面向交付运营的民用飞机在飞行试验阶段故障处置经验复用研究与实践

Research and Practice on Fault Handling Knowledge Reuse in the Flight Test Phase of Civil Aircraft Oriented to Delivery and Operation

摘要: 民用飞机新研型号在投入商业运营初期，通常会面临较多的系统性与随机性故障。如何快速、准确地完成排故，是客户(航空公司)实现安全与经济运营的关键。然而，由于新研飞机的设计构型尚不完全成熟，部分系统集成度高而功能与性能仍处于持续优化阶段，导致飞行试验阶段高频出现的问题在航线运营初期易重复出现，造成故障定位不准、排故周期过长、资源投入过大等问题。针对以上问题，文章从知识复用视角出发，系统研究了飞行试验阶段故障处置经验在交付与航线运营初期的知识复用机制，构建了“试飞–交付–航线”的一体化知识复用闭环体系，提出了基于语义解析与知识图谱的复用模型，并对知识管理模块开展工程化验证。研究表明，系统化的知识复用体系可显著提升故障定位的准确性与排故响应效率，缩短飞机停场时间，降低维护成本，可为民机新型号商业投运初期的快速问题响应与客户支持体系建设提供可行的技术路径与实践参考。

Abstract: Newly developed civil aircraft models typically experience a high frequency of both systemic and random failures during the early stage of commercial operation. Achieving rapid and accurate troubleshooting is therefore crucial for airlines to ensure safe and cost-effective operations. However, due to the partial immaturity of configuration design and the high integration level of certain systems—whose functions and performance are still under continuous optimization—frequent issues encountered during the flight-test phase tend to reoccur during the initial stage of airline operations. This often results in inaccurate fault localization, prolonged troubleshooting cycles, and excessive resource consumption. To address these challenges, this study investigates the mechanism of knowledge reuse for fault-handling experience accumulated during the flight-test phase and its transfer to the delivery and early operational stages. An integrated “Flight-Test-Delivery-Operation” closed-loop knowledge reuse framework is constructed, and a reuse model based on semantic analysis and knowledge graph techniques is proposed. Furthermore, the knowledge-management module is subjected to engineering validation. The results demonstrate that the systematic knowledge reuse framework significantly improves fault localization accuracy and troubleshooting responsiveness, shortens aircraft downtime, and effectively reduces maintenance costs. The findings provide a practical and technically feasible pathway for establishing a rapid problem-response and customer-support system for newly developed civil aircraft during their initial commercial operation phase.

1. 引言

新研民用飞机在进入批产交付与商业运营阶段后，型号研制重点逐步从技术可行性验证转向运营可靠性保障。然而，航线初期运行中常出现飞行试验阶段已暴露的相似故障，尤其在航电、环控、电源等高集成系统中表现突出。这类“重复故障”不仅消耗资源，更影响客户信心与机队可用率。

飞行试验阶段虽然积累了大量问题处置经验与技术验证数据，但这些知识往往沉淀于试验报告、日志记录、非结构化文档及工程师个人经验中，缺乏统一的抽取、归纳与复用机制。交付与运营初期的运行支持体系主要依赖现场工程师和设计支持团队进行问题响应，其知识来源分散、检索效率低、反馈路径长，难以快速调取已有经验指导实际排故。这一“经验沉没”现象显著制约了新型号商业投运初期的可靠性爬坡进程。因此，如何解决飞行试验阶段与航线运营阶段排故工作的数据和经验有效传递，防止“断点效应”，成为主制造商构建智能支援体系的关键。

本文从知识复用视角出发，提出飞行试验阶段故障处置经验的结构化抽取与航线运营阶段的智能复用模型，在知识抽取、模型构建、系统实现和管理协同四个层面提出实施方案建议，构建贯穿“研制–试飞–交付–运营”全过程的知识闭环体系，对于提升国产民机的客户支持能力、保障运行安全与经济性具有重要意义。

2. 飞行试验阶段故障特征与处置流程

2.1. 飞行试验阶段故障特点

飞行试验阶段是飞机结构、系统验证与性能边界探索和验证的关键阶段，其故障类型广、发生频率高、涉及系统多样化。典型类型包括系统集成类、软件控制逻辑类、硬件可靠性类、接口与信号匹配类及环境适应性类等[1]。每类故障的定位与验证均需要多专业协同，其排故流程呈现强因果链条特征，通常包括问题发现–初步诊断–专业分析–地面/飞行验证–修改验证–结论归档[2]。

