(论文)空调系统常见故障模式

基于PHM的民机维修模式及维修决策支持技术

B737NG空调系统常见故障模式及在线监测参数分析

1.研究背景与目标

1.1 研究背景

1.2 研究目标

1.3 技术指标

2.引用及参考文件

1. B737 AIRCRAFT MAINTENANCE MANUAL

2. B737 FAULT ISOLATION MANUAL

3. IEEE Std 1232-2002, IEEE Standard for Artificial Intelligence Exchange and Service Tie to All Test environments (AI-ESTATE).

4. IEEE Std 1522-2004, IEEE Standard for Testability and Diagnosability Characteristics and Metrics.

5. IEEE Std 1636-2009, IEEE Standard for Software Interface for Maintenance Information Collection and Analysis (SIMICA).

6. ISO 10303, Industrial Automation Systems and Integration-Product Data Representation and Exchange.

7. MIL-HDBK-1814, Department of Defense handbook: Integrated Diagnostics.

8. RADC-TR-89-45, A Government Program Manager's Testability and Diagnostics Guide.

3.总体概述

飞机环控系统是保证飞机座舱和设备舱内具有乘员和设备正常工作所需的适当环境条件的整套装置，是现代民用飞机必不可少的一个组成部分。作为飞机的重要系统直接影响着飞机的空调和座舱增压，以及发动机和机翼的防冰，其故障影响到飞机的派遣放行，导致飞机延误甚至取消，这给航空公司带来非常大的经济损失。气源与空调系统该系统故障具有多发性、重复性和复杂性，以致一线维护工作人员排故每天都要花大量时间和精力，影响了飞机的使用率和准点性。通过国内外对于飞机空调系统研究分析，本部分主要研究内容如下。

1、B737NG空调系统工作原理及常见故障模式分析：主要通过查阅相关文献资料，包括B737NG各种维修和排故手册，如AMM、FIM、MEL、SMM、IPC 等手册。掌握飞机空调系统的构造和工作原理，分析热交换器、流量控制与关断活门FCSOV、空气循环机ACM、冷凝器等空调系统关键部件的故障模式、机理和影响结果

2、空调系统监测参数分析及特征值提取方法研究：分析目前已有的监测数据采集、存储与译码处理方法，研究特征值提取方法，建立覆盖性广、有效性强的空调系统监测参数体系和特征值提取方法。

3、基于监测数据的飞机空调系统健康评估方法研究：借助实验室已有的研究成果，根据行业最新的技术发展和理论创新，拟采用基于状态空间模型或基于多尺度支持向量机的方法对飞机空调系统开展健康评估研究和性能退化趋势研究。

4、空调系统故障诊断模型方法研究：对于飞机空调系统故障诊断方法的研究，拟采取基于符号有向图(SDG)或基于贝叶斯网络的方法进行排故和诊断方法研究。

5、基于PHM的维修决策技术：开展基于PHM健康监测的空调系统维修决策技术研究，在系统状态监测和MSG-3定期维修计划基础上，利用启发式算法，进行维修任务的打包、组合与动态调度优化分析。

6、验证研究，利用Matlab工具实现空调系统健康评估与故障诊断模型算法的开发，开发B737NG空调系统健康监测与维修决策支持系统原型，以某航空

公司的B737NG机型的实际运行数据为基础，结合航线维修和排故记录，开展本文研究所提出模型方法的验证，评估其虚警率和漏警率等性能指标。

具体研究技术路线如下图所示。

图1技术路线图

4主要实现方法及模型

4.1环控系统的PHM适用模型研究

空调系统为机组乘客和设备提供一个可调节的内部环境主要有制冷分配加温温度控制设备冷却增压等六个子系统。空调系统从功能上讲，主要有组件流量控制、组件制冷区域、温度控制、再循环以及空气分配五个部分。如图2所示，来自气源系统的新鲜空气通过左右两个流量控制与关断活门进入空调系统，该活门控制进入飞机的新鲜空气的量。新鲜空气进入制冷组件后，被降温和抽湿再进入空调分配系统。对左组件的控制通常可保证驾驶舱制冷，而对右组件的控制则保证对混合总管的制冷。来自组件和地面空调接口的空调气通过分配系统进入温度控制区域，区域温度控制部分为进入用户区域的空调空气加温，并调节气压。B737-800飞机上有三个温度控制区域：驾驶舱区域、前客舱区域和后客舱区域，为了通风大约一半的客舱空气经过再循环系统被重复利用，这样可减少对来自气源系统新鲜空气的需求。

