KR101529762B1 - 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법 - Google Patents

비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101529762B1
KR101529762B1 KR1020120074744A KR20120074744A KR101529762B1 KR 101529762 B1 KR101529762 B1 KR 101529762B1 KR 1020120074744 A KR1020120074744 A KR 1020120074744A KR 20120074744 A KR20120074744 A KR 20120074744A KR 101529762 B1 KR101529762 B1 KR 101529762B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
parameters
performance
detection
detection parameters
apu
Prior art date
Application number
KR1020120074744A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20130006382A (ko
Inventor
주핑 구
후이펑 딩
펑리앙 정
유빈 우
지아주 우
이 주
빙정 왕
홍타오 마
레이 후앙
Original Assignee
에어 차이나 리미티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에어 차이나 리미티드 filed Critical 에어 차이나 리미티드
Publication of KR20130006382A publication Critical patent/KR20130006382A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101529762B1 publication Critical patent/KR101529762B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64F—GROUND OR AIRCRAFT-CARRIER-DECK INSTALLATIONS SPECIALLY ADAPTED FOR USE IN CONNECTION WITH AIRCRAFT; DESIGNING, MANUFACTURING, ASSEMBLING, CLEANING, MAINTAINING OR REPAIRING AIRCRAFT, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; HANDLING, TRANSPORTING, TESTING OR INSPECTING AIRCRAFT COMPONENTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B64F5/00—Designing, manufacturing, assembling, cleaning, maintaining or repairing aircraft, not otherwise provided for; Handling, transporting, testing or inspecting aircraft components, not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

본 발명은 운항승무원용 산소시스템의 성능검측방법과 시스템에 관한 것으로, 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소압력, 대기온도 및 조종석온도를 획득하는 단계, 획득한 상기 산소통의 산소압력, 상기 대기온도 및 상기 조종석온도를 토대로 운항승무원용 산소메시지를 생성하는 단계, 상기 운항승무원용 산소메시지를 수신하여 상기 산소통내 산소의 표준온도에서의 압력을 획득하는 단계, 및 상기 운항승무원용 산소시스템의 성능을 판단하는 단계를 포함한다.

