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民用飞机健康管理技术(精)/民用飞机运营支持丛书 版权信息
- ISBN：9787030685155
- 条形码：9787030685155 ; 978-7-03-068515-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
民用飞机健康管理技术(精)/民用飞机运营支持丛书 内容简介
本书通过作者多年的具体工作经验和工程实践成果进行总结编写，系统论述了民用飞机健康管理研究的基本问题和解决途径，介绍了民用飞机健康管理方面的理论方法和研究成果。 全书围绕民用飞机健康管理的理论方法和工程问题进行论述，共分11章。章概述民用飞机健康管理的基本概念、研究背景和研究现状，第2章从客户服务的角度介绍民用飞机健康管理系统方案，第3章至第5章分别介绍民用飞机机载健康管理系统、空地传输系统、地面监控与维护系统的设计，第6章阐述民用飞机故障诊断原理及方法，第7章阐述民用飞机故障寿命预测技术，第8章研究民用飞机健康状态评估技术第9章探讨视情维修条件下的民用飞机维修决策支持，0章研究基于大数据的民用飞机健康管理若干关键技术，1章探究基于深度学习的民用飞机故障诊断技术。 本书可供航空领域的工程人员和科技工作者参考，同时适合高等院校航空相关专业的师生和热衷健康管理的研究人员阅读。
民用飞机健康管理技术(精)/民用飞机运营支持丛书 目录
目录
丛书总序1
丛书总序2
前言
第1章绪论001
1.1健康管理基本概念001
1.2民用飞机健康管理背景及意义002
1.2.1提高航空运输经济性002
1.2.2提高民机运营核心竞争力002
1.2.3增强主动式快速响应能力003
1.2.4降低飞机维修成本003
1.2.5提高飞机设计水平003
1.3民用飞机健康管理国内外研究现状004
1.3.1国外民用飞机健康管理服务产品应用现状004
1.3.2国外研究现状及技术发展趋势009
1.3.3国内技术研究现状011
第2章面向客户服务的民用飞机健康管理系统方案015
2.1民用飞机主制造商客户服务模式分析015
2.2面向客户服务的健康管理系统功能和使用需求分析016
2.3民用飞机健康管理系统总体方案架构022
2.3.1机载系统025
2.3.2数据通信系统027
2.3.3地面系统028
第3章民用飞机机载健康管理系统设计034
3.1系统架构034
3.2需求分析036
3.2.1数据信息需求分析037
3.2.2功能需求040
3.3系统接口和功能模块040
3.3.1民用飞机机载健康管理系统级功能内部接口定义041
3.3.2民用飞机机载健康管理系统级功能外部接口定义042
3.3.3部件级状态数据的采集和总线传输043
3.3.4故障诊断045
3.3.5飞机状态监控045
3.3.6数据加载046
第4章民用飞机空地传输系统设计047
4.1空地传输系统架构设计047
4.2需求分析051
4.3功能模块052
4.3.1数据通信系统052
4.3.2基于机场无线通信方式的航后PHM数据传输系统060
第5章民用飞机地面监控与维护系统设计062
5.1地面系统架构设计062
5.1.1地面系统功能需求分析063
5.1.2架构设计064
5.2功能模块065
5.2.1数据库065
5.2.2状态实时监控072
5.2.3故障诊断075
5.2.4预测与健康管理077
5.2.5维修辅助决策078
第6章故障诊断原理及方法080
6.1故障诊断方法概述080
6.1.1基于知识的故障诊断方法概述081
6.1.2基于模型的故障诊断方法概述081
6.1.3基于数据驱动的故障诊断方法概述082
6.2基于知识的民用飞机故障诊断方法083
6.2.1基于CBR的故障诊断方法083
6.2.2基于故障隔离手册的故障诊断方法086
6.3基于模型的民用飞机故障诊断方法088
6.3.1基于卡尔曼滤波的故障诊断方法088
6.3.2基于扩展卡尔曼滤波的故障诊断方法090
6.3.3基于强跟踪滤波的故障诊断方法091
6.4基于数据驱动的民用飞机故障诊断方法093
6.4.1信号处理方法093
6.4.2基于多元统计分析的故障诊断方法101
6.4.3基于机器学习与数据挖掘的故障诊断方法106
第7章民用飞机故障寿命预测技术113
7.1故障预测方法概述113
