CN103810231A - 用于机群的维护系统和用于规划维护的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于飞机机群的维护系统和一种用于飞机机群的规划维护的方法，所述维护系统包括维护数据库、非日常维护数据库、健康数据库以及规划模块，所述规划维护的方法包括鉴别具有用于待维护的飞机的至少一个日常维护动作的维护进度表，产生包括非日常维护任务的非日常维护任务进度表，以及产生包括维护进度表和非日常维护进度表的组合进度表。

Description

用于机群的维护系统和用于规划维护的方法

技术领域

本发明涉及一种用于机群的维护系统及其方法。

背景技术

航空公司运营中心(AOC)的操作员每天管理数千架次班机的运行，同时试图最小化代价昂贵的延迟和取消，同时遵守复杂的维护限制。对于航线的挑战是限制航线的低效率以及有效率地管理信息以减轻无法预料的维护中断的影响。

发明内容

在一个实施例中，本发明涉及一种用于飞机机群的维护系统，其包括：包括至少一个维护进度表的维护数据库，至少一个维护进度表包括用于飞机的一列日常维护动作；包括用于飞机的至少非日常维护历史数据的非日常维护数据库；包括用于飞机的操作数据的健康数据库；以及规划模块，其配置成查询维护数据库、非日常维护数据库和健康数据库以及鉴别与日常维护动作中的至少一个具有相关性的预见的非日常维护任务。

作为优选，所述规划模块通过在所述数据库上排列维护算法来确定所述相关性，所述维护算法确定在所述日常维护动作中的至少一个的期间所包括的预见的非日常维护任务。

作为优选，所述健康数据库还包括预兆飞机健康数据。

作为优选，所述日常维护动作包括所述日常维护动作的定时和持续时间。

作为优选，所述算法在鉴别与所述日常维护动作中的至少一个具有相关性的预见的非日常维护任务中结合所述预兆飞机健康数据。

作为优选，所述维护数据库、非日常维护数据库和健康数据库包括单个数据库。

作为优选，所述规划模块在配置成访问所述单个数据库的计算机上执行。

作为优选，所述规划模块包括概率模块、相关性模块和商业规则模块。

作为优选，所述概率模块鉴别具有发生的阈值概率的预见的非日常维护任务。

作为优选，所述相关性模块鉴别所述日常维护动作中的至少一个，所述预见的非日常维护任务中的至少一个能够与所述所述日常维护动作中的所述至少一个一起完成。

作为优选，所述维护系统还包括产生模块，所述产生模块产生任务进度表，所述任务进度表是所述维护进度表和鉴别的非日常维护任务中的至少一个的组合。

作为优选，所述商业规则模块鉴别所述预见的非日常维护任务中的哪一个能够完成以满足操作目标。

在另一实施例中，本发明涉及一种用于飞机机群的规划维护的方法，该方法包括鉴别具有用于待维护的飞机的至少一个日常维护动作的维护进度表；产生包括非日常维护的非日常维护进度表，非日常维护具有基于用于机群的历史数据的预定发生概率以及与至少一个日常维护动作具有相关性；以及产生包括维护进度表和非日常维护进度表的组合的任务进度表。

作为优选，产生非日常维护任务进度表包括确定预定的发生概率的大小。

作为优选，所述维护进度表包括所述日常维护动作的定时和持续时间。

作为优选，非日常维护进度表的产生考虑了所述日常维护动作的定时和持续时间以及所述非日常维护的所述预定的概率的大小。

作为优选，所述非日常维护的所述预定的概率通过确定所述飞机的至少一个部件中的潜在失效来决定。

作为优选，确定所述至少一个部件中的潜在失效包括评估多个限制中的至少一个，所述多个限制包括所述部件的预测寿命和所述部件的故障率。

作为优选，确定故障率包括实际故障率或人为故障率中的至少一个。

作为优选，由预兆健康数据确定包括到失效的时间的所述人为故障率。

附图说明

在附图中：

图1是具有多个飞机系统的飞机的示意图。

图2是根据本发明的实施例的维护系统的示意性视图。

图3是根据本发明的另一个实施例的方法的流程图。

具体实施方式

对飞机环境的初始说明在理解本发明的构思中将是有用的。图1示意性地示出具有多个飞机构件系统4和通信系统6的飞机2的形式的飞行器的一部分，多个飞机构件系统4能够实现飞机2正确操作，多个飞机构件系统4可以通过通信系统6相互通信以及与飞机健康管理(Aircraft health management：简称AHM)计算机8通信。可以理解，本发明构思可应用于一个或多个飞机，包括飞机组，比如飞机机群。

