为防止航空活塞发动机在工作中出现爆震，航空汽油中加入了四乙基铅( TEL) 以改善抗爆性能。航空汽油燃烧后形成的铅化合物会沉积在火花塞的电极表面上形成积铅，积铅量达到一定程度时，会造成火花塞点火性能显著下降或不点火，发动机功率下降、抖动甚至停车，此时必须使用专用清洗设备对积铅进行清除，否则将会严重影响飞行安全。航空活塞发动机火花塞积铅不仅与航空汽油中的四乙基铅含量有关，而且还与发动机的运行状况、维护水平等因素有关。国产95 号航空汽油的四乙基铅含量约为国外同类航空汽油的4倍。统计数据表明，使用国产95 号航空汽油的发动机因火花塞积铅引发的故障占到了点火系统故障的70%以上，远高于国外。因此，针对使用国产高铅汽油的航空活塞发动机，分析火花塞积铅机理及其影响因素，揭示积铅量的变化规律，对降低我国航空活塞发动机故障率，提高飞机安全运行水平具有极积意义。
1 火花塞积铅分析
1. 1 积铅的机理
航空汽油燃烧时，四乙基铅与氧化合生成氧化铅，其主要化学反应过程为: ( CH3CH2) 4Pb + 13O28CO2 + 10H2O + Pb，2Pb + O2 2PbO。氧化铅会黏附在火花塞的电极表面上形成积铅。因此，航空汽油中加入四乙基铅的同时，还加入有二溴化乙烯。二溴化乙烯与氧化铅发生化学反应，其主要反应过程为: 2C2H4Br2 + 5O 2 4HBr + 5H2O +4CO2，PbO + 2HBr PbBr2 + H2O，生成的溴化铅为气体状态，随燃烧废气排出发动机。虽然二溴化乙烯的加入，可减少火花塞积铅，但不能完全消除积铅，火花塞积铅量随工作时间的增加而增加。
1. 2 积铅的影响因素
火花塞积铅速率主要受航空汽油中四乙基铅的含量、火花塞构型以及发动机运行状况的影响。火花塞积铅速率随四乙基铅的含量增加而增加。通常情况下，航空活塞发动机使用的航空汽油中的四乙基铅的含量和火花塞构型不会发生变化，是一个相对稳定的因素，而发动机运行状况则是一个复杂多变的随机因素，火花塞积铅速率主要随发动机运行状况变化而改变。
发动机温度保持在一定范围内，火花塞积铅速率最小。当发动机温度过低时，燃烧形成的氧化铅黏度大，极易粘附在电极表面，难与二溴化乙烯发生化学反应生成气态的溴化铅，火花塞积铅速率增大。当发动机温度过高时，燃烧时不仅会生成氧化铅，而且容易生成过氧化铅，其中一部分氧化铅和过氧化铅遇到温度较低的火花塞电极会固化沉积下来，火花塞积铅速率增大。
基于上述分析并结合实际调查研究结果，火花塞积铅速率主要受发动机运行状况的影响因素为:①飞机巡航状态且在混合气过贫油状态下工作时，发动机温度会过高，火花塞积铅速率增大; ②飞机起飞状态且混合气余气系数偏大，发动机温度会过高，火花塞积铅速率增大; ③飞机地面滑行和等待时，发动机长时间低转速运行导致温度过低，火花塞积铅速率增大; ④飞机起降频率过高时，发动机工作在大功率和慢车状态的相对时间较长，火花塞积铅速率增大。
2 火花塞积铅的灰色预测模型
2. 1 灰色系统理论
灰色系统认为被预测的变化量受许多因素影响，它是系统各种因素综合作用的结果，表现出一定的规律。系统过去和现在的行为综合反映了各个因素的综合作用，包含着系统未来发展的信息，因此可根据系统过去和现在的信息建立一个由过去引伸到将来的灰色模型，从而实现对系统未来发展变化的预测。灰色预测方法相对神经网络预测和回归分析预测等预测方法具有对样本数量要求少，4 个以上样本就可以健模，预测精度高等优点。在航空活塞发动机火花塞积铅的过程中，积铅量是一个受发动机运行状况影响，随时间变化的随机量，它的变化是有一定规律的，已有的变化量值含有未来积铅量变化的信息。因此，本文拟采用灰色预测方法对火花塞积铅量进行预测，以为科学合理地确定积铅的清除时机提供理论支撑。
