開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2312-5042-4009

作者簡介：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，通過對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，能實(shí)現(xiàn)對飛機(jī)系統(tǒng)故障的早期識別與預(yù)測?；诖耍瑢娇站S修數(shù)據(jù)分析在故障預(yù)測中的應(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 數(shù)據(jù)分析 綜合性能

中圖分類號：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)。對航空公司和運(yùn)營商來說，及時預(yù)測并修復(fù)飛機(jī)故障能減少不避免的損耗成本，在此過程中，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，所以開始被廣泛應(yīng)用于故障預(yù)測領(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)量兩個核心問題，以確保所收集到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確完整性。對此，可以通過航空公司內(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)會所發(fā)布的數(shù)據(jù)報告）來獲取全方位數(shù)據(jù)[1]。另外，必須重視數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)準(zhǔn)確性會影響后續(xù)分析，因此在數(shù)據(jù)收集過程中需要建立嚴(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)對數(shù)據(jù)源的審核以排除錯誤的數(shù)據(jù)；采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)進(jìn)行糾錯處理以此提高數(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程，通過對數(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)建模來進(jìn)行分析，綜合利用多種方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。例如：可以利用回歸分析來預(yù)測部件的壽命及其更換時機(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)測方法技術(shù)及模型構(gòu)建

2.1故障預(yù)測方法和技術(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)時間和故障間隔時間等。其中失效率廣義上代指單位時間內(nèi)發(fā)生故障的頻率，通過監(jiān)測失效率的變化趨勢可以判斷是否存在潛在問題。平均修復(fù)時間是指在發(fā)生故障后修復(fù)所需的平均時間，此指標(biāo)能反映維修工作效率，平均修復(fù)時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、時間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。

（1）回歸模型通過建立變量間數(shù)學(xué)關(guān)系來預(yù)測目標(biāo)變量，需通過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）時間序列模型專門用于處理時間相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析模型，通過捕捉到數(shù)據(jù)的綜合特征來預(yù)測未來的維修需求，通過季節(jié)性指數(shù)平滑模型等方法對模型進(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，其通過學(xué)習(xí)和自動發(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，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法需根據(jù)特征屬性來選擇，針對連續(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，為故障的識別和預(yù)防提供更深入的見解[3]。

通過合理運(yùn)用相關(guān)統(tǒng)計(jì)方法，能全面探測特征與故障的相關(guān)性，為預(yù)測模型建立提供科學(xué)依據(jù)，使工作人員能精確識別潛在風(fēng)險點(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)測模型的構(gòu)建過程中起到核心作用。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：過濾法、包裝法和嵌入法。過濾法依據(jù)特征與故障間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來選擇特征；包裝法則通過實(shí)際構(gòu)建和測試模型來評估特征的有效性；嵌入法則在模型訓(xùn)練過程中自動進(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，通過對已有特征的組合或轉(zhuǎn)換，構(gòu)建出更具預(yù)測能力新特征。例如：可以通過計(jì)算不同特征間的比例或關(guān)系，來揭示它們之間可能存在的內(nèi)在聯(lián)系。

2.3故障預(yù)測的模型選擇與建立

2.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)方法主要通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，構(gòu)建出能預(yù)測未知數(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實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。

（1）決策樹。將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，每個子集代表了一個決策節(jié)點(diǎn)。決策樹模型具有較好的可解釋性，可以幫助用戶理解預(yù)測結(jié)果的依據(jù)。（2）支持向量機(jī)?；诤撕瘮?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)雜問題時取得較好預(yù)測效果。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于生物神經(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程，通過多層神經(jīng)元的連接構(gòu)件對數(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，樸素貝葉斯模型具有簡單快速且易于實(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)方法能通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動從大規(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)，通過多層卷積層對輸入數(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)則適合處理時序數(shù)據(jù)，通過記憶過去信息以應(yīng)用當(dāng)前預(yù)測的反饋機(jī)制，通過隱藏層中的循環(huán)連接，捕捉數(shù)據(jù)時序依賴關(guān)系，從而對未來的故障進(jìn)行預(yù)測。此外，還有一種叫作長短期記憶網(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，其通過增加記憶單元處理長期依賴關(guān)系處理長時間序列數(shù)據(jù)的建模，可有效識別潛在的故障模式。

4數(shù)據(jù)分析在故障預(yù)測中的具體應(yīng)用

4.1故障模式與故障預(yù)測

4.1.1故障模式識別與分類

在航空維修領(lǐng)域，故障模式識別是一項(xiàng)重要任務(wù)。故障模式識別的首要任務(wù)是對維修數(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查看每個故障模式的統(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)測與預(yù)警

基于歷史維修數(shù)據(jù)能建立故障預(yù)測模型從而進(jìn)行實(shí)時故障預(yù)警，通過對實(shí)時數(shù)據(jù)的監(jiān)測，及時發(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)測模型的建立是故障預(yù)測與預(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)動方法來構(gòu)建故障預(yù)測模型，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。預(yù)測模型的準(zhǔn)確性直接影響到故障預(yù)測和預(yù)警的效果，所以需要建立完善的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)高效的故障預(yù)測和報警。

4.2故障預(yù)測模型驗(yàn)證與評估

4.2.1模型準(zhǔn)確率評估

在故障預(yù)測領(lǐng)域，常用的模型準(zhǔn)確率評估指標(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)測樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例；精度是指模型預(yù)測為正類的樣本中，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，可以通過將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集的方式來評估模型的準(zhǔn)確率，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，通過測試集來評估模型的表現(xiàn)，然后將測試集輸入到模型中，得到預(yù)測結(jié)果和真實(shí)結(jié)果來評估模型的準(zhǔn)確性 [5]。

4.2.2效果對比分析

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構(gòu)建故障預(yù)測模型，需要根據(jù)每種方法的優(yōu)劣進(jìn)行效果比對，選擇合適的評估指標(biāo)來衡量模型的綜合性能，確定最適合的方法。但在進(jìn)行效果對比分析時，還需要考慮數(shù)據(jù)集的整體特征可能會對結(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)測結(jié)果解釋與應(yīng)用

4.3.1風(fēng)險評估與決策支持

核心內(nèi)容是針對故障預(yù)測結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險評估從而提供決策支持。在風(fēng)險評估方面，研究人員通常會基于故障預(yù)測模型的輸出結(jié)果，對可能產(chǎn)生的風(fēng)險進(jìn)行定量評估。通過風(fēng)險評估，可以將不同故障進(jìn)行優(yōu)先級排序，有針對性地制定維修計(jì)劃以降低飛行風(fēng)險。在決策支持方面，需要故障預(yù)測結(jié)果為相關(guān)決策提供依據(jù)。此外，故障預(yù)測結(jié)果還可以為備件庫存管理提供決策支持，以此提升航空公司整體運(yùn)營效率。

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)測結(jié)果等因素，在決策過程中評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)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法優(yōu)化維修計(jì)劃，提高維修工作的整體效率。

5結(jié)語

航空維修數(shù)據(jù)分析在故障預(yù)測中的應(yīng)用對于提高飛機(jī)的安全性具有重要意義。本文針對航空維修數(shù)據(jù)的收集與管理、故障預(yù)測方法與技術(shù)以及具體應(yīng)用進(jìn)行了闡述。未來，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)測領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀鼜V闊的發(fā)展前景。

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