開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2312-5042-4009

作者簡(jiǎn)介：李軍（1981—），男，本科，助理工程師，研究方向?yàn)轱w機(jī)維修。

摘要：隨著航空技術(shù)的快速發(fā)展，飛機(jī)的安全性成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。飛機(jī)在飛行過(guò)程中的運(yùn)行數(shù)據(jù)量正急劇增加，相關(guān)數(shù)據(jù)包含豐富運(yùn)行狀態(tài)信息與潛在故障跡象。在此背景下，通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，能實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)系統(tǒng)故障的早期識(shí)別與預(yù)測(cè)?；诖?，對(duì)航空維修數(shù)據(jù)分析在故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行探討，希望能夠?yàn)楹娇者\(yùn)維工作提供借鑒。

關(guān)鍵詞：航空維修數(shù)據(jù) 故障預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)分析 綜合性能

中圖分類號(hào)：V267

隨著航空業(yè)的快速發(fā)展，飛機(jī)的安全性成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。對(duì)航空公司和運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)，及時(shí)預(yù)測(cè)并修復(fù)飛機(jī)故障能減少不避免的損耗成本，在此過(guò)程中，航空維修數(shù)據(jù)分析作為科學(xué)高效的方法，能有效避免傳統(tǒng)方法的局限性，所以開(kāi)始被廣泛應(yīng)用于故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域。

1航空維修數(shù)據(jù)分析的基本步驟

1.1數(shù)據(jù)收集與管理

數(shù)據(jù)收集（飛機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)等）在航空維修工作中至關(guān)重要。在此階段，人們需解決數(shù)據(jù)多樣性與質(zhì)量?jī)蓚€(gè)核心問(wèn)題，以確保所收集到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確完整性。對(duì)此，可以通過(guò)航空公司內(nèi)部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（飛行記錄儀等）、供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)（零部件生產(chǎn)商等）、第三方數(shù)據(jù)（航空監(jiān)管機(jī)構(gòu)行業(yè)協(xié)會(huì)所發(fā)布的數(shù)據(jù)報(bào)告）來(lái)獲取全方位數(shù)據(jù)[1]。另外，必須重視數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)準(zhǔn)確性會(huì)影響后續(xù)分析，因此在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中需要建立嚴(yán)格數(shù)據(jù)收集流程以確保數(shù)據(jù)的規(guī)范性；加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)源的審核以排除錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)；采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)進(jìn)行糾錯(cuò)處理以此提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

1.2數(shù)據(jù)分析與處理

航空維修數(shù)據(jù)的分析涉及到大量數(shù)據(jù)的處理，這需要借助統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析處理，從而得到正確的信息規(guī)律。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)步驟，通過(guò)去除重復(fù)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)清洗方式能夠確保其準(zhǔn)確性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換則是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供分析的形式的過(guò)程，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)格式化處理，也就是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，將時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，可以方便后續(xù)的分析建模[2]。另外，相關(guān)工作人員還能應(yīng)用數(shù)據(jù)建模來(lái)進(jìn)行分析，綜合利用多種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。例如：可以利用回歸分析來(lái)預(yù)測(cè)部件的壽命及其更換時(shí)機(jī)，從而為航空維修工作提供決策支持。

2數(shù)據(jù)分析的故障預(yù)測(cè)方法技術(shù)及模型構(gòu)建

2.1故障預(yù)測(cè)方法和技術(shù)

2.1.1故障指標(biāo)的選擇與定義

故障指標(biāo)能反映出飛機(jī)系統(tǒng)和部件的綜合性能，當(dāng)前常用的故障指標(biāo)包括失效率、平均修復(fù)時(shí)間和故障間隔時(shí)間等。其中失效率廣義上代指單位時(shí)間內(nèi)發(fā)生故障的頻率，通過(guò)監(jiān)測(cè)失效率的變化趨勢(shì)可以判斷是否存在潛在問(wèn)題。平均修復(fù)時(shí)間是指在發(fā)生故障后修復(fù)所需的平均時(shí)間，此指標(biāo)能反映維修工作效率，平均修復(fù)時(shí)間越短維修工作效率越高，顯著提升飛機(jī)運(yùn)行效率。

2.1.2數(shù)據(jù)分析模型的建立與優(yōu)化

建立適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析模型可以為航空維修決策提供科學(xué)依據(jù)，常用的數(shù)據(jù)分析模型包括回歸模型、時(shí)間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。

（1）回歸模型通過(guò)建立變量間數(shù)學(xué)關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量，需通過(guò)選擇合適自變量等方式優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型準(zhǔn)確性。（2）時(shí)間序列模型專門(mén)用于處理時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析模型，通過(guò)捕捉到數(shù)據(jù)的綜合特征來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的維修需求，通過(guò)季節(jié)性指數(shù)平滑模型等方法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析模型，其通過(guò)學(xué)習(xí)和自動(dòng)發(fā)現(xiàn)變量之間的復(fù)雜關(guān)系，能處理大量的高維度維修數(shù)據(jù)從而進(jìn)行準(zhǔn)確分類。