AHM计算机8可以包括任何适当数量的标准部件或与其相关联，这些标准部件包括单独的微处理器、电源、存储装置和接口卡。AHM计算机8可以接收来自任意数量的构件系统或负责管理数据的采集和存储的软件程序的输入。AHM计算机8示出为与多个飞机系统4通信，并且可以预期AHM计算机8可以执行一个或更多个健康监控功能或作为一体式飞行器健康管理(Integrated VehicleHealth Management：简称IVHM)系统的一部分以辅助诊断或预测飞机2中的故障。在操作期间，多个飞机系统4可以发送关于多个飞机系统4的操作数据中的至少一些的状态消息，AHM计算机8可以基于这些数据确定飞机2的健康功能。在操作期间，多个飞机系统4的输入和输出可以通过AHM计算机8监控，AHM计算机8可以基于这些数据确定飞机2的健康功能。例如，诊断和预报分析可以向这些数据应用知识以便提取信息和数值。这样，IVHM系统的AHM计算机可以指示对于飞机2故障将出现或者具有高的出现概率。

本发明的实施例提供一种系统和方法，该系统和方法用于基于预测非日常维修何时出现和／或何时非日常维修与日常维修相关，比如物理上接近或相关的系统，对飞机或飞机机群的维护进行规划，以通过在日常维护巡修期间包括非日常维修来改善维护规划。当前，当规划对于维护巡修的维护时，例如超过两天的维护巡修，维护设计者可以基于一些硬性要求比如小时数和周期来打包到期需要完成的任务。也包括当前在飞机上延迟的维护故障。通常当执行这种维护时会发现称为非常规的其他问题。例如，当打开飞机上的面板时，腐蚀、磨损的导线、泄漏等等可能被发现并且必须随后被改正。复杂的航线可以在规划的维护巡修中计划出一定量的时间供这种非日常维护消耗；但是，由于巡修可能被规划为比所需要的更长的持续时间，这通常导致低效率，并因此，当飞机从维护中能够早期交付时飞机不具有任何可规划的使用。在机群中一致地向安排好的维护巡修施加非日常维护任务因素会导致低效率，这是因为飞机在构造和机龄方面是不同的，而这导致不同程度的非常规比率。此外，当发现比预定更多的非日常维护时，维护巡修可能运行更长时间，由于现在飞机不可用，因此机群中的操作中断可能出现。

图2示意性地示出维护系统30，其包括维护数据库32、非日常维护数据库34、健康数据库36、规划模块38和产生模块40。可以理解，维护、非日常维护以及健康数据库32、34、36可以其中每一个为任何适当的数据库，包括每一个可以为具有多个组数据的单个数据库、链接在一起的多个不连续数据库或甚至简单的数据表。不管数据库是什么类型，维护、非日常维护和健康数据库32、34、36中的每一个可以设置在计算机的存储介质上或者可以设置在计算机可读介质上，比如数据库服务器，其可以联接至通信网络用于访问数据库服务器。可以预期，维护、非日常维护和健康数据库32、34、36可以包括在单个数据库比如计算机可查找数据库42中。进一步可预期，计算机可查找数据库42还可以包括另外的数据或信息以帮助确定在日常维护动作期间可以包括什么预见的非日常维护任务。

维护数据库32可以包括用于机群中的飞机的至少一个维护进度表。这可以包括用于飞机的一列日常维护动作。日常维护动作可以包括清洁飞机和部件、防锈化合物的施加、润滑零件、保养液压和气动系统、更换部件、执行目测检查和以规定间隔完成的任何其他任务，其他任务防止飞机的安全性和可靠性水平的恶化。作为非限制性例子，日常维护动作可以包括日常维护的定时和日常维护的持续时间。维护数据库32还可以包括与飞机将可用于维护的总时间相关的信息。

非日常维护数据库34可以包括用于飞机的至少非日常维护历史数据。这些信息可以包括已经在飞机上执行的在前非日常维护。这些信息可以与非常规的维护相关以及包括当出现非日常维护时执行什么任务、如果有的话安装了什么备用零件。非日常维护可以包括非常规的任何维护或修理，作为非限制性例子包括更换故障零件、更换可能失效的零件以及在定期安排的间隔之外执行的任何其他维护，比如在目测检查期间或在执行定时安排的维护期间发现的流体泄漏、腐蚀等等。这样，可以确定飞机中已出现了什么故障、已经避免了什么潜在故障以及在在前非日常维护期间已经完成了什么。