图 2 空调系统功能描述

B737NG系列飞机空调系统是环控大系统的核心子系统，属于飞机多发性、重复性故障频发的子系统，其故障多表现在制冷效果不好等，尤其是在夏季高温期间，严重影响客舱、驾驶舱的空气质量。本报告重点介绍空调系统中制冷部分工作原理、关键部件及常见故障与在线监测参数。空调制冷系统的关键部件包括：流量控制与关断阀门、热交换器（主/次）、空气循环机（ACM组成：涡轮、压

缩机、风扇，三者同轴同转速）、回热器、冷凝器、水分离器、冲压空气系统。

图 3 737NG环控系统功能介绍

4.1.1 B737NG环控系统航线常见故障模式分析研究

飞机空调来自于气源系统（发动机ENGINE、辅助动力装置APU)的引气,气源系统的引气温度很高，不能直接应用，必须通过两个降温组件的降温才能引入空调。左右两个组件接受驾驶舱机组的操作指令调节引气的温度，然后经过分配管路进入驾驶舱和客舱。引气从气源总管进入空调的制冷组件，经过制冷除湿后再进入空调的分配总管。正常时，驾驶舱是由左侧的空调组件供冷气；客舱由右侧和左侧的部分空调组件供冷气。再经过区域温度控制，控制热气的气量来达到控制温度的目的。B737-800飞机上有三个温度控制区域：驾驶舱区域、前客舱区域和后客舱区域。为了减小从发动机的引气量，降低发动机的负载，客舱的空气大约有一半是被重复利用的。混合总管上安装了两个再循环风扇。图1所示空调系统的功能描述简图，其主要组成部件：空调/引气控制面板、流量控制与关断活门FCSOV、热交换器、空气循环机ACM、再加热器、冷凝器、冲压空气系统水分离管。

FCSOV：来自气源系统的引气通过FCSOV进入主交换器，FCSOV控制并调节进入组件的引气流量。FCSOV是电控气动活门，位于空调舱内，活门上面还有位置指示器可以用来在排故时检查活门。

热交换器：两级热交换器上都有通风/扩散组件，可以让冲压空气流经相应的热交换器，并将冲压空气废气排出机体。主热交换器以及相应的通风/扩散组件位于空调舱的外后侧，次热交换器在主热交换器的前面。污垢和污染会使热交换器的效率下降，如果在空中出现冲压空气门全开RAM AIR DOOR FULL OPEN 指示灯亮，说明热交换器较脏。热交换器上有检查窗可以检查热交换器的状态。

ACM：位于空调舱内ACM是个高速旋转设备，在同一根轴上有三个部分，涡轮、压气机、叶轮风扇。该轴有箔托空气轴承来支撑，空气轴承可以使ACM 在高速旋转时摩擦力非常小。如果转向相反会损坏空气轴承，没必要对有空气轴承的ACM进行勤务。空气循环机(ACM)是核心部件，工作原理：压缩空气先经过主热交换器，将热量传给冷却介质温度被降下来，然后流入ACM的压气机（压气机内腔是一种收敛型结构）被压缩，根据热力学定律气体被压缩温度升高，然后流入次级热交换器将热量再次传给冷却介质，此处压缩空气被压气机压缩升温是为了它在次级热交换器中热交换效率更高。压缩空气经过两次热交换气体的温度大幅下降，然后流入涡轮（涡轮内腔是一种扩散型结构）驱动它旋转，并带动同轴的压气机和风扇，将热能转化为机械功，根据热力学定律气体膨胀并做功温度要下降，因此在涡轮出口得到冷却用的低温空气，再进入水分离器后进入空调系统。

冲压空气系统：冲压空气系统调节进入两级热交换器的外界空气的量。它由冲压空气管、冲压空气作动筒、冲压空气进气门组件、冲压空气温度传感器组成。交流马达驱动的线性作动筒，完成折流门和调节板的移动。进而改变冲压空气的进气量。冲压空气温度传感器向组件/区域温度控制器提供温度数据，它位于空调舱内连接ACM压气机和次交换器的管道中，组件/区域温度控制器根据该传感器提供的温度值，调节冲压空气进气调节板的位置。地面：冲压空气折流门全开。空中：襟翼未未收上（S1051/FSEU），全开；襟翼收上，由组件/区域温度控制器来调节位置。

