定检作为直升机日常预防性维修工作的组成部分,其周期的长短直接影响着飞行试验的安全,同时定检周期与经济性能以及现有维修制度也有着密切的关系。基于不同设计理念及航空技术研制开发的直升机,其技术性能与维修品质必然有所区别,近年来,美国空军大力倡导以可靠性为中心的维修,尽量避免过度维修,其新研直升机预防性维修工作的间隔期大都会依据以往同型号直升机使用情况不断更新。然而,目前国内新研飞机及其系统间隔期长短的制定常保守估计,并未考虑以往类似机型的历史维修经验数据,或者已知定检间隔期制定得过于保守,如何开展定检间隔期优化,缺乏有效的数据模型支撑。
在当前形势背景下,部队用户常反馈直升机装备出勤率和使用率低、维修停用时间长等问题,在某直升机型号研讨会上,部队用户多次反映定检过于频繁,甚至出现单周可持续飞行仅4 h的情况。因此,结合飞行试验开展直升机定检周期优化,对于提升各专业维修保障活动的效率及反应能力、缓解维修资源的紧张及维修调度的压力、提高直升机利用率和出动架次率、提升试飞阶段维修保障效能,都具有十分重要的意义。
本文结合系列直升机型号使用维护实际[1],充分分析当前定检所存在的问题,结合系列直升机型号历史数据,确定了基于相似度因子的新机型直升机系统定检周期优化技术,并运用某型直升机B腔滑油滤检查及磁性屑沫信号器检查实例验证了本文方法和模型的有效性,确定出最优的直升机系统定检间隔期,提升飞行试验阶段维修保障效能以及直升机利用率,同时可为设计单位新研直升机系统定检间隔期的制定提供数据支撑。本文研究思路流程如图1所示,本文研究主要侧重新机型的直升机系统定检短周期优化。
本文通过分析某型直升机型号需求,结合系列直升机型号飞行试验数据以及外场机务维修工作定检实施情况,针对直升机T检、直升机S检、直升机50Fh定检及发动机孔探等19种定检方式,对8名该型机的机务维护人员进行定检问题评述表咨询,并对定检问题评述结果进行分析,然后对梳理的定检问题进行归类,包括各类定检的控制要素不统一、不同定检工作存在重复性检查、定检间隔期制定不合理、某些定检程序内容及程序不合理等等。
图1 直升机系统定检周期优化技术思路流程框图
Fig.1 Frame diagram of helicopter system calibration cycle optimization technology
针对定检控制要素不统一的问题,对各项控制要素进行分析和归一化处理,并通过合并重复项、建立多项控制要素原则等方式,最终实现各项定检要素的合并及优化;针对不同定检工作存在重复性检查、定检内容及程序不合理等问题,分析相关流程,并通过基于优先顺序及重复项简化的程序优化;针对定检周期过于频繁问题中的长周期定检,拟采用逆向仿真分析确定优化方法[2-4]。本文着重针对系统短周期定检过于频繁这一问题,以B腔滑油滤检查及磁性屑沫信号器检查为例,通过分析试飞阶段的大量实验数据,监控产品定检后的工作状态,研究提出了基于相似度因子的短周期定检优化方法,为系统短周期定检优化提供依据。具体见表1。
表1 某型直升机问题分析及解决思路
Table 1 Analysis and solution of a certain type of helicopter
序号问题类型问题表现解决办法落实情况1各类定检控制要素不统一日历时间飞行时间工作时间起落数起动次数从定检目的入手,分析各类定检控制要素制定依据,针对重复项合并、多余项删除或者采取先到先控方式对各项定检要素合并/优化2不同定检工作存在重复性检查传动系统检查发动机检查不同控制方式存在重叠工作情况,建议合并优化当发动机检查、孔探、清洗控制节点重叠时,虽检查要点不同,但存在重复拆装现象,建议优化流程基于优先顺序及重复项简化的程序优化
续表(表1)
序号问题类型问题表现解决办法落实情况3定检间隔期过于频繁直升机T检/S检(长周期)针对过度维修等问题,确定各项定周期工作间隔期等不合理因素,且每次持续时间较长,建议优化定检周期仿真分析定检优化系统短周期定检通过监控产品定检后的工作状态,建议对B腔滑油滤、磁性屑沫信号器等系统定检周期优化基于相似度因子的短周期定检优化4定检内容及程序不合理直升机T检T检等周期性工作的持续时间较长,建议优化关键程序及流程基于关键工序的定检程序及内容优化扭力臂防扭臂间隙检查检查程序过于繁杂,维修工时较长,建议改进相关检查的路径及方式基于目的实现的维修路径及方式优化
