航空公司利用ACMS和QAR数据进行故障监控的实施和发展

史宏伟

1 ACMS和QAR数据监控的现状

目前飞机状态监控使用的主要数据形式是以ACARS空地数据链传输的各种形式的報文，包括位置，距离，OOOI信息，AOC通讯短信等等，供航司飞行、运控、机务等各个部门使用，飞机故障状态监控主要使用的是DFD报文（ACMS报文）和CFD报文（故障报），DFD报和CFD报在所有报文中的内容占比最多，通常在一个航班全航段内可占到70%以上。目前市场上主流的飞机健康管理监控软件，如空客的AIRMAN、SKYWISE， 波音的AHM等都是利用CFD和DFD报进行解析处理后在网页或其他应用客户端进行数据展示，提供给各类维修人员进行监控处理。

空客系列飞机有中央维护系统CMS，所以全系列空客飞机均有CFD和DFD报文，波音系列主流机型B737机型由于没有中央维护系统，所以只有DFD报文，而没有CFD报。而CFD报文（故障报）是无法修改和客户化的，客户端只能接收这部分数据进行展示。

因此在故障监控部分，DFD报文（ACMS报文）的使用率相对更高，航空公司可以对DFD报文（ACMS报文）进行客户化，以满足各种形式的监控需求。

ACMS报文主要分为标准化报文和客户化报文，标准化报文主要是由空客或波音厂家定义的，针对特定系统进行监控，包括环控系统、发动机、APU等飞机系统，供重着陆等载荷类事件分析使用的载荷报文等等，如图1所示。

发动机厂家的日常监控主要也是使用发动机的起飞巡航报实现对发动机状态的日常监控和事件监控，趋势分析根据收集的ACMS数据后台分析，通过发动机各个参数常态监控数据的异常，判断发动机特定系统存在的问题，提醒用户进行处理。

如图2所示，发动机厂家通过接收的ACMS报文数据，发现CFM56发动机气路系统参数存在异常后，通知提醒航空公司维修部门检查发动机VBV相关部件。

ACMS客户化报文主要是航空公司在标准化报文的基础上进行补充和改进，针对航司自身的需要对特定飞机系统事件进行监控。近年来随着预测性维修理念的深入和数据处理手段的发展，各个航司也加快了ACMS报文的客户化进程，包括对空调、引气、襟缝翼、发动机滑油等各个系统涉及参数进行数据采集和故障逻辑制定，当到达故障门限时触发报警事件，提醒工程技术人员进行监控和处理。空客波音等飞机制造厂家也持续加大了对预测性维修监控报文的开发，空客SKYWISE预测性维护监控部分使用的也是通过重新定义ACMS 38号报文，采集各个系统的数据综合进行数据处理和展示。

ACMS报文由于使用的是ACARS空地数据链通道进行传输，主要优点是实时性高，航空公司信息部门接收到这些报文数据后转发给空客波音或发动机厂家，航空公司通过ARINC620规范进行解析数据，但是限于ACARS网络传输能力低和传输费用昂贵，通过空地数据链传送的ACMS报文内容通常只包含事件发生时刻前后短时间内涉及系统的数据信息，这种数据的表现形式主要是针对事发当前时刻的，无法覆盖航班全航段和所有涉及的参数数据，比较典型的如发动机振动值。发动机厂家监控的数据来源主要是ACMS的标准报文起飞巡航报，在起飞巡航阶段的固定工况下采样数据，而发动机振动值的趋势监控采样更有效的监控策略是全航段发动机振动最大值和所持续的时间，这样的监控需求，由于现有厂家标准的发动机起飞巡航报ACMS报文采样时间点的限制，无法取样到航班的最大值，仅仅通过ACMS报文监控已无法满足，往往需要通过 QAR数据译码来进一步确认。

如图3所示，厂家的发动机振动值趋势监控使用ACMS报文由于采样点的原因造成显示的数据一直都是小于2 unit，而实际QAR译码后发现振动值已在多个航段大于6 unit，使用QAR数据监控全航段的最大值，可以有效监控此类事件。

QAR数据有三个显著特点。

1）数据记录时刻覆盖全航段，相对ACMS报文数据来说，更加全面；

2）由于主要在飞机落地后使用手机网或WIFI网络进行传输，实时性相对ACMS来说差一些，但是传输费用明显降低；

3）利用QAR数据对故障事件进行监控，利用QAR数据处理软件在译码服务器端即可实现监控逻辑设定并直接部署，无需在飞机上装载ACMS软件，部署周期非常短，验证和修改逻辑简单方便。而ACMS软件的部署方式则需要在飞机上完成ACMS软件的装载工作，对于大机队运行没有LSE等软件升级部署方案的航司来说，全机队装载周期非常长，客户化修改和验证监控逻辑以及装载部署更是需要大量的时间，效率非常低。

由于具备省时省力费用低等的优点，且获取航空公司内部QAR数据的途径不存在障碍，航空公司飞机维修部门可以借鉴飞行操作质量保证（FOQA）领域的经验，对于实时性要求不苛刻的监控需求可利用QAR数据监控替代。但是因为QAR数据记录计算机存储的限制，并不是飞机上所有的数据都完全记录到了QAR计算机中，为此针对飞机维修的QAR数据监控，很重要的基础工作是需要将没有记录到QAR中的数据进行补充。这个过程主要分为两部分工作。

