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摘 要：隨着经济的发展，空运渐渐成了我国交通运输中的一种重要方式。飞机在整个飞行过程中都存在一定的危险性，在高空飞行中，大部分依赖于飞行员的综合素质，而在起飞和降落的过程中，需要地面指挥系统进行介入。灯光助航系统就是这样因此而生。它是指挥引导系统的关键组成部分，尤其在天气恶劣、能见度不高的环境下，它能引导飞机安全起飞降落。本文基于机场助航视角，分析了助航灯光系统的原理及特点，对助航灯光系统的故障进行预测分析，并提出了相对的处理方式，希望能减少助航灯光系统使用中的故障，延长使用寿命。
关键词：机场助航灯光系统;故障预测;保障
一、助航灯光系统基本原理
机场助航灯光系统主要由调光器、变压器、灯具以及远控单元组成，具体原理图如图1 所示。灯具通过隔离变压器构成恒流回路，从而保证所有灯泡光强相同。
二、助航灯光系统特征及维护特点
（一）助航灯光系统主要特征
第一个最主要的特征就是助航灯数量多。由于机场占地面积大，整个起飞降落跑道又比较长，所以需要安装比较多的助航灯，最大限度保障飞机起飞降落的安全。一般情况下，机场会配备2千到1万套的助航灯具，对于较大型的国际机场，甚至会超过2万套。此外，为了提高安全性和助航效率，机场一般会对灯光系统进行升级，会安装更多的助航灯具。
第二个特征是助航灯安装的范围非常广。在整个机场的跑道、滑行道、停机坪等地区都会安装大量的助航灯具。还有一些地理位置比较特殊的机场，它的助航灯会安装在机场的外部，甚至是山体中、水面上。
（二）助航灯具维护特点
助航灯具数量多，所以它的维护也具有数量多的特点呢。助航灯具在使用过程中，由于使用年限和外部环境因素的影响，助航灯具会出现一定情况的故障。对出现故障的灯具的维护会耗费一半以上的人力物力资源，加大了资源的消耗。
助航灯具第二个维护特点是维护难度大。在整个系统安装时，为了保护系统，减少破坏，一般都会把助航灯光系统安装在比较隐蔽的环境下，比如电缆、灯的底座、隔离变压器等都会安装在地下，这给维护带来了一定的困难。再加上整体系统非常的庞大复杂，故障的排查首先就非常困难，并且维护过程中涉及到各种方面的知识，对维护人员的要求比较高
三、机场助航灯光系统常见故障及其成因
（一）故障类型
目前，机场助航灯光系统故障常见的有三种类型：
其一是调光设备故障。调光设备是整个系统中非常重要的控制设备，它控制着系统的灯光的开启和关闭。在使用过程中，调光设备需要让灯光回路的电流保持稳定，实现对灯光系统运行状态的监测和诊断。可以看出，调光设备在机场助航灯光系统中的重要作用，一旦调光设备出现故障，将会产生严重的后果。
其二是灯光回路故障。灯光回路直接影响到灯光的亮度。灯光回路出现故障，整个灯光系统无法正常运行，影响飞机起飞降落的安全。在使用过程中，灯光回路故障出现的较多，且故障类型也比较多，例如开路故障、二次接线故障和接地故障等，这些都属于灯光回路故障。
其三是供电系统故障。对于机场助航灯光系统来说，供电系统运行良好是保障灯光系统正常运行的基础，没有供电，灯光系统也就会全面瘫痪。但是，由于供电系统的内部结构复杂且部件繁多，所以极容易出现故障[1]。备用供电系统切换故障、变压器跳闸、柴油发电机故障等都是目前在使用过程中比较常见的供电系统内故障。
（二）故障形成的原因
造成机场助航灯光系统故障的主要原因有三个方面：
第一，环境问题。机场需求的场地较大，一般都是建在郊外比较开阔的地区，这就导致助航灯光系统长期暴露在室外，受到周围环境变化的影响。在运行过程中，各种恶劣的天气比如雨雪、酸雨、打雷等都会对灯光系统和灯具造成较大的影响，从而减少了设备的使用寿命。并且，随着使用年限的增加，助航灯光系统始终保持在运行的状态，受到各种器械的影响，更容易出现故障，加快设备的老化速度。
第二，人为原因。机场助航灯光系统需要由专业的人员来进行运行维护。如果在过程中，相关人员没有按照标准作业，就容易产生故障。在设备的使用维护过程中，必须根据《设施设备三大规程》这一标准来进行，保障运行维护的安全科学。同时，因为整个系统的复杂程度较高，对操作人员的专业要求也更高，所以，在使用过程中如果操作人员专业不达标，就容易误操作使得系统出现故障。
第三，制度原因。机场每日的人流量非常的大，工作人员也相较其它地方更多，整个助航灯光系统的运行一直面临着很多干扰。要有效控制这些干扰，就需要完善的管理制度。但某些机场存在着制度不完善、执行不到位的情况，导致灯光设备本身不达标、操作人员专业不合格的情况，导致系统出现故障。