冷凝器：冷凝器也是铝制的气/气热交换器，它利用ACM涡轮的供气来冷却

组件空气，气温降到沸点以下后空气中的水蒸气就变成液态水，同时组件供气也得到适当升温。

水分离管与水分离器：水分离管与水分离器的作用都是将空调空气中的水份出除去，每个组件内有一个水分离管和两个水分离器。

再加热器：再加热器是铝制的气/气热交换器，它的作用是给进入冷凝器的空气预冷却，并对离开水分离器进入ACM涡轮部分的空气加温。

温度控制活门TCV：TCV是供气温度的主控活门，位于空调组件内是交流马达驱动的单片式蝶形活门。TCV上有个位置指示器，当组件在OFF位时此活门通常在关闭位，如果马达失效可人工超控将活门关上。

备用TCV：备用TCV除对供气温度提供备用控制外，还可以提高组件供气温度防止冷凝器结冰。它位于空调组件内，是气动的蝶形调节与关断活门。备用TCV上也有位置指示器。

过热电门：每个组件有三个过热电门：压气机出口过热电门390F(199C)、涡轮进口过热电门210F(99C)、组件供气过热电门250F(121C)。任一电门探测到超过门槛温度值时，PACK灯点亮，并断开空调组件。

空调系统其工作原理如图4所示。

图 4 737NG空调制冷系统工作原理图

飞机的温度控制系统是自动的。组件/区域温度控制器通过比较温度传感器和选择器的差值（管道需求）来控制空气混合活门或者组件的温度控制活门。温

度控制是通过P5板右中部的温度控制面板来完成的。在该面板上有三个温度选择器，三个区域过热灯，混合空气TRIM AIR电门，温度指示器，气温选择器，如图3所示。

温度选择器控制相应的温度控制区域，每个选择器可以选择的温度范围：

65F~85F(18~30C)。温度设定值选择器放在OFF位可以关闭相应区域的混合空气调节活门。混合空气电门控制掺混空气压力调节与关断活门。它有两个位置，打到ON位时活门打开，打到OFF位时活门关闭。气温选择器选择需要显示温度

的区域和空调组件。温度指示器则显示被选择区域或空调组件的温度值。驾驶舱只有供气管路的显示。

图5调温面板

空调组件里还有很多电磁阀和传感器等部件,它们由座舱温度控制器（CTC）和空调附件装置（ACAU）控制温度和保护空调系统。CTC从驾驶舱的温度控制面板接收信号，温度传感器从驾驶舱和客舱送出温度数据到CTC, CTC通过空调附件装置送出控制和工作信号来自动控制温度。温度控制信号传到空气混合活门，空气混气活门调整流进组件和分配系统的冷热空气的比例来调节温度。温度控制系统在供气管道上有过热电门，当温度超限制，过热电门给出指示并停止系统工作。在客舱和管道上的温度传感元件监测和送出温度数据给客舱温度控制面板。温度控制面板显示空气温度和空气混合活门位置。温度控制有自动和人工两种工作模式。在自动模式中，从选择电门来的冷或暖信号传到CTC。CTC比较选择器输入的温度与下列这些温度传感器来的输入:a）管道温度预测器、b）管道温

度限制传感器、c）座舱温度传感器。座舱温度控制器监测传感器的输入，它给组件空气计算出正确的温度。CTC 送出信号经过ACAU内的继电器来接通空气混气活门的电动旋转机械执行机构来改变蝶形活门的位置，空气混气活门调节组件的热和冷的空气气流来给出正确的空气温度。CTC不间断地测量座舱和分配管道内的温度。在自动工作模式失效的情况下可用人工模式,机组用温度选择器将暖或冷的信号送给ACAU, ACAU使信号传到空气混气活门来设定它的位置。在这种模式下，必须监视空气温度表并调整空气混气活门来控制温度。管道温度限制传感器给CTC提供信号，当管道温度增加到140℉(60℃)时，CTC断开热信号并且将冷信号送到空气混气活门。如果管路温度超过190 ℉(88℃)管道过热电门接通管道过热灯并使空气混气活门将活门热气一侧关闭来保护空调系统。以上就是空调系统温度控制的主要原理。另外空调系统的另一个功能是给飞机机舱增压，飞机在万米高空飞行,氧气的密度不能达到维持生命的基本值。增压控制系统保持飞机座舱内部压力使氧气密度在安全的范围。这就保护了机组和乘客免受到缺氧的影响。

