全红兵 甘力中

摘要：现行CFM56-7B发动机滑油检查、添加勤务工作方式存在人力投入高、数据不精确等问题。本文提出了通过报文采集滑油数据，结合卡尔曼滤波算法建立模型，计算每个航班滑油消耗率，并对异常情况进行报警的监控方法。该方法效率更高，可协助航空公司提升航班运行的安全性和经济性。

关键词：CFM56-7B；发动机；滑油；卡尔曼滤波；监控

Keywords：CFM56-7B；engine；oil；Kalman Filter；monitoring

0 引言

CFM56-7B发动机广泛应用于波音737NG机型，其中滑油系统具有润滑、冷却、清洁、防腐等功能，是发动机上的重要系统。滑油系统非正常渗漏导致滑油消耗率高是CFM56-7B发动机的典型故障之一，因此有必要收集发动机滑油相关数据并对滑油消耗率进行持续监控，以降低滑油系统故障对机队运行的影响。

传统发动机滑油消耗率监控方法要求勤务人员在飞机过站或航后工作时检查发动机滑油量，并按工作单要求添加滑油，根据添加量计算滑油消耗率。对发动机滑油系统是否有渗漏故障的判断是依据计算结果和趋势分析获得的，该方式在获取数据的准确性和及时性上存在风险，并且仅能发现滑油消耗率极高的情况。

通过飞机状态监控系统（ACMS）报文，可以在不接近飞机的情况下实时获取发动机滑油量数据和工作时间，然后根据系统原理建立模型计算滑油消耗率，当滑油消耗率超限或呈现持续增长趋势时产生报警。应用此方法可以提高对所获滑油添加数据的准确性和发动机滑油消耗监控的及时性。

1 滑油系统

CFM56-7B发动机滑油分配系统包括供油路、回油路、通气管路。图1为CFM56-7B发动机滑油系统示意图。

供油路向发动机齿轮轴承等部件提供清洁的滑油进行润滑和冷却。滑油从滑油箱经过防漏活门到润滑组件（包括供油泵、供油滤），然后到达下列润滑部位：前收油池、后收油池、转换齿轮箱（TGB）和附件齿轮箱（AGB）。

回油路从发动机润滑部位到润滑组件（包括磁性金属探测器、回油泵），经过回油滤到伺服燃油加热器，然后流到主滑油燃油热交换器，再次经过伺服燃油加热器流回滑油箱。

通气管路连接滑油箱和前收油池是为了平衡收油池内部空气压力与外界的大气压，使收油池内外壳体之间的压力始终高于收油池内部的空气压力，从而形成对收油池的增压。

由于滑油箱高于滑油系统其他部件，当发动机关车后，防漏活门关闭，防止滑油箱油量减少或者在拆卸滑油系统部件时油箱中滑油流出。当发动机不工作时，防漏活门被弹簧保持在关位。发动机工作时，后收油池滑油压力保持活门打开。

2 算法思路

卡尔曼滤波是一种利用线性随机系统状态方程和观测方程对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，其最优估计可视为是滤波过程。具体而言，卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从k-1时刻的状态演化而来。假设滑油消耗服从以下卡尔曼滤波模型：

由于滑油添加工作是在发动机关车后5～60min内进行的，在未加油时可将前后航段的差值视为滑油消耗量，添加滑油后则需要建立油量减少函数f以计算油耗量。

3 建立模型

首先需要判断相邻航段间是否有加油，可利用发动机关车时滑油量差值

和的关系来区分加油和未加油的情况。对～拟合函数g（GDTk），当>g（GDTk）时则判定可能有加油。

对于采集到的波音737NG机队数据样本进行筛选，其中未加油航班的油量减少数值和GDTk关系如图2所示。

然后，使用非线性最小二乘法得到相关参数估计值。

4 数据预处理

为降低误报率，有必要对原始数据进行清洗和平滑等预处理。本文对滑油消耗的分析主要涉及滑油量和时间。由于滑油量数据经过勤务检查验证基本可靠，清洗主要针对spt和GDT时间数据。

对于spt，先建立一个基于航段的spt分布表，然后计算历史记录中可靠的時间数据的分位数，由此判断给定航段的spt是否处于历史航段spt分布的正常范围内，找出时间异常点。

对于GDT，按照关车后油箱内油温下降速度服从牛顿冷却定律，即与油温和外界温差成正比来计算：

6 方法应用

在地面飞机健康管理系统部署上述方法，可以使航空公司监控机队发动机滑油消耗率状态。地面系统通过ACMS报文获取数据并计算滑油消耗率，对其中异常情况进行告警。从获取数据到计算滑油消耗并报警的过程为系统自动运行，无需人工干预，相较传统方式可大大减少勤务检查工时，极大提升监控工作效率。

该方法投入生产运行后已成功监控到多次波音737NG机队发动机滑油消耗量偏高事件并发出告警。图4和图5分别为波音737NG飞机运行中监控发现左发滑油消耗率趋势漂移以及超限的案例。

监控到告警后，根据监控情况按手册要求执行滑油渗漏检查，更换润滑组件磁堵封圈、燃油滑油热交换器等部件，最终排除故障。

7 结束语

通过获取CFM56-7B发动机滑油数据计算滑油消耗率，利用卡尔曼滤波抑制噪声干扰，以及运用极大似然比的方法进行检验，提高了诊断准确率。将此方法与状态监控系统相结合，能实时自动分析滑油消耗率突变和增大趋势并发出实时告警，对发动机滑油系统渗漏风险进行评估和故障分析提供了决策支持。

通过前期投入实际运营及与传统勤务方式并行，验证了该方法的功能有效性，并获取了大量反馈信息。下一阶段将对数据采集、报警阈值等环节进行优化调整，以达到实时预测发动机滑油消耗趋势，最终实现替代人工检查滑油量勤务，降低过度维护成本，为航空公司提供安全性保障的同时带来可观的经济效益。

参考文献

[1]夏存江. CFM56-7B发动机滑油渗漏分析[J]. 燃气涡轮试验与研究，2008，21（1）：54-57，50.

[2]胡志坤，孙岩，姜斌，等.一种基于最优未知输入观测器的故障诊断方法[J].自动化学报，2013，39（8）：1225-1230.