Description

비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법{METHOD FOR DETECTING WHETHER PERFORMANCE OF AIRCRAFT COMPONENTS IS IN THE DECLINE PERIOD}
본 발명은 비행기의 정비와 관련되는 방법에 관한 것이고 특히 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법에 관한 것이다.
비행기는 현대사회의 중요한 교통수단이다. 매일마다 많은 사람이 비행기를 타고 여행을 한다. 반드시 비행기의 비행 안정성을 확보하여야한다. 비행기의 어느 한 부품이 고장을 발생하여 비행조건에 부합하지 않을 때 반드시 비행기를 중지하여 고장이 해결될 때까지 정비를 하여야 한다. 그러므로 비행기의 어느 한 부품이 고장을 발생하게 되면 비행기의 운항 지연을 초래할 수 있고 심지어 결항하게 된다.
현재 비행기를 정비하는 방식은 주로 사후에 정비하는 방식 또는 하드 데드라인에 맞추어 정비하는 방식이 있다. 상술한 바와 같이 사후에 정비하는 방식은 비행기의 운항 지연과 결항을 피면하기 어려운데 그것은 비행기의 어떤 부품에 대한 정비는 많은 시간을 소모하여야 하기 때문이다. 어떤 때는 가격이 비싸거나 또는 예비부품이 없는 등 원인으로 공항에 대체할 수 있는 예비부품이 떨러졌을 때 비행기의 결항을 초래하게 된다. 하드 데드라인에 맞추어 정비하는 방식은 얼마간의 고정시간을 거친 후 비행기의 어느 한 부품을 정비하거하 교환하는 것이다. 이것은 일정한 정도에서 비행기의 운항 지연 또는 결항을 피면할 수 있게 되었지만 원가가 너무 높은 것이 결점이다. 특히 어떤 가격인 비싼 부품은 정비교환시 성능이 여전히 양호할 수 있으므로 큰 낭비를 초래하게 된다. 또한 어떤 특수한 상황에 대해서는 비행기의 어떤 부품의 성능은 빨리 파손될 수 있다. 이때 하드 데드라인에 맞추어 정비하는 방식도 비행기의 운항 지연과 결항을 완전히 피면할 수 없게 된다.
현재 기술에 존재하는 하나 또는 다수개의 기술문제에 대하여 본 발명의 한 측면에 따르면 상기 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 하나 또는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계, 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 데이터를 상응하는 예정치와 비교하는 단계, 및 상기 비교결과에 따라 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰는지를 평가하는 단계를 포함하는 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법을 제시하고 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면 상기 방법에 의해 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰는지를 확인하는 단계, 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것에 대응하여 상기 비행기의 정비계획을 세우는 단계, 및 상기 비행기의 상기 비행기 부품을 정비하는 단계를 포함하는 비행기의 정비방법을 제시하고 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른면 상기 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 다수개의 파라미터를 획득하는 단계, 상기 다수개의 파라미터의 데이터를 상기 비행기 부품의 고장사건과 관련시키는 단계, 및 상기 다수개의 파라미터와 상기 고장사건의 관계에 따라 상기 검측파라미터를 확인하는 단계를 포함하는 상기 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 하나 또는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 방법을 제시하고 있다.
이하 도면과 결부하여 본 발명의 바람직한 실시방식에 대해 더욱 상세한 설명을 하기로 한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능변화곡선의 예시도이고,
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법의 흐름도이고,
도3은 본 발명의 일 실시예에 따라 상기 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 검측파라미터를 획득하는 방법의 흐름도이고,
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이고,
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이고,
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이고,
도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 APU의 성능변화곡선의 예시도이고,
도8은 에어버스회사의 A13 메세지의 한 실례이고,
도9는 본 발명의 일 실시예에 따른 APU성능의 검측방법의 흐름도이고,
도10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 APU성능의 검측방법의 흐름도이고,
도11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 APU성능의 검측방법의 흐름도이고,
도12는 운항승무원용 산소시스템의 성능변화곡선의 예시도이고,
도13은 본 발명의 일 실시예에 따른 운항승무원용 산소시스템의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이고,
도14는 본 발명의 일 실시예에 따른 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 표준상태 압력과 측정시간의 관계예시도이고,
도15는 본 발명의 일 실시예에 따른 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 표준상태 압력과 측정시간의 관계예시도이고,
도16은 도15에 따른 상기 실시예의 운항승무원용 산소시스템에 있어서 3일간의 순환평균 24시간 누설율과 측정시간의 관계예시도이고,
도17은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기의 운항승무원용 산소시스템에 대한 정비방법의 흐름도이다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능변화곡선의 예시도이다. 사용시간이 증가됨에 따라 비행기의 모든 부품의 성능이 점차 떨러지는데 즉 쇠퇴지수가 점차 증가된다. 쇠퇴지수는 비행기 부품의 성능이 떨러지는 속도를 대표한다. 비행기 부품의 성능의 쇠퇴지수가 비교적 안정할 때 비행기 부품의 성능은 안정기에 처해있고, 비행기 부품의 성능쇠퇴가 점차 빨라질 때 비행기 부품의 성능은 쇠퇴기에 들어서고, 어느 한 역치를 초과할 때 비행기 부품의 성능은 고장기에 들어서고 언제든지 고장을 발생할 수 있다. 비행기 부품이 고장기에 들어선 후 서비스품질과 비행안전에 불리한 후과를 가져오는 동시에 비계획성의 정비가 쉽게 발생되어 운항의 지연과 결항을 초래하게 된다. 현재의 기술에는 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰는지에 대해 검측하는 수단은 아직 없다.
쇠퇴기에 대한 검측은 아래와 같은 장점이 있다. 첫째, 비행기 부품이 쇠퇴기에 처해 있을 때 고장이 발생할 확률이 아직 매우 낮다. 이 시점에 비행기를 정비하면 비행안전과 서비스품질을 확보할 수 있다. 둘째, 비행기 부품이 쇠퇴기에 처해 있음을 검측한 경우 항공사는 적시에 비행기에 대한 정비 준비를 하여 비계획적인 정비를 피면하여 비행기의 운항 지연을 감소할 수 있다. 이와 동시에 하드 데드라인에 맞추어 정비할 때 발생한 원가의 낭비도 피면할 수 있다. 물론 본 발명의 실시예는 고장기의 검측에도 적용될 수 있다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 본 실시예의 검측방법(200)은 단계(200)에서 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 하나 또는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계, 단계(220)에서 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 데이터를 상응하는 예정치와 비교하는 단계, 및 단계(240)에서 상기 비교결과에 따라 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰는지를 평가하는 단계를 포함한다.
비행기 부품의 성능검측을 실현하려면 먼저 해결하여야 할 문제는 어떤 파라미터를 검측하는지에 있다. 즉 어떤 상기 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 검측파라미터를 선택하여야 하는지에 있다. 에어버스A(320) 비행기를 예로 하면 비행기가 채집되는 시스템 데이터는 1(300)0여개까지 이를 수 있다. 그중의 많은 파라미터는 직접 또는 간접적으로 상기 비행기 부품의 성능을 반영할 있다. 그러므로 어떻게 이 많은 비행기 부품의 성능파라미터에서 적절한 검측파라미터를 선택하는지가 어려운 문제이고 특히 구조가 비교적 복합한 비행기 부품에 대하여 어려운 문제이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 검측파라미터를 획득하는 방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 본 실시예의 검측파라미터를 획득하는 방법(300)은 단계(320)에서 상기 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 다수개의 파라미터를 획득하는 단계, 단계(340)에서 상기 다수개의 파라미터의 데이터를 상기 비행기 부품의 고장사건과 관련시키는 단계, 및 단계(360)에서 상기 다수개의 파라미터와 상기 고장사건의 관계에 따라 상기 검측파라미터를 확인하는 단계를 포함한다.
단계(320)에서 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 다수개의 파라미터는 비행기 데이터 시스템이 획득한 모든 파라미터일 수 있거나 또는 그 일부 일 수 있다. 각 파라미터가 대표하는 물리적의미에 의해 검측하여야 할 비행기 부품과 관련이 없는 아주 큰 일부의 파라미터를 배제할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 다수개의 파라미터가 대표하는 물리적의미에 의해 상기 검측파라미터를 확인한다.
이미 가지고 있는 상기 비행기 부품의 고장사건이 발생할 때 상기 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 다수개의 파라미터의 데이터를 이용하여 데이터를 통해 어떤 파라미터가 상기 비행기 부품의 고장사건과 관련되어 있는지를 판단할 수 있고 이에 의해 검측파라미터의 범위를 확인할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 다수개의 파라미터의 데이터의 변화와 상기 비행기 부품의 상기 고장사건의 관련도를 계산한다. 고장사건은 어떤 파라미터의 악화에 직접적인 영향을 줄 수 있다. 예를 들면 운항승무원용 산소시스템이 누설되면 운항승무원용 산소압력 파라미터가 급격히 하강하게 된다. 발동기가 고장을 발생하면 발동기의 회전 속도가 신속히 하강하게 된다. 이들 파라미터의 악화가 바로 고장사건의 발생을 대표한다. 상기 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 파라미터와 고장사건을 대표하는 파라미터의 관련도를 계산하면 이 파라미터와 고장사건의 관련도를 반영할 수 있게 된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 편상관(Partial Correlation)방법을 이용하여 상기 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 파라미터와 고장사건을 대표하는 파라미터의 관련도를 계산한다. 통계학중의 각종 편상관분석방법은 모두 본 실시예에 적용할 수 있다. 계산을 통해 이 파라미터와 고장사건의 관련도가 역치보다 크다는 것을 발견하면 이 파라미터를 검측파라미터로 한다. 이런 방법으로 상기 비행기 부품의 운행상태와 관련되는 모든 파라미터를 검증하면，비행기 부품의 운행상태를 반영하는 검측파라미터를 획득할 수 있다.
역치의 범위가 최종 검측파라미터의 개수를 결정하고 성능검측의 정확인도를 결정한다. 파라미터가 많을수록 검측이 정확하는데 또한 이 검측방법을 실시하는 원가도 높다. 비행기 부품의 성능이 다수개의 파라미터와 관련되고 매개 파라미터와의 관련도가 모두 높지 않으면 역치를 낮추어 더 많은 파라미터를 포함하여야 한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 역치의 범위는 0.3~0.5이다. 비행기 부품의 성능이 소수의 파라미터와 관련되고 어떤 파라미터와의 관련도가 아주 높으면 역치를 향상하여 불필요의 검측을 감소할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 역치의 범위는 0.6~0.8이다.