图6温度控制气路图

空气混合活门包括：混合空气调节和关断活门（1个）和区域混合空气调整活门（3个）。混合空气调节和关断活门（PRSOV），直接由控制面板上的TRIM AIR电门控制，安装在右侧空调舱，是电控气动，弹簧加载在关位的。从FCSOV 获得没有调压的引气，可以使下游引气压力保持在高于客舱高度4PSI的水平。以上四个活门上都有活门位置指示器，可以在地面检查活门的位置，并有人工超

控手柄，可以人工将活门打开或关闭。混合空气调节活门（TAMV），交流马达驱动。驾驶舱区域的调整活门安装在左侧空调舱（1个），客舱的2个安装在右空调舱。温度控制模式分为平衡和不平衡模式。平衡模式：两个空调组件输出温度是一样的，温度是完全由空气混合活门来控制。不平衡模式：空气混合活门关闭，舱内温度和空调组件的出口温度一样。空调处于，两个区域的构型，这时，左侧组件的输出有驾驶舱温度选择器来设置，右侧组件的输出按前舱和后舱中最冷的要求来设置。

B737NG飞机空调系统各部件功能描述、常见故障模式、故障影响和现有的监测方法如下表。

表 1 B737NG飞机空调系统常见故障模式

4.1.2 B737NG在线监测参数及FIM分析研究

本部分以B737环控系统的空调子系统为对象,分析系统及关键部件监测参数、关键性能参数门槛值（阈值）确定方法、故障排故方法，研究上述系统的FIM、AMM等手册、为PHM维修模式的研究提供基础和输入。传感器位置如图7和图8所示。

图7 B737NG飞机空调系统传感器和控制器

图8 B737NG飞机空调系统传感器和控制器布局示意图B737NG空调系统传感器参数清单：

重点针对环控系统的空调子系统监测参数体系进行梳理，确定监测参数的健康阈值。根据FIM、AMM、SSM等手册对空调系统航线常见故障模式进行排故梳理，重点针对冲压空气系统、ACM机以及热交换器等子系统的排故方法进行分析研究，找出可被监测故障信息。重点针对改装后的B737NG空调系统在线监测参数分析。然后针对目前已有的监测参数结合关键部件故障模式，通过FIM、AMM等手册进行排故过程梳理，分析研究可被监测故障信息，得到故障覆盖率等性能指标。

针对目前环控系统监测参数体系，一方面通过AMM、FIM等制造商手册以及国内外相关文献资料提供的信息来确定，另一方面通过AIRFACE等译码软件

对在线监测参数进行对比。监测参数健康阈值的确定主要根据飞机制造商以及飞机运营商工程人员给定的数值作为参考。最后根据FIM、AMM等手册的排故逻辑以及系统的工作原理和在线监测参数的分析来确定可被监测的故障信息。目前B737NG飞机中空调系统可利用监测参数较少。

分析系统健康评估对在线监测参数的需求，评估目前系统在线监测对常见故障的覆盖率及有效性，提出新的监测参数需求及故障覆盖能力。

通过调研分析之后得到目前空调系统关键监测参数有引气温度、引气压力、冲压空气温度传感器、组件温度传感器、混合总管温度传感器以及分配管道温度传感器等这些传感器记录的参数。传感器位置如下图所示，图中红线标记地方。通过对这些传感器位置和作用的分析结合空调系统关键部件的故障模式信息等，找出可被监测故障信息，例如我们可以用冲压空气温度传感器与引气温度传感器记录的温度温差来分析主热交换器的效率；利用正常情况下冲压空气门全开时冲压温度传感器记录的参数作为参考值来比较冲压空气门是否全开;利用组件温度传感器与冲压温度传感器温差来分析次热交换器效率；利用组件温度传感器记录温度来分析水分离器等。

除此之外，结合空调系统航线常见故障模式，以及在线监测参数。最终选择海拔高度（H）、马赫数（M）、总温（T1）、静温（T2）、发动机防冰活门（V1）、大翼防冰活门（V2）、发动机高压转子转速（N1）、发动机低压转子转速（N2）、客舱压力(P)、以及上述4个改装后新增的几个重要参数共14个监测参数作为民机空调系统健康监测所需采集的参数。参数形式如表3所示。

