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美国空军对应用人工智能提高飞机战备水平、降低维护成本寄予厚望

发布日期:2019-09-06  来源:航空工业信息网我要投稿我要评论

据美国联邦新闻网站2019年7月23日刊文,2018年4月,位于西班牙罗塔的一架空军KC-135机油机一台液压泵上发生故障。由于基地没有备件,该加油机在停机坪上等待维修五天。同样的情况,在过去四年中涉及相同的泵出现故障重复了二十次,美国空军估计涉及单个部件故障而导致的停机成本达到660万美元。这些问题的出现,使美国空军开始考虑使用民用航空公司已经使用了十年基于状态的维护(CBM)。民用航空公司没有在零件失效或依赖固定时间表后更换零件,他们能够以高精度预测故障,并在最具操作意义时进行维护,而不是问题出现再进行维护。

美国空军和国防部将他们的变体“CBM+”打上了品牌。CBM+虽然处于起步阶段,但美国官员对如何应用CBM+降低维护成本和提高飞机战备水平情况寄予了厚望。空军面临的情况与民用飞机情况不同,军队中使用的许多军用飞机已经有数十年的历史,这些飞机并未像先进的民用飞机一样配备同数量和同质量的传感器,这些传感器会生成详细的数据,如哪些组件寿命即将到期等,因此空军的计划与至少在一个主要方面激发它的商业计划不同。

因此,空中机动司令部(AMC)大约80%的CBM计划将依赖于官方所谓的增强的以可靠性为中心的维护(eRCM)。该算法将不再依赖于单个飞机传感器的数据馈送,而是通过空军已经掌握的关于特定部件历史上如何在整个机群中以及在特定飞机上执行的详细记录,并确定更换或修理的理想时间。

AMC持续保障创新部门负责人Todd Downs表示,AMC可以提前2年预测什么时候部件需要从飞机上卸下。eRCM允许逐个组件、逐个位置、逐个尾号的查看正在发生什么,以给出更准确的图片,然后再基于实际发生的情况再次调整我们的删除的预测,而不仅仅是使用通用平均值。

分析这些数据的AI算法主要由空军寿命周期管理中心开发(AFLCMC)。AFLCMC还致力于研究空军如何利用其配备更先进传感器的新型飞机所具有的性能数据。

Downs表示,传感器数据将用于单独的工作——另外20%的CBM +方法,称为预测算法开发(PAD)。“我们专注于eRCM只是因为它将为我们带来最大的投资回报,但最终我们将回到PAD方面,因为这完善了CBM +的整体观点,”他说。“但对于那些没有机载诊断功能的飞机来说,这将是非常具有挑战性的。例如,KC-135建于五十年代中期,因此该飞机上没有太多的传感器。但我们能做的就是查看通常用于安全调查的飞行数据记录器。我们正在寻找一些可以与维护方面联系起来的东西。”

甚至在一些配备传感器的新平台上,他们收集的数据通常由原始设备制造商编码或加密,因为空军在签署这些系统的采购协议时并未考虑CBM。但是现在军队开始对与维护目的有用的数据进行了更好地处理,它开始使用这些经验教训来影响其在采办前期的知识产权政策。“现在我们正在与B-21项目进行一些重要的对话,讨论他们需要写入合同的事情,因为飞机的开发是为了捕捉所有这些经验教训,”Downs说。“当我们通过其他一些平台时,随着我们的原始设备制造商合作伙伴续签合同,我们正在进行相同的对话,以确保我们在未来几年内能够通过CBM +实现上坡和下坡,并逐渐成熟。”

空军逐步转向基于状态的维护也对其供应链也将产生重大影响。一方面,政府和工业部门以及将零件交付到目标地点的流程必须适应节奏,确保在零件失效前准备好安装。但如果一切按计划进行,也意味着空军和国防后勤局将能够减少他们手头备件的总数,以防出现意外问题。

AMC后勤、工程和力量保护总监Steven Bleymaier将军表示,“空军的数据点是达美航空。通过更好地预测故障并减少'以防万一'库存,他们能够减少或从供应库存中减少5亿美元。因此,我们希望在空军供应系统中看到类似的结果,因为我们能够在需要时确定我们需要零件的位置。”

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本文链接:https://www.81uav.cn/uav-news/201909/06/62170.html
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