改进模糊C 均值的客机空调系统退化评估算法

丁建立，方正汉

（中国民航大学计算机科学技术学院，天津300300）

大型客机空调系统的作用是使飞机在不同的飞行状况和外界条件下，维持驾驶舱、客舱、电子舱及货舱环境参数的稳定。良好的座舱环境不仅可以为乘客、机组人员提供舒适的工作生活条件，也能保障货物安全、设备正常运行。飞机空调系统属于多维复杂系统，故障原因多样，在故障定位、诊断和排除等工作上一直存在着诸多难题[1]。在过去的空调系统维修过程中，一般按工卡，定时进行部件的更换或维修。但因飞机的运营环境不同、新旧程度不同，根据经验确定拆换周期会导致在实际维修中未出现故障的部件遭到过度修理，或部件提前出现故障未得到及时修理而影响飞机的运营[2⁃3]，造成维修成本的提高，降低了飞机部件的利用率。

随着航电系统的发展，很多大型客机如波音787、空客A320 和A350 等都安装了宽带光纤网络和大量传感器、控制系统，产生了海量数据。飞行数据快速存储记录器（Quick access recorder，QAR）数据在基于大数据的飞机健康管理系统中得到了广泛的应用[4]。QAR 可以连续记录长达600 h 的飞行原始数据，对1 000 多种数据进行采集，是进行飞机性能监控、飞机维修排故的重要手段[5]。通过QAR 数据，可实现对飞机系统各个传感器参数值及其变化的连续或定期的监测，进行基于超限报警的拆修或维护[6]。QAR 数据与维修数据的整合使得通过大数据分析方式监控飞机系统故障成为了可能[7]。

对于客机空调系……