737机队 反推系统可靠性 分析

(整期优先)网络出版时间:2020-10-12
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737机队 反推系统可靠性 分析

杨骏

东方航空技术有限公司

1. 737反推系统故障数据分析

为了判断737反推系统可靠性情况,选取2012年到2013年间波音737NG的反推系统的故障数据进行统计,总计216条。经过对737及对故障数据的处理,将737反推系统主要分为4类故障,分别为:

(1)EAU故障

(2)反推控制活门故障

(3)锁作动筒故障

(4)其他故障类型 (主要为电器元件部件故障)

可以看出主要故障部件为EAU,反推控制活门,以及内锁作动筒,因此有必要对这些737反推系统主要故障部件进行分析。自动油门组件包,液压组件和其他故障部件故障次数较少,可靠性较高,因此为小概率事件,不做进一步分析。

2.1 基于新的威布尔分布参数估计法的设备寿命可靠性分析

机械设备在使用寿命期内,故障发生率与使用年龄有关。故障率函数是随时问t变化的函数,设备处于不同的使用期,其故障率也不同。图1曲线反映设备全期的故障分布,包括早期故障期、偶发故障期和耗损故障期,因其整体形状像浴盆,称为浴盆曲线[1][2]

5f83ba5648f41_html_2615dfa6a592229.jpg

图2.1浴盆曲线图

威布尔分布[3][4]是近年来在设备寿命可靠性分析中使用最广泛的模型之一,能整体描述出整个浴盆曲线。

威布尔分布的失效分布函数为:

5f83ba5648f41_html_b5ce4b6fce7ca9e2.gif5f83ba5648f41_html_b5ce4b6fce7ca9e2.gif ……………………………………(2.1)

式中,t为时间,a为尺度参数,β为形状参数。

当β<1时,故障率λ(t)呈递减分布,设备运行在早期故障期,适于建模早期失效;当β=1时,故障率λ(t)为常数,设备运行在偶发故障期,适于建模随机失效;当β>1时,故障率λ(t)呈递增分布,设备运行在耗损故障期,适于建模磨耗或老化失效。

威布尔分布的三种故障率β<1、β=1、β>1,正好与浴盆曲线的三个阶段相对应。因此,寿命曲线为浴盆曲线的设备服从威布尔分布。

2.2 近似中位秩公式计算经验分布函数

以反推控制活门为例,经过整理和归纳得到16个故障数据样本从小到大排列(如表2.1)

表2.1 故障数据样本表

序号

故障时间/小时

序号

故障时间/小时

序号

故障时间/小时

1

50

7

340

13

782

2

61

8

570

14

1000

3

130

9

574

15

1072

4

148

10

580

16

1260

5

260

11

596

6

289

12

735

根据数据分析反推控制活门是反推系统中易发生故障的主要零部件。根据经验知道,反推控制活门的寿命为浴盆曲线,即服从威布尔分布。

采用威尔分布模型进行分析,威尔分布的失效分布函数为式(2.2)

5f83ba5648f41_html_2c2df328f45f422.gif 式(2.2)

简单变换式(2.2)5f83ba5648f41_html_4f9024dad716d34a.gif5f83ba5648f41_html_4f9024dad716d34a.gif 且令为总坐标,5f83ba5648f41_html_a52e7581f01c7ec3.gif5f83ba5648f41_html_a52e7581f01c7ec3.gif 为横坐标时,式(2.2)为:

5f83ba5648f41_html_e3a962decd7b7525.gif5f83ba5648f41_html_e3a962decd7b7525.gif 的直线方程。A为斜率,B为截距。

通过对表2.1数据在MINITAB1.6程序处理进行WEIBULL可靠性线分析可得到以下线性拟合图。从图2.2中可以看到,5f83ba5648f41_html_6c657dfa2114f15a.gif5f83ba5648f41_html_727258aa6a6edd98.gif 之间存在着良好的线性关系:

