塞斯纳172R机队故障时间分布特征研究

周　蜜　李 飞　李运明



塞斯纳172R机队故障时间分布特征研究

周蜜1李 飞2李运明3

1.中国民用航空飞行学院航空工程学院；2.中国民用航空飞行学院机务处；3.成都军区总医院信息科

周蜜（1981-）女，硕士，中国民航飞行学院航空工程学院讲师，主要从事民用飞机结构与系统及航空器维护与修理方向的科研及教学工作。

行业曲线

本文全面采集塞斯纳172R机队机务维修数据，分析故障时间分布特征。分析得出该机型单架年均发生故障20.64±8.31次，服从正态分布（Z=0.736，P=0.650）。全年累计发现2085次故障，日均发现6.66次故障。从季度分布看，第四季度故障数最高；从月份分布看，11月份故障数最高；从一周分布看，周一故障数最高。本研究结果可用于指导机组和机务人员及时发现飞机故障，保证训练安全，为机务管理人员合理安排维修人力和航材库存提供数据依据，提高维修效益，对于提高机务精细化管理水平具有重要意义。

全面采集塞斯纳172R机队机务维修数据，分析故障时间分布特征。该机队共有101架飞机，单架年均发生故障20.64±8.31次，服从正态分布（Z=0.736，P=0.650）。全年累计发现2085次故障，日均发现6.66次故障。从季度分布看，第四季度故障数最高，占全部故障的31.80%；从月份分布看，11月份故障数最高，占全部故障的11.89%；从一周分布看，周一故障数最高，占全部故障的16.26%。按照发现时机分组，机队故障在季度、月份和一周分布情况及日均故障数均存在较大差异。定期调查机队故障时间分布特征，可为民航机务精细化管理提供数据支持。

严谨高效的机务维修，是飞机处于安全适航状态的重要保障。塞斯纳（CESSNA）172R是国内数量最多的通用航空飞机，也是飞行训练初级教练机的主要机型。从2006年，国内某飞行学院大量引进该型飞机，现已建成100余架规模的塞斯纳172R机队。目前，国内学者已经针对该型飞机的飞行操纵、发动机、燃油、电源、点火、起落架等系统的常见故障展开了研究。然而，针对该机型机队全部故障时间分布特征的研究尚无文献报道。为此，本文采集机务维修年度工作数据，按照故障发现时机和美国航空运输协会第100号规范（Air Transport Association of America Specification No.100，ATA100）对故障进行分组，全面调查该机队故障时间分布情况，为民航机务精细化管理提供数据支持，保障飞行训练安全。

资料与方法

资料来源

全面收集2015年度某飞行学院塞斯纳172R机型维修资料，包括机号、故障发现时机、部件名称、故障描述及维修处置等信息。然后，整理核查资料，删除同一故障重复报告信息，分析数据真实可信。

故障编码

ATA100由美国航空运输协会与众多航空制造厂商、航空公司共同制定，用于规范不同机型的各种技术手册的编排和出版格式。该规范现已在国际民航领域广泛采用，成为民用航空器设计、制造、使用、维修等过程中技术资料、文件、报告和目录索引的国际统一编号方式，实现了数据记录、技术处理、资料检索、文件归档保管等的标准化。本文按照ATA100章节号对故障维修数据逐条编码。故障发现时机分为空中飞行、航线维护、定期维护、飞行前检查四类。

统计方法

采用PASW18.0进行统计学分析。计算单架飞机每年平均故障次数，检验数据分布特征；按照故障发现时机和ATA100分组，统计分析各类故障在季度、月份、一周的时间分布情况，计算机队日均故障数，绘制机队每日故障数时间序列图。

结果

整个机队故障基本情况

该机队共有飞机101架，全年累计发生2085次故障。单架飞机年均发生故障20.64±8.31次，中位数（P25，P75）为20（15.5， 26），最大值为44、最小值为1。经Kolmogorov-Smirnov检验，单架飞机故障次数服从正态分布（Z=0.736，P=0.650）。

全部故障时间分布情况

机务维修部门全年累计工作313天，整个机队日均发现6.66次故障。从机队全年每日故障数时间序列图可以看出，最大值为17，出现在12月份，最小值为1，且序列波动较大，见图1。

从季度分布看，四季度故障数最高，共663次，占全部故障的31.80%，且日均故障数最高（7.53次/日）；一季度故障数最低，共383次，占全部故障的18.37%，且日均故障数最低（5.98次/日）。从月份分布看，11月份故障数最高，共248次，占全部故障的11.89%，且日均故障数最高（8.27次/日）；2月份故障数最低，1月份日均故障数最低。从一周分布看，周一故障数最高，共339次，占全部故障的16.26%，且日均故障数最高（7.37次/日）；周六故障数最低，共249次，占全部故障的11.94%，且日均故障数最低（5.79次/日）；周一至周六，发现故障总数和日均故障数呈下降趋势。具体见表1。

表1　塞斯纳172R机队故障时间分布及日均故障数

不同发现时机故障时间分布情况

统计表明，该机队空中飞行中由机组人员发现的故障最多，共630次，占全部故障的30.22%；其次为航线维护中由机务人员发现532次故障，占总故障的25.52%；再次为定期维护中由机务人员发现510次故障，占总故障的24.46%；飞行前检查由机组人员发现413次故障，占总故障的19.81%。空中飞行、航线维护、定期维护、飞行前检查日均发现故障数分别为2.01、1.70、1.63、1.32次，见表2。

从季度分布看，在空中飞行、航线维护和定期维护过程中均在第四季度发现的故障数量最高，分别占全年总故障数的为30.95%、33.27%和36.27%；机组飞行前检查在二季度发现故障数最高，为全年总故障数的31.48%，见图2。

经Pearson Χ2检验，不同发现时机的故障数在月份及一周分布情况，均存在差异（Χ2=79.556，P＜0.001；Χ2=26.092，P=0.038）。从月份分布看，在空中飞行、航

图1　塞斯纳172R机队每日故障数时间序列图

表2　不同发现时机故障时间分布及日均故障数

线维护、定期维护、飞行前检查过程中发现故障数，占全年故障比例和日均故障数最高的月份分别为11月、10月、10月、4月。从一周分布看，在空中飞行、航线维护、定期维护、飞行前检查过程中发现故障数，占全年故障比例和日均故障数最高的日期为周一、周三、周二、周一，见表2。

图2　不同发现时机故障季度分布条图

讨论

机务维修是确保飞行安全的重要环节。某飞行学院引进塞斯纳172R机型作为飞行员初级教练机已有10余年历史，并在国内组建了该机型最大的机队，在平时飞行训练和机务维修中积累了大量的故障资料。姑且不论该机务维修资料是否属于“大数据”，是否具备4V（Volume， Velocity，Variety， Value）特点，本文仅想尝试采集并分析塞斯纳172R机队年度的“所有数据”，为机务维修管理决策提供数据依据。

通过分析，本研究发现机队单架飞机故障次数服从正态分布，机队日均故障数为6.66次，且在季度、月份和一周分布上，存在一定的聚集性。按照故障发现时机分组，机队故障在季度、月份和一周分布情况及日均故障数存在较大差异。本研究结果可用于指导机组和机务人员及时发现飞机故障，保证训练安全，为机务管理人员合理安排维修人力和航材库存提供数据依据，提高维修效益，对于提高机务精细化管理水平具有重要意义。

DOI：10.3969/j.issn.1001- 8972.2016.13.016