偏遠地區(qū)設備維修保障模式設計

摘 要：針對部分偏遠地區(qū)設備眾多且技術復雜、交通不便、自然環(huán)境條件惡劣等諸多因素導致設備維修保障難以高效開展的現狀，分析了偏遠地區(qū)設備維修保障模式特點，以基于狀態(tài)的維修為指導，創(chuàng)新構建了偏遠地區(qū)設備維修保障體系架構，設計了以故障預測與健康管理為核心的偏遠地區(qū)設備自主維修保障平臺，優(yōu)化了偏遠地區(qū)設備的維修保障流程，提升了時效性與完備性，為偏遠地區(qū)設備維修保障體系建設升級，提供了一種可應用實施、可持續(xù)改進的全壽命周期保障模式。

關鍵詞：偏遠地區(qū);設備保障;基于狀態(tài)的維修;故障預測與健康管理

中圖分類號：E917 文獻標志碼：A DOI：10.3969/j.issn.1673-3819.2024.06.004

Design of equipment maintenance support mode in the remote region

MA Yongliang1， WANG Pin1， HE Yufei2

（1.The Military Representative Office of the Naval Equipment Department in Lianyungang， Lianyungang 222061;

2. Jiangsu Automation Research Institute， Lianyungang 222061， China）

Abstract：Considering that there are many equipment and complex technologies in some remote regions， it is difficult to carry out equipment maintenance and support efficiently， due mainly to many disadvantages， e.g.， inconvenient transportation， harsh natural environment conditions and etc. The characteristics of equipment maintenance and support mode in the remote region are analyzed， innovatively constructing a remote equipment maintenance support system architecture guided by state based maintenance. An autonomous maintenance and support platform for equipment in the remote region with fault prediction and health management as the core is designed， which optimize the maintenance and support process for equipment in remote areas， improve timeliness and completeness. It provides an applicable and sustainable full life cycle guarantee model for the construction and upgrading of equipment maintenance and support system in remote areas.

Key words：remote region;equipment support; condition-based maintenance; fault prediction and health management

收稿日期：2024-05-07

修回日期：2024-07-02

作者簡介：

馬永亮（1978—），男，高級工程師，碩士，研究方向為裝備合同監(jiān)管。

通訊作者：賀宇飛（1996—），男，助理工程師，碩士。

部分偏遠地區(qū)作為重要的建設區(qū)域，正在進行各類建設任務，需要保證設備正常運轉。受惡劣地理環(huán)境的影響，如高溫、高鹽、高濕度等［1］，設備的損耗與故障率極高，一旦出現設備故障或損壞，偏遠地區(qū)交通不便，短時間內無法快速重新投入使用，設備維修保障面臨相當程度的挑戰(zhàn)［2］。隨著新型設備大量覆蓋建設，高新技術設備占比迅速增加，以電子化、信息化為主要特點的技術復雜性進一步對設備維修保障造成較大困難［3］。同時，為確保建設進程高速推進，

為確保設備“能用、頂用、好用”，

當地人員對設備保障的快速性和精準性提出更高要求，設備運轉完好性與設備維修保障之間的矛盾尤為突出。在此背景下，借鑒保障理論，優(yōu)化保障模式，融合保障技術以及各類設備的適應性改進技術［4］，創(chuàng)新偏遠地區(qū)設備維修保障模式，是解決當前偏遠地區(qū)設備保障面臨的堵點、難點，保證設備運轉完好，助推設備優(yōu)化改進的迫切需求［5］。

1 偏遠地區(qū)設備維修保障模式分析

偏遠地區(qū)設備維修保障是指利用經濟社會發(fā)展體系的豐厚資源和強大支撐，對偏遠地區(qū)設備實現科學及時、精準高效的設備維修保障，解決當地人員的復雜設備維修能力弱、保障規(guī)模大、行動響應要求高以及維修保障能力建設難等問題［6］。當前，偏遠地區(qū)設備維修保障面臨諸多挑戰(zhàn)。一是偏遠地區(qū)設備覆蓋基礎建設、統(tǒng)籌調度和通信保障等多種類型高新技術設備，受專業(yè)重點和建設成本限制，當地人員只能完成基本的故障定位與排查，專業(yè)性維修保障仍需依賴各設備出廠單位;二是偏遠地區(qū)設備規(guī)模體量大，從時間和成本角度來看，對設備的批量化支持引發(fā)設備保障的規(guī)?；?三是通過采用緊前保障、遠程診斷等保障模式，利用周轉器材庫構建和智慧物流技術發(fā)展，可縮短偏遠地區(qū)交通不便造成的維修人員、保障器材延誤時間，提高設備保障時效性，顯著改善當地