5f83ba5648f41_html_f93b1da76fe3b00e.gif

图2.2 线性拟合图

形状参数可以表征分布模型的失效率的变化规律,形状参数<1说明失效率随时间没有显著增加,不属于耗损失效型,零部件在投入使用早期失效较少,而工作寿命达到一定程度后失效会有一定的增加。所以,对于反推控制活门此类故障规律的部件应该定时清洁或者拆修,以预防功能故障或者多重故障[5]。形状参数越大,失效率随时间增加越快。根据这一情况,下面做反推控制活门故障时间的概率分布图。

读图2.2,得到威布尔分布参数α=576.7,形状参数β=1.393因此得出可靠度函数为:

5f83ba5648f41_html_7e44070e40c5c333.gif

函数图象如下:

5f83ba5648f41_html_1b2976ed7c0cc77c.gif

图2.3 控制活门故障时间的概率分布图

如图2.3,当该部件使用时间到148小时之后,部件的可靠性就已经降低到86%。而当部件使用时间接近800小时,部件可靠性已经降低到了20%。

根据以上分析可知:

1)如图在400小时以前发生故障的概率很小,从故障数据分析中可以得到这一点,在排故时,如果反推控制活门使用时间小于400小时,则优先考虑线路问题,或瞬时故障,优先考虑对该部件电插头进行清洁检查,从而减少拆换数量,避免死板的拆换,降低可控维护成本。

2)部件使用时间超过600小时后,部件的可靠性已近降低到40%,建议使用时间超过此时间后对部件进行拆修或者更换,从而以预防功能故障或者多重故障。

2.4运用可靠性原理绘制737反推系统故障警告图

随着机队飞行小时的日益增多,反推系统故障率是呈上升趋势的,为了对反推系统的工作情况进行有效地监控,运用可靠性原理绘制波音737机队反推系统故障警告状态表[6],其中:

5f83ba5648f41_html_18f9a8de07317e1c.gif …………………………………………(4.13)5f83ba5648f41_html_ccb7585cc87b97b3.gif — 警戒线;

5f83ba5648f41_html_cec14e749324aa7d.gif — 乘数(在2和3之间);

5f83ba5648f41_html_3c64524222819c90.gif — 每月故障率;

5f83ba5648f41_html_8b60a35beb3912bd.gif — 月数;

以反推控制活门为例,统计出月故障数,计算得出EAU故障率(‰)代入数据,绘制该部件故障警告图如下:

5f83ba5648f41_html_bc463437940fb28.gif

图2.4反推控制活门故障警告表

从故障警告图上可以看出2008年9月到2010年1月之间多次突破2倍及2.5倍警告值,即浴盆曲线故障上升阶段,在2010年5月突破了3倍警告值,已经可以定义为高发故障。可见故障警告图能一定程度上预测并判断系统及部件的故障风险,方便质量人员精确把控机队系统可靠性状态。

3.维护建议:

  1. 短停优先考虑EAU瞬时故障,地面能清掉不影响放行。

  2. 当内锁作动筒使用时间未满10000小时,优先考虑接头积灰

接触不良等外部故障,建议在内锁作动筒工作25000小时左右对其进行预防性检查或更换

3) 反推控制活门超过600小时后,建议进行拆修或者更换,从而以预防功能故障或者多重故障。

参考文献

[1] 肖 伟,赵嵩正.设备可靠性与维修决策关系研究[J].机械科学与技术,2004,23(1):85-86;2OO4,23(1):89.

[2] 池洁.设备使用过程中的故障分布及可靠度变化分析[J].重庆建筑大学学报,2006,28(5):51-54.

[3] 郭永基,可靠性工程原理[M].北京:清华大学出版社,2OO2.

[4] 陆山,吕鸿雁.小子样零构件可靠寿命零故障试验评估方法[J].机械强度,2OO6,28(3):411-414.

[5] 张永生.民用航空维修工程管理概论[M].北京:中国民航出版社,1999.

[6] 王国大.可靠性统计分析与系统开发[M].天津:中国民航学院,2003.

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