7.2基于可靠性理论的民用飞机故障寿命预测方法114
7.2.1基于LSSVM的飞机性能可靠性寿命预测方法114
7.2.2基于改进威布尔分布的可靠性寿命预测方法116
7.2.3工程应用118
7.3基于失效物理的民用飞机故障预测方法121
7.3.1疲劳裂纹扩展模型122
7.3.2性能退化预测模型124
7.3.3基于Wiener退化过程的寿命预测模型127
7.4基于数据驱动的民用飞机故障预测方法131
7.4.1基于时间序列的故障预测方法131
7.4.2基于粒子滤波的故障预测方法135
7.4.3基于神经网络的故障预测方法138
第8章民用飞机健康状态评估技术142
8.1民用飞机健康评估基本概念142
8.1.1健康状态评估定义142
8.1.2健康评估功能架构143
8.1.3健康评估方法144
8.2基于贝叶斯网络的民用飞机健康状态评估模型146
8.2.1民用飞机健康评估建模问题146
8.2.2基于贝叶斯网络的健康评估建模147
8.3基于灰色关联度及层次分析法的民用飞机健康评估方法148
8.3.1灰色关联基本原理148
8.3.2层次分析法基本原理148
8.3.3基于灰色关联分析及层次分析法的航空发动机健康评估模型149
8.3.4航空发动机健康状况综合评估实例150
8.4基于性能参数的民用飞机健康状态评估模型152
8.4.1基于性能参数的健康状态评估流程152
8.4.2性能参数选择153
8.4.3系统健康状态的评估与预报153
8.4.4单机健康状态评估与排队155
8.5基于隐马尔可夫模型的民用飞机健康状态评估方法156
8.5.1隐马尔可夫方法及其应用156
8.5.2隐马尔可夫模型的基本参数及算法156
8.5.3基于HMM的民用飞机健康状态评估方法160
8.5.4工程案例161
第9章视情维修条件下的民用飞机维修决策支持165
9.1基于健康管理技术的维修决策概述165
9.1.1CBM与PHM技术的联系165
9.1.2PHM技术对维修保障活动的影响166
9.1.3基于状态的视情维修决策的意义168
9.2视情维修条件下的民用飞机维修保障模式169
9.2.1修复性维修171
9.2.2预防性维修172
9.2.3视情维修173
9.2.4PHM技术下的视情维修——CBM+174
9.3民用飞机视情维修决策建模177
9.3.1基于比例危险模型的民用飞机视情维修决策方法182
9.3.2基于延迟时间模型的民用飞机视情维修决策方法186
9.3.3基于WPHM的航空发动机视情维修决策案例190
9.4结构健康监控技术对维修任务的影响194
9.4.1SHM技术与MSG3分析的联系194
9.4.2基于SHM的计划维修任务确定195
第10章基于大数据的民用飞机健康管理若干关键技术研究197
10.1基于大数据的民用飞机健康管理技术发展概要198
10.1.1国外基于大数据的健康管理发展概要198
10.1.2国内基于大数据的健康管理发展概要199
10.1.3国内外差距200
10.2基于大数据的民用飞机健康管理若干关键技术200
10.2.1云计算技术200
10.2.2数据挖掘技术202
10.3面临的挑战与未来展望205
10.3.1民用飞机健康管理面临的挑战205
10.3.2民用飞机健康管理未来展望206
第11章基于深度学习的民用飞机故障诊断技术208
11.1多尺度卷积网络诊断模型208
11.1.1深度残差网络模型209
11.1.2多尺度卷积模块213
11.1.3传动系统故障诊断215
11.2聚类变分卷积诊断网络220
11.2.1度量学习220
11.2.2聚类变分卷积网路223
11.2.3传动系统故障模拟实验234
参考文献238
丛书总序1
丛书总序2
前言
第1章绪论001
1.1健康管理基本概念001
1.2民用飞机健康管理背景及意义002
1.2.1提高航空运输经济性002
1.2.2提高民机运营核心竞争力002
1.2.3增强主动式快速响应能力003
1.2.4降低飞机维修成本003
1.2.5提高飞机设计水平003
1.3民用飞机健康管理国内外研究现状004
1.3.1国外民用飞机健康管理服务产品应用现状004
1.3.2国外研究现状及技术发展趋势009
1.3.3国内技术研究现状011
第2章面向客户服务的民用飞机健康管理系统方案015
2.1民用飞机主制造商客户服务模式分析015
