深度學(xué)習(xí)在C-130J飛機預(yù)測性維修中的應(yīng)用和啟示

宋海方 劉潔 汪時交 梁志帥

摘要：預(yù)測性維修是減少維修工作量和維修資源、提高裝備可用性的新的維修模式，實現(xiàn)預(yù)測性維修的關(guān)鍵是構(gòu)建預(yù)測模型和算法。以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)為預(yù)測模型和算法提供了條件。本文分析了當(dāng)前C-130J飛機維修保障存在的主要問題和困難，重點研究了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在飛機預(yù)測性維修中的應(yīng)用，論述了應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的主要困難和解決問題的思路，最后從技術(shù)和管理的角度論述了在裝備預(yù)測性維修中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的啟示。

關(guān)鍵詞：預(yù)測性維修；深度學(xué)習(xí)；C-130J

Keywords：predictive maintenance；deep learning；C-130J

C-130“大力神”運輸機是洛克希德馬丁公司設(shè)計生產(chǎn)的一款中型戰(zhàn)術(shù)運輸機，該型號飛機有著悠久的歷史，并且衍生了多個型號。目前，全球有70個國家和地區(qū)部署了大約2500架C-130系列飛機，用于執(zhí)行搜救、醫(yī)療救治、運輸、作戰(zhàn)、空中加油等任務(wù)，如圖1所示。C-130的廣泛部署使得任何可能引起飛機停飛或影響飛機適航性的事件都會引起全球關(guān)注，也會直接給用戶帶來損失。

預(yù)測性維修（Predictive Maintenance，PdM）是一種新的維修理念和模式，預(yù)測性維修通過優(yōu)化維修資源和過程、以最少的維修工作達(dá)到最高裝備可用性。預(yù)測性維修通過預(yù)測特定部件何時失效、僅在真正需要時才進行維修，可避免大量維修、特別是過度維修的同時，降低裝備的非預(yù)期停場時間和使用成本。在C-130飛機中實施預(yù)測性維修，具有重大軍事和經(jīng)濟效益。本文以C-130系列飛機的最新型號C-130J“超級大力神”飛機為例，研究深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）技術(shù)在C-130J飛機預(yù)測性維修中的應(yīng)用。

1 C-130J飛機維修保障的基本情況

目前，C-130J“超級大力神”在全球交付數(shù)量超過450架，有21個國家擁有該型飛機，累計飛行時間超過200萬小時。根據(jù)美國政府問責(zé)辦公室（Government Accountability Office，GAO）的最新報道，2011-2019年美國空軍的120架C-130J飛機只有九分之四滿足飛機可用性（aircraft availability）目標(biāo)，但是沒有一架滿足任務(wù)執(zhí)行率（mission capability）的要求。C-130J飛機可用性和任務(wù)執(zhí)行率的目標(biāo)達(dá)成情況如圖2所示。

C-130J的計劃內(nèi)基地維修（programmed depot maintenance）是在空軍的華納羅賓斯空軍后勤中心（Warner Robins Air Logistics Complex，WRALC）完成；C-130J的發(fā)動機和螺旋槳的維修主要由羅羅公司通過基于性能的后勤（Performance Based Logistics，PBL）合同完成；空軍保障中心和國防后勤局負(fù)責(zé)管理C-130J與其他項目的通用零部件；洛克希德馬丁公司通過PBL合同提供C-130J的專用零部件。根據(jù)GAO的分析，C-130J的可用性和任務(wù)執(zhí)行率沒有達(dá)成目標(biāo)的原因主要包括：

● 非預(yù)期部件替換和修理（Unexpected replacement of parts and repairs）

● 非計劃維修（Unscheduled maintenance）

● 減少制造來源（Diminishing manufacturing source）

● 部件淘汰（Parts obsolescence）

● 部件短缺和延期（Parts shortage and delay）

不能執(zhí)行任務(wù)的飛機主要是因為維修不能執(zhí)行任務(wù)（not mission capable maintenance，NMCM）和因為供應(yīng)不能執(zhí)行任務(wù)（not mission capable supply，NMCS）。

據(jù)2018財年統(tǒng)計，美國空軍共計120架C-130J飛機，總的使用和保障（operation and support）成本約為11.43億美元，其中，維修成本（maintenance cost）約為3.91億美元。平均每架飛機的使用和保障成本約為953萬美元，其中326萬美元為維修成本。在C-130J飛機維修保障中應(yīng)用預(yù)測性維修，可以減少非預(yù)期的部件修理和替換、非計劃維修等帶來的影響，同時可以前置儲備相關(guān)零部件，避免部件短缺對飛機使用造成的影響。