다수개의 검측파라미터를 획득한 후 이들 검측파라미터 지간이 높은 정도로 관련되어 있을 수도 있다. 이런 경우에는 하나의 검측파라미터가 다른 하나의 검측파라미터를 대표할 수 있다. 그러므로 관련도의 검증을 통해 일부 검측파라미터를 배제할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 다수개의 검측파라미터 지간의 관련도를 계산하고 다수개의 검측파라미터 지간의 관련도에 따라 다수개의 검측파라미터중의 하나 또는 다수개를 배제한다. 이 단계를 통하여 이 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 비교적 독립적인 다수개의 검측파라미터를 획득할 수 있다.
검측파라미터의 측정수치를 이 검측파라미터의 극한수치와 비교함으로써 이 검측파라미터의 파손정도를 비교적 직관적으로 반영할 수 있다. 검측파라미터의 측정수치가 반드시 이 검측파라미터의 극한수치내에 제어되여야 한다면 검측파라미터의 측정수치가 극한수치에 근접 할 때 이 검측파라미터가 파손되어 이 비행기 부품의 성능이 이미 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 볼 수 있다. 검측파라미터의 측정수치가 이 검측파라미터의 극한수치를 초과하는 것을 허락한다면 검측파라미터의 측정수치가 이 극한수치에 근접하거나 또는 이 극한수치를 초과할 때 이 검측파라미터가 파손되어 이 비행기 부품의 성능이 이미 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 볼 수 있다. 다수개의 검측파라미터의 검측결과를 종합하면 이 비행기 부품의성능이 이미 쇠퇴기에 들어섰다는 것을 더욱 정확하게 판단할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 더욱 정확한 결과를 획득하도록 매개 검측파라미터의 측정수치는 환산을 거친 지정상태하의 수치로 대체한다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 본 실시예의 검측방법(400)은 단계(420)에서 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계를 포함한다. 단계(440)에서 상기 다수개의 검측파라미터중의 매개 검측파라미터의 측정수치와 대응하는 상기 극한수치의 비율을 계산한다. 단계((480))에서 매개 검측파라미터의 측정수치와 상기 극한수치의 비율에 대해 비중을 지정한다. 단계480에서 가권후의 상기 다수개의 검측파라미터의 측정수치와 상기 극한수치의 비율을 정합하여 상기 비행기 부품의 성능참고치를 획득한다. 이에 따라 이 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰는지를 검측한다.
각 검측파라미터의 비중은 실제 데이터에 의해 추산할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 다수개의 검측파라미터의 데이터의 변화와 상기 비행기 부품의 고장사건와의 관련도에 의해 매개 검측파라미터의 상기 비중을 획득한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 비행기 부품의 상기 성능참고치가 한계치보다 크면 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 확인한다. 한계치는 일반적으로 실제 데이터에 의해 추산하여야 한다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 본 실시예의 검측방법(500)은 단계(520)에서 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계를 포함한다. 단계(540)에서 검측파라미터의 측정수치가 한 동안에서의 변화추세의 기울기를 계산한다.
사용시간이 증가됨에 따라 비행기 부품의 성능도 점차 떨러진다. 이런 속성은 공식
Figure 112012054826787-pat00001
을 이용하여 반영할 수 있는데
여기서 X는 검측파라미터의 측정수치이고 t0은 이 비행기 부품의 장착시간이며 β0과 β1은 피팅파라미터이다. 여기서 β1은 기울기이고 이 검측파라미터의 변화추세를 반영하였다.
단계(560)에서 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정수치가 한 동안에서의 변화추세의 기울기를 참고기울기와 비교하여 양자 사이에 현저한 변화가 있는지를 확인한다. 이 검측파라미터의 측정수치가 한 동안에서의 변화추세의 기울기가 참고기울기에 비해 현저한 변화가 있다면 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 확인한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 참고기울기는 상기 비행기 부품이 초기장착 후 한 동안에서의 변화추세의 기울기이다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면 참고기울기는 기타 동일한 모델의 비행기에서 작업상태가 양호하는 상기 비행기 부품의 한 동안에서의 변화추세의 기울기이다. 이 방법을 이용하면 동일한 비행기의 서로 다른 시간에서의 변화를 비교할 수 있을뿐만 아니라 서로 다른 비행기 사이에서도 비교할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 검측파라미터의 측정수치는 환산을 거친 지정상태하의 수치로 대체할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 데이터가 교란하여 초래한 영향을 감소하도록 검측파라미터의 측정수치를 평활처리한다. 평활처리는 다수 포인트 평균의 순환평균치법을 채용한다. 공식
Figure 112012054826787-pat00002
를 채용하는데
여기서 Xold는 측정수치이고, Xnew는 평활처리후의 수치이며, Xsmooth는 인접점이 평활을 거친 후의 수치 또는 근처 몇개 점의 평균치이고, C1과 C2는 비중치이다. 평활의 효과를 증가하도록 C1은 일반적으로 C2보다 몹시 크다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기 부품의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 본 실시예의 검측방법(600)은 단계(620)에서 비행기 부품의 운행상태를 반영하는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계를 포함한다. 단계(640)에서 검측파라미터가 한 시간대내의 측정수치를 하나의 샘플로 하고, 단계(660)에서 상기 시간대전의 같은 길이의 시간내의 이 검측파라미터의 측정수치를 참고샘플하며, 단계(680)에서 독립 샘플 테스트에 따라 상기 샘플과 상기 참고샘플 사이에 현저한 변화가 있는지를 확인한다.
통계학중의 각종 독립 샘플 테스트방법은 모두 본 실시예에 적용될 수 있다. 상기 하나 또는 하나보다 많은 검측파라미터의 측정수치의 샘플과 대응하는 상기 참고샘플 사이에 현저한 변화가 있다면 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 확인한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 검측파라미터의 측정수치는 환산을 거친 지정상태하의 수치로 대체할 수 있다.
상기 방법에 의해 상기 비행기의 비행기 부품의성능이 쇠퇴기에 들어섰는지를 확인한 후 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것에 대용하여 비행기의 정비계획을 적시로 세워 상기 비행기의 이 비행기 부품을 정비할 수 있다.
기내 보조 동력 유닛의 적용실례:
기내 보조 동력 유닛(Airborne Auxiliary Power Unit)은 보조 동력 유닛APU로 약칭하는데 비행기 꼬리에 장착하는 소형터빈 발동기이다. APU의 주요기능은 전원과 가스원을 제공하는 것인데 소량의 APU는 비행기에 부가추력을 제공할 수도 있다.구체적으로 비행기는 지면에서 이륙하기 전에 APU를 통해 전기를 공급받고 메인 발동기를 발동하기에 지면의 전원, 가스원 차량에 의해 비행기를 발동할 필요가 없다. 지면에 있을 때 APU는 또한 전력과 압축공기를 제공하여 객실과 조종실 내의 조명과 에어컨을 보증하기도 한다. 비행기가 이륙할 때 APU는 예비전원으로 사용될 수 있다. 비행기가 착륙한 후 여전히 APU를 통해 전력을 공급하여 조명과 에어컨을 보증한다.
APU의 기능이 그 운행의 안정성을 결정하여 직접 비행기의 비행원가와 서비스품질에 관계된다. 그리고 지면전원과 가스원의 보장이 부족하는 경우 APU가 고장을 발생하게 되면 비행기는 운행될 수 없게 된다. 현재 APU의 고장의 배제와 유지는 거의 모두 사후에 처리한다. 그러나 비행기 기기에서 APU는 정비비용이 비교적 높은 기기이다. 또한 APU 전체부품의 가격이 높아 예비부품을 저장하는 원가가 높고 고장난 후의 수리주기가 4~5개월까지 이르다. 사후처리의 유지방식은 APU의 안정적인 운행을 보증할 수 없다. 그리고 APU의 수리시간이 너무 길어 이 또한 비행기의 운항 지연을 초래하고 심지어 결항하게 한다.
도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 APU의 성능변화곡선의 예시도이다. 사용시간이 증가됨에 따라 모든 APU의 성능이 점차 떨러지는데 즉 쇠퇴지수가 점차 증가된다. APU성능의 쇠퇴지수가 비교적 안정할 때 APU의 성능은 안정기에 처행 있고, APU의 성능의 쇠퇴가 점차 빨라질 때 APU의 성능은 쇠퇴기에 들어서고, 어느 한 역치를 초과할 때 APU의 성능은 고장기에 들어서게 되어 언제든지 고장이 발생될 수 있다. APU가 고장기에 들어서게 되면 APU의 사용에 영향을 끼쳐 서비스품질과 비행안전에 불리한 후과를 초래할뿐만아니라 비계획성의 정비가 쉽게 발생되어 운항의 지연과 결항도 초래하게 된다. 현재의 기술에는 APU의 성능이 쇠퇴기에 들어섰는지에 대해 검측하는 수단은 아직 없다. 본 발명의 어떤 실시예는 이런 검측을 실현할 수 있다.
도8은 에어버스회사의 A13 메세지의 한 실례이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 A13 메세지는 주로 제자란, APU이력정보, 비행기의 발동기를 기동하는 운행파라미터, 및 APU 기동파라미터 등 4부분의 정보를 포함한다.
제자란은 CC와 C1단으로 이루어지는데 주로 비행기의 항공편정보, 메시지를 발생하는 운항구간 단계, 공기블리드 밸브의 상태, 총 온도(즉 외계온도)등 정보를 포함한다. APU이력정보는 E1단으로 이루어지는데 APU번호, 운행시간과 순환등 정보를 포함한다. 비행기의 발동기를 기동하는 운행파라미터는 N1부터 S3까지의 단으로 이루어지는데 여기서 N1, S1은 첫번째 비행기의 발동기를 기동할 때의 운행상황을 표시하고, N2, S2는 두번째 비행기의 발동기를 기동할 때의 운행상황을 표시하며, N3, S3은 APU가 발동기을 기동한 후 APU가 완행할 때의 상황이다.
A13메시지에는 여러개의 APU의 운행상황과 관련되는 파라미터를 포함하고 있다. 발동기를 기동하는 운행파라미터에는 EGT온도, IGV개구각도, 공기 압축기 입구압력, 부하 공기 압축기 입구온도, 공기블리드 흐름량, 공기블리드 압력, 윤활유 온도, APU발전기 부하가 포함되어 있다. APU가 기동할 때의 파라미터는 기동시간, EGT피크, EGT피크하의 회전 속도, 부하 공기 압축기 입구온도를 포함한다.
A13메시지중의 파라미터외에 APU의 성능은 다른 파라미터와도 관련될 수 있다. 에어버스의 A320비행기를 예로하여 비행기가 채집되는 시스템자료는 13000여개까지 이를수 있다. 그중에 많은 파라미터는 직접 또는 간접적으로 APU의 성능을 반영할 수도 있다.
발동기에 대하여 열기관을 영향하는 제일 주요한 지표는 두개 있는데 첫번째는 사용시간이고 두번째는 배기온도 EGT이다. 물리적 각도에서 보면 사용시간은 아주 중요한 파라미터이다. APU가 고장을 발생할 때 APU의 배기온도는 상승하여 극한치에 근접하게 된다. 그러므로 이 두개 파라미터로 부터 가치가 있는 정보를 입수한다. 본 실례에서 편상관의 방법을 운용하여 외계환경의 영향을 제거하였는데 예를 들면 해발, 총 온도, 발동기 부하, 공기블리드 흐름량, 입구압력, 부하 공기 압력기 입구 온도이다. APU의 실제데이터를 분석하면 다음과 같은 결과를 얻는다.
Figure 112012054826787-pat00003
본 실례에서 관련성r은 3개 레벨로 나누는데 |r|<0.4는 저도선형관련이고, 0.4≤|r|<0.7은 현저성 관련이고, 0.7≤|r|<1은 고도선형관련이다.
분석결과에 따르면 사용시간 TSR, 기동시간 STA, 발동기 배기온도 EGT, 공기블리드 압력 PT 사이는 서로 강한 상관관계이지만 입구 안내 날개의 각도 IGV, 윤활유온도(OTA)와 사용시간 TSR, 기동시간 STA, 발동기 배기온도 EGT, 공기블리드 압력PT는 약한 상관관계인 것을 알게 된다.
이에 따라 APU의 각 부품의 운행이 정상적인 경우 입구 안내 날개의 각도 IGV와 윤활유온도OTA는 사용시간 TSR, 기동시간 STA, 발동기 배기온도 EGT, 공기블리드 압력 PT로에 의해 표시된다는 것을 알게 된다. 다른 측면은 사용시간 TSR, 기동시간 STA, 발동기 배기온도 EGT, 공기블리드 압력 PT등 파라미터가 비교적 독립적인 것을 설명하고 각각 어느 APU의 운행특성을 대표한다. 이 네개 파라미터의 특성을 운용하고 효율적인 조합에 의해 APU전체의 성능상황을 반영할 수 있다.