2.2面向客户服务的健康管理系统功能和使用需求分析016
2.3民用飞机健康管理系统总体方案架构022
2.3.1机载系统025
2.3.2数据通信系统027
2.3.3地面系统028
第3章民用飞机机载健康管理系统设计034
3.1系统架构034
3.2需求分析036
3.2.1数据信息需求分析037
3.2.2功能需求040
3.3系统接口和功能模块040
3.3.1民用飞机机载健康管理系统级功能内部接口定义041
3.3.2民用飞机机载健康管理系统级功能外部接口定义042
3.3.3部件级状态数据的采集和总线传输043
3.3.4故障诊断045
3.3.5飞机状态监控045
3.3.6数据加载046
第4章民用飞机空地传输系统设计047
4.1空地传输系统架构设计047
4.2需求分析051
4.3功能模块052
4.3.1数据通信系统052
4.3.2基于机场无线通信方式的航后PHM数据传输系统060
第5章民用飞机地面监控与维护系统设计062
5.1地面系统架构设计062
5.1.1地面系统功能需求分析063
5.1.2架构设计064
5.2功能模块065
5.2.1数据库065
5.2.2状态实时监控072
5.2.3故障诊断075
5.2.4预测与健康管理077
5.2.5维修辅助决策078
第6章故障诊断原理及方法080
6.1故障诊断方法概述080
6.1.1基于知识的故障诊断方法概述081
6.1.2基于模型的故障诊断方法概述081
6.1.3基于数据驱动的故障诊断方法概述082
6.2基于知识的民用飞机故障诊断方法083
6.2.1基于CBR的故障诊断方法083
6.2.2基于故障隔离手册的故障诊断方法086
6.3基于模型的民用飞机故障诊断方法088
6.3.1基于卡尔曼滤波的故障诊断方法088
6.3.2基于扩展卡尔曼滤波的故障诊断方法090
6.3.3基于强跟踪滤波的故障诊断方法091
6.4基于数据驱动的民用飞机故障诊断方法093
6.4.1信号处理方法093
6.4.2基于多元统计分析的故障诊断方法101
6.4.3基于机器学习与数据挖掘的故障诊断方法106
第7章民用飞机故障寿命预测技术113
7.1故障预测方法概述113
7.2基于可靠性理论的民用飞机故障寿命预测方法114
7.2.1基于LSSVM的飞机性能可靠性寿命预测方法114
7.2.2基于改进威布尔分布的可靠性寿命预测方法116
7.2.3工程应用118
7.3基于失效物理的民用飞机故障预测方法121
7.3.1疲劳裂纹扩展模型122
7.3.2性能退化预测模型124
7.3.3基于Wiener退化过程的寿命预测模型127
7.4基于数据驱动的民用飞机故障预测方法131
7.4.1基于时间序列的故障预测方法131
7.4.2基于粒子滤波的故障预测方法135
7.4.3基于神经网络的故障预测方法138
第8章民用飞机健康状态评估技术142
8.1民用飞机健康评估基本概念142
8.1.1健康状态评估定义142
8.1.2健康评估功能架构143
8.1.3健康评估方法144
8.2基于贝叶斯网络的民用飞机健康状态评估模型146
8.2.1民用飞机健康评估建模问题146
8.2.2基于贝叶斯网络的健康评估建模147
8.3基于灰色关联度及层次分析法的民用飞机健康评估方法148
8.3.1灰色关联基本原理148
8.3.2层次分析法基本原理148
8.3.3基于灰色关联分析及层次分析法的航空发动机健康评估模型149
8.3.4航空发动机健康状况综合评估实例150
8.4基于性能参数的民用飞机健康状态评估模型152
8.4.1基于性能参数的健康状态评估流程152
8.4.2性能参数选择153
8.4.3系统健康状态的评估与预报153
8.4.4单机健康状态评估与排队155
8.5基于隐马尔可夫模型的民用飞机健康状态评估方法156
8.5.1隐马尔可夫方法及其应用156
8.5.2隐马尔可夫模型的基本参数及算法156
8.5.3基于HMM的民用飞机健康状态评估方法160
8.5.4工程案例161
第9章视情维修条件下的民用飞机维修决策支持165
9.1基于健康管理技术的维修决策概述165
9.1.1CBM与PHM技术的联系165
9.1.2PHM技术对维修保障活动的影响166
9.1.3基于状态的视情维修决策的意义168
9.2视情维修条件下的民用飞机维修保障模式169
9.2.1修复性维修171