对于新机型来说,综合考虑安全等各项因素,其各项系统短周期定检的周期设定相对较短,因此带来的维修和保障费用相对较高,而其间隔期的延长也相对有较大的空间。另外对于具体的系统或设备的研制来说,有一定的继承性和可借鉴的特点,如对于新型机的助力器来说,同类型或类似的助力器在先前机型中已经得到了广泛使用,因此其定检周期具有一定的参考性。
对于某新型直升机上B腔滑油滤的定检周期来说,可在历史相似机型的使用等数据基础上对其进行优化,如系列机型A直升机在飞行试验阶段,B腔滑油滤检查经过近5年的飞行试验,定检周期已从最初的10 h变为40 h,而系列机型B直升机在滑油系统未做更改,B腔滑油滤检查程序不变的情况下,定检间隔期仍为10 h,显然其新机型的B腔滑油滤检查间隔期具有较大的放大空间。
本文将研究利用历史经验数据,提炼形成可作为系统定检优化的基础,并在充分考虑机型特点、任务类型、维修性参数等因素的条件下,形成相似度因子模型,建立相似度因子的定检短周期优化方法,为新机型定检优化提供依据。
基于数据相似度分析的定检短周期优化方法的思路是:通过综合考虑机型相似度参数、任务相似度参数、维修性参数等影响因素,利用改进层次分析法定义参数权重,构建相似度因子计算模型;然后结合某型直升机传动系统短周期优化,分析系列直升机实际飞行的故障数据,确定故障数据分布数学模型;最后通过基于故障分布类型及相似度因子折合加权,计算新机型初始维修间隔期的优化参照值[5-8]。
首先通过分析对机型相似度参数、任务相似度参数、维修性参数的影响因子进行分析和归纳,形成各项参数的计算模型。
1) 机型相似度参数。
机型相似度参数主要从直升机构型和系统构型等2个方面进行考虑。其中直升机构型影响要素包括:飞行包线、动力装置(比如安装数量、位置等因素)及交联关系;系统构型影响因素包括:日利用率、装机数量、性能输出、运行环境(包括振动、温度等)。机型相似度参数构成如图2所示,机型相似度参数计算模型为:
(1)
式(1)中: f1表示飞行包线因子; f2表示动力装置影响因子; f3表示交联关系因子; f4表示日利用率因子; f5表示装机数量因子; f6表示性能输出因子; f7表示运行环境因子。
图2 机型相似度参数构成框图
Fig.2 Block diagram of model similarity parameters
2) 任务相似度参数。
任务相似度参数包括:系统运行比、定检类型、定检目的、故障模式及其影响分析、系统运行原理等。计算模型为:
r=r1·r2·r3·r4·r5
(2)
式(2)中:r1表示系统运行比因子;r2表示定检类型因子;r3表示定检目的因子;r4表示故障模式及其影响分析因子;r5表示系统运行原理因子。
3) 维修相似度参数。
维修相似度参数包括:可靠性水平、测试性水平、保障性水平、环境适应能力、维修特征因素(维修路径、维修序列等)、历史最小及最大维修间隔及维修时间/工时等。计算模型为:
q=q1·q2·q3·q4·q5·q6
(3)
式(3)中:q1表示可靠性水平;q2表示测试性水平;q3表示保障性水平;q4表示环境适应能力;q5表示维修特征因素;q6表示历史最小及最大维修间隔及维修时间/工时。
4) 各参数权重分析。
指标权重系数的确定是综合评价中的核心问题[9-10]。本文引入“三标度”原理对层次分析方法进行了改进,综合比较建立机型相似度参数、任务相似度参数、维修相似度参数,建立各项参数的权重。该方法包括以下4个步骤:
步骤1 建立判断矩阵C(由专家评判得到)。
(4)
步骤2 基于判断矩阵计算最优传递矩阵D。
(5)
m为C的阶数。
步骤3 计算一致性矩阵Q。
qij=exp(dij) ∀i,j
(6)
步骤4 求Q的最大特征值对应的特征向量,单位化的特征向量即为各指标的相对权重ωi。
实际评价中,为减弱专家人为因素的干扰,以便更准确、客观地给出判断矩阵,可同时聘请多位专家对同一问题进行比较判断,然后从中“综合”出一个较理想结果。
5) 数据相似度因子模型。
综合机型相似度参数、任务相似度参数、维修相似度参数,最终通过加权各项参数,建立相似度因子计算模型为:
(7)
式(7)中: f表示机型相似度参数;r表示任务相似度参数;q表示维修性相似度参数;ωi表示相应参数的权重值。
运用本文建立的数据相似度计算模型,通过分析飞行包线及运行环境等相关影响因子,给出维修间隔建议值,然后借鉴工程经验,根据系统的成熟度及历史运行健康状态,给出相应的安全裕度,并在此基础上确定建立间隔参照值[11-13]。具体的定检间隔期优化步骤如下:
步骤1 确定历史机型与新型直升机的机型相似度参数。对比两型直升机,确定飞行包线及动力装置影响因子等,然后根据系统构型以及装备使用环境等特点,形成日利用率及运行环境等因子,综合直升机构型和系统构型,形成两型机的机型相似度参数。