2 深度學(xué)習(xí)在預(yù)測性維修中應(yīng)用的困難

預(yù)測性維修可以減少使用成本、最小化停場時間，同時提高整體的裝備健康水平和性能。但實現(xiàn)預(yù)測性維修需要三個關(guān)鍵條件：

（1）在裝備上安裝狀態(tài)監(jiān)控傳感器，（實時）發(fā)送性能數(shù)據(jù)和裝備健康信息；

（2）物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）技術(shù)，使得信息在軟件、硬件和云技術(shù)之間連通，該項技術(shù)本質(zhì)上用于收集和分析海量數(shù)據(jù)；

（3）預(yù)測模型和算法，對數(shù)據(jù)進行預(yù)測，從而得到失效預(yù)測結(jié)果。

其中，預(yù)測模型和算法是預(yù)測性維修的核心，通常也是實現(xiàn)預(yù)測性維修的關(guān)鍵和難點。預(yù)測模型和算法的一般流程如圖3所示。

輸入的數(shù)據(jù)主要包括傳感器數(shù)據(jù)和其他的一些數(shù)據(jù)（如歷史數(shù)據(jù)、FEMA的分析數(shù)據(jù)等），這些數(shù)據(jù)可以用來檢驗和訓(xùn)練預(yù)測模型，當(dāng)模型訓(xùn)練完成后，就可以對新輸入的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果包括對裝備的狀態(tài)監(jiān)控，當(dāng)超過一定的門限時發(fā)出警報，從而提醒用戶觀察或更換可能失效的部件。預(yù)測模型可以根據(jù)實際的維修工作對模型進行修正，并且根據(jù)實際維修工作優(yōu)化后續(xù)的預(yù)測結(jié)果。

傳統(tǒng)的預(yù)測模型和算法需要人工提取特征，這不僅需要較強的專業(yè)知識，而且預(yù)測模型和算法的效率和泛化能力也受到一定的限制。以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)為預(yù)測性維修的實現(xiàn)提供了新的技術(shù)框架，深度學(xué)習(xí)的一個重要特點是可以自動從數(shù)據(jù)中提取特征，避免了人工提取特征的局限性。但是深度學(xué)習(xí)在預(yù)測性維修中的應(yīng)用存在以下主要困難：一是深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)資源；二是這些數(shù)據(jù)資源需要集中處理；三是深度學(xué)習(xí)的使用門檻較高，開發(fā)難度較大。作為C-130J飛機的原始設(shè)備制造商，洛克希德馬丁公司主要通過以下幾種方式克服深度學(xué)習(xí)在預(yù)測性維修的應(yīng)用難題。

首先，C-130J飛機在全球有大量用戶，僅此一種機型全球交付就超過450架，每架飛機有600多個傳感器，每個飛行小時會產(chǎn)生72000行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含著包括失效部件故障代碼在內(nèi)的重要信息，因此對于C-130J而言，深度學(xué)習(xí)需要的大量數(shù)據(jù)不是主要問題。

其次，C-130J飛機由全球20多個國家和地區(qū)使用，這些分布在不同國家和地區(qū)的飛機數(shù)據(jù)需要進行集中處理。洛克希德馬丁公司為全球超過300架C-130J飛機設(shè)置了一個中央數(shù)據(jù)存儲庫，用于集中存儲、處理和共享數(shù)據(jù)。超大數(shù)據(jù)的整理和排序給洛克希德馬丁帶來了很大的挑戰(zhàn)，由于這些數(shù)據(jù)采用不同的格式，所以剛開始洛克希德馬丁公司每個月都需要3名員工專門對數(shù)據(jù)進行整理。

最后，深度學(xué)習(xí)解決方案的開發(fā)門檻較高，是一項需要具備高級技能的專家工作。洛克希德馬丁公司為了快速將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于C-130J的維修預(yù)測，投資使用了SAS Viya平臺。該平臺提供了人工智能和數(shù)據(jù)管理框架，借助該平臺可以自動處理所有數(shù)據(jù)（例如前面提到的數(shù)據(jù)整理和排序等工作），同時利用其編程接口可以構(gòu)建預(yù)測性維修模塊，從而指導(dǎo)C-130J飛機的維修和供應(yīng)工作。

3 SAS Viya深度學(xué)習(xí)工具的應(yīng)用

SAS Viya 是一個開放式的分析平臺，可用于處理多種類型的數(shù)據(jù)。該平臺包含了一個標(biāo)準(zhǔn)的代碼庫，支持SAS和其他語言，如Python、R、Java和Lua等語言的編程。該平臺支持云端和現(xiàn)場服務(wù)，同時提供了理解深度學(xué)習(xí)過程必不可少的數(shù)據(jù)可視化服務(wù)。SAS Viya的整體框架如圖4所示。

