飞机系统的智能化故障诊断研究

崔相国 刘欢

摘要：在现如今蒸蒸日上不断进步和发展的社会中飞机已经成为现阶段越来越普遍的一种快捷交通工具，但是對飞机飞行来说具备的危险因素也很多，一旦飞机由于故障出现事故，所造成的损失也十分严重。因此加强对飞机的故障诊断研究想当关键。本文基于科学技术的进步来研究飞机系统中可能出现的故障，并利用智能化的手法和技术做出诊断，并及时排除故障，帮助飞机系统的运行更为稳定。

关键词：飞机系统;智能化;科学技术;故障诊断;系统融合基础

1、前言

作为的故障诊断从字面意义上进行了解，指的就是根据意见表现出来的故障和问题，确定其发生的位置、时间、带来的影响后果等因素对故障产生的原因进判断和分析，加强故障诊断有助于原工程或设备的性能提升于优化。针对于飞机系统来说，其复杂性和庞大性极强，一旦出现故障往往需要多个技术人员集合起来进行研究分析。在这一过程中还需要对飞机系统中出现故障的位置进行尽快地确定，减少人力、物力、财力资源的损失。现如今在飞机系统的故障诊断过程中常采用智能化技术作为支持，这一种利用模糊推理和神经网络集成的智能化诊断方法对飞机故障的及时判别和解决作出了重要贡献。

2、飞机系统出现故障的因素分析

针对飞机系统出现故障的因素进行判别，我们能够发现将其可以分为客观因素和主观因素两类。

2.1客观因素

第一类客观因素，主要是因为飞机系统本身所具备结构和产生故障的复杂性非常显著，这是因为现如今我国大量的民用飞机和军用飞机都集合了高科技技术，本身的结构变得越来越复杂，因此出现的故障几率也会变得越来越高。在一架飞机中，常常会使用多种科学技术手段和原理来保障其正常的运行和飞行，这也就造成了故障出现几率的提升，对于故障发生之后的维修也带来了一定的困难[1]。

第二个客观因素是飞机系统维修器材和基础部件是十分多样的。由于飞机本身的复杂性非常显著和丰富，为了能够有效地解决掉这些故障，在维修和故障诊断的过程中自然会使用到大量的材料和部件。而且为了保障工作效率还需要为这些部件投入大量的财力支持。一旦出现较多的故障需要维修的时候，不仅仅是简单的航空维修基地就能完成的，往往需要更系统化的维修公司和维修团队才能够保证故障维修的工作效率。

第三个客观因素是对维修时间以及维修基地地点的选择。一般来说，民用飞机常常会在白天进行工作任务执行，晚上进行检修，这样背景下的检修工作过会受到光线、温度等外部环境的影响，造成故障诊断不准确的情况存在，而且维修人员的生物钟也会受到影响，从而影响故障诊断和维修的质量。而维修基地地点的选择一般会考虑到飞行的方便选择停机楼周边的区域，但是当飞机系统出现故障的时候，从候机区域拉回到维修基地也需要一段时间[2]。故障诊断人员为了保证飞机的安全会在拖行的时候降低速度。但从维修的角度来看对工作效率不友好，而且还会导致故障诊断人员和维修工作人员的压力倍增。

2.2主观因素

主观因素也能够分为两类，第一类是维修人员自身的工作能力、工作技术和技巧不太过硬导致的。由于受到结构复杂和系统部件较多等因素的影响，飞机系统出现故障这件事本身对于维修工作人员造成的压力比较大。尤其是当主控系统的发动机出现故障时，就会影响飞机的正常飞行，这时候故障诊断人员不仅需要具备较强的技术和经验，而且还能够非常精确地察觉到飞机的异常进行解决采即可。

第二个客观因素是关于维护任务的具体安排，故障诊断人员除了对已经发现的故障进行针对性的检查还维修以外，还需要对飞机做好例行清洁和保养。无论在什么时候，他们都需要严格控制每项工作的进度和质量，保证飞机不在飞行任务的过程中出现失误和故障。

3、飞机系统的智能化故障诊断

3.1飞机系统的故障诊断技术革新

相比较传统的飞机系统故障诊断来说，传统技术的优点少、所需时间和人力资源较多，而且由于操作简单往往不能够对飞机进行全方位、立体化的细致检查。而基于智能化的科学技术手段来加强飞机系统的故障诊断技术，结合每一类不同通途、类型的飞机结构特点进行模拟检验，建立三维模型做好二十四小时动态的智能化检测，并积极研发出高精尖设备用于故障诊断工作中的快速定位，是实现智能化故障诊断目标的关键措施[3]。与此同时将动态化信息系统和智能化故障诊断技术做好结合，不仅仅为飞机系统提供了科学的参考和是实时化检修方案，建立高效快速的数据处理系统，有助于各类故障信息的收集和分析，帮助提升飞机系统的智能化故障诊断工作效率。

3.2系统融合基础的应用

对于飞机系统的故障诊断在某种程度上可以将其看作是一种模式识别的过程。人工智能系统中就曾有过利用专家系统、神经网络、模糊数学等方法为基础的故障诊断模式，这一系统融合基础的应用对于飞机系统的故障检查和第一时间确定而言十分关键[4]。在人工智能的影响下，将模糊神经网络技术应用到基于规则的诊断专家系统中，能够第一时间确定飞机出现故障的位置和类别，相关操作人员根据整个系统反映出的数据和预警进行故障处理，帮助整个故障解决工作更区域层次清晰和容易理解。在系统融合基础应用的基础上，改革了飞机系统的故障诊断技术，从而建立起整个工作流程中的故障诊断数据库，是对典型故障进行分级处理和时间监控的主要措施。

4、结束语

综上所述，现如今人工智能已经应用在多个技术领域，并且发挥出了极大的优势功能。将人工智能应用在飞机系统的故障诊断过程中，一方面能够使得飞机系统总多层次、高复杂、随机性强的故障得以实时监控和及时处理，利用简单的判别方式优化了飞机故障诊断的工作效率;另一方面人工智能的存在还能够有效从根源上避免风险因素的存在，大规模的提前检修和应急预案设置，对于飞机来说是保障其顺利运行的关键措施，而且对飞行员以及其他机组人员、乘客来说，也是生命安全的一种有效保障。

参考文献：

[1]师义伟.民航飞机维修故障分析及质量改进方法探究[J].中国设备工程，2021（10）：43-45.

[2]畅炳陆. 舵机智能化故障诊断方法的研究[D].中北大学，2020.

[3]贾琳. 五轴开放式数控系统译码模块及智能化故障诊断研究[D].哈尔滨理工大学，2018.

[4]刘倩茜，王格芳.基于多总线结构的电路板测试系统设计研究[J].价值工程，2016，35（32）：131-133.

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