航空装备故障预测与健康管理技术应用

引言：航空装备是部队战斗力的基本载体，装备性能的稳定可靠、战时可用率决定了军事行动成败。在复杂的使用和作战环境下，航空装备故障难以避免。传统的航空装备故障维修通常表现为故障维修和计划性维修，两者均有可能导致航空装备故障期间无法战备使用，对部队任务造成影响，同时由于故障维修过度还会造成资源浪费，增加维护费用。随着计算机技术、传感技术、人工智能等技术的快速发展，出现了航空装备故障预测与健康管理（PHM）技术。基于航空装备性能的综合监测状态，PHM 技术通过对数据的全面、大范围采集和应用大量算法和模型进行分析与处理，提前对装备可能出现的故障进行预测性诊断和决策支持，进而对航空装备实施事前预测，引导维修人员决策，实现装备由“ 事后维修” 向“ 事前预防”的转变，提高航空装备战备完好率和维护可靠性，降低航空装备的全寿命周期成本。因此，深入探讨航空装备PHM 技术的应用十分重要。

一、航空装备PHM 技术概述

（一）PHM 技术的定义与内涵

PHM 技术是指针对航空装备进行实时的状态监控，对关键装置和系统的健康状态和故障信息进行诊断，预测和评估，实施对航空装备的监测、使用及维护等活动的统称。建立综合性的航空装备PHM 技术体系，对航空装备进行全寿命周期健康管理。某型机上关键的发动机作为整个飞机的核心动力部件，其健康状况直接影响着该型机性能和使用安全，可以通过装设不同类型的传感器来监测发动机工作情况，包括传感器收集的温度、压力、振动等各主要运行参数数据的实时收集，对这些传感器收集的数据使用PHM 技术进行分析处理，及时发现发动机异常现象和可能出现的故障，适时准确地对发动机进行状态监测、故障诊断及维修维护。

（二）PHM 技术的发展历程

从简单的 PHM 技术到复杂的 PHM 技术，由单个技术组合到技术交叉组合是 PHM 技术发展的一个整体趋势。初期，航空装备的维护主要通过人工巡检维修、定期维修，缺乏对装备状态的实时检测和精准预测。伴随传感技术及计算机技术的不断发展，在装备上安装传感器用于实时监测，以实现对装备状态变化的监管，从而进行针对性的维修，即基于状态的维修（CBM）模式，为维护的决策提供辅助支持。21 世纪随着新兴人工智能、大数据、物联网等技术的出现，推动了PHM 技术的进步，其发展呈现智能化与网络化趋势。目前，不仅能够实现对装备的实时检测和故障诊断，还能够使用机器学习算法开展对装备故障的预测及健康状态的评估，从而使装备实现自主健康管理。美国 F-35 飞机采用了先进 PHM 系统。在飞机上安装大量传感器，配合地面数据处理中心，对整个飞机进行全系统、全寿命周期的健康管理。

二、航空装备PHM 的关键技术

（一）传感器技术

传感器是PHM 系统的“ 眼睛” 和“ 耳朵” ，能实时地采集航空装备运行状态信息和环境信息，并转化为电信号或其他物理信号输出给下游处理电路。在航空装备中，常见的传感器有：温度传感器、压力传感器、振动传感器、加速度传感器等。以振动传感器为例，可以实时采集航空装备的关键部件的振动状况。当部件发生磨损、裂纹等故障时，部件的振动特征会发生变化。通过分析部件振动信号的频率、幅值、相位等信息可以判断部件的健康状况，预测故障的发生，如在直升机旋翼系统中安装振动传感器，实时检测旋翼振动情况，及时发现旋翼平衡失重或结构损伤等问题，防止旋翼发生故障引发飞行事故。

（二）数据分析与处理技术

航空装备运行过程中会产生大量的数据，如何在海量数据中提取出有用的信息是PHM 技术所面临的重要问题。数据分析处理技术主要包括数据预处理、特征提取、模型建立。其中数据预处理是对采集到的原始数据进行清洗、滤波、归一化等预处理操作，剔除噪声和异常值，提高数据质量。特征提取是依据实际需要提取出描述装备健康状态的特征参数，如振动信号的频谱特征、温度信号的变化趋势等。模型建立是利用特征参数，建立故障诊断模型和故障预测模型，常用模型包括神经网络模型、支持向量机模型、贝叶斯网络模型等。如在针对某型飞机发动机开展故障预测研究时，先对该型飞机发动机运行过程中所采集的温度、压力、振动等数据进行数据预处理，然后提取该型发动机运行过程中温度、压力、振动等数据的时域特征和频域特征，利用神经网络模型建立故障预测模型，通过模型训练和优化模型参数，实现对发动机故障预测。

三、航空装备PHM 技术在部队的实际应用案例

（一）某型运输机PHM 系统应用

某部队某型运输机发动机故障率较高，对运输任务的实现造成了一定影响。为解决发动机故障率较高的问题，部队引入某型PHM 系统用于该型机的发动机健康管理。在发动机上布放各类传感器采集发动机的温度、压力、振动、转速等状态信息，传输到机载数据处理单元做初步处理后，通过无线方式传输到地面数据中心。地面数据中心利用先进的分析算法模型对发动机进行健康状态评估和故障诊断。通过一段时间的使用，PHM 系统预报了多次发动机故障，维护部门根据PHM 系统报警指示提前对发动机进行了维修维护，避免了发动机在飞行中出现故障，提升了飞机的可靠性以及可用性；利用PHM 系统，优化了维护计划，减少不必要的维护，降低了维护成本。具体数据如下表所示：