常態(tài)化保障效果;四是通過與當地建設人員共同維修保障，可實現由交付設備向交付執(zhí)行力轉換，循序漸進地提升當地人員自主保障能力［7］。

設備維修保障以保證設備完好性為首要原則，即滿足設備全壽命周期內使用階段可執(zhí)行作業(yè)時間占比需求，同時，要求與當地人員的自主保障能力相匹配，即承接當地人員自主保障無法完成的保障任務，避免過度保障，與設備部署和使用要求相適應，根據偏遠地區(qū)地理位置、環(huán)境特點因地制宜，滿足設備常年當地建設使用需求［8］。遵循以上原則，現有設備維修保障模式可分為當地維保、應召支援、遠程診斷、定期巡檢和等級修理等五種模式，保障模式及相互關系如圖1所示。

偏遠地區(qū)設備維修保障面臨交通不便、自然環(huán)境惡劣等諸多困難，現有設備維修保障模式難以適應偏遠地區(qū)設備維修保障需求。一是偏遠地區(qū)常規(guī)交通手段耗時長，針對當地人員自主保障無法解決的故障問題，傳統(tǒng)的臨時搶修從保障任務響應起，需進行人員安排、備件籌措、交通協調工作，到實地維修保障止，最短數天，最長超一個月，無法滿足設備維修保障時效性要求［9-11］。二是偏遠地區(qū)設備建設運轉時間長，個別惡劣環(huán)境對設備持續(xù)作用，傳統(tǒng)的計劃性修理因缺乏維修保障數據、修理周期參數模型等，導致保障機制方面產生偏差，容易造成“維修不足或維修過度”的問題，影響設備建設完好性與設備保障經濟性。三是若偏遠地區(qū)設備維修保障由制造單位全權負責，可保證平時設備建設完好性要求，但當地人員自主保障能力未能在設備使用建設中循序漸進提高，在特定時間制造單位受到保障法規(guī)限制，易造成“當地人員保障能力缺乏，地方保障力量受限”困境。通過偏遠地區(qū)設備維修保障，能夠有效解決保障時效性差、平時計劃性維修不足和運用時操作人員自主保障能力弱等問題，全時段顯著提高設備使用建設完好性［12-14］。

結合偏遠地區(qū)設備維修保障需求特點，本文設計了面向偏遠地區(qū)的設備維修保障模式，以基于狀態(tài)的維修（Condition-Based Maintenance， CBM）、故障預測與健康管理（Prognostics and Health Management， PHM）為核心，開展偏遠地區(qū)設備維修保障體系架構與維修保障平臺功能設計，為建設實用可行的偏遠地區(qū)設備全壽命周期維修保障體系提供決策依據。

2 偏遠地區(qū)設備維修保障體系架構設計

新時期設備建設背景下，設備保障涌現出諸多新特點，包括信息更加重要、項目更加艱巨、方式更加靈活、實效空前提高、空間更為擴展和體系更趨合理，主動保障、實時保障、精準保障、可靠保障等設備保障的新要求也04dcbd05b79b30576eeeae723d73135f330a835e5e8aac5f0f91535d6ee14930更加突顯，設備保障的信息化特征愈加突出。偏遠地區(qū)設備維修保障體系旨在融入各區(qū)域設備保障體系重塑要求，覆蓋偏遠地區(qū)所有設備維修保障業(yè)務范圍，構建“先導式、智能型、網絡化、精準化”設備自主維修保障體系，滿足偏遠地區(qū)設備建設完好性、保障經濟性和數據可用性要求。

以信息化為基礎、以智能化為愿景，偏遠地區(qū)設備維修保障體系架構設計從頂層規(guī)劃出發(fā)，提出與設備保障新特點、新要求相適應的總體框架、技術系統(tǒng)、服務體系和部署模式等，充分應用新的保障理念，融入全區(qū)域設備保障信息化建設，避免“分散獨立”“功能單一”“小而全”“大而疏”的設備保障模式。