步骤2 确定任务相似度参数。分析系统在两型机上的工作特点,给出系统在两型机上的运行比,然后根据各自的维修大纲及相关技术文件等,确定定检类型、定检目的、故障模式等,根据模型计算得出任务相似度参数。
步骤3 确定维修相似度参数。根据系统在两型机的实际故障数据,确定故障数据分布数学模型(包括正态/指数/威布尔/对数等),然后对系统其他的相关数据(如维修时间、测试性结果等)进行分析,形成系统在两型机下的可靠性水平、测试性水平等,并最终形成维修相似度参数。
步骤4 确定各项相似度参数权重值。根据3类相似度参数,选取相关专业的15名不同级别技术人员(研究员/高工/工程师)进行评判,并给出各相似度参数的权重值。
步骤5 利用系列直升机及系统实际飞行的故障等数据,计算得出机型相似度、任务相似度及维修相似度,并利用得出的各项参数权重值,计算定检系统的数据相似度因子。
步骤6 根据新机型及系统维修周期内的健康状态及运行成熟度,借鉴工程经验,给出相应的安全裕度,最终根据计算给出的系统定检间隔期建议值,确定维修间隔参照值,并给出后续定检的监控观察循环次数,为设计优化提供依据。
以某型直升机传动系统B腔滑油滤、磁性屑沫信号器的短周期优化为例,验证结果如下。
1) B腔滑油滤、磁性屑沫信号器定检的机型相似度参数相同, f1, f2, f3,…, f7由经验取得,计算结果为:
2) 分别计算B腔滑油滤、磁性屑沫信号器等2项定检对应的任务相似度参数,即:
rB腔回油滤=r1·r2·r3·r4·r5=
1×1×1×0.99×0.99=0.98
r磁性屑沫信号器=r1·r2·r3·r4·r5=
1×1×1×0.97×0.98=0.95
3) 分别计算B腔滑油滤、磁性屑沫信号器等2项定检对应的维修相似度参数,即:
qB腔回油滤=q1·q2·q3·q4·q5·q6=
1.1×1.1×1×1.1×0.98×0.97=1.27
q磁性屑沫信号器=q1·q2·q3·q4·q5·q6=
1.2×1.1×1×1.1×0.98×0.98=1.39
4) 确定B腔滑油滤、磁性屑沫信号器等2项定检对应的各项相似度参数权重值(利用专家打分法确定),即:
5) 分别计算B腔滑油滤、磁性屑沫信号器两项定检的相似度因子,即:
6) 利用相似度结果和历史定检数据,形成B腔滑油滤、磁性屑沫信号器等2项定检间隔期建议值。
7) 根据新机型及系统的维修周期内的健康状态及运行成熟度,借鉴工程经验,给出相应的安全裕度,最终根据计算给出的系统定检间隔期建议值,确定维修间隔参照值,并给出后续定检的监控观察循环次数,为设计优化提供依据。
a)针对B腔滑油滤定检(XB直升机原定检定周期为30 Fh)工作,参考机型XA试飞终期定检方案为50 Fh,基于相似度因子确定折后系数1.08,建议XB直升机定检方案为54 Fh,经验证XB直升机经历3年多飞行试验,考虑一定的安全裕度,确定B腔滑油滤定检间隔期建议值为50 Fh,且经近2年的试验和观察,证明了结果的有效性,且后续进行3次的监控观察循环;
b)针对磁性屑沫信号器定检(XB直升机原定检定周期为20 Fh)工作,参考机型XA试飞终期定检方案为30 Fh,基于相似度因子确定折后系数1.10,建议XB直升机定检方案为33Fh,经验证XB直升机经历3年多飞行试验,考虑一定的安全裕度,确定磁性屑沫信号器定检间隔期建议值为30 Fh,且经近2年的试验和观察,证明了结果的有效性,且后续进行3次的监控观察循环。
1) 本文结合系列直升机型号使用维护实际,从定检工作间隔期、持续周期、定检程序及定检内容入手,梳理了其所存在问题。
2) 通过利用系列直升机历史经验数据,从机型、定检、维修等方面入手,确定相似度因子模型,实现了历史数据的提炼融合。
3) 结合直升机XA及XB飞行试验实际数据,针对传动系统相关的B腔滑油滤检查及磁性屑沫信号器等2项定检开展模型优化实例验证,结果分析与实际对比,证明了方法模型的有效性。
4) 验证及使用结果表明,本文所提出的基于相似度因子的定检优化模型和方法,可有效应用于直升机系统级定检间隔期优化,为提高直升机使用率及出动架次率、降低维修成本、提升直升机维修保障效能奠定及坚实基础。
[1] GJB 368B—2009.General requirements for equipment maintenance work[S].2009.
