QAR数据在航空发动机监控中的应用研究

曹惠玲，周百政

（1.中国民航大学航空工程学院，天津 300300；2.交通运输部北海第一救助飞行队，山东 蓬莱 265600）

近年来随着技术的不断进步，以QAR（quick access recorder）为代表的飞行数据记录设备不断更新升级，数据采集数量与质量都有很大提高，日益引起各航空运营商的高度重视，将其作为提升飞行品质和维护排故的重要依据。自1997年中国民航以适航指令形式要求所有运输类飞机加装飞行数据记录设备（主要为QAR）以来，国内各航空公司均已建立了自己的QAR数据采集和译码系统。但与国外民航业的先进经验相比，仍面临一个明显问题：海量QAR数据得不到及时有效的监控，无法利用其发现早期故障征兆，保证飞行安全。因此，运用计算机实现QAR数据的自动监控势在必行。航空发动机作为飞机的心脏，应该成为QAR数据监控首先需要覆盖的范围，本文主要讨论了与发动机相关的QAR数据监控。

1 航空发动机状态监控算法

航空发动机数据监控算法[1-2]的适用范围一般有限，即特定的算法通常只适用于特定的健康管理功能模块。但总体上，这些算法可以分为两大类：数据驱动的算法和基于模型的算法。有些算法综合这二者的优点，如混合算法。图1形象地描述了算法在QAR数据监控中的地位。其中：每列代表一个需要监控的数据模块；每行代表该数据模块监控所需要达到的目的。算法在二者之间作为利用数据实现相应目标的途径。完整的发动机QAR数据监控，需要找到图1中每个节点对应的有效算法，并将其加以实现。

2 监控系统设计

由于航空发动机在不同飞行阶段控制规律的差异，各飞行阶段的监控策略也各有不同。巡航相比其他阶段而言，数据稳定且控制规律以及工程经验较易总结，因此先划分出巡航阶段的发动机QAR数据，然后对其监控。本文数据来自PW4077D发动机。具体的巡航划分标准参考了EHM软件的相关方法以及PW4077D发动机的飞行特性。具体划分条件如表1所示。

表1 巡航划分条件Tab.1 Cruise status condition

接下来是监控原则与体系的建立。基于以上思想以及航空公司的工程经验，得到以下3条监控规则：双发差异监控，EHM方法数据监控，数据极限监控。这些监控原则侧重点各有不同，互有利弊。其中，双发差异监控与EHM方法数据监控二者侧重点不同，具有很强的互补性。前者侧重单个航班巡航数据的跟踪监控，可以发现巡航段发动机参数的异常波动，但对其他飞行阶段的数据则完全没有监控功能。后者将EHM的数据处理思路应用于QAR数据，使不同航班的数据具有可比性。对比前后航班数据，可得出在相邻巡航段间的其他飞行阶段中是否发生过严重影响发动机性能的故障。但由于后者采取了平均化的比较方法，又对巡航过程中少量数据的异常波动不敏感，需要前者的补充。

数据极限监控作为前面两者的补充，也不可或缺。任何数据如果出现超出极限的情况，应该及时提醒工程师注意，防止事故发生。尤其这种极限既可以是手册规定值，也可以由工程师自行设定，从而增加了监控的灵活性。

根据前面的讨论，这3项规则包括了“气路”、“振动”、“滑油”数据的检测功能，可以作为这3大数据模块与“检测”功能的节点算法的部分具体实现。

本文设计了一整套QAR数据处理系统。该系统包括了从数据转换、图表分析以及数据监控的功能，可以自动实现QAR数据的预处理、人工QAR数据分析以及本文提到的发动机巡航QAR数据监控等功能。该系统开发平台采用常见的Visual Basic 6.0+Access数据库组合，以保证在当前大部分计算机系统中的通用性。图2所示为整个QAR数据处理系统示意图。整个系统由3大模块组成，监控系统属于其中之一，其所需数据均需要经过前面数据预处理模块的处理，才可以用于监控[3]。

3 双发差异监控

双发差异监控原则[4]基于以下事实：

1）同一架飞机两台发动机，巡航状态的外界条件、操作指令等大致相同，因此，如果性能完全相同的发动机，正常情况各项参数应该保持基本一致。

2）实际中两台发动机性能状况一般不同，导致同样工作条件下各项参数存在差异。

综合这两点，同一架飞机两台发动机的巡航参数一般都存在差异，但差异应该保持基本稳定。从而，得到以下判断原则：如果某项或者某几项发动机参数的差异值出现较大波动，则可能出现了故障，需要提醒工程师注意。

本系统主要考虑了以下常见的发动机参数：EGT（exhaust gas temperature，排气温度），N1（低压转子转速），N2（高压转子转速），FF（fuel flow，燃油流量）。分别设定报警门限值：△EGT>10，△N1>0.5%，△N2>0.5%，△FF>1%，即双发特定参数的差异变化如果超过了门限值，则产生报警信息。

图3为根据以上监控原则找到的问题数据。数据对应机型为前面提到的PW4077D发动机。由图3可知，该飞机右发的各个参数在巡航过程中都有一个明显的阶跃，分别为：ΔEGT=+50℃，ΔN1=-1.5%，ΔN2=+0.5%，ΔFF=+4.5%。一方面，对比该型发动机指印图可以发现，“双2.9级放气活门开启”故障所导致的参数变化方向与图表显示情况一致，分别为：ΔEGT=+84℃，ΔN1=-2.1，ΔN2=+1.7，ΔFF=+10%，且相应数据大致成比例，因此基本断定为该故障。二者偏差主要由测试数据未经过指印图所要求的修正而造成。另一方面，该差异波动在很短的一段时间内即消失，更佐证了这一判断。因为随着左发放气活门开启，两发气路条件趋向一致，从而参数偏差消失。综合以上两方面的考虑，该波动应为放气活门控制不一致的问题。