도9는 본 발명의 일 실시예에 따른 APU성능의 검측방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 본 실시예의 APU성능의 검측방법(9000)은 단계(9100)에서 비행기 APU가 운행하는 배기온도 EGT, 공기 압축기 입구 온도 LCIT, 기동시간 STA, 사용시간 TSR와 공기블리드 압력PT과 같은 정보를 획득한다. 단계(9200)에서 EGT와 LCIT의 차 EGT-LCIT, STA, TSR, PT를 각자의 역치와 비교한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 역치는 각 파라미터의 극한치이다. 단계(9300)에서 EGT-LCIT, STA, TSR, PT와 각자의 역치와의 비교결과에 대해 각자의 비중을 지정한다. 단계9(400)에서 비중을 고려한 후의 EGT-LCIT, STA, TSR, PT와 각자의 역치와의 비교결과를 정합한다. 단계(9510)에서 정합후의 결과가 제1예정치를 초과하였는지를 확인한다. 정합후의 결과가 제1예정치를 초과하지 않았다면 단계(9520)에서 APU의 성능이 양호하는 것으로 판단하고, 단계(9610)에서 정합후의 결과가 제2예정치를 초과하였는지를 확인한다. 제2예정치를 초과하지 않았다면 단계(9620)에서 APU의 성능이 정상하다는 것으로 판단하고, 단계(9710)에서 정합후의 결과가 제3예정치보다 크는지를 판단한다. 제3예정치를 초과하지 않았다면 단계(9720)에서 APU의 성능이 이미 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단한다. 정합후의 결과가 제3예정치를 초과하면 단계(9800)에서 APU의 성능이 이미 고장기에 들어섰다는 것으로 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 단계(9100)에서 필요하는 정보는 예를 들어 A13 메세지의 APU 메세지에서 획득할 수 있다. 예를 들면 국제항공전신그룹 SITA망 제어중심과 중국민항 자료통신회사 ADCC망 제어중심에서 원격적으로 즉시에 비행기의 APU가 운행하는 A13메시지를 얻고 메시지 해독기를 통해 상기 비행기의 APU운행상태의 A13메시지를 해독하여 비행기의 APU운행정보를 얻을 수 있다.
비행기의 자료시스템에서 APU운행상태의 메시지를 자동적으로 생성하지 않으면 상응되는 센서와 촉발조건을 증가하여 필요하는 APU메시지를 생성하게 한다. 이미 비행기의 자료시스템에 존재하는 APU메시지가 완전히 배기온도 EGT, 공기 압축기 입구온도 LCIT, 기동시간 STA, 사용시간 TSR와 공기블리드 압력 PT중의 하나 또는 다수개를 포함되지 않으면 APU메시지의 생성조건을 수정하여 부족한 하나 또는 다수개의 측정 파라미터를 증가한다. APU메시지는 ACARS 또는 ATN시스템을 통해 즉시로 항공회사의 자료서버에 전송될 수 있으므로 APU성능의 즉시감시을 실현할 수 있다. 물론 메시지를 전송하는 방식은 인공방식의 높은 원가와 오차를 피면할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 단계(9100)에서 필요하는 정보는 직접 비행기의 데이터시스템中에서 획득할 수 있어 APU 메세지를 생성할 필요가 없다.
단계(9200)에서 EGT와 LCIT의 차 EGT-LCIT의 역치는 EGTReadline이다. EGTReadline은 APU의 EGT 레드라인치이다. EGTReadline는 APU의 모델에 달려 있다. 서로 다른 모델의 APU는 서로 다른 EGT 레드라인치를 가지고 있고 관련되는 안내서를 검색하여 획득할 숭수 있다. STA의 역치는 STAWarningLine이고 STA성능쇠감치인데 이 또한 APU모델에 달려 있다. TSR의 역치는 TSRrt인데 한 모델의 APU의 비행시간의 신뢰성이 70%일 때 대응하는 시간을 의미한다. PT의 역치는 PTMin이고 한 모델의 APU가 필요하는 최소 공기블리드 압력을 의미한다. 또는 PT의 역치는 PTBaseLine을 채용하고 한 모델의 APU가 정상적으로 운행할 때의 최저 고유 공기블리드량을 의미한다. EGT-LCIT, STA, TSR, PT를 각자의 역치와 비교하면 현재의 APU의 성능과 APU의 표준성능의 이탈정도가 반영하게 되어 APU의 성능이 떨러지는 정도를 반영할 수 있다. EGTReadline, STAWarningLine과 PTMin 또는 PTBaseLine는 관련되는 비행기의 안내서를 검색하거나 제조업체에서 획득할 수 있다. 물론 실제의 실험을 통해 획득할 수도 있다.그러나 TSRrt는 지리와 유지환경등 기타 요소의 영향으로 왕왕 표준치와 일정한 차이가 있다. 발명자는 장기간의 관찰과 분석으로 APU의 시효모드는 푸아송 분포라는 것을 발견하였다. 더 정확한 TSRrt데이터를 획득하기 위해서는 실제데이터에 따라 푸아송 분포를 통해 필요하는 TSRrt를 계산할 수 있다. 예를 들면 먼저 실제사용시간 TSR이 따르는 푸아송 분포의 파라미터(예를 들면 평균치등)를 계산한 다음 획득한 실제적으로 따르는 푸아송 분포의 파라미터를 이용하여 고장률이 30%(안정률은 70%임)일 때 대응하는 사용시간 TSRrt를 계산할 수 있다.
EGT-LCIT, STA, TSR, PT를 각자의 역치와 비교하는 방식은 비율의 방식을 채용할 수 있고 빼기의 방식을 채용할 수도 있다. 각 파라미터의 비중을 편리하게 고려하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따르면 단계(9200)에서 EGT-LCIT, STA, TSR, PT와 각자의 역치와의 비율을 계산한다.
EGT-LCIT, STA, TSR와 PT는 APU의 성능에 대한 영향이 서로 다르므로 이들에게 서로 다른 비중을 지정하여야 한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 EGT-LCIT, STA, TSR, PT와 각자의 역치와의 비율을 획득한 상황에서 EGT-LCIT, STA, TSR, PT의 각자의 비중을 R1，R2，R3와 R4로 하고 R1+R2+R3+R4=1로 한다. 발명자의 관찰과 분석에 따르면 TSR의 영향이 제일 크므로 R3은 일반적으로 0.25보다 크고, EGT-LCIT와 STA의 영향은 서로 다른 모델의 APU에 대해 다를 수 있으며 상대적으로 PT의 영향이 비교적 작고, R4가 제일 작다는 것을 발견하였다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 APS3(200)모델의 APU에 대하여 R3=0.35, R2=0.3, R1=0.2, R4=0.15이다. GTCP131-9A모델의 APU에 대하여 R3=0.35, R1=0.3, R2=0.2, R4=0.15이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 공식
Figure 112012054826787-pat00004
을 채용하여 APU의 성능을 평가하는데
여기서 PDI(Performance Detection Index) 성능 검측 지수는 APU의 성능을 반영하는 파라미터이다. 발명자의 관찰과 분석에 따르면 PDI가 0.7보다 작으면 APU의 성능이 양호하고, PDI가 0.7보다 크고 0.85보다 작으면 APU의 성능이 정상적이고 사용할 수 있으며, PDI가 0.85보다 크면 APU의 성능이 떨어져 이미 쇠퇴기에 들어섰다. PDI가 1에 근접하면 예를 들어 0.95보다 크면 APU가 이미 고장기에 들어섰기에 언제든지 고장이 발생할 수 있다는 것을 표시한다. 그러므로 단계(9510)에서의 제1예정치의 한 실례는 0.7이고 단계(9610)에서의 제2예정치의 한 실례는 0.85이며, 단계9710에서의 제3예정치의 한 실례는 0.95이다.
이하 두 실례를 통해 본 발명의 상기 실시예의 방법을 진일보 설명한다.
실례1 : APS3(200)모델의 APU의 관련정보는 EGTReadline이 682이고, STAWarningLine이 90이고, PTMin이 3이며, TSRrt가 5000이다. 비중 파라미터를 R1=0.2, R2=0.3, R3=0.35, R4=0.15로 한다.
SITA망 제어중심 또는 ADCC망 제어중심에서 원격적으로 즉시에 비행기의 APU메시지를 얻어 ACARS 메시지해독기를 통해 상기 비행기의 APU메시지를 해독하여 비행기의 APU운행정보를 얻는데 여기서 배기온도 EGT는 629이고, 공기 압축기 입구온도 LCIT는 33이고, 기동시간 STA는 59이고, 비행시간 TSR은 4883이고, 공기블리드 압력PT는 3.66이며 공식
Figure 112012054826787-pat00005
를 통해 계산하면 PDI의 치는 0.85이다. APU의 성능이 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단하여 이 비행기의 APU를 정비하는 계획을 세워야 한다.
실례2 : GTCP131-9A모델의 APU의 관련정보는 EGTReadline이 642이고, STAWarningLine이 60이고, PTMin이 3.5이며, TSRrt가 5000이다. 비중 파라미터를 R1=0.3, R2=0.2, R3=0.35, R4=0.15로 한다.
SITA망 제어중심 또는 ADCC망 제어중심에서 원격적으로 즉시에 비행기의 APU메시지를 얻어 ACARS 메시지 해독기를 통해 상기 비행기의 APU메시지를 해독하여 비행기의 APU운행정보를 얻는데 여기서 배기온도 EGT는 544이고, 공기 압축기 입구온도 LCIT는 31이고, 기동시간 STA는 48이고, 비행시간 TSR는 2642이고, 공기블리드 압력 PT는 3.76이며 공식
Figure 112012054826787-pat00006
를 통해 계산하면 PDI의 치는 0.72이다. APU의 성능이 정상적이고 여전히 정상적으로 사용할 수 있다는 것으로 판단한다.
현재의 기술과 비교하여 본 발명의 상기 실시예는 APU의 배기온도 EGT, 공기 압축기 입구온도 LCIT, 기동시간 STA, 비행시간 TSR와 공기블리드 압력PT를 즉시로 얻어 공식(1)을 통해 PDI의 치를 계산한 다음 PDI의 치와 예정치의 비교에 따라 APU의 성능을 정확하게 검측하는 것을 실현하였다. 또한 원격적으로 즉시에 비행기의 APU 운행상태의 ACARS 메시지를 얻어 인공으로 획득하는 작업부담을 덜어준 동시에 작업효율을 높였다.
해발과 온도의 차이는 EGT와 PT의 측정결과에 영향을 끼친다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 더 정확하게 APU의 성능을 검측하기 위하여 측정된 EGT와 PT를 표준상태로 환산하고 비교하여 해발과 외계온도의 영향을 제거한다. 예를 들면 해발이 0미터, 온도가 50℃를 선택하여 표준상태로 할 수 있고, 기타 해발과 온도를 선택하여 표준상태로 할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 해발이 0미터, 온도가 50℃인 표준상태에서 PT의 대기수정공식은
Figure 112012054826787-pat00007
인데 여기서 PTstd는 해발이 0미터에서의 압력이고, ALT는 해발고도 또는 표준고도이고, TAT는 환경온도 또는 총 온도이며, m는 공기품질인데 29로 할 수 있다. G는 10미터/초2으로 하고, R는 조정 파라미터인데 8.51로 할 수 있다.
이로부터 해발압력의 수정계수
Figure 112012054826787-pat00008
를 얻을 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00009
온도의 영향을 고려하여 PT의 최종 수정공식은
Figure 112012054826787-pat00010
인데
여기서 PTcor은 수정후의 공기블리드 압력이고,
Figure 112012054826787-pat00011
PT는 온도와 관련된 함수이며 공식
Figure 112012054826787-pat00012
을 이용하여 계산할 수 있는데
여기서 TAT는 환경온도이고, a1, b1과 c1는 조정계수이다. a1, b1과 c1은 실험, 측정을 통해 얻어낼 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 a1의 범위는 10-5 레벨이고, b1은 10-2 레벨이며, c1은 0내지 -1 사이이다.
실험, 측정을 통해 a1, b1과 c1을 얻어낸 후 공식(6)을 통해 측정하여 얻어낸 PT를 수정을 거친 표준상태하의 PTcor로 환산할 수 있다.
EGT의 수정공식은
Figure 112012054826787-pat00013
와 같은데
여기서 EGTcor은 표준상태하의 EGT이고, EGT는 온도와 관련되는 함수이고, PTReq 즉PTMin은 발동기를 기동할 때 필요하는 최저 공기블리드 압력이며, p1과 p2는 조정계수이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 p1의 범위는 20~60이고 p2의 범위는 70~100이다. p1과 p2의 구체적인 수치는 실험을 통해 얻을 수 있다.예를 들면 서로 다른 해평면 기압고도에서 일정한 출력을 유지하고 온도 50도에서 측정된 서로 다른 EGT를 유지한다. 그 다음 50도 해평기압의 EGT와 비교하여 EGT의 변화와 온도를 복귀하면 수정공식중의 조정계수를 얻을 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00014
EGT는 공식
Figure 112012054826787-pat00015
를 채용하여 계산할 수 있는데
여기서 TAT는 환경온도이고 a2, b2와 c2는 조정 파라미터이다. a2, b2와 c2는 실험, 측정을 통해 얻어낼 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 a2의 범위는 0.005~0.02 사이이고, b2는 0.5~2.5 사이이며, c2는 60내지 100 사이이다.
수정을 거친후의 EGT와 PT를 채용한 후 공식(3)은
Figure 112012054826787-pat00016
로 고칠 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 수정후의 PDI에 대하여 PDI가 0.7보다 작으면 APU의 성능이 양호하고, PDI가 0.7보다 크고 0.8보다 작으면 APU의 성능이 정상적이고 사용할 수 있으며, PDI가 0.8보다 크면 APU의 성능이 떨어져 이미 쇠퇴기에 들어섰다. PDI가 0.85보다 크면 APU가 고장기에 들어섰다는 것을 표시한다. 그러므로 단계(9510)에서의 제1예정치의 한 실례는 0.7이고 단계(9610)에서의 제2예정치의 한 실례는 0.8이며, 단계(9710)에서의 제3예정치의 한 실례는 0.85이다.