四、机场助航灯光系统故障预测
因为灯光系统的维修会耗费非常大的资源，为了减少维修时间，提高飞机起飞降落时的安全保障，就需要对机场助航灯光系统进行故障预测。助航灯光系统故障预测是在灯具还未发生明显故障特征情况下提前获取灯具潜在故障，通过提前修改数据和更换设备，来减少故障发生率。为了实现有效的故障预测，需要相关人员对整个系统非常了解。目前比较常用的预测模型是DGM（1，1）模型和RVM模型。
（一）DGM（1，1）预测模型
DGM（1，1）预测模型，又叫离散一阶灰色理论模型。它是在GM（1，1）模型上进行改进的。灰色理论模型是通过对原始数据进行灰色处理后，让数据变得具有规律，更够进行直观对比分析。灰色理论模型是一个指数函数，这也就意味着对于呈指数分布的数据，它的精度会更高，对于不呈指数分布的数据，则没有那么高的精度。DGM（1，1）模型虽然改进了GM（1，1）模型的一些不足之处，但由于它仍是使用指数函数，所以对于非指数分布的数据，无法进行较准确的预测。
（二）RVM预测模型
RVM预测模型又叫相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）预测模型。它是通过Bayesian推理将原本繁杂的数据减少，然后再进行预测。RVM预测模型是基于SVM算法，对复杂数据的处理具有很高的效率，能有效解决复杂性和推广之间的矛盾。相较于SVM来说，RVM预测模型能够对大型数据进行预测分析，不受Macer定理限制，具有更强的学习能力[2]。但RVM预测模型同样存在不足，他对非分类和回归类数据的预测精度不高。
当然，目前使用的预测模型还有其它，出于篇幅考虑，在这里不多做叙述。总之，在实际使用过程中，相关工作人员可以综合使用RVM预测模型和 DGM（1，1）预测模型，在实现故障预测的同时，尽可能地提高预测的精度和准确度，保障机场助航灯光系统故障预测工作的成效[2]。
五、结束语
综上，机场助航灯光系统虽然能有效保障飞机在起飞和降落时的安全，但它在使用过程中较容易出现故障，尤其是在调光设备、灯光回路和供电系统三个方面。所以需要祥光工作人员了解整个助航灯光系统的原理，明确故障产生的原因，借用各种预测模型对故障进行预测分析，保证系统能正常使用，降低安全风险。
参考文献
[1] 张青霞.浅谈机场助航灯光系统故障分析及对策[J].智能城市，2017，3（12）：190.
[2] 王丙元，田坤，张丹丹.关于机场助航灯光系统故障预测研究[J].计算机仿真，2017，34（04）：453-459.
关键词：机场助航灯光系统;故障预测;保障
一、助航灯光系统基本原理
机场助航灯光系统主要由调光器、变压器、灯具以及远控单元组成，具体原理图如图1 所示。灯具通过隔离变压器构成恒流回路，从而保证所有灯泡光强相同。
二、助航灯光系统特征及维护特点
（一）助航灯光系统主要特征
第一个最主要的特征就是助航灯数量多。由于机场占地面积大，整个起飞降落跑道又比较长，所以需要安装比较多的助航灯，最大限度保障飞机起飞降落的安全。一般情况下，机场会配备2千到1万套的助航灯具，对于较大型的国际机场，甚至会超过2万套。此外，为了提高安全性和助航效率，机场一般会对灯光系统进行升级，会安装更多的助航灯具。
第二个特征是助航灯安装的范围非常广。在整个机场的跑道、滑行道、停机坪等地区都会安装大量的助航灯具。还有一些地理位置比较特殊的机场，它的助航灯会安装在机场的外部，甚至是山体中、水面上。
（二）助航灯具维护特点
助航灯具数量多，所以它的维护也具有数量多的特点呢。助航灯具在使用过程中，由于使用年限和外部环境因素的影响，助航灯具会出现一定情况的故障。对出现故障的灯具的维护会耗费一半以上的人力物力资源，加大了资源的消耗。
助航灯具第二个维护特点是维护难度大。在整个系统安装时，为了保护系统，减少破坏，一般都会把助航灯光系统安装在比较隐蔽的环境下，比如电缆、灯的底座、隔离变压器等都会安装在地下，这给维护带来了一定的困难。再加上整体系统非常的庞大复杂，故障的排查首先就非常困难，并且维护过程中涉及到各种方面的知识，对维护人员的要求比较高
三、机场助航灯光系统常见故障及其成因
（一）故障类型
目前，机场助航灯光系统故障常见的有三种类型：
其一是调光设备故障。调光设备是整个系统中非常重要的控制设备，它控制着系统的灯光的开启和关闭。在使用过程中，调光设备需要让灯光回路的电流保持稳定，实现对灯光系统运行状态的监测和诊断。可以看出，调光设备在机场助航灯光系统中的重要作用，一旦调光设备出现故障，将会产生严重的后果。