然而，飞行试验阶段每次排故均伴随大量非结构化记录，如飞行日志、试验报告、故障拒收报告和工程技术评审纪要等，文本数量规模大。部分试飞问题在航线运营初期仍然会再次出现，原因主要包括故障根因定位不彻底、问题验证样本不足、修正方案未覆盖不同运行条件和场景，以及知识转化机制缺失。

2.2. 知识复用断点问题

在型号研制体系中，试飞数据与航线运行数据分属不同系统平台。试飞阶段的排故经验主要依赖设计工程师、制造工艺、试飞工程师与机务的经验积累，排故经验多沉淀于设计、制造、试飞和机务团队的局部文件或系统，缺乏统一语义标签及文档。交付运营后，航线运营的故障处理是以快速恢复航班运行为核心目标，强调及时性、准确性与可放行性。若航空公司和主制造商的工程师难以高效获取与当前故障场景相似的历史知识，存在表1所示的局限性问题，不能快速诊断故障原因，则会导致排故工作效率低，增加飞机停场时间，进而影响经济效益。

Table 1. Main limitations of traditional troubleshooting mode

表1. 传统排故模式的主要局限性

序号	问题表现	影响
1	信息分散在不同单位(试飞、设计、制造、客服)	知识无法共享
2	故障处置记录缺乏结构化	检索效率低
3	缺乏相似案例匹配机制	问题重复验证
4	反馈数据未能回流设计专业	闭环不完整

因此，建立统一的知识复用机制及应用平台，实现经验数据的语义抽取、结构化建模与跨阶段共享，防止信息孤岛、知识断层、响应滞后与经验沉没等情况是主制造商面临的迫切需求。

3. 面向交付运营的知识复用方法构建

3.1. 技术路线总体设计

为实现知识从试飞到运营的有效传递，本文提出试飞知识复用闭环方法，其总体技术路线包含以下五个主要环节[3] [4]：

1) 数据采集层：对试飞报告、故障单、维护记录等多源异构数据进行抽取与整合；

2) 知识解析层：通过NLP模型提取“故障现象–原因–措施”三元组；

3) 知识建模层：基于知识图谱建立节点关系；

4) 知识复用层：建立语义相似度计算模型，实现航线运营问题与历史试飞知识的智能匹配；

5) 反馈优化层：通过运营问题闭环结果更新知识库，实现动态演化与持续学习。

3.2. 知识抽取与分类模型

知识抽取采用“模板化规则 + 机器学习”混合模式。首先基于BERT预训练模型对试飞文本进行语义编码，提取关键实体(如故障现象、触发条件、原因机制、处置措施)。其次通过聚类算法对相似问题进行归并，形成“问题–根因–措施”三元组。通过聚类算法(DBSCAN)对相似问题进行归并，形成问题簇，每个问题簇对应一个“知识单元”，实现高准确度分类。

3.3. 知识复用逻辑架构

知识复用逻辑架构由三个核心模块组成：

1) 知识检索模块：基于向量相似度的快速匹配算法；

2) 知识推荐模块：结合问题上下文与系统配置生成推荐方案；

3) 知识反馈模块：根据航线反馈优化推荐权重与知识关联度。

该知识复用方法可实现试飞问题处置经验与运营问题之间的语义关联与动态映射，知识库以“案例”为最小复用单元，每个案例包含如表2所示的要素。

Table 2. Structure of knowledge case database

表2. 知识库结构示例

字段	描述	示例
Case_ID	案例编号	TF2024-045
Symptom	故障现象	显示屏闪烁/黑屏
Root_Cause	根本原因	接插件接触不良
Solution	排故措施	检查J_插头松脱
ATA_Code	系统章节	31-40
Validation	验证状态	Verified
Similarity_Score	相似度分值	0.92

4. 模型设计与算法实现

4.1. 知识图谱构建

采用实体–关系–属性三元组表达：

$E=\left\{\left(S,C,A\right)\right\}$

其中S为故障现象(Symptom)，C为原因(Cause)，A为排故措施(Action)。

4.2. 相似度匹配模型

采用多层语义嵌入模型：

$Sim\left(Q_i,K_j\right)=\cos \left(f_{BERT}\left(Q_i\right),f_{BERT}\left(K_j\right)\right)$