도10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 APU성능의 검측방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 이 APU 성능의 검측방법(1000)은 단계(1010)에서 비행기 APU가 운행하는 배기온도 EGT, 기동시간 STA, 공기블리드 압력 PT와 IGV각도중의 하나 또는 다수개를 획득한다. 도9의 실시예에서 묘사한 APU의 성능파라미터를 획득하는 방법은 본 실시예에 적용될 수 있다.
APU가 운행하는 원리에 의하여 APU성능중의 한 중요한 파라미터가 EGT, 즉 APU의 배기온도라는 것을 반영하였다. APU가 고정한 회전 속도로 운행할 때 EGT가 APU를 정합하는 열 에너지 전화 효율을 직접 반영하기 때문이다. APU의 열 에너지 전화 효율이 낮을수록 EGT의 치가 높아진다. APU의 제어시스템이 연유 흐름량 밸브와 IGV의 입구각도 크기를 조절하여 온도를 초과하지 않게 확보하므로 APU가 온도를 초과하는 상태에 근접하여 온도를 초과하는 것을 방지하여야 할 때 APU의 파라미터중의 PT와 IGV각도가 이런 변화를 반영할 수 있다. STA는 APU전체의 성능을 반영하는 파라미터인데 기동모터의 성능, 기어 박스 성능 및 공기 압축기 유닛과 동력유닛(즉 하나의 공기 압축기와 양극 터빈)의 효율을 포함한다. 이 네가지 관건의 파라미터 EGT, IGV, STA와 PT를 감시하므로써 APU의 현재의 성능과 그 변화추세를 반영할 수 있다. 그리고 파라미터를 각각 검측하는 것도 APU의 고장을 판정하는 것과 잠재적 고장을 발견하는데 도움이 된다.
단계(1020)에서 배기온도 EGT, 기동시간 STA, 공기블리드 압력 PT와 IGV각도중의 하나 또는 다수개가 현저한 변화가 있는지를 확인한다. 배기온도 EGT, 기동시간 STA, 공기블리드 압력PT와 IGV각도중의 어느 한 파라미터가 현저한 변화가 있다면 이 파라미터는 파손되었다는 것으로 판단한다.
GT와 PT에 대해서는 해발과 온도의 영향을 배제하여 더욱 정확한 결과를 얻게 되도록 상기 실시예에서의 EGTcor과 PTcor을 적용하여 직접 얻은 EGT와 PT를 대체할 수 있다.
사용시간이 증가됨에 따라 APU의 성능도 점차 떨어진다. APU의 성능 파라미터의 이런 속성은 공식
Figure 112012054826787-pat00017
을 통해 반영할 수 있는데
여기서 X는 배기온도 EGT, 기동시간 STA, 공기블리드 압력PT와 IGV각도중의 어느 하나의 파라미터이고, t0은 APU의 장착 시간이며, β0과 β1은 결합 파라미터이다. 여기서 β1은 경사도인데 파라미터의 변화추세를 반영한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 일정한 시간내에 얻은 EGT, STA, PT와 IGV중의 하나의 다수개의 치를 결합하여, 경사도 β1을 얻어낸다. β1을 참고 경사도와 비교하여 경사도가 많이 다르면 EGT, STA, PT와 IGV중의 이 것이 현저한 변화가 있다는 것으로 판단한다. 참고 경사도로서 작업상태가 양호한 APU의 자료를 이용하여 계산하는데 동일한 APU가 초기 장착후의 자료일 수 있고 동일한 모델의 기타 작업상태가 양호하는 APU의 자료일 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 APU를 조립하고 APU의 파라미터를 초기화한 후 초기의 다수개의 기록된 파라미터를 평균화아여 각 파라미터의 초기치를 얻고 각자의 기준치로 한다. 다수개의 기록된 수량은 일반적으로10개 기록과 같거나 크다.
후속의 파라미터와 기준치를 비교하여 자체의 변화치를 얻어낸다. 이들 변화치도 공식(10)에 부합한다. 이들의 경사도 또한 APU의 파라미터의 변화추세를 반영할 수 있다. 그러므로 본 실시예에서 기준치에 대한 EGT, STA, PT와 IGV중의 하나의 변화치의 경사도를 참고 변화치의 경사도와 비교하여 경사도가 많이 다르면 EGT, STA, PT와 IGV중의 이 것이 현저한 변화가 있다는 것으로 판단한다. 이 파라미터는 파손되었다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 전후 이어지는 같은 길이의 시간내의 EGT, STA, PT와 IGV중의 하나의 파라미터치를 독립적으로 샘플비교하여 양자지간에 현저한 변화가 있다면 EGT, STA, PT와 IGV중의 이것이 현저한 변화가 있다는 것으로 판단한다. 이 파라미터는 파손되었다.
변동의 영향을 감소하기 위하여 실제 측정된 EGT, STA, PT와 IGV의 파라미터치를 평활처리한다. 본 발명의 일 실시예에서 다수 포인트 평활의 평균 회전 평균치의 방식을 채용하여 파라미터치를 평활처리한다. 다수 포인트는 3포인트 이상을 말한다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면 공식
Figure 112012054826787-pat00018
를 채용하여 파라미터를 평활처리하는데
여기서 Xold는 평활처리전의 수치, 즉 실제측정된 수치이고, Xnew는 평활처리후의 수치이고, Xsmooth는 평활치인데 인접점(예를 들면 직전의 한 점)의 평활을 거친후의 치일 수 있고 근처 몇개 점(현재의 점을 고려하지 않음)의 평균치일 수도 있으며, C1과 C2는 비중치인데 C1은 C2보다 크고 예를 들면 C1=0.8, C2=0.2이다.
단계(1030)에서 배기온도 EGT, 기동시간 STA, 공기블리드 압력 PT와 IGV각도중의 하나 또는 다수개의 파라미터가 현저한 변화가 있는지를 종합해서 고려하여 APU의 성능이 떨러졌는지를 확인한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 EGT, PT, STA와 IGV중의 어느 하나가 파손되면 APU의 성능이 떨려져 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단한다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면 STA가 파손되면 APU의 성능이 떨러져 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단한다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면 EGT, PT, STA와 IGV중의 어느 두개가 파손되면 APU의 성능이 떨려져 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단한다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면 EGT와 PT 양자가 파손되면 APU의 성능이 떨러져 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단한다.
APU의 성능이 더욱 정확하게 검측되도록 도9와 도10의 실시예를 동시에 사용할 수 있다.
도11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 APU성능의 검측방법의 흐름도이다. 이 도에서 도시한 바와 같이 이 APU성능의 검측방법(1100)은 단계(1110)에서 비행기의 APU가 운행하는 배기온도 EGT와 공기블리드 압력 PT중의 하나 또는 두개를 획득한다. 상기 실시예에서 묘사한 APU 성능파라미터의 획득방법은 본 실시예에 적용될 수 있다.
단계(1120)에서 배기온도 EGT와 공기블리드 압력 PT를 이들 각자의 극한치와 비교한다. 구체적으로 EGT는 EGT의 레드라인치 EGTRedLine과 비교할 수 있고, 공기블리드 압력 PT는 발동기를 기동할 때 필요하는 최저 공기블리드 압력 PTReq와 비교할 수 있다.
단계(1130)에서 배기온도 EGT와 공기블리드 압력PT중의 하나가 극한치에 근접하며 이 파라미터가 파손되었다는 것으로 판단한다.본 발명의 일 실시예에 따르면 배기온도 EGT와 공기블리드 압력 PT중의 하나가 파손되면 APU의 성능이 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단한다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면 배기온도 EGT와 공기블리드 압력 PT가 모두 파손되면 APU의 성능이 쇠퇴기에 들어섰다는 것으로 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 EGT는 공식
Figure 112012054826787-pat00019
과 같을 수 있는데
여기서 EGTTolerance는 EGT의 범위, 즉 EGT가 레드라인치 EGTRedLine까지의 거리를 표시한다. APU의 제어시스템이 EGT가 온도를 초과하는 것을 방지하므로 제어기능이 작용할 때 APU가 더 이상 연유를 공급하여 더 큰 출력을 얻는 것이 불가능하는 것을 의미한다. 사용시간이 증가됨에 따라 APU의 출력은 점차 저하되는데 이것은 이 APU가 쇠퇴단계에 들어섰다는 것을 의미한다. 그러므로 EGTTolerance가 0에 근접할 때 APU가 쇠퇴단계에 들어섰다는 것을 의미한다.
APU가 쇠퇴단계에 들어선 후 PT는 중점으로 관찰하는 파라미터이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 PT는 공식
Figure 112012054826787-pat00020
와 같을 수 있는데
여기서 PTTolerance는 PT의 범위, 즉 PT와 발동기를 기동할 때 필요하는 최저 공기블리드 압력과의 거리이다. PTTolerance의 크기는 APU가 쇠퇴단계에서의 운행상황을 반영한다. PTTolerance가 0에 근접할 때 APU를 교체하여야 한다.
실례3 : 메시지에 따라 얻은 배기온도 EGT, 외계온도 TAT, 해발ALT와 PT의 자료를 계산하면 EGTcor=654.49, PTcor=3.27이다. 검색하여 알다싶이 에어버스의 A319비행기의 발동기를 기동하는 최저 공기블리드 압력은 PTReq=3.2이다. 장기간의 실험검증을 거쳐 APS3(200)모델의 APU의 레드라인치는 EGTRedLine=645이다. 상기 성능 평가 공식에 의해 EGTTolerance=-9.49이고, 0과의 근접정도가 9.49/645인데 약 1.4%이며, PTTolerance=0.07이고, 0과의 근접정도가 0.07/3.2인데 약 2.2%인 것을 알 수 있다. EGT와 PT 두개 파라미터가 모두 파손되었고 APU가 쇠퇴기에 들어섰으며 적당한 시점을 선택해서 교환하여 운항의 사용률을 향상시킨다.
APU의 성능이 더 정확하게 검측되도록 도9~도11의 방법을 동시에 사용할 수 있다.
현재의 기술과 비교하여 본 발명의 실시예에서 제출한 방법은 APU의 배기온도 EGT, 공기 압축기 입구온도 LCIT, 기동시간 STA, 비행시간 TSR, 공기블리드 압력 PT와 입구 안내 날개 IGV의 각도등 파라미터를 즉시로 얻어 이들 파라미터를 처리함으로써 APU의 성능을 검측하고 APU의 성능이 쇠퇴기에 들어섰는지를 판단할 수 있어 엔지니어가 APU를 보수하는데 좋은 서포트를 제공하고 APU의 사용을 보증하여 이 때문에 발생한 비행기의 지연과 중지를 피면한다. 동시에 APU의 성능을 평가하므로써 계획성 있게 수리와 운행제어를 실시하여 수리원가를 대폭 줄일 수 있다.
운항승무원용 산소시스템의 적용실례:
도12는 운항승무원용 산소시스템의 성능변화곡선의 예시도이다. 모든 산소시스템은 모두 소량의 기체가 유출된다. 따라서 온도가 일정한 상태에서 서로 다른 시간에 압력차 ΔP가 발생한다. 기체 누설율을 PL=ΔP/t로 표시할 수 있다. 기체 누설율 PL이 안정한 경우, 운항승무원용 산소시스템의 성능은 안정기에 속하며, 기체 누설율 PL이 점점 증가할 경우 운항승무원용 산소시스템의 성능은 쇠퇴기에 들어서며, 기체 누설율 PL이 문턱값 PLg보다 큰 경우 운항승무원용 산소시스템의 성능은 고장기에 들어서며 고장이 발생했을 가능성이 있으며, 운항 안전에 영향을 미치고, 비계획적인 정비를 진행할 필요가 생기기 쉬우며, 항공편의 운항 지연과 결항을 초래한다. 종래기술에는 운항승무원용 산소시스템이 쇠퇴기에 들어섰는지를 검측할 수 있는 수단이 아직 마련되어 있지 않으나, 본 발명의 일실시예에 따르면 이와 같은 검측을 진행할 수 있다.
운항승무원용 산소시스템에 있어서 검측파라미터는 비교적 쉽게 획득할 수 있다. 운항승무원용 산소시스템에서 산소통의 산소압력이 바로 운항승무원용 산소시스템의 성능을 반영하는 최적의 검측파라미터이다. 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소압력은 온도와 관련되므로, 산소압력을 획득함과 동시에 산소통내 산소온도를 획득해야 한다. 그러나, 산소시스템에는 일반적으로 온도센서가 장착되어 있지 않다. 그러므로，기타 측정가능한 온도를 이용하여 산소통내 산소온도를 연산해야 한다.
운항승무원용 산소시스템의 산소통의 위치를 고려하여, 본 발명의 일실시예는 아래 공식으로 산소통내 산소온도를 얻을 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00021
여기서, Tat는 대기온도 또는 비행기 바깥 온도를 표시하고，Tc는 조종실온도를 표시하고，k1와 k2는 조정 파라미터이며，k1+k2=2이다. 본 발명의 일례에서 k1>k2이다. 즉, 산소온도 T와 대기온도 Tat는 조종실온도 Tc와 관련되며, 대기 온도의 영향력은 조금 더 크다. 물론, 기타 평균값에 관한 공식을 이용하여 산소온도를 연산할 수도 있다.
본 발명의 일례에서 k1=k2이디. 즉 공식(14)을 아래 공식과 같이 변경할 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00022