4 EHM方法监控

现实中的故障并非一定发生在巡航阶段，而通常更易发生在启动、起飞、爬升、下降、反推等一系列的过渡状态工作过程中。和稳定的巡航状态相比，供油量、转速、温度大范围变化的过渡阶段更容易对发动机造成损害。如在这些阶段发生了故障，专注于航班巡航阶段差异的监控方案是无能为力的。但工程经验也表明，非巡航阶段出现的故障一般会在巡航的数据中有所反映，即前后两次航班的巡航数据发生了变化。这样就为监控提供了思路：记录QAR数据中巡航状态的历史数据，对比前后航班数据变化，给出监控信息。

同一架飞机不同航班，由于飞行条件等一些外界因素千差万别，导致相互之间的参数缺乏可比性。针对这一问题，EHM、COMPASS、SAGE等系列软件给出了很好的解决方案，这里将这类处理办法统称为EHM方法[5-6]。

表2 EHM方法数据筛选要求Tab.2 EHM demand for data selection

首先，经过比广义的巡航数据更为严格的数据筛选，确定具有代表性的巡航数据，以保证前后航班数据的可比性。

其次，根据相似理论并参考EHM的方法将数据统一修正至标准大气状态（1 atm=14.69 psi，15℃）。具体的修正公式为

式中：x值随发动机不同而有差异，这里取理论值0.5。

最后，需要将参数修正至相同的功率条件下。根据EHM方法，利用SPSS对大量的数据进行回归，得到当前所有 PW4077D 发动机的 N1、N2、EGT、FF 随EPR变化的线性模型。总结这些模型后发现，不同发动机由于性能衰退情况不同，在截距上会有所不同，但斜率都大致类似。将各台发动机的模型斜率进行加权平均，最后得到了该型发动机功率修正公式

经过以上处理，不同航班间的数据具有了可比性。考虑到数据可能存在的测量问题，在所有满足条件的数据中均匀地取20个点，取加权平均值。通过对比前后航班的数据平均值的变化，实现数据的监控。其他相关数据，如滑油参数、振动参数等，由于缺少相应的数据处理方法，暂时采取直接找对应点实际数据进行加权平均的方法，最后再对比得到监控结果。如果前后两个航班，某台发动机某项数据出现均值差异过大的情况，则计算机自动报警，并给出监控报告。图4所示为通过这种方式监控到的前后两航班巡航N2振动值变化情况，其中左发振动值在第2个航班有了明显提升，且波动幅度非常大（0～1.3）。虽然数值并未超过手册规定值4.0，但实际经验表明，高压转子此类振动值突变通常是故障征兆。工程师下达孔探指令，检查后发现高压转子涡轮叶片断裂，一定程度上证明了该项监控的有效性。

5 极限监控

AMM（aircraft maintenance manual）手册中规定，任何发动机参数都不可以超过手册允许的极限值。因此，在系统中嵌入数据极限监控[7]，如果参数超过手册规定极限，则计算机自动生成报警信息。图5为PW4077D发动机EGT极限值与实际数据示意图，上方直线为巡航段EGT极限值。手册规定，该发动机最大连续的工作温度极限为650℃（如表3所示），则巡航中实际如果出现温度超过该值的情况，计算机自动报警。更进一步，工程师还可以根据自身经验自行设定报警值，提高报警灵敏度，更好地协助工程师对机队进行监控。

表3 PW4077D发动机EGT极限（AMM规定值）Tab.3 EGT limitation for PW4077D（demanded by AMM）

6 结语

综上所述，根据工程经验总结出的以上3项监控原则各有利弊，具有很强的互补性，因此3者在地位上不存在先后关系，任意一种监控规则发现了异常，计算机都会给出报警信息。通过对PW4077D发动机实际QAR数据的监控测试，证明以上3条监控规则可以在一定程度上对巡航阶段发动机QAR数据实现监控。发现可能存在的故障问题，如活门问题和N2转子叶片断裂故障，及时给出监控报告，从而更加充分地利用QAR数据资源为发动机的安全使用服务。

未来，随着对QAR数据研究的深入，可以建立更加精细的巡航监控原则，也可以分析过渡态控制规律，运用人工智能的方法对过渡状态数据（启动、起飞、爬升、下降、反推）进行监控，实现对QAR数据更加有效的利用，提高民航飞行的安全性和可靠性，降低维护成本，帮助航空公司获取更好的效益。

[1]MICHAEL R POOLE，ENG P.Accident investigation without the accident[J].International Society of Air Safety Investigation Forum，2004，37（3）：17-21.

[2]罗朝胜.Visual Basic 6.0程序设计教程[M].北京：人民邮电出版社，2002.

[3]卿立勇，黄圣国，林钰森.基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统研究[J].江苏航空，2006，2：11-12.

[4]LINK C JAW.Recent Advancements in Aircraft Engine Health Management（EHM）Technologies and Recommendations for the Next Step[C]//Proceedings of Turbo Expo 2005：50th ASME International Gas Turbine&Aeroengine Technical Congress，2005.

[5]Pratt&Whitney Company.ECMⅡ Training Manual[G].Pratt&Whitney Company，1994.

[6]廉小纯，吴 虎.航空燃气轮机原理[M].北京：国防工业出版社，2000.

[7]Boeing Company.B777 Aircraft Maintenance Manual[G].Seattle：Boeing Company，2007.