2.2故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建特征選擇與提取

2.2.1相關(guān)性分析

在進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法需根據(jù)特征屬性來(lái)選擇，針對(duì)連續(xù)型特征，例如溫度、壓力或流量等，可以應(yīng)用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)有效衡量特征間線性相關(guān)性，揭示其與故障發(fā)生的擬存在聯(lián)系。相反的，當(dāng)特征是離散型的，例如設(shè)備狀態(tài)代碼或操作模式等，卡方檢驗(yàn)則成為更合適的選擇，其能夠幫助工作人員理解特征與故障間的非線性關(guān)系，為故障的識(shí)別和預(yù)防提供更深入的見(jiàn)解[3]。

通過(guò)合理運(yùn)用相關(guān)統(tǒng)計(jì)方法，能全面探測(cè)特征與故障的相關(guān)性，為預(yù)測(cè)模型建立提供科學(xué)依據(jù)，使工作人員能精確識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

2.2.2特征工程方法

在航空維修領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建能確保飛行安全，其中，“特征工程”則能利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)分析航空維修數(shù)據(jù)，這在故障預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建過(guò)程中起到核心作用。特征工程主要包括特征選擇、特征提取和特征構(gòu)建3個(gè)步驟。

特征選擇的目的是從龐大的原始數(shù)據(jù)集中挑選出與故障預(yù)測(cè)最相關(guān)的特征，以提高模型的準(zhǔn)確性和效率。實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)的方法有3種：過(guò)濾法、包裝法和嵌入法。過(guò)濾法依據(jù)特征與故障間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)選擇特征；包裝法則通過(guò)實(shí)際構(gòu)建和測(cè)試模型來(lái)評(píng)估特征的有效性；嵌入法則在模型訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)進(jìn)行特征選擇。

特征提取則是在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過(guò)各種算法，如降維技術(shù)，提取出最具代表性的特征，目的在于捕捉數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的維度，提升模型處理效率。在此基礎(chǔ)上，特征構(gòu)建是在現(xiàn)有特征的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建新的特征，通過(guò)對(duì)已有特征的組合或轉(zhuǎn)換，構(gòu)建出更具預(yù)測(cè)能力新特征。例如：可以通過(guò)計(jì)算不同特征間的比例或關(guān)系，來(lái)揭示它們之間可能存在的內(nèi)在聯(lián)系。

2.3故障預(yù)測(cè)的模型選擇與建立

2.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)方法主要通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，構(gòu)建出能預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的模型，在航空維修數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用。在航空維修數(shù)據(jù)分析當(dāng)中，可以采取以下方法來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。

（1）決策樹(shù)。將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，每個(gè)子集代表了一個(gè)決策節(jié)點(diǎn)。決策樹(shù)模型具有較好的可解釋性，可以幫助用戶理解預(yù)測(cè)結(jié)果的依據(jù)。（2）支持向量機(jī)。基于核函數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，能有效地處理高維數(shù)據(jù)，也就是在最優(yōu)的超平面上按最大間隔將數(shù)據(jù)集化分成兩個(gè)類別，通常支持向量機(jī)模型具有較好的泛化能力，能在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)取得較好預(yù)測(cè)效果。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?；谏锷窠?jīng)元結(jié)構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，模擬人類大腦的思維過(guò)程，通過(guò)多層神經(jīng)元的連接構(gòu)件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的模型，具備較好適應(yīng)性與魯棒性，在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)能夠取得較好的性能。（4）樸素貝葉斯。將先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率相結(jié)合，從而進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，樸素貝葉斯模型具有簡(jiǎn)單快速且易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)效率較高[4]。

2.3.2深度學(xué)習(xí)方法

深度學(xué)習(xí)方法能通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中關(guān)聯(lián)性，其中常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network， RNN）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)多層卷積層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算和降采樣，捕捉數(shù)據(jù)局部特征。而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則適合處理時(shí)序數(shù)據(jù)，通過(guò)記憶過(guò)去信息以應(yīng)用當(dāng)前預(yù)測(cè)的反饋機(jī)制，通過(guò)隱藏層中的循環(huán)連接，捕捉數(shù)據(jù)時(shí)序依賴關(guān)系，從而對(duì)未來(lái)的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，還有一種叫作長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型，其通過(guò)增加記憶單元處理長(zhǎng)期依賴關(guān)系處理長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模，可有效識(shí)別潛在的故障模式。