여기서, k는 조정 파라미터이다. 본 발명의 일례에서，k는 값 1에 비교적 근접하는 값이다. k, k1과 k2은 실제 측정을 통하거나 통계 분석을 통해 얻을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 k=1일 수 있다. 공식(15)를 아래와 같이 변경할 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00023
이와 같이 얻은 산소온도는 공식(14)와 (15)보다 정확하지 않을 수 있으나, 본 발명에 따른 운항승무원용 산소시스템의 성능을 검측하는 실시예에 있어서는 충분하다.
산소온도를 획득한 후, 서로 다른 온도에서 측정한 운항승무원용 산소압력을 표준온도에서의 표준상태 압력으로 변환시킴으로써 비교 및 누설율 연산을 진행할 수 있다. 표준상태 압력은 아래 공식으로 연산할 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00024
여기서 Ps은 표준상태 압력，Ts는 표준온도，P는 측정된 산소압력，T는 측정시 산소온도를 나타낸다. 표준온도는 25℃를 취할 수 있다. 물론, 기타 온도를 취할 수도 있다.
도13은 본 발명의 일 실시예에 따라 운항승무원용 산소시스템의 성능을 검측하는 방법의 흐름도이다. 도13에서 도시한 운항승무원용 산소시스템의 성능을 검측하는 방법(1300)은 단계(1310)에서 운항승무원용 산소시스템 산소통의 산소압력데이터, 대기온도와 조종실 온도를 획득한다. 단계(1320)에서 획득한 운항승무원용 산소시스템 산소통의 산소압력데이터, 대기온도와 조종실온도에 의해 운항승무원용 산소메세지를 생성한다. 단계(1330)에서 생성된 운항승무원용 산소메시지를 운항승무원용 산소메시지를 처리하는 서버에 전송한다. 단계(1340)에서대기온도와 조종실온도를 토대로 서버는 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 압력을 표준온도에서의 표준상태 압력으로 변환시킨다. 표준온도는 25℃일 수 있다. 물론, 기타 온도를 취할 수도 있다.
도13에서 도시한 바와 같이 단계(1350)에서 단계(1310)~(1340)의 방식에 따라 운항승무원용 산소시스템의 다수의 시간별 표준상태 압력데이터를 획득한다. 다수의 시간별 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 표준온도에서의 표준상태 압력을 획득한 후 이들 데이터를 처리 및 평가하여 운항승무원용 산소시스템의 성능을 확인할 수 있다.
단계(1360)에서다수의 시간별 표준상태 압력데이터를 분석하여 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되었는지를 확인한다. 또는 단계(1370)에서 다수의 시간별 표준상태 압력데이터를 하나의 샘플로 하고, 동종 비행기의 다른 군의 표준상태 압력데이터를 다른 샘플로 하여 비교함으로써 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되었는지를 확인한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 운항구간 누설율을 이용하여 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되었는지를 확인할 수도 있다. 운항승무원용 산소시스템의 운항구간 누설율을 아래 공식으로 연산할 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00025
여기서 t1은 비행기의 이륙시간이고, t2는 비행기의 착륙시간이고, Ps1은 비행기의 이륙시 운항승무원용 산소의 표준상태압력이며, Ps2는 비행기의 착륙후 운항승무원용 산소의 표준상태압력이다. 이로부터 이륙전과 착륙후의 운항승무원용 산소의 표준상태 압력 변화 ΔPs를 이용하여 운항승무원용 산소시스템의 성능을 확인할 수 있다. 예를 들면 ΔPs=Ps1-Ps2가 100PSI보다 클 경우 기내 산소시스템의 성능이 저하된 것으로 판단한다.
운항구간 누설율을 이용하여 운항승무원용 산소시스템의 성능을 확인할 수도 있다. 예를 들어 운항구간 누설율
Figure 112012054826787-pat00026
이 48PSI/일인 경우 기내 산소시스템의 성능이 저하된 것으로 판단한다.
연산된 운항구간 누설율을 이용하여 특정 온도에서의 운항승무원용 산소시스템의 압력데이터를 추정할 수도 있다. 이것은 겨울철에 운항 전후 비행기의 온도 변화가 비교적 커서 운항전에 비계획적으로 산소통을 교체하는 것을 대폭 줄일 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 운항승무원용 산소시스템의 표준상태 산소압력 Ps와 운항승무원용 산소시스템의 산소통의 장착시간 to의 통계학적 관계를 이용하여 피팅곡선의 기울기를 측정하여 운항승무원용 산소시스템의 성능을 확인한다.
Ps와 to의 관계를 아래 공식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00027
여기서, Ps는 표준상태 압력，to은 운항승무원용 산소시스템의 산소통 장착시간, β1은 항공시간에 관련되는 절편(Intercept)을 표시하며, β2는 기울기로서 산소시스템의 기밀성을 표시하며, μ는 랜덤교란항(
Figure 112012054826787-pat00028
)으로서 Ps와 to간의 불확인성을 반영한다.
to의 평균값은 아래와 같이 표시할 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00029
여기서, n은 연산에 참여한 샘플링 데이터 포인트 갯수를 표시한다.
Ps의 평균값을 아래와 같이 표시할 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00030
여기서, n은 연산에 참여한 샘플링 데이터 포인트 갯수를 표시한다.
공식(19)~(21)에 의해， 아래 공식을 이용하여 β2를 연산할 수 있다.
Figure 112012054826787-pat00031
β2는 음의 값이며, β2의 값이 작을 수록 운항승무원용 산소시스템의 기밀성이 저하됨을 나타낸다. β2, 즉 기울기의 변화를 검측하여 운항승무원용 산소시스템의 성능을 확인할 수 있다. 서로 다른 비행기의 기울기 β2를 비교하여 이들 비행기의 운항승무원용 산소시스템의 성능을 확인할 수 있다.
상기 기울기 검측방법을 이용하여 운항승무원용 산소시스템의 성능을 검측하는 경우, 연산에 참여한 데이터 포인트로 대표되는 시간 내에 산소통을 교체하거나 산소충전 등을 하지 않는 것이 바람직하다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 누설율에 대한 독립표본t-검증법(Independent Sample Test)으로 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되었는지를 확인한다.
운항구간의 시간 간격이 짧으므로 시스템의 압력 변화가 작을 수 있으며, 외부 온도 피팅 정밀도와 압력센서의 검측 정밀도의 영향을 받으며, 연산된 표준상태 압력 파동이 큰 경우도 있다. 외부 온도 정밀도와 압력센서 정밀도의 영향을 감소시키기 위해 본 발명의 일실시예에서는 운항구간 누설율을 이용하지 않고 간격이 24시간을 초과하는 두 점에서 압력을 비교한다. 즉 24시간 이격된 시점에서의 누설율 PL24을 이용한다. 물론 그밖의 다른 시간 간격을 이용할 수도 있으며, 예를 들어 12시간 또는 36시간보다 큰 시간 간격을 이용할 수도 있다. 또한, 샘플링에 따른 결함 데이터의 영향력을 해소하기 위해, PL24은 3일간의 순환 평균값을 취할 수 있다. 그 의미는 3일간의 전체 PL24의 평균값을 연산하는것이다. 3일은 예시적인 것이며, 2일 내지 4일 등의 다른 일수(日數)를 취할 수 있음은 물론이다. 이는 데이터 상황에 따라 정해진다.
본 발명의 일실시예에서, 운항승무원용 산소시스템의 성능 특성을 반영하는 3일간의 순환평균 24시간 누설율 PL - avg24을 아래 공식으로 연산한다.
Figure 112012054826787-pat00032
여기서, n은 3일간의 데이터 포인트의 갯수를 표시한다.
본 발명의 일예에서, 특정 시간대의 운항승무원용 산소 성능이 변화되었는지를 확인하고자 할 경우, 그 시간대의 데이터를 하나의 군의 샘플로 취할 수 있다. 이와 동시에 동종 비행기의 다른 군의 데이터를 하나의 군의 샘플로 한다. 이 두 군의 데이터 샘플의 PL - avg24를 비교하여, 통계학적 확률에 따라 두 군의 데이터에 뚜렷한 변화가 있는지를 확인함으로써 운항승무원용 산소시스템이 성능이 저하된 시간대와 저하 정도를 판단한다.
본 발명의 일예에서, 먼저 두 군의 데이터의 PL - avg24를 연산하고 PL - avg24 분산값을 연산한다. S12이 제1군 PL - avg24(n항 데이터를 포함)의 분산값이라고 하고, S22이 제2 군 PL - avg24(m항 데이터를 포함)의 분산값이라고 가정한다. S12/S22가 F(n-1,m-1) 분포에 따라야 하므로, F분포테이블을 조회하여 F값을 정한다. F값을 이용하여 두 군의 데이터 간에 뚜렷한 차이가 있는지를 판단할 수 있다. 두 군의 데이터가 동일한 분포에 해당될 확률이 2.5%미만인 것으로 검증될 경우 두 군의 데이터 간에 뚜렷한 차이가 있는 것으로 볼 수 있다.
그밖의 다른 독립표본T-검증법으로도 두 군의 데이터 간에 뚜렷한 차이가 있는지를 판단할 수 있다. 이러한 차이가 뚜렷하다면 운항승무원용 산소시스템의 성능에 뚜렷한 변화가 있음을 설명한다. 운항승무원용 산소시스템의 성능에 뚜렷한 변화가 있는 것으로 판정되면, 누설율의 평균값을 이용하여 어느 군의 데이터로 표시되는 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되었는지를 쉽게 판단할 수 있다.
평균 누설율의 독립표본검증법은 동일 비행기의 서로 다른 시간대의 데이터를 이용하거나, 또는 동종 비행기에 해당되나 서로 다른 비행기의 데이터를 이용할 수도 있다. 따라서, 이러한 방법은 상대적으로 융통성이 있다. 또한, 이러한 검증 방식은 산소통의 교체 여부와 산소 충전 여부의 영향을 받지 않으므로, 산소통 교체 전후와 산소 충전 전후의 운항승무원용 산소시스템의 성능에 뚜렷한 변화가 있는지를 비교할 수 있다.
이하, 일예를 통해 본 발명에 따라 운항승무원용 산소시스템의 성능에 뚜렷한 변화가 있는지를 검측하는 방법을 설명하기로 한다.
도14는 본 발명의 일 실시예에 따른 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 표준상태 압력과 측정시간과의 관계예시도이다. 도14에서 파선은 실제로 샘플링하여 변환시킨 표준상태 압력을 가리키고, 직선은 산소의 표준상태 압력과 측정시간을 이용하여 얻은 회귀 직선을 가리킨다. 기울기 검측법을 나타내는 공식(22)로 검측한 결과 운항승무원용 산소시스템의 누설율이 지나치게 크고, 기울기가 -0.024929로서 정상적인 기울기보다 -0.015 작아 매우 작아졌음을 볼 수 있다. 이는 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되어 쇠퇴기에 들어섰음을 보여준다.
도15는 본 발명의 일 실시예에 따른 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 표준상태 압력과 측정시간과의 관계예시도이다. 도면에는 운항승무원용 산소시스템의 산소통을 한번 교체하는 과정을 나타냈다. 도15에서 점은 실제로 샘플링하여 변환시킨 표준상태 압력을 가리킨다. 도16은 도15의 상기 실시예에 따른 운항승무원용 산소시스템의 3일간의 순환평균 24시간 누설율과 측정시간과의 관계예시도이다. 산소통 교체 전후의 2군의 데이터를 두개의 샘플로 하고, 독립표본T-검증법으로 양자가 동일한지를 검증하였다. 연산 결과에 따르면, 산소통 교체 전후의 2군의 데이터가 같을 가능성이 제로였다. 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되고, 평균 누설율은 원래의 2배였다. 운항승무원용 산소시스템의 성능은 이미 쇄감기에 들어섰다.
도14~도16의 실시예로 부터 본 발명에 따른 운항승무원용 산소시스템 성능에 대한 검측방법은 운항승무원용 산소메시지로부터 획득한 운항승무원용 산소시스템의 산소압력데이터와 온도 데이터를 처리 및 분석하고, 기울기 연산 또는 독립표본T검증법 등의 방법으로 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하되어 운항승무원용 산소시스템 성능의 쇄감기 또는 고장기에 들어섰는지를 확인할 수 있음을 알 수 있다.
도17은 본 발명의 일 실시예에 따른 비행기의 운항승무원용 산소시스템에 대한 정비 방법의 흐름도이다. 도17에 나타낸 비행기의 운항승무원용 산소시스템의 정비방법(1700)에 따르면 단계(1710)에서 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 압력데이터, 대기온도와 조종석온도를 획득한다. 단계(1720)에서 획득한 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 압력데이터, 대기온도와 조종석온도를 토대로 운항승무원용 산소메시지를 생성한다. 단계(1730)에서 생성된 운항승무원용 산소메시지를 서버에 전송한다. 단계(1740)에서 서버가 운항승무원용 산소메시지를 처리하여 운항승무원용 산소시스템의 산소통내 산소의 표준온도에서의 표준상태 압력을 획득한다. 단계(1750)에서 다수 군의 시간별 표준상태 압력데이터를 이용하여 운항승무원용 산소시스템 성능이 저하되었는지를 판단한다. 단계(1760)에서 운항승무원용 산소시스템의 성능이 저하된 경우 적절한 시점에 운항승무원용 산소시스템을 정비하도록 준비한다.
상기 실시예는 단지 본 발명을 설명하기 위한 것일 뿐, 이로써 본 발명을 한정하지 않는다. 당업자는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한에서 다양하게 변화 및 변경을 할 수 있다. 따라서, 모든 균등물도 본 발명의 보호범위에 속한다.