SAS Viya可以通過Linux的yum安裝RPM包的方式，或者由Ansible自動運行一系列yum指令的方式，在單臺計算機或多臺計算機上完成部署。SAS Viya支持自動、批量導(dǎo)入不同格式的數(shù)據(jù)，可以在SAS客戶端SAS Studio或者SAS提供的其他語言的編程接口，使用SAS的深度學(xué)習(xí)組件，對來自不同國家和用戶的C-130J的數(shù)據(jù)建立中央存儲庫，集中處理，使用的深度學(xué)習(xí)工具可以使系統(tǒng)從收集的維修歷史數(shù)據(jù)中得到學(xué)習(xí)，從而為飛機的維修決策和備件供應(yīng)前置提供實時的最佳方案。圖5為SAS Studio中的一個數(shù)據(jù)分析可視化實例。

例如，如果故障代碼觸發(fā)了某個零件的更換，而該零件后來在80%的時間被發(fā)現(xiàn)處于良好的工作狀態(tài)，則系統(tǒng)會從該錯誤中吸取教訓(xùn)，并且下一次將建議在更換之前進行更強大的故障排除；如果客戶拒絕該建議并采取不同的措施，則系統(tǒng)也會從中吸取教訓(xùn)。

洛克希德馬丁稱這種服務(wù)是“智能診斷”（intelligent diagnostics），本質(zhì)上這是借助深度學(xué)習(xí)工具實現(xiàn)預(yù)測性維修的過程和方法。借助SAS框架搭建的系統(tǒng)已經(jīng)產(chǎn)生了作用，減少了大約95%的數(shù)據(jù)清理（data cleaning）時間，并且只用少量的科研團隊就可以快速為用戶提供減少飛機停飛的成本和結(jié)果。在最近的一項調(diào)查中，洛克希德馬丁公司與C-130J的某用戶合作，三個月內(nèi)跟蹤了20架飛機的50個零部件，洛克希德馬丁公司利用其基于SAS Viya組件構(gòu)建的預(yù)測性維修模型，將停飛時間減少了1400小時。借助現(xiàn)成的商業(yè)化的深度學(xué)習(xí)工具，洛克希德馬丁公司將傳統(tǒng)的“應(yīng)對式”（reactive）后勤維修模式，轉(zhuǎn)換為了更加積極主動（proactive）的模式。

除了在C-130J飛機的預(yù)測性維修中使用了SAS框架之外，洛克希德馬丁公司還在F-35“閃電”II戰(zhàn)機的基于性能的保障（Performance Based Logistics，PBL）中使用了SAS Viya的組件，從而以便捷、快速的方式實現(xiàn)了從傳統(tǒng)維修供應(yīng)到預(yù)測性維修供應(yīng)的轉(zhuǎn)變。

4 主要啟示

預(yù)測性維修可以最大程度地減少維修工作量和維修資源，同時提高裝備的可用性和戰(zhàn)備完好性。將商業(yè)化的深度學(xué)習(xí)框架和工具用于裝備的預(yù)測性維修，可以大大減少預(yù)測模型和算法的實現(xiàn)難度，縮短預(yù)測性維修模塊的部署周期。想要在裝備預(yù)測性維修中成功運用和部署這些工具，重點需要從技術(shù)和管理兩個方面進行。

一是從技術(shù)的角度，需要結(jié)合具體的應(yīng)用場景，立足現(xiàn)有的裝備和機載傳感器系統(tǒng)，充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，建立預(yù)測性維修的整體框架，盡可能采用現(xiàn)成的深度學(xué)習(xí)工具。目前，國外的深度學(xué)習(xí)工具如谷歌公司的Tensor Flow、Facebook的 PyTorch，國內(nèi)公司如百度的“飛槳”（PaddlePaddle）、華為公司的MindSpore等，這些工具為深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用提供了較為完成的解決方案，在裝備預(yù)測性維修中要盡可能利用自主可控的深度學(xué)習(xí)工具，降低應(yīng)用門檻和實施風(fēng)險，在盡量短的時間內(nèi)完成基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測性維修模型的部署和運行。

二是從管理的角度優(yōu)化頂層設(shè)計和預(yù)測性維修的實施和推廣。以裝備型號為主要分類依據(jù)，利用現(xiàn)有的安全網(wǎng)絡(luò)建立不同裝備維修數(shù)據(jù)的集中存儲和處理中心，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測模型，將預(yù)測結(jié)果與新產(chǎn)生的維修數(shù)據(jù)對比并對訓(xùn)練模型進行更新，待模型完善后，按照部件的重要程度，根據(jù)組件、分系統(tǒng)和系統(tǒng)等不同層級，采用逐步推廣的方式，將預(yù)測性維修模型應(yīng)用于該型號的所有裝備。

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