健康数据库36可以包括用于飞机的操作数据。用于飞机的操作数据可以包括关于飞机的健康的信息或可以包括由其可以确定飞机的健康的信息。操作数据还可以包括与飞机和部件使用相关的信息，包括使用小时或使用周期的信息。操作数据还可以包括飞机或部件的年限以及飞机或部件的构造，包括什么类型的发动机、零件号码、供应商等等。此外，健康数据库36还可以包括预兆飞机健康数据，其可以指示飞机中的潜在故障以及这些故障的概率。飞机可以包括AHM计算机或健康管理系统或者具有相似的能力，这些信息可以从飞机下载至计算机可查找数据库42并且可以提供操作数据以及用来预测飞机中的故障。预测的故障可被考虑为非日常维护任务。

规划模块38可被构造为查询维护数据库32、非日常维护数据库34和健康数据库36。规划模块38可以鉴别与日常维护动作中的至少一个具有相关性的预见的非日常维护任务。规划模块38可以在构造成访问或查询计算机可查找数据库42的计算机50上执行。可以理解，规划模块38可以经由将规划模块38联接至计算机可查找数据库42的通信网络或计算机网络访问计算机可查找数据库42。作为非限制性例子，这种计算机网络可以是局域网或更大的网络比如因特网。可以预期，规划模块38可以重复查询计算机可查找数据库42。

规划模块38可选择地包括概率模块52、相关性模块54和商业规则模块56。概率模块52可以构造成鉴别具有出现的阈值概率的预见的非日常维护任务。出现的阈值概率可以通过概率模块52基于来自非日常维护和健康数据库34、36的信息确定。该阈值可以设定为任何适当的预定值；但是，可以预期，预定值可以足够高使得将仅包括最相关的非日常维护。相关性模块54可以鉴别日常维护动作中的至少一个，预见的非日常维护任务中的至少一个可以与所述日常维护动作中的至少一个一起完成。例如，基于来自维护、非日常维护和健康数据库32、34、36的信息和来自概率模块的信息，相关性模块54可以确定维护将在飞机上的某个面板内发生。相关性模块54可以确定同一面板中的部件具有失效的阈值概率并且可以确定在规划的维护巡修期间应该完成非日常维护任务。因此，基于由于如同所使用的时数和周期以及飞机特性的硬性要求而作为维护巡修的一部分必须被执行的维护任务，开发了具有高的发生概率并且与规划维护具有相关性的非日常维护任务的概率上确定的目录。商业规则模块56可以包含一个或更多个操作限制、优化标准和操作目标，来自相关性模块54的任务根据操作目标被选择用于结合维护计划。商业规则模块56可以确定存在于相关性模块54中的哪个任务满足操作目标，比如最大化飞机利用率。可以理解，规划模块38可以不同于以上说明的例子，包括其可以仅包括概率模块52和相关性模块54。

可替代地，规划模块38可以通过在计算机可查找数据库42上排列(permutating)维护算法来鉴别与日常维护动作中的至少一个具有相关性的预见的非日常维护任务，所述维护算法确定在日常维护动作中的至少一个期间包括预见的非日常维护任务。算法可以将预兆飞机健康数据结合在鉴别与日常维护动作中的至少一个具有相关性的预见的非日常维护任务中。作为非限制性例子，利用飞机健康数据可以以90％的置信水平确定机舱压力控制器具有10天的剩余使用寿命。使预测失效与即将来临的维护任务相关联可以确定在接下来的8天中将在与机舱压力控制器相同的区域中执行预定维护。然后算法可以访问商业规则比如最大飞机利用率，并且确定是否包括与现有维护任务相结合的用于更换机舱压力控制器的非常规任务。算法可以将操作数据比如年限和使用小时数考虑在内。这可以证明是有用的，因为越新的飞机可能在经历维护巡修的同时具有很少的计划外的维护问题比如腐蚀。随着飞机年限增长(matures)，在执行预定维护的同时发现维护问题的可能性则更大。另外，飞机结构信息也可用于确定故障的概率。不同型号的飞机结构均可以不同。例如，飞机可以配置有另外的点火瓶，因此与配置有很少的点火瓶的飞机相比，其在对系统的维护需求上具有更高的可能性。

由于执行新的维护动作、由于飞机积累使用、由于结构改变以及由于现代飞机健康状态改变，规划模块38可以连续地确定什么非日常维护任务与日常维护动作中的至少一个具有相关性。与日常维护动作中的至少一个具有相关性的非日常维护任务然后可以结合为规划维护巡修的一部分。