某部队某型直升机训练过程中出现较多的旋翼故障，对飞行安全造成很大隐患。部队在旋翼处加装精度很高的振动传感器和应力分布应变传感器，将传感器的监测数据进行采集传送到地面平台，通过对传感器传回的数据信号通过信号处理技术处理、采用一些先进的故障诊断技术对旋翼健康状态进行监测。一次直升机训练任务时，旋翼某部位的振动信号出现故障，旋翼健康评估系统分析得出旋翼在该位置有裂纹存在，旋翼健康评估系统通知保障人员，旋翼健康评估系统反馈该飞行架次旋翼存在裂纹存在，部队维修人员查看直升机，旋翼在该部位出现裂纹。由于旋翼裂纹能被及时发现，防止了旋翼因裂纹扩展而导致断裂事故。旋翼健康评估系统随后针对该种损伤进行了修复，并依据旋翼健康评估报告制定维修计划，加强旋翼的监控和维修，旋翼健康评估系统提高了飞行安全性。

四、航空装备PHM 技术应用面临的挑战与对策

（一）面临的挑战

（二）某型直升机旋翼系统PHM 应用

1.数据安全与隐私问题：航空装备PHM 系统涉及大量敏感数据，如装备的运行参数、健康状态信息等。这些数据一旦泄露，可能会对国家安全和军事利益造成严重威胁。同时，随着PHM 系统的网络化发展，数据在传输和存储过程中面临着更多的安全风险，如黑客攻击、数据篡改等。

2.技术集成难度大：航空装备PHM 技术是一个复杂的系统工程，涉及传感器技术、数据分析技术、通信技术、人工智能技术等多个领域。不同技术之间的集成和协同工作存在一定难度，需要解决数据格式统一、接口兼容、系统稳定性等问题。

3.高素质人员要求：PHM 技术的应用离不开高素质的工作人员，而实施 PHM 技术的人员需要熟练掌握该领域的专业知识和多项技术技能，例如分析数据、建立模型、调整系统等。当前部队具有这些专业知识和技术技能人员较为匮乏，难以满足PHM 技术推广、应用的需求。

（二）应对对策

1.做好数据安全保障：数据安全保障体系的完善是做好数据安全保护的前提，根据数据价值的重要性和敏感性制定严谨、精细化的数据访问控制策略，定义不同级别的人员对数据的操作权限，防止越权访问；建立合理的加密规范，应用量子加密等加密技术全方位对数据进行加密，无论是数据传输过程中，还是存储于不同的设备介质中，数据都受到极高的保护，杜绝数据的泄露风险。严格做好网络防御工作，网络边界的高防防火墙，过滤进出的数据流量，拒绝不法访问；安装入侵系统，实时监测网络数据的异常操作行为，一旦有潜在的黑客入侵行为，立即发出警告并实施阻断、跟踪等机制以防止数据的丢失。

2.技术集成和标准化。由于PHM 技术涵盖的领域较多，因此应建立各领域沟通和交流的平台，以便传感类、数据处理类、通信类等不同领域的专家学者和技术人员共同合作，建立各领域的数据格式和接口标准，实现不同技术模块间数据无缝接入或共享，提高协同效率。并制订PHM 技术全生命周期的设计、研制、测试和应用等环节的相关技术标准，指导系统设计，提高系统的可靠性与可互联互通性，降低技术集成的难度与成本。

3.做好人才培养和引进工作：军方要针对部队有计划地实施系统化培训，组织专业课程学习，涉及PHM 的各个领域，邀请业内专家讲授并交流，以提高人员的专业水平和技能。在人才引进方面要积极拓展人才渠道，鼓励高校和研究机构的专业人才加入军方队伍中来，壮大技术人员力量，从而为军方PHM 技术的发展提供有力的人才保障。

结束语：航空装备故障预测与健康管理技术为实现航空装备可靠运行，实现部队装备的科学管理与利用提供了重要保障，在部队具有广阔的应用空间。使用 PHM 技术可对部队航空装备进行实时监控，故障分析与预测，提前做好维护管理，大幅度提高装备可靠性、使用度，降低维护费用，从而保障装备安全飞行。但是，航空装备PHM 技术的应用也面临数据保密、技术整合、人员培养等诸多问题。要大力推动PHM 技术在部队的应用，就要保护数据安全，进行技术整合与统一，培养与引进技术人才。未来随着信息科学技术的发展与创新，航空装备PHM 技术势必会越来越成熟和完善，更好地为部队航空装备保障管理提供科学、快速、智能的支持，推动部队战斗力提升。相信在各方的共同努力之下，航空装备PHM 技术必定会发挥更大的作用为国防事业作贡献。

参考文献：

[1] 李明, 张伟. 航空发动机故障预测与健康管理技术研究进展[J]. 航空学报, 2021, 42(5):52-63.

[2] 王强, 刘洋. 基于数据驱动的航电系统健康管理方法[J]. 计算机集成制造系统, 2020,26(8): 2015-2024.

[3] 陈刚, 赵辉. 边缘计算在航空装备 PHM 中的应用探索[J]. 航空制造技术, 2022, 65(10):38-45.