[2] Wing T,Crow L H,Dreckman G T.The effect of redundancy on the requirements for logistic support[C]//Proc.of the Reliability and Maintainability Symposium,1991,Annual IEEE,199l:411-415.
[3] Brown N,Power S.Simulation in a box(A Generic Reusable Maintenance Model)[C]//Proc.of the Winter Simulation Conference,2000:1050-1056.
[4] Crocker J,Kumar U D.Age related maintenance versus reliability centered maintenance:A case study on aero engines[J].Reliability Engineering and System Safety,2000,67:113-118.
[5] IDA Paper P-2421.Support costs and reliability in weapons acquisition:approaches for evaluating new systems[R].Washington,D.C.Institute of Defense Analysis,1990.
[6] Castro H P,Cavalca K L.Availability optimization with genetic algorithm[J].International Journal of Quality and Reliability Management,2003,20(07):847-863.
[7] 董明,何奕军.航线维修人力资源的配置优化及应用研究[D].上海:上海交通大学,2008.
Dong M,He Y J.Research on optimization and application of human resource in route maintenance[D].Shang Hai:Shanghai Jiaotong University,2008.
[8] Chen C B,Klien C M.A simple approach to ranking a group of aggregated fuzzy utilities[J].IEEE Transaction on Systems Man & Cybernetics,1997,27(01):26-35.
[9] GJB 1909A—2009.Reliability of maintenance of equipment[S].2009.
[10] Gan M Z.Design and verification of maintainability[M].Beijing:National Defense Industry Press,2003.
[11] Pillay A,Wang J.Modified failure mode and effects analysis using approximate reasoning[J].Reliability Engineering and System Safety,2003,79(02):69-85.
[12] 何钟武.以可靠性为中心的维修[M].北京:中国宇航出版社,2007.
He Z W.Reliability centered maintenance[M].Beijing:China Air Press,2007.
[13] 张梅军.机械状态检测与故障诊断[M].北京:国防工业出版社,2008.
Zhang M J.Mechanical status detection and fault diagnosis[M].Beijing:National Defense Industry Press,2008.
Citation format:SONG Haijing, JIAO Yi.Optimization Technique of Helicopter System Periodic Maintenance Interval Based on Similarity Factor[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(12):198-202.