规划模块38可以通过将操作标准考虑在内来提炼非日常维护任务的数量。例如，如果飞机在延长的时间段内将要退役(to bedown)，则可能期望包括具有较低失效概率的任务，即90％的失效可能性，而非仅95％的失效可能性。规划模块38能够考虑其他标准，比如经济影响或对机群的操作冲击。这种输入还可以用于开发与组织目标比如飞机利用率、维护收益等等一致的一列非日常维护任务。相同的非日常维护任务的列表呈现在规划中以结合到程序包内。此外，规划模块38可以将另外的输入考虑在内以接收最适合当前需要的建议。例如，维护位置可以用五天，并且基于该输入，规划模块可以提炼建议的维护动作以仅包括能够在规定的时间内完成的最高概率的那些非常规工作。

产生模块40可以产生任务进度表，该任务进度表是维护进度表和被鉴别的非日常维护任务中的至少一个的组合。产生模块可以包括显示器以向使用者58显示任务进度，或者可被构造成输出或转继任务进度。尽管规划模块38和产生模块40已被独立地示出，但是可以预期其可以包括在单个装置中。

在操作期间，维护系统30可以确定在日常维护期间应当被处理的非日常维护。初始地，规划模块38可以查询计算机可查找数据库42并且可以推荐在维护巡修期间包括的非日常维护任务。建议的非日常维护动作可以基于可调整的事件概率。另外，规划模块38可以将飞机的当前健康状态考虑在内，以及可以基于包括成本、时间、劳动力可用性等等的各种其他因素的关系中的近期失效的概率提供非日常维护动作。技术效果在于飞机机群的操作效率可以通过维护系统30的使用得到改善，因为非日常维护任务可被结合在日常维护巡修内并且维护任务基于特定飞机的独有特性。这样，维护系统30可以包括预报即将发生的失效和优化这些选项以产生推荐操作的元素。规划模块38可以将规划维护动作考虑直到任务水平以确定与非日常维护的相关性。与日常维护一起包括的用于非日常维护的任务和持续时间可以基于可调整的发生概率，其导致维护巡检可以根据它们可能的持续时间更好地规划，并允许更高的飞机利用率和更少的操作中断。由于飞机将停止运行，因此规划模块38还可以包括即将来临的维护任务(尽管其尚未到期)以最佳地实现操作目标比如维护收益、维护利用率、飞机利用率和维护成本等等。

根据本发明的实施例，图3示出用于规划用于飞机机群的维护的方法100。所描述的步骤的顺序仅用于示出目的，并非意味着以任何方式限制方法100，如可以理解的，步骤可以以不同的逻辑次序进行或者在不脱离本发明的实施例的情况下可以包括另外的或介入的步骤。

方法100可以在102处以鉴别具有用于待维护的飞机的至少一个日常维护动作的维护进度表为起点。这可以包括日常维护动作的定时和持续时间。在104，可以产生包括非日常维护的非日常维护进度表，非日常维护具有基于用于机群的历史数据的预定发生概率和具有与至少一个日常维护动作的相关性。这可以包括基于用于机群的历史数据确定预定发生概率的大小。例如，确定非日常维护的概率可以包括确定飞机的至少一个部件中的潜在失效。确定至少一个部件中的潜在失效可以包括评价包括部件的预测寿命和部件的故障率的多重约束中的至少一个。部件的故障率可以包括实际故障率或人为故障率(artificial failure rate)中的至少一个。预兆飞机健康数据可被用于确定到失效的估计时间或估计的剩余使用寿命。在产生非日常维护进度表中，日常维护动作的定时和持续时间以及非日常维护的预定概率的大小可被考虑在内。在106，可以产生包括维护进度表和非日常维护进度表的组合的任务进度表。

以上实施例提供各种有益效果，包括可以最小化飞机落地的时间、可以最小化延误以及可以最小化或消除班机取消。以上说明的实施例规划主动维护(proactive maintenance)并且解决了估算维护巡修的任务和持续时间的困难。之前仅已知的需求或现有故障可被规划，飞机通常会远离维护巡修从而仅在数天后发现维护问题。另外，维护任务仅在飞机进入维护之后才发现，并且导致飞机不可用并因此干扰飞行进度表。上述实施例利用当前的飞机健康和多个可变输入标准以提供待执行的主动维护任务，这减少了离开维护巡修之后不久的维护问题的发生、减少了由于改进的规划而导致的飞机后期失去维护的可能性以及由此的很少的操作中断。此外，上述实施例允许在确定待结合到规划维护内的非日常维护时考虑多个输入标准。上述实施例提高了飞机利用率以及减少了成本高昂的操作中断。另外，上述实施例允许以低成本将主动维护动作包括在维护巡修中，因为飞机已经被打开(opened)用于其他维护。这进一步减少了操作中断以及离开维护巡修之后不久出现的维护成本。