2.1 總體框架

根據設備自主維修保障體系的構成要素，偏遠地區(qū)設備維修保障體系總體框架包括一套分布式保障信息系統(tǒng)、一套PHM系統(tǒng)以及維修保障資源設施?？傮w框架以軟件為主、硬件為輔，一方面是現有軟件已大大落后于先進軟件的發(fā)展，另一方面是未來“軟件定義一切”。其中，分布式保障信息系統(tǒng)、PHM系統(tǒng)共用一套自主可控的商用貨架產品（Commercial Off-The-Shelf， COTS）硬件配置，建立偏遠地區(qū)設備維修保障體系“私有云”，軟件由云服務商提供中立的容器編排引擎，為各型設備制造單位提供一致的、標準化的、安全的任務軟件運行環(huán)境。維修保障資源設施包括通用型保障工具、各型設備專用型保障工具、保障耗材與器材、保障場地、保障人員、保障信息和保障體制。分布式保障信息系統(tǒng)基于信息化手段將設備信息與維修保障資源設施映射為可視化數據資源，實現設備維修相關數據的云端存儲，在技術成熟后通過數字孿生的技術方式，實現設備維修保障的實時分析與即時處理。系統(tǒng)設計與開發(fā)采用模塊化開放系統(tǒng)架構（Modular Open System Architecture， MOSA），支持各型設備保障軟件功能域和保障工具硬件接口適配，將傳感器、設備和其他物理對象連接到云端，實現設備保障數據的采集、傳輸和應用，如圖2所示。在開放系統(tǒng)容器架構中融入機器學習、深度學習與其他算法，在保障體系架構中采用大數據分析的方式處理偏遠地區(qū)龐大的設備保障信息，從繁雜的數據中智能提取出對設備保障、設備開發(fā)迭代有價值的信息與關系，為保障決策與設備開發(fā)迭代提供支撐。MOSA通過模塊化設計、指定關鍵接口、使用開放標準、認證符合標準程度，簡化集成和替換子系統(tǒng)／組件的過程，易于變更子系統(tǒng)或組件，使設備保障建設降本增效，成果便于移植應用。

2.2 技術系統(tǒng)

技術系統(tǒng)主要考慮系統(tǒng)的非功能性特征，對系統(tǒng)的

可靠性、高效性、安全性、擴展性、伸縮性、簡潔性

等做系統(tǒng)級探索?？煽啃?、高效性、安全性

主要基于“私有云”的硬件性能與軟件架構，其中，軟件涉及云端數據庫存儲與索引、負載均衡、大數據智能分析等;擴展性、伸縮性基于MOSA隨著偏遠地區(qū)設備的動態(tài)部署進行增加、替換或移除;簡潔性基于軟硬件模塊化統(tǒng)型、軟硬解耦、智能保障決策，通過制定開放的標準接口、標準協議降低對保障設備的保障需求，并且通過人工智能算法匹配設備信息與相應的維修保障等級。

偏遠地區(qū)設備維修保障體系以“私有云”為基礎，建立滿足偏遠地區(qū)所有設備維修保障的聯合通用架構，構建“分布式信息系統(tǒng)+PHM系統(tǒng)+資源設施”的公共基礎平臺，支持設備承研單位在平臺上開發(fā)和部署保障軟件功能域。通過符合標準的容器編排引擎避免碎片化的運行環(huán)境，為用戶提供統(tǒng)一的門戶界面。

偏遠地區(qū)設備維修保障體系發(fā)展到一定階段后，可為其構建設備保障數字孿生系統(tǒng)，充分利用物理模型、傳感器數據、云端數據庫等數據，集成多維度、全覆蓋的仿真過程，在“私有云”中完成保障設備的數字化映射，反應偏遠地區(qū)實體設備的全生命周期過程，貫穿地區(qū)設備的設計、開發(fā)、制造、服務、維護以及報廢回收的整個周期，不僅限于管理地區(qū)設備，而且聚焦于當地人員高效地使用、迭代研發(fā)設備。通過構建偏遠地區(qū)全生命周期的設備維修保障體系架構，保障設備本體與數字孿生體以“私有云”為基礎容器，地區(qū)之間建立全面的實時或準實時聯系，確保設備保障與迭代改進可以在地區(qū)之間同步進行。

