朱 康

（航空工業(yè)沈陽飛機工業(yè)（集團）有限公司， 遼寧 沈陽 110030）

引言

健康管理技術，是一種涵蓋了檢測、診斷、預測、減緩、完整性保證以及智能決策等多項內(nèi)容的綜合保障技術。所謂健康管理，是根據(jù)對系統(tǒng)的監(jiān)測信息，對已經(jīng)存在或可能出現(xiàn)的故障進行診斷和預測，再結合具體使用需求以及外部的各種可用資源，對系統(tǒng)的維護工作做出指導性決策，確保系統(tǒng)的安全運行，并促使系統(tǒng)發(fā)揮最大效能。目前，飛機健康狀態(tài)管理越來越受到重視，在國外尤其是美國，廣泛地開展了自主式保障相關的故障預測與健康管理研究和應用，在航空領域，由美國、英國以及其他國家軍方合作開發(fā)的聯(lián)合攻擊戰(zhàn)斗機JSF 項目中的故障預測與健康管理系統(tǒng)（PHM）[1]，綜合健康管理系統(tǒng)（ISHM）或飛行器健康管理系統(tǒng)（AHM）等得到了廣泛應用。我國的飛機設計、研制過程中，對飛機健康狀態(tài)管理的整體考慮仍比較欠缺，飛機健康管理系統(tǒng)的架構、規(guī)范等仍在探索過程中。

1 典型飛機健康管理系統(tǒng)簡介

1.1 組成

健康管理系統(tǒng)一般由機載系統(tǒng)和多機種一體化地面部分組成。機載系統(tǒng)按各自特點具有相對獨立的健康管理系統(tǒng)，各個子系統(tǒng)健康管理遵循從傳感器信號到最終決策的過程。多機種一體化地面部分主要由地面操作系統(tǒng)、地面維護系統(tǒng)等組成。地面操作系統(tǒng)對傳輸?shù)较到y(tǒng)中的飛機數(shù)據(jù)進行進一步的實時診斷，根據(jù)故障歷史信息做出預測，指導和幫助飛行員完成指定任務，并將故障維護信息發(fā)送給后勤保障系統(tǒng)。地面操作系統(tǒng)也進行數(shù)據(jù)的事后診斷，并將診斷數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫服務器中。地面維護系統(tǒng)確定需要進行的維護工作，優(yōu)化和組織人員，維護資源配置，記錄維護數(shù)據(jù)，測試和驗證維修結果。

1.2 技術架構

典型健康管理系統(tǒng)技術架構，可分為傳感器層、信號處理層、狀態(tài)檢測層、診斷處理層、預測處理層、決策支持層、表達層等[2]。

2 現(xiàn)階段健康狀態(tài)數(shù)據(jù)管理存在的問題

現(xiàn)有的基于飛參數(shù)據(jù)的飛機健康狀態(tài)管理模式，在客觀利用方面主要存在以下四個方面的問題：

1）缺少數(shù)據(jù)集中管理平臺致使大量數(shù)據(jù)分散管理。

2）數(shù)據(jù)格式差異大，不利于進行統(tǒng)計分析工作。

3）綜合分析只能依靠人工篩選數(shù)據(jù)文件進行，人工對比分析判讀方法無法應對海量歷史數(shù)據(jù)。

4）實時數(shù)據(jù)應用不夠充分。目前缺乏實時判讀和綜合顯示，無法同步融合分析和綜合管理實時數(shù)據(jù)。

3 基于人工智能技術的飛機健康狀態(tài)數(shù)據(jù)管理方法

3.1 基本功能

把原有網(wǎng)絡化統(tǒng)型地面站模式擴展為大數(shù)據(jù)基礎平臺，實現(xiàn)地面軟件統(tǒng)型、事后數(shù)據(jù)集中管理共享和故障診斷[3]，能夠向應用層提供數(shù)據(jù)存儲和分析接口；結合實時試飛監(jiān)控系統(tǒng)，完成實時多維數(shù)據(jù)回放和實時數(shù)據(jù)判讀，通過大數(shù)據(jù)平臺完成遙測數(shù)據(jù)和飛行數(shù)據(jù)的融合分析和異常檢測。

3.2 總體框架

總體框架如下頁圖1 所示，具體包含系統(tǒng)如下：

圖1 總體框架圖

1）建設大數(shù)據(jù)基礎計算存儲平臺。根據(jù)實際業(yè)務數(shù)據(jù)量搭建分布式服務器集群，部署大數(shù)據(jù)基礎計算存儲平臺，具有PB 級數(shù)據(jù)存儲管理和計算能力。

2）搭建實時試飛監(jiān)控系統(tǒng)。能夠?qū)︼w機數(shù)據(jù)進行實時診斷；可以收集大量數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)平臺完成故障模型建模。

3）構建地面大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)?；诖髷?shù)據(jù)分析軟件平臺提供的數(shù)據(jù)存儲和分析接口，根據(jù)業(yè)務需求，構建業(yè)務模型和數(shù)據(jù)處理流程，實現(xiàn)具體業(yè)務應用。

3.3 主要工作原理

1）機上實時傳輸設備通過無線網(wǎng)絡發(fā)送至實時試飛監(jiān)控系統(tǒng)，完成數(shù)據(jù)實時回放和實時判讀，通過大數(shù)據(jù)基礎計算存儲平臺完成遙測數(shù)據(jù)和飛行數(shù)據(jù)融合；

2）卸載機上數(shù)據(jù)卡數(shù)據(jù)至地面大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，完成數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)導入、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)管理，通過網(wǎng)絡把處理后的數(shù)據(jù)發(fā)送給大數(shù)據(jù)基礎計算存儲平臺進行數(shù)據(jù)存儲；