经过FIM、AMM等手册以及以上传感器的分析，主要将FIM上给出的可被监测故障分类为PACK Light，故障原因有热交换器污染、冲压空气系统堵塞等，针对这些故障模式，可以利用之前提出的引气温度、冲压空气温度、组件温度以

及混合总管温度等参数对这些部件实施监控，实现故障的监测。所选传感器位置如图9所示。

图9相关传感器位置

4.1.3 基于数据的B737NG空调系统健康评估方法研究

4.1.3.1 空调性能参数基线模型

空调性能参数的基线模型反映了健康状态下空调制冷子系统性能参数之间的一种基本的函数关系。基线模型能够准确反映系统的特性。在传感器和空调系统均未出现故障的情况下，由实际测量值减去基线值得到的性能参数偏差值理论上应在0 附近波动，通过偏差值序列分析即可实现对空调系统异常状态的监控，因此准确的基线模型是对空调系统进行状态监控的基础。

借助民机系统运行期间收集的监测参数获得的系统基线模型，能反映系统的运行特性，在状态监控领域得到了广泛应用。这种数据驱动的建模方法，由于数据来自个体系统，得到的模型也是个性化的，相对于一般的物理模型更能够反映个体系统的特性。基于数据驱动的模型又称为经验模型，分为参数化和非参数化的模型：参数化的模型通常需要借助一定的先验知识，假设模型为某种函数形式，借助历史数据来训练模型得到模型参数值，如神经网络模型等；而非参数化模型不需要对模型做任何假设，系统的特性不需借助某个特定的函数来描述，

通过一组特定的历史数据样本来表征系统的特性，如多元状态估计技术即为一种非参数化的建模方法。

实际中对于大多数复杂系统，建立其准确的物理模型或基线模型十分困难。空调系统基线模型隐含在厂家的性能监控系统中，用户无法获得，这使得监控要时时依赖于厂家系统，在经济、技术和安全性控制上的自主性受到很大限制。我国民航当前、并且还将在较长时间内大量使用进口民航飞机，为防止工作上的被动，许多航空公司都试图挖掘软件系统中隐藏的基线模型，以实现对厂家性能监控系统的替代。如林兆福和范作民研究了应用正交试验设计原理及最小二乘曲线拟合原理建立发动机基线方程的方法，并应用到了航空发动机状态监控与故障诊断系统中，能够满足趋势分析和故障诊断的要求；钟诗胜等采用基于核函数的多元非线性回归分析方法，对罗罗公司的发动机基线模型进行了挖掘；钟诗胜等利用三次回归分析法建立了发动机试车台基线，并对基线模型的误差进行估计，提出了基线库的建立方法。这些方法在建立自主的航空发动机状态监控系统中发挥了重要作用，但基线方程的建立仍需借助厂家的监控软件来训练和验证，无法彻底摆脱对厂家监控系统的依赖，实际上是对厂家软件中的基线模型的一个近似，得到的仍然是“一般化”的基线模型，精度上难以保证。发动机除制造、组装以及装机因素影响外，实际使用中性能退化以及维修活动等均会造成系统特性发生变化，即个体发动机的性能参数与一般化的基线模型预测值之间也会出现偏差，由此得到的性能参数的偏差量也不可避免的有偏差或误差。

由于民机系统大都比较复杂，建立其准确的物理模型或基线模型十分困难。基线模型隐含在厂家的性能监控系统中，用户无法获得，这使得系统监控要依赖于厂家系统，在经济、技术和安全性控制上的自主性受到很大限制。对于可利用监测参数少的空调系统建立其基线模型更为困难，现在空调系统通过改装来获得监测参数已成为主流，由于目前国内对于空调改装还处于起步阶段，关于改装后几个关键参数的研究处于空白阶段。而将多元状态估计技术用于空调系统性能参数基线的挖掘具有以下优势：一方面，多元状态估计技是一种数据驱动建模技术，不需要系统的物理模型，因此可以摆脱对厂家监控软件的依赖；另一方面，基线模型的建立仅需要借助健康空调系统的监测数据样本，不需要故障或失效数据，因此数据容易获取，且根据每架飞机的空调系统实测的数据建立起的“个性化”