1）全面深度客户化QAR数据库，弥补各机型译码数据库的不足。例如2020年东航技术与航科院合作进行波音737机型译码数据库的扩充升级，增加了AOA角度、空速、引气温度压力等系统参数。

2）对于飞机原先没有记录的参数通过采取线路改装、加装传感器等方式使其记录在QAR计算机中，如波音737空调系统，加装了T471、T451、T481等空调系统温度传感器线路，通过ARINC429总线传输至DFDAU，并记录至QAR计算机，弥补了空调系统数据监控的不足。

2 部分典型的监控方案的实施

完成数据的采集和前期准备之后，航空公司飞机维修部门就可以针对实际运行中存在的机队问题，根据系统工作原理，确定需要统计的指标值，实施具体的监控项目。以如下几个指标的监控为例进行说明。

1） A320空调系统的监控由于该监控项目涉及传感器众多，根据空客厂家的建议，对于空调性能监控，需要地面开APU引气并将空调流量放在最大位稳定工作5分钟以上记录空调的各种参数，这种方式的缺陷是需要手动人工采集数据。实际工作中，对于大机队运行，这样的人工采集方式存在误差大、不规范等问题，导致数据采集的准确度不高。对于空调系统的自动数据监控而言，由于整个航班飞行过程空调系统中受外界环境影响变化很大，根据系统工作原理和实际经验确定监控的时间窗口应选择在地面稳定阶段，在空调稳定工作后，旁通活门和空调进口风门均稳定的情况下自动采样数据。经过验证，采样的数据基本与人工采集的数据一致。

2） 机组氧气压力值监控

机组氧气压力值监控即如何定义不同航班之间压力的消耗和单次航班的消耗。通过确定采样点，通过比较不同航班的压力数值，当压力数值连续超过定义的范围，提示需要尽快介入进行检查排故，确认是否存在慢慢渗漏的可能，而通过对单个航班数据的定义，确定单个航班过程中压力数据的变化率，进而确定是否存在氧气快速渗漏的可能。

3） 737襟翼角度不一致问题

通过查看故障样本历史数据，确认将角度差值作为统计指标，对全机队襟翼差值历史数据进行统计，确定并过滤掉差值范围，最终确认“持续大于4度”作为触发警告的预警门限。

4） 起落架收放時序问题

因为起落架临近电门过多，需要将起落架在收放各个阶段涉及的临近电门分类梳理，找出监控的具体参数指标，从而缩小故障部件的可能。

随着数据存储技术和大数据分析工具的发展，GE的发动机监控系统（EMS）和东航的维修信息管理系统（MSAP）等QAR海量存储和大数据分析平台也被逐渐运用到飞机维修数据监控领域，这类大数据平台将海量历史QAR数据集中存储，在此平台上航空公司飞行、运控、机务等各部门均可按照自己的需求进行百万级别航班数据量的分析整理，通过大数据统计得出初步监控结论，极大地缩短了故障分析和验证的过程，比如可以统计飞机的燃油消耗率、飞机起落架时序、飞行员特定航路着陆的下滑角度等监控项目，均可在在海量统计数据基础上再进行监控模型逻辑的优化提升。

由图4可知，98.17%的数据集中在13.0～14.5秒之间，因此可以初步制定以下监控门限，见表1。

目前航空公司使用QAR数据进行监控的主要方法是，利用QAR大数据平台完成数据的梳理之后，通过AGS、AIRFASE等QAR译码监控软件制定监控的逻辑门限，后续不断验证修正逐步实现监控项目的优化。

3 结束语

长期以来，QAR数据主要用于飞行FOQA领域的飞行品质监控和分析，FOQA领域主要使用的是飞机姿态、速度高度、载荷等飞行操作类数据进行统计分析，而对于飞机系统本身的数据则较少涉及，通过对比发现在所有QAR参数中，用于飞行品质监控使用的数据在整个飞机可被监控和记录数据中占比不足20%，而剩余的80%以上的大量飞机系统本身的数据长期以来都没有被很好地使用。随着各译码监控分析软件在机务维修领域的推广普及，这类数据可以广泛地使用于故障分析、维修数据监控和预测性维修。在机务维修领域，目前主流的飞机健康管理软件使用的还都是ACMS数据，航空公司由于获取QAR和ACMS等数据没有途径障碍，在建立大的数据监控平台方面相对制造厂家来说也有一定的优势。所以航空公司在完成大数据存储和能力建设后，可以利用这些数据完成海量数据的统计和故障逻辑的验证，根据实际的实时性需求，确定是使用ACMS还是使用QAR手段实现监控方案的部署。

随着民航数据通讯手段的进步，地空无线宽带系统ATG网络以及卫星通信数据链的不断发展和开放，海量数据的空地快速互联也必将成为可能。空客FOMAX等新的机载飞机数据采集和记录系统也不断更新迭代，不管是飞行领域还是机务维修领域的数据监控管理手段将会随之不断丰富和变化，航空公司各部门都要做好迎接这一切的准备和挑战。