3）大數(shù)據(jù)基礎計算存儲平臺負責接收和存儲處理后的數(shù)據(jù)，根據(jù)地面大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)發(fā)送的業(yè)務指令完成分布式計算，通過網(wǎng)絡將計算結果發(fā)送給地面大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

3.4 大數(shù)據(jù)基礎平臺

大數(shù)據(jù)基礎平臺組成包括硬件基礎平臺和大數(shù)據(jù)基礎管理軟件平臺兩個部分。硬件基礎平臺主要用來提供數(shù)據(jù)存儲和計算硬件平臺可根據(jù)實際數(shù)據(jù)量和業(yè)務應用規(guī)模來配置服務器集群的存儲容量和計算能力。大數(shù)據(jù)基礎管理軟件平臺，作為一個通用基礎平臺，可以為上層不同大數(shù)據(jù)業(yè)務應用提供分析計算和數(shù)據(jù)展示接口。大數(shù)據(jù)基礎管理軟件平臺架構如圖2 所示。

圖2 軟件平臺架構

3.5 實時試飛監(jiān)控系統(tǒng)

接收實時試飛數(shù)據(jù)，并完成實時回放、判讀，通過大數(shù)據(jù)平臺完成融合分析和異常檢測，支持實時傳輸存儲和事后統(tǒng)一上傳兩種方式，為不同大數(shù)據(jù)業(yè)務應用提供分析計算提供數(shù)據(jù)支撐。

實時試飛監(jiān)控系統(tǒng)軟件包括多型機實時數(shù)據(jù)預處理、實時數(shù)據(jù)判讀、實時數(shù)據(jù)回放、試飛信息綜合顯示、判讀結果通知和判讀報告生成等模塊。

3.6 地面大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

3.6.1 功能

實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化、回放軟件統(tǒng)型、裝備維護保障等應用。

3.6.2 實現(xiàn)方法

1）大數(shù)據(jù)平臺基礎應用主要解決多格式、多類型飛參大數(shù)據(jù)的導入、存儲、檢索、管理和分發(fā)，規(guī)則推理、統(tǒng)計分析、特征提取、大數(shù)據(jù)挖掘、推理學習算法的研究和數(shù)據(jù)可視化的應用；

2）地面統(tǒng)型軟件應用模塊主要研究數(shù)據(jù)分析處理、回放，可實現(xiàn)快速三維場景再現(xiàn)的相關應用；

3）試飛裝備維護保障應用模塊主要是對故障模擬數(shù)據(jù)生成和驗證技術、健康管理、趨勢分析和預測技術的研究。

3.6.2 .1 數(shù)據(jù)預處理

在分析飛行數(shù)據(jù)之前，對原始的飛行數(shù)據(jù)進行了相關的ETL 處理，包括清洗一些無效值，補全缺失的參數(shù)值，對短時間內(nèi)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)噪聲進行過濾，然后將ETL 結果再存入HDFS/HBase 系統(tǒng)中以供用戶進行數(shù)據(jù)分析。

3.6.2 .2 數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)平臺對飛行數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理，同時平臺默認三個備份，這樣既簡化了飛行數(shù)據(jù)維護與管理的繁瑣程度，同時多個備份保證了數(shù)據(jù)的安全與冗余。

3.6.2 .3 特征提取

通過使用Spark SQL 技術，將飛行數(shù)據(jù)的模擬量、連續(xù)量、頻率量分類存儲，提取相關重要參數(shù)信息，通過相關算法計算出它們的最大值、最小值、均值、方差、相關系數(shù)等統(tǒng)計值，將統(tǒng)計結果存儲在數(shù)據(jù)倉庫，最后通過接口將目標參數(shù)傳給上層調(diào)用者。

3.6.2 .4 歷史數(shù)據(jù)多維度統(tǒng)計

歷史數(shù)據(jù)多維度統(tǒng)計是指通過專家診斷知識庫，對工程值數(shù)據(jù)文件進行遍歷分析，將數(shù)據(jù)全過程中的發(fā)動機參數(shù)信息進行提取和統(tǒng)計，捕獲發(fā)動機各工作狀態(tài)的發(fā)生、持續(xù)、結束時間，觸發(fā)參數(shù)，相關的狀態(tài)參數(shù)，性能參數(shù)等，并將結果顯示在軟件界面上，同時發(fā)動機參數(shù)統(tǒng)計結果以報告的形式存在大數(shù)據(jù)集群中。

3.6.2 .5 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是通過大數(shù)據(jù)平臺內(nèi)置信號處理方法、機器學習方法，針對不同類型數(shù)據(jù)進行特征分析和提取，挖掘故障模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘功能。

4 結論

通過簡要介紹典型飛機健康管理系統(tǒng)的組成、技術架構，結合現(xiàn)有技術實際，指出現(xiàn)有基于飛參數(shù)據(jù)的飛機健康狀態(tài)管理模式存在的問題。通過分析解決存在問題，提出了基于人工智能技術的飛機健康狀態(tài)數(shù)據(jù)管理方法，并簡要對基本功能、總體框架、主要工作原理進行了論述，詳細的對大數(shù)據(jù)基礎平臺、實時試飛監(jiān)控系統(tǒng)、地面大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)進行了分析，尤其針對大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的實現(xiàn)方法給出了詳細解決方案。

隨著后續(xù)飛機健康管理系統(tǒng)的不斷發(fā)展，機載部分功能、性能的不斷提升，海量的健康狀態(tài)數(shù)據(jù)將被采集用于評估飛機健康狀態(tài)，如何高效、科學、充分的利用健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將此類數(shù)據(jù)與飛機可靠性、壽命等有效關聯(lián)，進而給出飛機使用意見與建議，這將是科研技術人員不斷探索研究的一個重點方向。