聚类指标 uj的样本 ,为消除其量纲的影响 ,根据故障的辨识指标的特点 ,定义它们均为“正向指标”
(值越大越可能是确定故障 ,越小越可能是虚警 ),那么 ,决策对象 V对应聚类指标的样本矩阵为 是各辨识指标属于某一灰色聚类的映射区间值 ,用来判断指标数据属于某个类的映射区间 ,它根据辨识指标数据的的统计结果确定 ,如 :航空公司航材部门统计部件寿命率这个辨识指标和该部件的 ACA RS虚警率 ,确定 x1和 x2两个阈值 ,使得寿命率在 (0 ,x1 ) ,(x1 ,x2 )和 (x2 , 0)区间上 ,故障属于 ACARS虚警的可能性如式 ( 8)所示。阈值的选取直接影响到辨识指标映射区间是否合理 ,也影响指标的映射效果 ,通过大量的数据统计 ,阈值的选取和聚类辨识会更为准确。
则称第 i个故障属于
k个灰色聚类。若属于
t1 ,就要进行排故前准备 ,即准备相应的故障隔离方法、航材、工具和人员 ,等飞机着陆立即排故 ;若属于 t3 ,不需要排故前准备 ,等飞机着陆只要确认虚警 ;若属于 t2 ,要及时进行维修专家会诊 ,确定将其归属于 t1或 t3。
2 应用实例
该方法应用到某航空公司的波音 777机队 ,用一段时间内发生 ACARS虚警的总次数除系统辨识出的虚警数作为虚警的辨识率指标 ,统计得该系统诊断航线故障 ,辨识 ACARS虚警的辨识率高于 70 %。具体实例如下。
21 1 ACARS故障报文实例
民航波音 777飞机有 ACARS故障报文 ,其飞机编号为 B22066 ,飞行时间 (格林威治时间) 0351 06AU G04 ,飞行航线 ZSSS(上海虹桥机场)/ ZBAA (北京首都机场)。报文中的具体故障信息为
MSG 3140041 A ; MSG 2371051 A ; MSG 2813103A,LPN K28121, M24406;MSG2714013 A,LPN M24201, B27051,B27052,B27053;MSG 2422940 A,LPN M24002;MSG2308893 A;MSG 2343350 I1 ,L PN M28001s5 ,M23117。其中 :MSG表示一个故障信息 ; A表示确定故障 ; I1表示一次 ACA RS虚警 ;L PN表示该故障涉及的航线更换件。
21 2 应用灰色聚类滤波算法判决故障
(1)建立故障的决策对象 ACARS故障报文决策对象 V = {v1 ,v2 ,v3 ,
.,v7 },根据该报文故障信息分析各元素如下。 v1 ——
MSG 3140041 A :故障编号 3140041 ,表示快速访问记录器磁带转速低 ,确定故障。
v2 —
MSG 2371051 A :故障编号 2371051 ,表示左飞机信息管理系统的数据通讯管理功能出现一个内部软件故障 ,确定故障。
v3 —
MSG 2813103 A :故障编号 2813103 ,表示左前燃油推进泵电源 P320的继电器不能在指令位 ,确定故障。L PN K28121 , M24406 :涉及的航线更换件编号有 K28121 (左前推进油泵动力继电器 ,属核心部件)和 M206
(电气装载管理
为止的使用时间 D1 , h ,那么 ,故障部件寿命率为 D1
u2 = ×100 % (10)
D
u3 —
—颠簸情况 ,若有 ACARS故障报文的同时伴有重度颠簸报文 ,说明振动运行环境对故障有影响 ,会造成虚警 ,否则不会。颠簸情况表示为
1 ,无重度颠簸 (11)
u3 =
0 ,有重度颠簸 u4 —
针对时间段和地点的温湿度影响情况 ,这个指标反映某些地点在某个时间段的温湿度对飞机故障的影响 ,根据 ACARS故障报文中的故障编号、时间和地点 ,查询故障历史数据库确定是否存在影响 ,有影响说明会造成虚警 ,否则不会。该指标表示为
u4 =
1 ,在故障报文时间段和地点 ,对故障编号无影响
0 ,在故障报文时间段和地点 ,对故障编号有影响
(12)
u5 —
连接件安装情况 ,它反映航线维修对故障的影响 ,连接件安装不当会造成虚警 ,否则不会[8 ]。通过 ACARS故障报文中的故障编号 ,查询维修记录和工卡数据库 ,检查是否有连接件安装不当情况。该指标表示为
1 ,无连接件安装不当 (13)
u5 =
0 ,有连接件安装不当 u6 —
历史确定故障率 ,它反映针对当前 ACA RS故障报文中故障编号和运行环境下的过去故障综合情况。在故障历史数据库中 ,以故障编号为索引 ,统计和记录真实故障和虚警 ,相关的颠簸发生情况、受温湿度影响的时间段和地点、连接件安装不当情况。当飞机下载 ACARS故障报文时 ,根据报文中的的故障编号、时间和地点 ,查询故障历史数据库。若只有受相关时间段和地点的温度和湿度影响的记录 ,则统计故障编号、时间段和地点下的确定故障率。若只出现过振动影响故障的情况 ,且伴随有重度颠簸报文 ,则统计在全部振动条件下针对该故障编号的确定故障率 ;若只出现过连接件安装不当影响故障的情况 ,且维修记录数据库中有记录 ,则统计全部连接件安装不当条件下针对该故障编号的确定故障率 ;否则 ,统计针对该故障编号的确定故障率。针对该故障编号的故障总数为 E,确定故障数为 E1 ,那么 ,该指标可表示为
u6 = EE 1 ×100 (各种情况下的 E1和 E)
(14)
在出现该故障报文的同时 ,伴随有重度颠簸报文 ,根据 ACA RS故障报文信息查询故障历史数据库 ,利用式 (9)～式 ( 14),得各故障的辨识指标统计数据如表 1所示。
表 1 各故障的辨识指标统计值
Table 1 Values of all faults vs identification indexes
指标
故障
u1 u2 u3 u4 u5 u6
v1 1 0 0 1 1118/182 (无振动影响) v2 1 0 01110/78 (有振动影响) v3 1 ( K28121) 2 600/ 3 000 0 1
1 286/ 395 (无振动影响)
28/ 273 (无振动影响)
92/ 115 (无振动影响)
0 1 1 361/482 (无振动影响)
100/3 500 0 1 1 110/135 (无振动影响)
由表 1的统计数据 ,根据式 (3),得聚类样本矩阵 E :
100 0 0100 100 641 84 100 0 0100 100 121 82 100 861 67 0100 100 721 41
E =
100 51 71 0100 100 101 26 100 721 50 0100 100 801 00 100 0 0100 100 741 90 021 86 0100 100 811 48
(3)计算灰色聚类
u1 ,u3 ,u4和 u5的取值为 100或 0 ,所以这些指标的映射属于 t1 ,阈值 x1 =10 ,x2 = 100 ;或属于 t3 ,阈值 x1 =10 ,x2 =90 ;或属于 t2 ,映射区间为空 ,无阈值。故障部件寿命率指标 u2的阈值是根据航空公司航材部门对 u2这个单项辨识指标 ,统计部件故障的 ACARS虚警率 ,再根据虚警率确定。航空公司维护部门统计维护的历史数据 ,维修专家根据统计数据选取历史确定故障率 u6的阈值辨识指标 ,对应的灰色聚类的全化权函数阈值如表 2所示。
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