新型运输飞机维修大纲。然而，我国民用飞机主要靠购买国外波音、空客飞机等，真正的有关新型国产飞机维修决策的系统性研究较少，所以对其进行研究是十分有必要和有意义的。为了有效地利用大量的相似机型维修大纲数据和领域专家的知识及经验，本文将CBR与维修决策结合起来，并以SQL Server作为本软件的后台数据库管理系统，利用VB开发了一套基于CBR的通用飞机维修决策系统，以此来提高飞机维修决策的技术水平。

2 CBR确定维修间隔

CBR主要有案例表示、案例检索、案例修改与保存等主要步骤［4］。因此，将CBR方法应用于民用飞机的MSG－3分析，并拟提出基于CBR和广义邻近匹配（GNN）的多阶段框架结构，以此来确定飞机系统维修时间间隔，如图1所示。

图1 基于CBR和GNN的多阶段决策分析框架

2.1 案例表示

案例表示一般涉及的内容为：选择哪些信息存放在一个案例中；案例库如何进行组织和索引。由于案例库中的案例异常复杂且数量巨大，因此其组织和索引问题就十分重要。

以本文的确定维修间隔案例为例，需要包括大量MSG－3的分析信息，比如重要维修项目（MSI）基本数据、故障、原因分析、功能和MSG－3逻辑决断信息等。但是倘若对上述信息都进行详细描述，极有可能会使案例表达和操作变得复杂。所以，通常我们只将其中一些主要因素提取出来。

本文初步确定飞机系统MSG－3分析案例属性由以下几部分组成，如表1所示。其中，l表示定性属性，a表示定量属性。

表1 维修对象的基本信息表

2.2 案例检索

在CBR系统中，案例检索和选择是其中一个关键步骤。一般用的案例检索方法包括：知识引导法、归纳索引法、最邻近法等，其中使用最多的就是最邻近法。因此，本文也拟采用广义邻近匹配法（GNN）计算案例相似度［5］，案例相似度定义如下：

（1）定量属性的相似测量。考虑到定量属性值的大小范围不容易确定，因此，计算定量属性的相似测量值公式为：

（2）定性属性的相似度测量。当目标问题与案例针对同一属性的文本一致时，则认为属性相似度值为1，否则为0。定性属性的相似度测量公式为：

对定量属性和定性属性进行集结，就可以得到综合相似度s（T，C），其公式表达为：

式中，Wi表示某种属性的权重值，S表示该属性的相似度。在所有属性当中，二者的乘机累加之和即为综合相似度。

2.3 案例修改与保存

通过前面所提及的案例表示与案例检索，我们便可以获得相似度呈降序排列的候选案例集，MSG－3分析人员再从中将相似度较高的若干个案例选择出来作为参考。由于所选出的案例与待分析目标案例之间往往存在差异，无法直接应用，因此需要进行适当的调整。通过适当调整，可认为案例同目标问题之间的相似就等同于案例间隔和问题间隔之间的相似。对选择出来的案例，需要重新计算属性相似度，公式如下：

2.4 确定目标案例间隔

目标案例的维修间隔计算方法如下：

其中：Ij表示由案例库中第j个案例经过计算得出的维修间隔值；IPj表示案例库中第j个案例原始的维修间隔值；s（T，Pj）表示案例Pj和T 的相似度。

3 应用实例

基于CBR方法，选择SQL Server作为本软件的后台数据库管理系统，以VB开发工具实现了民用飞机维修决策支持系统。该系统主要由用户管理模块、数据库管理模块、基于CBR的维修任务确定模块组成，系统总体结构如图2所示［6］。

以国产支线飞机新舟600（MA600）作为目标机型，32章起落架系统作为目标系统进行验证。选取要分析的目标案例：32章起落架系统减震支柱组件，选取某航空公司B737－300、B737NG（B737－600／700／800／900）、CRJ200、CRJ700四种飞机 32章起落架系统作为相似案例，则一个完整的维修决策流程描述如下：

图2 基于CBR的飞机维修决策系统的功能结构图

（1）添加目标案例。输入新的目标案例已知的特征属性，如飞机类型、MSI号前两位、发动机的布局、功能（MTBF）、故障影响类型、维修任务类型等。

（2）初步检索。根据索引策略，由MSI号前两位和用户确定的关键字搜索出相对应匹配的案例，选择合适案例并在界面上显示出来。

（3）案例匹配。按照属性综合模糊权重的确定方法［7］来进行归一化权重值，可得到归一化之后的属性权重值，确定目标案例与相似案例之间各特征属性的相似度。根据GNN法计算目标案例与相似案例的综合相似度，如图3所示。

图3 案例综合相似度计算

（4）维修决策评估。在图3最下面右侧按钮“相似度阈值”中输入0.8，点击“筛选”按钮，由用户确定的相似度阈值找出匹配的案例，如图4所示。点击图4左下角“计算”按钮，可计算得到目标案例维修任务间隔及最终调整之后的维修任务间隔。

图4 维修决策评估

从结果可以看出，MA600维修大纲中该任务的标准检查间隔值为1600FH，而CBR方法计算结果为1500FH，其相对误差为6.25%。

根据飞机维修大纲中定期检查的偏离规定［8］：

由飞行小时控制的项目：

（1）5000飞行小时（含）以内的维修间隔，最多可偏离维修间隔的10%；

（2）5000飞行小时以上的维修间隔，最多可偏离500飞行小时。

因此，通过CBR得到的结果是可信的，并且这个误差也在允许范围之内。换言之，对于飞机确定维修间隔来说，基于CBR方法确定的这个结果也是完全可以接受的。

4 结语

本文所研究的基于CBR的智能维修决策技术，可用来给新型国产飞机维修大纲制订工作人员提供一些有用的决策信息，以此来提高制订飞机维修大纲的智能化水平和效率。文章研究的核心问题就是基于CBR的维修任务和维修间隔制订方法，它们为维修决策支持系统提供理论指导与核心算法。最终开发了一套针对本文所研究方法的通用飞机维修决策支持系统，并且以新舟600（MA600）飞机ATA32起落架系统组件为实例验证了以上方法，效果良好。

［1］左洪福，蔡景，吴昊，等.航空维修工程学［M］.北京：科学出版社，2011：99－105.

［2］左洪福，蔡景，王华伟.维修决策理论与方法［M］.北京：航空工业出版社，2008：97－102.

［3］华成，徐光华，张庆，等.基于CBR的智能维修决策技术研究与应用 ［J］.仪器仪表学报，2009，30（6）：403－407.

［4］Watoson I.Case－based reasoning is a methodology not a technology［J］.Knowledge－based System，1999，12（5）：303－308.

［5］石向阳，龙江，王波.基于CBR确定通用飞机系统维修间隔方法研究［J］.机械设计与制造，2013，267（5）：213－215.

［6］石向阳.基于CBR的通用飞机维修决策系统研究［D］.广汉：中国民用航空飞行学院，2013.

［7］刘学明，陈光达，李正大.基于CBR的飞机机械故障诊断专家系统研究［J］.机械设计与制造，2008，9（9）：115－117.

［8］中国民用航空飞行学院广汉分院.MA600维修审查委员会报告［R］.广汉：中国民用航空飞行学院，2010.