4數(shù)據(jù)分析在故障預(yù)測(cè)中的具體應(yīng)用

4.1故障模式與故障預(yù)測(cè)

4.1.1故障模式識(shí)別與分類

在航空維修領(lǐng)域，故障模式識(shí)別是一項(xiàng)重要任務(wù)。故障模式識(shí)別的首要任務(wù)是對(duì)維修數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。聚類分析可以根據(jù)故障發(fā)生的整體特征，將相似的故障樣本聚合在一起，形成不同的故障模式，如此維修人員可以通過(guò)查看每個(gè)故障模式的統(tǒng)計(jì)信息，快速了解不同故障類型的特點(diǎn)和規(guī)律。

4.1.2故障預(yù)測(cè)與預(yù)警

基于歷史維修數(shù)據(jù)能建立故障預(yù)測(cè)模型從而進(jìn)行實(shí)時(shí)故障預(yù)警，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障的跡象并進(jìn)行預(yù)警，防止故障的發(fā)生，確保航空安全。故障預(yù)測(cè)模型的建立是故障預(yù)測(cè)與預(yù)警的核心，在航空維修領(lǐng)域，通常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法來(lái)構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型，從歷史維修數(shù)據(jù)和飛機(jī)運(yùn)行環(huán)境中提取特征，并根據(jù)這些特征進(jìn)行故障預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性直接影響到故障預(yù)測(cè)和預(yù)警的效果，所以需要建立完善的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的故障預(yù)測(cè)和報(bào)警。

4.2故障預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證與評(píng)估

4.2.1模型準(zhǔn)確率評(píng)估

在故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域，常用的模型準(zhǔn)確率評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精度、召回率和 F1 值等。其中，準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測(cè)樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例；精度是指模型預(yù)測(cè)為正類的樣本中，實(shí)際為正類的比例；召回率是指所有正樣本中被正確預(yù)測(cè)為正類的比例；F1 值是精度和召回率的調(diào)和平均數(shù)。在實(shí)際操作中，可以通過(guò)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集的方式來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確率，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，通過(guò)測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型的表現(xiàn)，然后將測(cè)試集輸入到模型中，得到預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)結(jié)果來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性 [5]。

4.2.2效果對(duì)比分析

在航空維修數(shù)據(jù)分析中，研究人員可以利用聚類分析等方法來(lái)構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型，需要根據(jù)每種方法的優(yōu)劣進(jìn)行效果比對(duì)，選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的綜合性能，確定最適合的方法。但在進(jìn)行效果對(duì)比分析時(shí)，還需要考慮數(shù)據(jù)集的整體特征可能會(huì)對(duì)結(jié)果造成影響，應(yīng)該充分控制數(shù)據(jù)集的整體質(zhì)量以確保結(jié)果的準(zhǔn)確可靠。

4.3故障預(yù)測(cè)結(jié)果解釋與應(yīng)用

4.3.1風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策支持

核心內(nèi)容是針對(duì)故障預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估從而提供決策支持。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，研究人員通常會(huì)基于故障預(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果，對(duì)可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)估。通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可以將不同故障進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，有針對(duì)性地制定維修計(jì)劃以降低飛行風(fēng)險(xiǎn)。在決策支持方面，需要故障預(yù)測(cè)結(jié)果為相關(guān)決策提供依據(jù)。此外，故障預(yù)測(cè)結(jié)果還可以為備件庫(kù)存管理提供決策支持，以此提升航空公司整體運(yùn)營(yíng)效率。

4.3.2預(yù)防性維修與優(yōu)化策略

預(yù)防性維修與優(yōu)化策略是故障預(yù)測(cè)結(jié)果解釋與應(yīng)用的關(guān)鍵要素。預(yù)防性維修是指在故障發(fā)生之前采取相應(yīng)的維修措施，以預(yù)防發(fā)生故障，從而提高航空器的安全性。優(yōu)化策略則是在維修決策中根據(jù)故障預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行權(quán)衡，以達(dá)到最佳的維修效果。優(yōu)化策略則需要綜合考慮故障預(yù)測(cè)結(jié)果等因素，在決策過(guò)程中評(píng)估不同維修方案的效果，并進(jìn)行成本效益分析，以最佳方式分配維修資源。此外，還可以利用維修歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法優(yōu)化維修計(jì)劃，提高維修工作的整體效率。

5結(jié)語(yǔ)

航空維修數(shù)據(jù)分析在故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用對(duì)于提高飛機(jī)的安全性具有重要意義。本文針對(duì)航空維修數(shù)據(jù)的收集與管理、故障預(yù)測(cè)方法與技術(shù)以及具體應(yīng)用進(jìn)行了闡述。未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷進(jìn)步和航空維修數(shù)據(jù)的完善，航空故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域?qū)⒂瓉?lái)更廣闊的發(fā)展前景。

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