9.2.2预防性维修172
9.2.3视情维修173
9.2.4PHM技术下的视情维修——CBM+174
9.3民用飞机视情维修决策建模177
9.3.1基于比例危险模型的民用飞机视情维修决策方法182
9.3.2基于延迟时间模型的民用飞机视情维修决策方法186
9.3.3基于WPHM的航空发动机视情维修决策案例190
9.4结构健康监控技术对维修任务的影响194
9.4.1SHM技术与MSG3分析的联系194
9.4.2基于SHM的计划维修任务确定195
第10章基于大数据的民用飞机健康管理若干关键技术研究197
10.1基于大数据的民用飞机健康管理技术发展概要198
10.1.1国外基于大数据的健康管理发展概要198
10.1.2国内基于大数据的健康管理发展概要199
10.1.3国内外差距200
10.2基于大数据的民用飞机健康管理若干关键技术200
10.2.1云计算技术200
10.2.2数据挖掘技术202
10.3面临的挑战与未来展望205
10.3.1民用飞机健康管理面临的挑战205
10.3.2民用飞机健康管理未来展望206
第11章基于深度学习的民用飞机故障诊断技术208
11.1多尺度卷积网络诊断模型208
11.1.1深度残差网络模型209
11.1.2多尺度卷积模块213
11.1.3传动系统故障诊断215
11.2聚类变分卷积诊断网络220
11.2.1度量学习220
11.2.2聚类变分卷积网路223
11.2.3传动系统故障模拟实验234
参考文献238
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民用飞机健康管理技术(精)/民用飞机运营支持丛书 节选
第1章绪论 1.1健康管理基本概念 随着产业迈向中高端水平，制造业的价值分布从制造环节向服务环节转移，产品改进、销售、维护、回收等服务性活动所占比例越来越大。在新技术的推动下，服务型制造能力成为决定制造企业竞争力的关键以及利润的主要来源，许多传统的制造企业将业务重心从生产型制造向服务型制造转移，全球制造业发展正呈现出制造业服务化，即有以生产过程为主向服务型制造转型的趋势。 民用飞机健康管理即故障预测与健康管理（prognostic and health management，PHM）作为一项新兴的技术，是基于状态的维修（condition based maintenance，CBM）、自主式后勤保障等新思想的关键技术，从20世纪60年代至今经历了若干重要阶段的研究和发展，受到欧美等西方发达国家的高度重视和推广应用。1996年启动的美国联合攻击战斗机（joint strike fighter，JSF）项目首先提出和实现了预测与健康管理的概念。目前国际上各种飞机健康管理技术已广泛应用于航空航天、国防、工业等领域。 飞机健康管理的核心基础是利用先进的传感器技术集成，借助各种算法和智能模型，来完成系统的状态监测、故障诊断/预测，然后依据诊断或预测信息、可用的资源、使用需求对维修活动做出适当的决策，避免“过修”和“失修”问题，提高系统的利用率，从而合理地权衡了使用、维修中安全和经济的矛盾，确保全寿命周期的成本*低。 民用飞机健康管理技术是一项系统工程，涉及机载、地面、航空公司运营管理/维护支持、工业部门客户服务等；从民用飞机健康管理技术层次来看，又涉及总体技术、基础技术、系统级健康管理技术等。 1.2民用飞机健康管理背景及意义 民用飞机健康管理技术已逐渐成为民用飞机型号研制中*为重要的关键技术之一。此项技术的研究是在满足局方对空地数据链路技术的相关法规要求的基础上，充分考虑航空公司日益增长的需求，结合当前国际一流航空企业的应用技术发展趋势而展开的客户服务关键技术攻关。该技术将在提升航空运输安全性和经济性方面发挥重要作用。 民用飞机健康管理系统的建立有以下几点意义。 1.2.1提高航空运输经济性 近年来一系列航空飞行安全事故，特别是马航MH370失联事件，在公众视野引起了极大冲击，航空运输安全再次成为民众关注的焦点。实际上，航空安全是涉及人民安全、社会安全、军事安全及国土安全的大事。在信息、网络高度发达的时代，大型民用客机“失联”本不该发生，国际民航组织也在反思，今后如何杜绝这类重大飞行事故和避免事后劳民伤财的大规模搜寻。