基于区间层次分析的航空故障可靠性维修方法研究

王 玮，吴 涛，齐 鹏

(国营芜湖机械厂，安徽 芜湖 241007)

作者简介：王玮（1979—），男，高级工程师，硕士，主要研究方向为飞行控制，weiwdyh@163.com.

摘要：针对传统的航空故障维修方法存在可靠性较低、维修时间较长等问题，提出一种基于区间层次分析的航空故障可靠性维修方法。根据神经网络构建网络观测模型，对网络观测模型进行离线训练，由此可获取任意时刻的估计值与实际值之间的残差，利用残差进行故障诊断，以诊断结果来判断航空故障类型。基于此，利用层次分析法构建判断矩阵，利用检验指标对维修系数进行检验，最后得到航空故障可靠性维修方法。实验结果表明，所提方法能够有效提高航空故障维修的可靠性，减少维修时间。

关键词：区间层次分析；航空故障；可靠性维修

中图分类号：V263.6   文献标识码：A   文章编号：2095-509X(2019)07-0114-04

航空故障可靠性维修是保证航空活动稳定、航线安全运行的前提［1-2］。为了保证飞机的安全性，必须对航空维修单位的维修质量综合地考核［3］。国内外已有部分学者对航空故障的维修进行研究，并获得了相关成果。例如文献［4］提出一种基于监督流的航空故障可靠性维修方法，针对不同故障数据的特征引用非线性维数简约技术进行学习，并将其映射到低维空间，实现故障特征提取，针对不同的故障采取不同的维修手段。该维修方法的可靠性较低。文献［5］提出一种基于小波变换的航空故障可靠性维修方法，对不同的电流信号进行分析，引用小波分解计算分形维数，通过主元分析降低特征维数，实现航空故障可靠性维修。该方法的故障维修时间较长。针对上述方法存在的一系列问题，本文提出一种基于区间层次分析的航空故障可靠性维修方法，以提高飞机的工作效率以及使用寿命。

1  基于区间层次分析的航空故障可靠性维修方法

1.1航空故障诊断

为准确判断航空活动中是否存在航空故障，需要构建输入参数以及观测参数之间的映射关系，并根据传感器输出值来确定故障点。而传感器的输入、输出特性大多为非线性，且易受到制造公差、电子电路复杂等因素影响［6-7］，采用具有复杂线性函数逼近能力的神经网络算法优化传感器，以提高传感器的工作性能。在进行故障诊断时，基于神经网络构建观测模型，利用观测器进行航空故障诊断