基于飞行参数数据挖掘的军机健康评估技术

房冠成，贾大鹏，刘毅飞，刘海涛

中国航空工业成都飞机设计研究所，成都 610091

以新型战机为代表的现代武器装备综合性能越来越高，部件与系统之间的关联性、耦合度越来越复杂，故障的综合诊断以及健康评估的重要性日益增加[1]。为保障装备的使用，预测与健康管理(Prognostic and Health Management，PHM)系统成为了新型战机的重要系统，健康评估是PHM系统的核心之一，是实现视情维修和自主保障的基础。

飞机健康评估通过分析记录的飞行参数，综合采用多种智能算法进行数据分析和建模研究，将关键参数的状态信息映射至飞机健康状态，从而评估飞机在遭受故障、降级等异常情况下的能力影响，给出飞机健康状态评估结果。

健康评估的前提是需要对大量参数数据进行监控和分析，然而在实际使用中，海量的飞行参数数据中存在巨大的信息和规律，仍然尚未被开发利用[2]。数据挖掘技术在近几年得到了迅速发展，因其在海量数据分析中的作用，其在各行业中已经得到了广泛的应用，逐渐演变为科学研究的基础[3]。

美国国防部和空军装备部开发了故障预测和健康管理技术的系统，包括飞机状态健康监测系统(Aircraft Condition Health Monitoring System，ACHMS)、发动机健康监测系统(Engine Health Monitoring System，EHMS)、综合健康诊断预测系统(Integrated Health Diagnosis and Prediction System，IHDPS)等，这些监测和预测系统首次从大型飞机控制系统中脱离出来，构成了飞机健康管理系统，并以F-35为典型代表开展了从被动维护到主动预防的转变[4]，在飞机安全飞行与评估方面，国外也进行了初步应用[5]，应用数据挖掘工具对航空航天健康评估领域进行探索取得了长足进展[6]。……