Claims (33)

  1. 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는지를 검측하기 위한 전산화 방법으로서,
    상기 비행기 부품의 운용 상태를 반영하는 하나 또는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계와, 상기 검측파라미터를 메모리 스토어(memory store)에 저장하는 단계;
    상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 데이터를 각각의 예정치와 비교하는 단계 - 상기 예정치들 중 적어도 하나는 적어도 하나의 검측파라미터의 변화 추세의 참조 기울기로서 제공되고, 상기 비교하는 단계는 일정 기간에 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치에 대한 변화 추세의 기울기를 계산하는 단계를 포함함 - ;
    프로세서를 사용하여 상기 비교의 결과에 기초한 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는지를 결정하는 단계; 및
    적어도 하나의 검측파라미터의 상기 측정 수치 상에 평활 처리를 수행하는 단계 - 상기 평활 처리는 식:
    Figure 112014101083068-pat00051

    을 채택하고,
    여기서, Xold는 측정 수치이고, Xnew는 평활 처리 후의 수치이고, Xsmooth는 평활 처리 후의 인접 점들의 수치 또는 다수개의 인접 점들의 평균치이며, C1과 C2는 가중치임 - 를 포함하는 전산화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 비행기 부품의 운용 상태를 반영하는 하나 또는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계는,
    상기 비행기 부품의 운용 상태에 관련된 다수개의 파라미터를 획득하는 단계;
    상기 다수개의 파라미터의 데이터를 상기 비행기 부품의 고장 사건과 연관시키는 단계; 및
    상기 다수개의 파라미터와 상기 고장 사건 간의 연관(associations)에 기초하여 상기 검측파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 다수개의 파라미터의 데이터를 상기 비행기 부품의 고장 사건과 연관시키는 단계 및 상기 연관에 기초하여 상기 검측파라미터를 결정하는 단계는,
    상기 다수개의 파라미터의 데이터 변화와 상기 고장 사건 간의 관련도(correlations)를 계산하는 단계; 및
    상기 다수개의 파라미터 중 임계치(threshold)보다 큰 관련도를 갖는 하나 또는 다수개의 파라미터를 상기 검측파라미터로 설정하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 임계치의 범위는 0.3~0.5인 전산화 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 임계치의 범위는 0.5~0.7인 전산화 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 다수개의 검측파라미터 간의 관련도를 계산하는 단계; 및
    상기 다수개의 검측파라미터 간의 관련도에 기초하여 상기 다수개의 검측파라미터 중 하나 또는 다수를 제거하는 단계를 더 포함하는 전산화 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 비행기 부품의 운용 상태를 반영하는 하나 또는 다수개의 검측파라미터를 획득하는 단계는,
    상기 비행기 부품의 운용 상태에 관련된 다수개의 파라미터를 획득하는 단계; 및
    상기 다수개의 파라미터가 가리키는 각각의 물리적 함의(implications)에 기초하여 상기 검측파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 예정치는 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 극한 수치(extreme value)이고,
    상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 데이터를 각각의 예정치와 비교하는 단계는, 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치와 이들 각각의 극한 수치 간의 차이 또는 비율을 계산하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 상기 측정 수치가 특정 상태 하의 환산 수치(converted value)로 대체되는 전산화 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 비교 결과에 기초한 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는지를 결정하는 단계는, 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치가 상기 각각의 극한 수치에 근접하거나 또는 초과하였는지를 결정하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터 각각의 측정 수치와 상기 각각의 극한 수치 간의 비율에 가중치를 할당하는 단계를 더 포함하는 전산화 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 다수개의 검측파라미터의 데이터 변화와 상기 비행기 부품의 고장 사건 간의 관련도에 기초하여 각 검측파라미터의 가중치를 획득하는 단계를 더 포함하는 전산화 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 비교 결과에 기초한 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는지를 결정하는 단계는, 상기 다수개의 검측파라미터의 측정 수치의 상기가중치 비율을 상기 다수의 검측파라미터의 상기 극한 수치에 통합시켜 상기 비행기 부품의 성능 참조 수치를 획득하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 비행기 부품의 상기 참조 수치가 임계치보다 큰 경우, 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있음을 결정하는 단계를 더 포함하는 전산화 방법.
  15. 제1항에 있어서, 상기 예정치는 다수개의 검측파라미터의 변화 추세의 참조 기울기인 전산화 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    일정 기간에 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치에 대한 변화 추세의 상기 기울기를 상기 참조 기울기와 비교하여 양자 간에 현저한 차이가 있는지를 결정하는 단계를 더 포함하는 전산화 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 비교 결과에 기초한 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는지를 결정하는 단계는, 일정 기간에 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치에 대한 변화 추세의 상기 기울기와 상기 참조 기울기 간에 현저한 차이가 있는 경우, 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있음을 결정하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  18. 제15항에 있어서, 상기 참조 기울기는 상기 비행기 부품이 초기 설치된 후에 일정 기간에 변화 추세의 기울기인 전산화 방법.
  19. 제15항에 있어서, 상기 참조 기울기는 동일한 모델의 다른 비행기에서 양호한 작업 상태를 갖는, 동일 비행기 부품의 일정 기간에 변화 추세의 기울기인 전산화 방법.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 상기 측정 수치를 특정 조건하의 환산 수치로 대체하는 단계를 더 포함하는 전산화 방법.
  21. 제1항에 있어서, 상기 평활 처리는 평활 평균 알고리즘(smoothing average algorithm)을 채택하는 전산화 방법.
  22. 제1항에 있어서, 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 데이터를 각각의 예정치와 비교하는 단계는,
    일정 기간에 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치를 샘플로 설정하는 단계;
    동일 길이의 앞선 기간에서의 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치를 참조 샘플로 설정하는 단계; 및
    독립적인 샘플 테스트에 기초하여 상기 샘플과 상기 참조 샘플 간의 현저한 차이가 있는지를 결정하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 비교 결과에 기초한 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는지를 결정하는 단계는, 일정 기간에 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 상기 측정 수치의 상기 샘플과 상기 대응하는 참조 샘플 간에 현저한 차이가 있는 경우, 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있음을 결정하는 단계를 포함하는 전산화 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 상기 측정 수치를 특정 조건 하의 환산 수치로 대체하는 단계를 더 포함하는 전산화 방법.
  25. 비행기 정비 방법으로서,
    제1항에 기재된 방법에 기초하여 상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는지를 결정하는 단계;
    상기 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 있는 경우, 상기 비행기의 정비 계획을 세우는 단계; 및
    상기 비행기의 상기 비행기 부품을 정비하는 단계를 포함하는 비행기 정비 방법.
  26. 비행기 부품의 운용 상태를 반영하는 하나 또는 다수개의 검측파라미터를 획득하기 위해 전산화하는 방법으로서,
    상기 비행기 부품의 운용 상태에 관련된 다수개의 파라미터를 획득하는 단계와, 상기 검측파라미터를 메모리 스토어에 저장하는 단계;
    측정 수치에 기초한 상기 파라미터에서 기울기 변화를 모니터링함에 의해 상기 다수개의 파라미터의 데이터를 상기 비행기 부품의 고장 사건과 연관시키는 단계 - 적어도 하나의 상기 파라미터는 적어도 하나의 검측파라미터의 변화 추세의 참조 기울기로서 제공되고, 상기 연관시키는 단계는 일정 기간에 상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 측정 수치에 대한 변화 추세의 기울기를 계산하는 단계를 포함함 - ;
    프로세서를 사용하여 상기 다수개의 파라미터와 상기 고장 사건 간의 연관에 기초하여 상기 검측파라미터를 결정하는 단계; 및
    상기 하나 또는 다수개의 검측파라미터의 상기 측정 수치 상에 평활 처리를 수행하는 단계 - 상기 평활 처리는 식:
    Figure 112015022422619-pat00052

    을 채택하고,
    여기서, Xold는 측정 수치이고, Xnew는 평활 처리 후의 수치이고, Xsmooth는 평활 처리 후의 인접 점들의 수치 또는 다수개의 인접 점들의 평균치이며, C1과 C2는 가중치임 - 를 포함하는 방법.
  27. 제26항에 있어서, 상기 비행기 부품의 운용 상태에 관련된 다수개의 파라미터를 획득하는 단계는,
    상기 다수개의 파라미터의 데이터 변화와 상기 고장 사건의 관련도를 계산하는 단계; 및
    상기 다수개의 파라미터 중 임계치보다 큰 관련도를 갖는 하나 또는 다수개의 파라미터를 상기 검측파라미터로 설정하는 단계를 포함하는 방법.
  28. 제27항에 있어서, 상기 임계치의 범위는 0.3~0.5인 방법.
  29. 제27항에 있어서, 상기 임계치의 범위는 0.5~0.7인 방법.
  30. 제27항에 있어서,
    상기 다수개의 검측파라미터 간의 관련도를 계산하는 단계; 및
    상기 다수개의 검측파라미터 간의 관련도에 기초하여 상기 다수개의 검측파라미터 중 하나 또는 다수를 제거하는 단계를 더 포함하는 방법.
  31. 제26항에 있어서,
    상기 비행기 부품의 운용 상태에 관련된 다수개의 파라미터를 획득하는 단계는,
    상기 비행기 부품의 운용 상태에 관련된 다수개의 파라미터를 획득하는 단계; 및
    상기 다수개의 파라미터가 가리키는 각각의 물리적 의미에 기초하여 상기 검측파라미터를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  32. 삭제
  33. 삭제
KR1020120074744A 2011-07-07 2012-07-09 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법 KR101529762B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110189470.3 2011-07-07
CN201110189470.3A CN102320382A (zh) 2011-07-07 2011-07-07 飞机性能检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130006382A KR20130006382A (ko) 2013-01-16
KR101529762B1 true KR101529762B1 (ko) 2015-06-17

Family

ID=45448268

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120074744A KR101529762B1 (ko) 2011-07-07 2012-07-09 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법

Country Status (10)

Country Link
US (1) US8798848B2 (ko)
EP (1) EP2544064B1 (ko)
JP (1) JP5771572B2 (ko)
KR (1) KR101529762B1 (ko)
CN (2) CN102320382A (ko)
AU (1) AU2012204053B2 (ko)
CA (1) CA2782276C (ko)
HK (1) HK1179584A1 (ko)
SG (1) SG187334A1 (ko)
TW (1) TWI460100B (ko)