美国针对民用航空领域提出的《航空安全计划》将飞机健康管理相关技术列为影响未来航空发展的首要关键技术，并自2007年以来制定、实施了飞行器综合健康管理（integrated vehicle health management，IVHM）专项预研计划，其一系列研究成果已用于美国新一代航空运输系统，对于保证新一代航空运输系统的安全性和经济性发挥着至关重要的作用。 目前，中华人民共和国工业和信息化部从国家层面研究提出航空安全整体解决方案，其中涉及建设飞机健康管理系统，提高航空安全等级的内容。中国民用航空局在2016年8月发布了咨询通告《航空承运人航空器追踪监控实施指南》（AC121FS2016127），要求航空承运人按标准的时间间隔（15分钟或更短周期）实施航空器“4D位置”（经度、纬度、高度、时刻）追踪；在《中国制造2025》中将飞机的状态监控和健康管理工程设为大飞机五大专项之一；中华人民共和国科学技术部将民用飞机的健康管理技术列为科技重点发展规划，2017年中华人民共和国科学技术部、国防科技工业局《“十三五”空天领域科技创新专项规划》中明确提出发展重点包括“（十）突破空地一体化的航空器健康监测与服务技术，提升航空器运行安全保障能力”；中华人民共和国工业和信息化部将“航空器独立监测与健康管理”重大专项技术列为保证飞行安全的关键技术。 1.2.2提高民机运营核心竞争力 随着民用飞机技术复杂性的不断提高，对民机使用和维护的要求也不断提高。目前在民用航空运输市场竞争日益激烈的环境下，航空公司等运营客户对主制造商提出了更多的需求，全方位、客户化的客户支援具有十分显著的价值。主制造商的客户支援能力不仅直接关系到客户的运营成本和主制造商的经济效益，也关系到飞机投入运营后的持续安全和持续销售能力等。随着全球制造业转型升级，制造业服务化是一种必然趋势，企业将以产品为中心的制造业向服务增值延伸，不再是单一的产品提供者，而是集成服务提供商。在民用飞机产业链中，客户服务已成为民用飞机产业中相比产品本身更高层次的竞争手段，提供了形成民用飞机产品附加价值和巨大竞争优势的潜力。主制造商的客户服务能力与水平已经成为决定其产品能否取得市场成功和商业成功的关键要素之一。 民用飞机健康管理是民用飞机客户服务中的重要项目，对于提升航空运输安全性、经济性具有重要意义，代表了先进民用飞机客户服务技术的发展方向和趋势，也是当前国际民用飞机客户服务技术竞争的重要领域。民用飞机健康管理系统和技术历经十余年的发展和沉淀，逐渐成为主制造商提供的主要增值服务项目之一，民用飞机健康管理系统的应用极大提高了航空公司的运营、维护工作效率和航空安全性，优化了航空公司的维修模式，得到航空公司的广泛认同，成为提升机型竞争力的重要手段。另一方面，民用飞机健康管理系统也有利于主制造商提高排故效率，提升客户服务质量，收集飞机的运营、维护数据，改进飞机的设计。健康管理系统目前已逐渐成为国际上新交付的大型客机的标准配置，同时逐渐成为提高飞机维修效率、提高签派率的重要手段和核心技术。 1.2.3增强主动式快速响应能力 通过健康管理技术，随时监视和掌握飞机在飞行过程中的工作状况，当飞机出现故障或异常状态时，可通过快速响应流程进行信息收集和诊断分析，做出判断和解决方案，从而在异常情况出现之初及时进行处理，缩短故障分析和排除时间，使飞机*快恢复安全飞行状态。 1.2.4降低飞机维修成本 在飞机运营过程中，通过采取健康管理手段，全面把握飞机健康状态、准确预测飞机的健康趋势，可以减少航班延误及非计划停场，降低维护成本，同时合理有效地安排飞机维护时间，提高飞机利用率、准点率，从而进一步提高航空公司效益。 1.2.5提高飞机设计水平 在传统的航空运输业中，主制造商获取飞机运行数据的手段非常有限，很难获得**手飞机运行数据和实际应用信息。健康管理技术的应用为主制造商提供了获取航空公司飞机大量运营信息和飞行数据的手段。通过获取这些宝贵的数据和信息，飞机主制造商能及时掌握全球机队飞机的健康状况，为提高服务水平、优化飞机设计提供数据和知识积累。 1.3民用飞机健康管理国内外研究现状 1.3.1国外民用飞机健康管理服务产品应用现状 自20世纪90年代国际领先的民用飞机制造商引入飞机健康管理的概念和技术，经过了20多年的发展，建立起了基于空地双向数据通信系统的实时监控与健康管理系统，实时收集飞机的状态信息，及时获取飞机的健康状态，并对飞机的全寿命周期内的健康状态进行有效管理。目前，飞机健康管理技术在美国以及欧洲的主要航空发达国家的工业界和研究机构得到了充分的认可和研究推广应用，并且朝着更加综合化、标准化和智能化的方向发展，在飞机健康管理框架研究、标准制定等方向均取得了长足的发展。 