其中$Q_i$ 为航线故障描述，$K_{\text{j}}$ 为试飞问题案例文本。若相似度大于0.85，则判定为高关联案例。

4.3. 动态复用机制

系统根据匹配结果与航线验证反馈，更新案例权重：

${\omega }_{new}={\omega }_{old}+\alpha \left(Feedback-Threshold\right)$

其中$F\text{ee}dback$ 表示用户确认有效性(1或0)，$\alpha$ 为学习率。

5. 验证分析与结果

5.1. 验证样本与指标体系

选取某民机型号投入航线运营后的首六个月运行数据，涵盖AOG事件、一般故障和总样本量，比较引入知识复用体系前后的效率变化，并设定以下关键评价指标进行量化评估：

1) 平均故障定位时间(小时)：从问题录入至确定根因的平均时长；

2) 平均排故周期(天)：从故障发现至闭环验证完成的时长；

3) 重复问题率(%)：相似问题再次发生的比例；

4) 知识匹配成功率(%)：系统推荐结果被验证有效的比例。

5.2. 结果分析

以民机某型号航电系统在航线运营初期常出现的“驾驶显示闪屏或黑屏”故障为例。若采用常用排故流程，从人工复现故障、读取参数到跨部门确认，平均耗时约5.2小时。若通过知识复用模块键入“IDU屏刷新异常–软件信号丢帧–接插件松动”等关键词，匹配相似试飞问题编号，则能快速得出检查“接插件松脱与CAN同步延迟”排故方案。为更加清晰展示复用模块系统，截屏如图1所示。

Figure 1. Schematic diagram of a knowledge reuse system

图1. 复用模块系统示意图

Table 3. Comparison of fault verification results

表3. 故障验证结果对比

指标项	引入前	引入后	改进幅度
平均故障定位时间(小时)	5.2	3.4	34.8%
排故闭环周期(天)	1.5	0.7	53.3%
重复问题率(%)	27%	10%	−63.0%
知识匹配成功率(%)	—	86.7%	—

经实际分析后确认为同类问题，仅用约3.4小时完成故障定位，节约停场时间约1.8小时，如表3所示的驾驶显示闪屏或黑屏故障验证结果对比表明，知识复用模块的引入可显著提高故障定位与排故效率。

5.3. 管理模式创新与建议

为保障知识的流动性与复用性，建立“试飞–设计–运行支持–航司”四级知识协同机制，将飞行试验阶段的知识通过语义化建模与结构化管理，制定统一的数据标准与共享策略。每起航线问题通过复用模块触发知识关联分析，形成“问题发现–知识匹配–反馈修正”的闭环机制，实现排故工作由人工经验驱动转向数据与知识双驱动。

为促进经验沉淀，建立“问题复用积分制”与“知识贡献度考核”，鼓励工程师主动上传案例并完善标签，知识积分可与绩效考核挂钩，推动知识从个体经验向组织资产转化，形成可持续的知识生态。

6. 结语

本文针对民用新型号投入商业运营初期存在的故障重复、排故低效和知识断层问题，构建了面向交付运营的飞行试验阶段故障处置经验复用方法和智能化运行支持系统技术路径，并提出了在航线运行快速响应平台中集成知识复用模块的实施建议方案。得到以下主要结论：1) 知识复用模块可显著提升故障定位准确率、缩短排故周期，减少飞机停场时间；2) 基于语义解析与知识图谱的模型可实现故障模式的智能检索与匹配，突破传统文档式支持模式的局限；3) 跨单位/部门协同与激励机制是保障知识传递与持续改进的组织基础。

当然，航线运营问题排故工作效率的影响因素繁多，除了试飞问题知识复用外还存在其他变量，统计的航线运行数据样本相对较少，本文未作深入探讨；另外，本研究在模型与工程实现中仍存在一些挑战，如非结构化数据质量差异较大，语义抽取仍依赖人工标注，制约模型泛化能力；对于首次出现的故障，知识复用模型难以提供高置信度建议；未来可进一步引入人工智能推理与大模型生成技术，实现故障模式的智能演绎与方案自动生成，构建更加智能化的航线排故知识管理体系。