其二是灯光回路故障。灯光回路直接影响到灯光的亮度。灯光回路出现故障，整个灯光系统无法正常运行，影响飞机起飞降落的安全。在使用过程中，灯光回路故障出现的较多，且故障类型也比较多，例如开路故障、二次接线故障和接地故障等，这些都属于灯光回路故障。
其三是供电系统故障。对于机场助航灯光系统来说，供电系统运行良好是保障灯光系统正常运行的基础，没有供电，灯光系统也就会全面瘫痪。但是，由于供电系统的内部结构复杂且部件繁多，所以极容易出现故障[1]。备用供电系统切换故障、变压器跳闸、柴油发电机故障等都是目前在使用过程中比较常见的供电系统内故障。
（二）故障形成的原因
造成机场助航灯光系统故障的主要原因有三个方面：
第一，环境问题。机场需求的场地较大，一般都是建在郊外比较开阔的地区，这就导致助航灯光系统长期暴露在室外，受到周围环境变化的影响。在运行过程中，各种恶劣的天气比如雨雪、酸雨、打雷等都会对灯光系统和灯具造成较大的影响，从而减少了设备的使用寿命。并且，随着使用年限的增加，助航灯光系统始终保持在运行的状态，受到各种器械的影响，更容易出现故障，加快设备的老化速度。
第二，人为原因。机场助航灯光系统需要由专业的人员来进行运行维护。如果在过程中，相关人员没有按照标准作业，就容易产生故障。在设备的使用维护过程中，必须根据《设施设备三大规程》这一标准来进行，保障运行维护的安全科学。同时，因为整个系统的复杂程度较高，对操作人员的专业要求也更高，所以，在使用过程中如果操作人员专业不达标，就容易误操作使得系统出现故障。
第三，制度原因。机场每日的人流量非常的大，工作人员也相较其它地方更多，整个助航灯光系统的运行一直面临着很多干扰。要有效控制这些干扰，就需要完善的管理制度。但某些机场存在着制度不完善、执行不到位的情况，导致灯光设备本身不达标、操作人员专业不合格的情况，导致系统出现故障。
四、机场助航灯光系统故障预测
因为灯光系统的维修会耗费非常大的资源，为了减少维修时间，提高飞机起飞降落时的安全保障，就需要对机场助航灯光系统进行故障预测。助航灯光系统故障预测是在灯具还未发生明显故障特征情况下提前获取灯具潜在故障，通过提前修改数据和更换设备，来减少故障发生率。为了实现有效的故障预测，需要相关人员对整个系统非常了解。目前比较常用的预测模型是DGM（1，1）模型和RVM模型。
（一）DGM（1，1）预测模型
DGM（1，1）预测模型，又叫离散一阶灰色理论模型。它是在GM（1，1）模型上进行改进的。灰色理论模型是通过对原始数据进行灰色处理后，让数据变得具有规律，更够进行直观对比分析。灰色理论模型是一个指数函数，这也就意味着对于呈指数分布的数据，它的精度会更高，对于不呈指数分布的数据，则没有那么高的精度。DGM（1，1）模型虽然改进了GM（1，1）模型的一些不足之处，但由于它仍是使用指数函数，所以对于非指数分布的数据，无法进行较准确的预测。
（二）RVM预测模型
RVM预测模型又叫相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）预测模型。它是通过Bayesian推理将原本繁杂的数据减少，然后再进行预测。RVM预测模型是基于SVM算法，对复杂数据的处理具有很高的效率，能有效解决复杂性和推广之间的矛盾。相较于SVM来说，RVM预测模型能够对大型数据进行预测分析，不受Macer定理限制，具有更强的学习能力[2]。但RVM预测模型同样存在不足，他对非分类和回归类数据的预测精度不高。
当然，目前使用的预测模型还有其它，出于篇幅考虑，在这里不多做叙述。总之，在实际使用过程中，相关工作人员可以综合使用RVM预测模型和 DGM（1，1）预测模型，在实现故障预测的同时，尽可能地提高预测的精度和准确度，保障机场助航灯光系统故障预测工作的成效[2]。
五、结束语
综上，机场助航灯光系统虽然能有效保障飞机在起飞和降落时的安全，但它在使用过程中较容易出现故障，尤其是在调光设备、灯光回路和供电系统三个方面。所以需要祥光工作人员了解整个助航灯光系统的原理，明确故障产生的原因，借用各种预测模型对故障进行预测分析，保证系统能正常使用，降低安全风险。
参考文献
[1] 张青霞.浅谈机场助航灯光系统故障分析及对策[J].智能城市，2017，3（12）：190.
[2] 王丙元，田坤，张丹丹.关于机场助航灯光系统故障预测研究[J].计算机仿真，2017，34（04）：453-459.