本撰写的说明书采用示例公开本发明，包括最佳方式，以及还使得本领域技术人员能够实施本发明，包括制造和使用任何装置和系统以及执行任何结合的方法。本发明的可获得专利权的范围由权利要求限定，并且可以包括本领域技术人员想得到其他示例。如果这些其他示例具有与权利要求的文字表述没有不同的结构元件或者如果这些其他示例包括与权利要求的文字表述无实质差异的等同结构元件，则这些其他示例旨在在权利要求的范围内。

Claims (20)

1.一种用于飞机机群的维护系统，所述系统包括：

包括至少一个维护进度表的维护数据库，所述至少一个维护进度表包括用于所述飞机的一列日常维护动作；

包括用于所述飞机的至少非日常维护历史数据的非日常维护数据库；

包括用于所述飞机的操作数据的健康数据库；以及

规划模块，所述规划模块配置成查询所述维护数据库、非日常维护数据库和所述健康数据库，并鉴别与所述日常维护动作中的至少一个具有相关性的预见的非日常维护任务。

2.根据权利要求1所述的维护系统，其特征在于，所述规划模块通过在所述数据库上排列维护算法来确定所述相关性，所述维护算法确定在所述日常维护动作中的至少一个的期间所包括的预见的非日常维护任务。

3.根据权利要求2所述的维护系统，其特征在于，所述健康数据库还包括预兆飞机健康数据。

4.根据权利要求3所述的维护系统，其特征在于，所述日常维护动作包括所述日常维护动作的定时和持续时间。

5.根据权利要求4所述的维护系统，其特征在于，所述算法在鉴别与所述日常维护动作中的至少一个具有相关性的预见的非日常维护任务中结合所述预兆飞机健康数据。

6.根据权利要求1所述的维护系统，其特征在于，所述维护数据库、非日常维护数据库和健康数据库包括单个数据库。

7.根据权利要求6所述的维护系统，其特征在于，所述规划模块在配置成访问所述单个数据库的计算机上执行。

8.根据权利要求1所述的维护系统，其特征在于，所述规划模块包括概率模块、相关性模块和商业规则模块。

9.根据权利要求8所述的维护系统，其特征在于，所述概率模块鉴别具有发生的阈值概率的预见的非日常维护任务。

10.根据权利要求8所述的维护系统，其特征在于，所述相关性模块鉴别所述日常维护动作中的至少一个，所述预见的非日常维护任务中的至少一个能够与所述所述日常维护动作中的所述至少一个一起完成。

11.根据权利要求10所述的维护系统，其特征在于，所述维护系统还包括产生模块，所述产生模块产生任务进度表，所述任务进度表是所述维护进度表和鉴别的非日常维护任务中的至少一个的组合。

12.根据权利要求8所述的维护系统，其特征在于，所述商业规则模块鉴别所述预见的非日常维护任务中的哪一个能够完成以满足操作目标。

13.一种用于飞机机群的规划维护的方法，所述方法包括：

鉴别具有用于待维护的飞机的至少一个日常维护动作的维护进度表；

产生包括非日常维护的非日常维护进度表，所述非日常维护具有基于用于所述机群的历史数据和飞机健康数据的预定发生概率并且与至少一个日常维护动作具有相关性；以及

产生包括所述维护进度表和所述非日常维护进度表的组合的任务进度表。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，产生非日常维护任务进度表包括确定预定的发生概率的大小。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述维护进度表包括所述日常维护动作的定时和持续时间。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，非日常维护进度表的产生考虑了所述日常维护动作的定时和持续时间以及所述非日常维护的所述预定的概率的大小。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述非日常维护的所述预定的概率通过确定所述飞机的至少一个部件中的潜在失效来决定。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，确定所述至少一个部件中的潜在失效包括评估多个限制中的至少一个，所述多个限制包括所述部件的预测寿命和所述部件的故障率。

19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，确定故障率包括实际故障率或人为故障率中的至少一个。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，由预兆健康数据确定包括到失效的时间的所述人为故障率。

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