对于一个完整的飞机健康管理技术来说，必须包含用于检测或触发事件快照记录的算法。理想情况下，事件数据在飞行期间就需进行传输，使得地面工作人员能够提前备好用于修理的更换部件，从而可减少排故和飞机周转次数。事实上，目前多数平台还无法实现这种方式，且数据只能在飞机返航后才能获得。因此，对飞机健康管理技术提出的要求，是能够将机载健康管理系统记载的数据下载到地面，通过提供更加强大的处理能力对健康管理数据进行综合分析和操作，并为维修和飞行提供相关信息。随着数据存储处理能力的提高，要求离机处理功能也变得更加灵活。 此类系统的典型代表是波音AHM系统、空客AIRMAN系统、Embraer飞机健康分析和诊断（aircraft health analysis and diagnosis，AHEAD）系统、庞巴迪的飞机故障诊断解决方案（aircraft diagnostics solutions，ADS）。飞机主制造商利用其在飞机设计、参数设定及系统集成方面的技术优势和经验，借助其在飞机市场的领先地位，在飞机健康管理系统的开发应用方面形成得天独厚的条件。 1） 波音 波音民用航空服务公司联合霍尼韦尔、SMI公司、日本航空公司（JAL）联合开发了AHM系统。波音的飞机健康管理体系架构是基于中央维护系统（central maintenance sub-system，CMS）/AHM平台+网络化的软件平台e-Enanbled环境+空地维护网络。这套体系覆盖范围很广泛，可以实现空地一体化的管理，提高了飞行安全和航班运营效率；支持机型众多，目前主要有： B737ng、B747、B757、B767、B777、B787等。波音公司的电子使能工具和服务的相关产品主要包括电子飞行包（electronic flight bag，EFB）、AHM和维修性能工具箱。AHM收集飞行中的数据，主要来自中央维护计算机或飞机状态监控系统（aircraft condition monitoring sub-system，ACMS）等，并由EFB的电子飞行日志（electronic log book，ELB）提供一些补充信息。ELB包括驾驶舱和技术日志。信息的下传工作由飞机的航空通信寻址与报告系统（aircraft communication addressing and reporting system，ACARS）数据链完成，并通过MyBoeingFleet网站实时向客户指定的地点发送报警或者通知地面维护人员，在飞机降落前准备好零备件和资料；同时还可帮助航空公司识别一些重复出现的故障并进行性能趋势分析，支持机队长期可靠性计划的实现。AHM的功能架构如图11所示。 图11波音的AHM系统功能架构示意图 AHM的功能组成主要包括： ① 机队监控（fleet status）；通过处理来自空地数据链的实时数据，获得每架飞机的信息，实现实时航行动态监控、实时故障监控和状态参数监控；② 激活任务（actionable items）分析；接收来自空地数据链的故障飞行数据，按预先编辑的逻辑将警告信息显示给机务维修人员，由维修工程师筛选虚警、任务派发；③ 故障详情（fault details）分析；为排故工程师提供与故障相关的详细信息，综合显示历史故障情况、故障处理流程、相似故障案例；④ 工作任务（work items）分析；根据故障现象，通过一定的算法逻辑，综合应用维修类手册、维修历史案例等信息，实现对飞机故障快速诊断，给出合适的排故方案；⑤ 历史记录（history items）分析；显示半年内所有相关故障的处理情况，提供历史数据分析工具；⑥ 报告（reports）发布；提供多种分析报表及自定义报表发布功能。 波音每年会根据用户需求持续升级完善，确保AHM系统的生命力和竞争力，为航空公司带来持续的使用价值。波音的AHM系统，为全球42％以上的B777飞机和全球28％以上的B747400飞机提供实时监控和决策支持服务，并以AHM服务为重要组成部分推出了Gold Care服务包，提高了飞行安全和航班运营效率。据波音的初步估计，通过使用AHM可使航空公司节省约25％的因航班延误和取消而导致的费用。 2005年12月，JAL成为首家全面采用波音AHM系统的航空公司，对其B747400和B777机队进行监控。
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