2.3 服務體系

服務體系包括業(yè)務體系和應用體系兩個方面，業(yè)務體系包括業(yè)務規(guī)劃、業(yè)務模塊和業(yè)務流程，應用體系定義具體功能域以及功能域之間的分工合作關系。應用體系和業(yè)務體系相輔相成，相互融合。

偏遠地區(qū)設備維修保障服務體系面向所有設備，基于當地維保、應召支援、遠程診斷、定期巡檢和等級修理等五種典型保障模式，開發(fā)支持保障計劃、職責分工和保障流程的可視化監(jiān)管業(yè)務，設計保障平臺運行管理系統(tǒng)、設備保障管理系統(tǒng)、維護保養(yǎng)能力考評系統(tǒng)、設備保障智能分析系統(tǒng)以及手持保障管理終端系統(tǒng)等五個應用業(yè)務系統(tǒng)的功能域，如圖3所示。

整個設備維修保障系統(tǒng)平臺建立在“私有云”的基礎之上，其模塊化開放式的架構包含五大服務功能系統(tǒng)。保障平臺運行管理系統(tǒng)采用云端計算方式，將設備數據與運算在“私有云”內分布式存儲與處理，針對龐大的地區(qū)設備信息利用可擴展系統(tǒng)架構，分擔存儲負荷。設備保障管理系統(tǒng)通過分布式資源管理，保證在多點并發(fā)執(zhí)行環(huán)境中，各個節(jié)點的實時狀態(tài)同步，保證設備維修保障系統(tǒng)平臺中各個系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

在單個設備節(jié)點出現故障時，設備保障管理系統(tǒng)可以通過智能化機制依據偏遠地區(qū)設備現狀進行動態(tài)變化部署，在其他節(jié)點不受影響的情況下進行設備保障維修。維護保養(yǎng)能力JPw7mFtW8XM0xBdUcbvJq5PYiRRGKoT7f4ZeQCrJMKM=考評系統(tǒng)通過存儲設備保障維護歷史數據、設備維護人員培訓與考評，持續(xù)記錄偏遠地區(qū)設備保障的完整生命周期，用于測評設備保障情況與支撐同步設備開發(fā)迭代改進。設備保障智能分析系統(tǒng)以人工智能技術為核心，通過分布式架構在“私有云”環(huán)境容器內，對接入保障平臺的各類偏遠地區(qū)設備通過傳感器進行狀態(tài)監(jiān)測，持續(xù)實時地進行故障診斷，利用數據庫內的數據，對故障設備現狀以及偏遠地區(qū)維修器材庫狀態(tài)進行大數據關聯分析，運用機器學習、深度學習等算法進行設備保障維修智能決策，采用最優(yōu)方式對偏遠地區(qū)設備進行高效維修，降低設備故障時間。設備維修保障系統(tǒng)平臺改變了傳統(tǒng)的集中化管理架構，可以通過手持保障管理終端在整個地區(qū)分布式靈活部署，可以隨時隨地接入設備保障平臺，確保在整個偏遠地區(qū)范圍內即時使用設備保障平臺內所有功能。

2.4 部署模式

部署拓撲模式包括架構部署節(jié)點、節(jié)點關系以及服務器的高可用、網絡接口和協議等，其決定了應用如何運行、運行的性能、可維護性、可擴展性。偏遠地區(qū)設備維修保障體系部署模式依據偏遠地區(qū)地理位置分布，采用分布式體系架構部署。分區(qū)域數據定期復制傳輸至總體區(qū)域備份，按照當地人員建制管理。總體區(qū)域數據庫數據定期回傳至基地數據庫，由基地數據庫實現總體區(qū)域數據的同步更新。在偏遠地區(qū)設備維修保障體系成熟后，在基地與總體區(qū)域之間部署廣域分布的設備保障數字孿生系統(tǒng)，在基地端虛擬映射偏遠地區(qū)的設備孿生體，為遠程實時維修與設備開發(fā)迭代改進提供可行性通道。