2. 2 传统GM( 1，1) 模型
对航空活塞发动机火花塞积铅量进行灰色建模和预测，只有积铅量一个变量，故采用灰色预测中的GM( 1，1) 模型
2. 3 等维新信息GM( 1，1) 模型
一个灰色系统的发展过程中，随着时间的推移，将会不断地有新的随机扰动或驱动因素进入系统，使系统的发展受到这些新信息的影响而发生新的变化趋势。因此，与系统的历史信息相比，靠近预测点的新信息，对研究系统的变化规律更有价值。等维新信息GM( 1，1) 模型就是采取增加新信息的同时去掉老信息的方式建模。每增加一个新信息，同时去掉一个老信息，构成新的等维数列，在此基础上进行预测。
2. 4 模型精度检验
建立预测模型后，要对预测模型精度进行检验以判定模型的可行性和适用性。常用的检验方法为残差检验通过计算残差和相对残差来检验预测模型的精度是否满足要求。
3 试验验证
基于某飞行训练飞机的航空活塞发动机运行状况，以同台发动机的8 个火花塞为研究对象，设定使用10 小时作为对火花塞积铅厚度的测定间隔，每个时间间隔测量得到的8 个火花塞积铅的最大厚度的平均值作为原始数据，根据传统GM( 1，1) 模型和等维新信息GM( 1，1) 模型，分别建立了5 维信息的GM( 1，1) 预测模型，对未来的积铅厚度进行预测。
模型预测值和实际测量值较为接近，误差分析也显示模型精度较好。因此，可以利用离散响应函数式进一步预测火花塞使用60 h 和70 h 的积铅厚度分别为0. 190 9 mm 和0. 299 9mm，而实测值为0. 188 mm 和0. 285 mm。对其进行误差分析得到，一步预测的相对残差为- 1. 55%，二步预测的相对残差为- 5. 23%。由此可以看出一步预测具有很高的预测精度，二步预测的精度低于一步预测的精度。等维新信息GM( 1，1) 模型是在原有数据的基础上加入一个新的实测数据，同时去掉最老的一个数据，建立一个新的5 维信息的GM( 1，1) 预测模型。利用该等维新信息GM( 1，1) 模型预测火花塞使用70 h 的积铅厚度为0. 277 6 mm，相对残差为2. 59%，其预测精度高于传统GM( 1，1) 模型二步预测。
等维新信息GM( 1，1)模型的预测值的平均相对误差小于传统GM( 1，1)模型，具有更高的预测精度，更适合于火花塞积铅厚度的预测。
4 结论
( 1) 针对使用高铅汽油的航空活塞发动机，为减少火花塞积铅，应采取的主要措施为: ①避免发动机在巡航状态且在混合气过贫油状态下长时间工作; ②飞机起飞状态时，混合比杆保持在全富油位; ③飞机地面滑行和等待时，避免发动机长时间低转速运行; ④适当控制飞机的起降频率; ⑤适时地清洗火花塞，以去除积铅。
( 2) 航空活塞发动机火花塞积铅量的变化情况与发动机实际运行状况的诸多因素相关，积铅量的实际变化情况是这些因素的综合结果，包含了丰富的信息。因此，可以利用灰色理论，依据火花塞积铅量的实际变化情况，建立灰色预测模型来揭示积铅量的变化规律。试验验证情况表明，运用灰色预测模型对火花塞积铅量的变化进行研究是可行有效的，它较好地揭示了在特定运行状况下，航空活塞发动机火花塞积铅量随时间的变化规律，为科学制定火花塞积铅的清洗计划提供理论依据。
( 3) 在航空活塞发动机火花塞积铅量预测中，等维新信息GM( 1，1) 模型比传统GM( 1，1) 模型具有更高的预测精度，更适合于火花塞积铅量的预测。