Families Citing this family (49)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102331331A (zh) * 2011-06-20 2012-01-25 中国国际航空股份有限公司 飞机机载氧气性能检测方法
CN102343983A (zh) * 2011-07-07 2012-02-08 中国国际航空股份有限公司 飞机apu性能检测方法
CN102320382A (zh) * 2011-07-07 2012-01-18 中国国际航空股份有限公司 飞机性能检测方法
CN102416821A (zh) * 2011-07-27 2012-04-18 中国国际航空股份有限公司 飞机系统数据处理方法
DE102013202585A1 (de) * 2013-02-18 2014-08-21 Hochschule Ostwestfalen-Lippe Kontrolleinheit für ein Flugobjekt
GB2513133B (en) * 2013-04-16 2015-07-08 Ge Aviat Systems Ltd Methods for predicting a speed brake system fault
GB2513132B (en) 2013-04-16 2015-05-27 Ge Aviat Systems Ltd Method for predicting a bleed air system fault
US9336248B2 (en) * 2013-04-24 2016-05-10 The Boeing Company Anomaly detection in chain-of-custody information
GB2514108B (en) * 2013-05-13 2015-06-24 Ge Aviat Systems Ltd Method for diagnosing a bleed air system fault
CN104348670B (zh) * 2013-07-24 2018-01-30 中国国际航空股份有限公司 飞机辅助动力单元燃油组件性能检测方法和装置
CN104344946B (zh) * 2013-07-24 2017-12-05 中国国际航空股份有限公司 Apu涡轮叶片断裂与转轴卡阻故障的监控方法和装置
CN104343490B (zh) * 2013-07-24 2017-10-03 中国国际航空股份有限公司 一种发动机滑油监控系统及方法
CN104343476B (zh) * 2013-07-24 2016-06-08 中国国际航空股份有限公司 飞机辅助动力单元涡轮效率监控方法和装置
CN104340369B (zh) * 2013-07-24 2017-03-08 中国国际航空股份有限公司 飞机辅助动力单元滑油冷却器性能监控方法及装置
CN104345273B (zh) * 2013-07-24 2017-11-24 中国国际航空股份有限公司 飞机辅助动力单元起动机性能检测方法和装置
WO2015052458A1 (en) * 2013-10-07 2015-04-16 Ge Aviation Systems Limited Method for diagnosing an auxiliary power unit fault
GB2518893B (en) * 2013-10-07 2018-11-21 Ge Aviat Systems Ltd Method for predicting an auxiliary power unit fault
BR112016018702A2 (pt) * 2014-02-21 2017-08-08 Taleris Global Llp Método para prever uma falha em um sistema de controle de temperatura de cabine
WO2015124888A1 (en) * 2014-02-21 2015-08-27 Taleris Global Llp Methods for determining performance of an air-conditioning system of an aircraft
CN103969528B (zh) * 2014-05-06 2016-10-05 中国民航大学 一种民用机场桥载设备和apu碳排放监测系统
WO2016012056A1 (de) 2014-07-25 2016-01-28 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, anordnung, und computerprogrammprodukt für eine zustandsbasierte berechnung eines wartungstermins einer technischen anlage
US9384601B2 (en) * 2014-08-15 2016-07-05 Ppg Industries Ohio, Inc. Aircraft electronic fingerprint and monitoring performance of an aircraft component using the aircraft's electronic fingerprint
US9418561B2 (en) * 2014-12-02 2016-08-16 Honeywell International Inc. System and method for displaying predictive conformal configuration cues for executing a landing
FR3033046B1 (fr) * 2015-02-23 2019-06-14 Safran Aircraft Engines Procede et dispositif de controle de l'etat d'un moteur d'aeronef a distance
US9558601B2 (en) * 2015-04-24 2017-01-31 The Boeing Company System and method for detecting vehicle system faults
CN105021311B (zh) * 2015-06-11 2017-08-25 北京空间飞行器总体设计部 一种在轨卫星推力器温度异常实时诊断方法
CN106428619B (zh) * 2015-08-07 2019-03-12 中国电力科学研究院 一种输电线路无人机的性能检测方法
CN105138850B (zh) * 2015-09-09 2017-02-15 中航沈飞民用飞机有限责任公司 一种民用飞机系统维修时间间隔计算方法
CN106005476B (zh) * 2016-07-19 2018-06-19 北京中金泰达电液科技有限公司 电子式供氧抗荷调节器地面检测仪及检测方法
JP6720101B2 (ja) 2017-02-27 2020-07-08 三菱重工業株式会社 航空機管理装置及び方法並びにプログラム
US10974851B2 (en) 2018-11-09 2021-04-13 Textron Innovations Inc. System and method for maintaining and configuring rotorcraft
US11087567B2 (en) * 2019-05-21 2021-08-10 Honeywell International S.R.O. Systems and methods for auxiliary power unit health indicator computation
CN110341986B (zh) * 2019-07-16 2021-07-20 哈尔滨工业大学 基于rbm优化elm的飞机辅助动力装置性能参数多步预测方法
CN110646210A (zh) * 2019-09-28 2020-01-03 东方航空技术有限公司 一种快速确定航空发动机高压涡轮叶片损伤的方法
CN111184932B (zh) * 2019-12-02 2022-09-02 湖南明康中锦医疗科技发展有限公司 呼吸支持设备漏气量检测方法及呼吸支持设备
CN111361759B (zh) * 2020-03-02 2023-02-03 哈尔滨工业大学 基于混合模型的飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测方法
CN111553499A (zh) * 2020-04-30 2020-08-18 中国直升机设计研究所 一种平板式个人维修辅助设备
CN111721480B (zh) * 2020-06-29 2021-07-20 南京航空航天大学 一种基于飞行数据的民机机组氧气系统渗漏预警方法
CN111932948B (zh) * 2020-07-02 2021-06-15 四川九洲空管科技有限责任公司 综合监视系统飞机特性信息的多源采集与配置方法
US11623738B1 (en) * 2021-11-12 2023-04-11 Beta Air, Llc System and method for the prioritization of flight controls in an electric aircraft
CN113252325B (zh) * 2021-05-08 2022-11-11 重庆红江机械有限责任公司 一种气体流量测量装置
CN113221457B (zh) * 2021-05-13 2024-06-14 北京车和家信息技术有限公司 一种车辆保养信息的确定方法、装置、设备及介质
CN115526369B (zh) * 2021-06-25 2023-07-14 东风本田发动机有限公司 汽车零件的失效预测方法、装置、计算机设备和存储介质
US20230061096A1 (en) * 2021-08-25 2023-03-02 The Boeing Company Component record processing for aircraft maintenance
CN114444394A (zh) * 2022-01-27 2022-05-06 华能南京燃机发电有限公司 一种基于数据驱动的压气机性能退化预测算法
FR3133082B1 (fr) * 2022-02-28 2024-01-19 Safran Aerotechnics Procédé de contrôle d’un réservoir d’oxygène pour aéronef
JP2023170258A (ja) * 2022-05-18 2023-12-01 株式会社ブリヂストン 情報処理装置、情報処理システム、プログラム、及び情報処理方法
WO2023249277A1 (ko) * 2022-06-20 2023-12-28 (주)부품디비 전기차 진단 및 예지 시스템
CN116488709A (zh) * 2023-05-24 2023-07-25 飞天联合（北京）系统技术有限公司 飞机acars报文生成、转换和传输的方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6529620B2 (en) * 2000-09-11 2003-03-04 Pinotage, L.L.C. System and method for obtaining and utilizing maintenance information
US6922616B2 (en) * 1997-01-28 2005-07-26 American Calcar Inc. Technique for effectively maintaining components of a vehicle

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5973635A (en) * 1995-10-03 1999-10-26 University Corporation For Atmospheric Research Enhanced microburst detection system
WO1998002760A1 (en) * 1996-06-28 1998-01-22 Milkovich Systems Engineering Improved fast fourier transform sensor processor using enhanced frequency domain principles
US5951611A (en) * 1996-11-18 1999-09-14 General Electric Company Diagnostic trend analysis
US6292723B1 (en) * 1999-09-30 2001-09-18 General Electric Company Embedded engine diagnostic system
US7230919B2 (en) * 2001-02-07 2007-06-12 Siemens Communications, Inc. Quality-of-service monitor for voice-over-Internet-protocol calls
US7428478B2 (en) * 2001-08-17 2008-09-23 General Electric Company System and method for improving accuracy of baseline models
US6917863B2 (en) * 2001-12-21 2005-07-12 Karl F. Milde, Jr. System for assuming and maintaining secure remote control of an aircraft
US7027953B2 (en) * 2002-12-30 2006-04-11 Rsl Electronics Ltd. Method and system for diagnostics and prognostics of a mechanical system
CA2634328C (en) * 2003-01-24 2011-08-16 Pratt & Whitney Canada Corp. Method and system for trend detection and analysis
CA2540336C (en) * 2003-10-17 2013-05-14 Hydralift Amclyde, Inc. Equipment component monitoring and replacement management system
US7487029B2 (en) * 2004-05-21 2009-02-03 Pratt & Whitney Canada Method of monitoring gas turbine engine operation
US7750802B1 (en) * 2005-02-11 2010-07-06 Parish Warren G Illumination and detection architecture
ATE475916T1 (de) * 2005-04-28 2010-08-15 Netstal Ag Maschf Giesserei Verfahren und vorrichtung zur automatischen überwachung von repetitiven abläufen einer spritzgiessmaschine
US20070088570A1 (en) * 2005-10-18 2007-04-19 Honeywell International, Inc. System and method for predicting device deterioration
US8340854B2 (en) * 2006-12-19 2012-12-25 The Boeing Company Methods and systems for centrally managed maintenance program for aircraft fleets
US8437904B2 (en) * 2007-06-12 2013-05-07 The Boeing Company Systems and methods for health monitoring of complex systems
US8019504B2 (en) * 2008-06-12 2011-09-13 The Boeing Company Aircraft maintenance analysis tool
FR2932881B1 (fr) * 2008-06-19 2010-10-15 Eurocopter France Procede de detection de defaillance d'un capteur analogique et dispositif de detection pour mettre en oeuvre ledit procede
US20110054840A1 (en) * 2009-08-26 2011-03-03 Hively Lee M Failure prediction of complex structures under arbitrary time-serial loading condition
CN102320382A (zh) * 2011-07-07 2012-01-18 中国国际航空股份有限公司 飞机性能检测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6922616B2 (en) * 1997-01-28 2005-07-26 American Calcar Inc. Technique for effectively maintaining components of a vehicle
US6529620B2 (en) * 2000-09-11 2003-03-04 Pinotage, L.L.C. System and method for obtaining and utilizing maintenance information

Also Published As

Publication number Publication date
US8798848B2 (en) 2014-08-05
KR20130006382A (ko) 2013-01-16
JP5771572B2 (ja) 2015-09-02
SG187334A1 (en) 2013-02-28
HK1179584A1 (en) 2013-10-04
EP2544064B1 (en) 2018-03-07
EP2544064A3 (en) 2015-12-09
CN102862685A (zh) 2013-01-09
AU2012204053B2 (en) 2015-04-16
CA2782276A1 (en) 2013-01-07
JP2013018482A (ja) 2013-01-31
TW201307156A (zh) 2013-02-16
AU2012204053A1 (en) 2013-01-24
TWI460100B (zh) 2014-11-11
EP2544064A2 (en) 2013-01-09
CN102320382A (zh) 2012-01-18
CN102862685B (zh) 2015-06-03
CA2782276C (en) 2015-03-17
US20130179028A1 (en) 2013-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101529762B1 (ko) 비행기 부품의 성능이 쇠퇴기에 들어선 것을 검측하는 방법
KR101525285B1 (ko) 보조 동력 유닛의 성능 검측 방법
US9797328B2 (en) Equipment health monitoring method and system and engine
KR101598649B1 (ko) 맞춤화 메시지에 따른 비행기의 성능을 검측하는 방법
US8321118B2 (en) Operations support systems and methods with power assurance
US8417410B2 (en) Operations support systems and methods with power management
CN102928232B (zh) 一种航空发动机整机性能衰退趋势预测方法
US20090048730A1 (en) Method and system for planning repair of an engine
EP2207072A2 (en) Operations support systems and methods with engine diagnostics
KR101998188B1 (ko) Apu터빈 블레이드 파열 및 회전축 블로킹고장에 대한 모니터링 방법 및 장치
US7801695B2 (en) Operations support systems and methods with model-based torque estimates
JP6205322B2 (ja) 飛行機の補助動力ユニットの燃油ユニットの性能検出の方法と装置
JP6205319B2 (ja) 飛行機の補助動力単元のタービン効率の監視方法と装置
US8150564B2 (en) Method and device for providing an multi-engine aircraft pilot with data concerning said engines
Dyson et al. CF6-80 condition monitoring-the engine manufacturer's involvement in data acquisition and analysis

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190103

Year of fee payment: 5