3 偏遠地區(qū)設備自主維修保障平臺設計

偏遠地區(qū)設備自主維修保障平臺以設備保障“人機料法環(huán)”五要素、“供修管訓”四業(yè)務為指導，采用信息化手段完成設備保障信息的采集、統(tǒng)計、存儲及運維，基于智能化手段完成設備維修保障的智能輔助決策，為偏遠地區(qū)提供精確、快速、及時、高效的設備維修保障能力。

平臺以“私有云”建立基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務等三種共性基礎服務，為偏遠地區(qū)所有設備維修保障提供軟硬件開發(fā)集成環(huán)境。平臺根據設備使用方式和維修保障需求，建立集成數據環(huán)境，實現設備維修保障管理信息形式數字化、傳輸網絡化、處理自動化、應用集成化、保障資源可視化和設備保障精準化，以設備維修保障數據支撐設備優(yōu)化改進。平臺建設以體系為牽引，搞好頂層設計，考慮現實與長遠，分步實施建設，迭代升級智能化水平。

3.1 平臺總體設計

1）偏遠地區(qū)設備維修保障平臺需求

偏遠地區(qū)設備用于偏遠地區(qū)當地人員遂行管理偏遠地區(qū)及周圍地區(qū)、及時有效應對突發(fā)事件等事項，常年處于運轉狀態(tài)，對設備的建設完好性要求高。設備維修保障是保持當地人員建設能力的前提條件，以航海、航空設備保障管理方式為借鑒，因地制宜采用保障方式，通過“+智能化保障”實現更高階的設備保障能力，見表1。此外，偏遠地區(qū)作為重要區(qū)域，其作用是為平時作業(yè)提供航空、航海補給、燃料補充以及維修保障等保障條件，保障平臺需求中應包含航空、航海保障需求。

2）偏遠地區(qū)設備維修保障平臺思路

偏遠地區(qū)設備維修保障思路有四點。一是應用先進的保障理念，在設備保障長期實踐積累經驗中，催生以可靠性為中心的維修、基于性能的保障、基于狀態(tài)的維修等設備維修先進指導思想，在恰當的時間對正確對象進行適宜的維修，降低“維修不足”和“維修過剩”引起的時間和經濟成本壓力。二是應用商用信息化技術，商業(yè)信息化技術發(fā)展日趨成熟，在信息的采集與處理、數據的存儲與索引等方面應用廣泛，可移植應用于設備保障平臺的數據信息采集、大數據分析處理等方面，以數據為中心開展設備維修保障工作。三是應用人工智能技術，人工智能技術發(fā)展日新月異，可將人工智能算法和模型應用于設備故障預測與診斷、設備維修輔助決策等方面，推動設備維修保障先進理念的落地。四是以偏遠地區(qū)設備維修保障平臺為基礎，將制造單位的數據分析能力／設備保障經驗與當地人員技術能力拓展／保障能力生成進行深度融合，通過保障平臺建設，全面覆蓋設備保障管理、故障預測／診斷、器材消耗／籌措、保障教學／考評等業(yè)務范疇，同步形成當地能力和保障能力。

3）偏遠地區(qū)設備維修保障平臺功能

偏遠地區(qū)設備維修保障平臺功能依據偏遠地區(qū)設備維修保障體系架構的服務體系進行設計，在平臺私有云上開發(fā)設備維修保障業(yè)務系統(tǒng)功能域，如圖4所示。

偏遠地區(qū)設備維修保障平臺分為偏遠地區(qū)設備自主維修保障平臺與手持終端兩個使用模式。偏遠地區(qū)設備自主維修保障平臺以地區(qū)基站為主，手持終端為延伸，全方位靈活覆蓋偏遠地區(qū)，對各類設備進行監(jiān)控、保障、維護工作。

① 地區(qū)設備自主維修保障平臺

地區(qū)設備自主維修保障平臺為固定基站，提供設備保障管理、設備狀態(tài)管理、器材耗材管理、技術資料管理、故障智能診斷、維護保養(yǎng)考評等六個系統(tǒng)。

設備狀態(tài)管理、器材耗材管理、技術資料管理作為平臺的基礎功能，對偏遠地區(qū)的各類設備數據建立大型數據庫，存儲在以“私有云”為基礎的偏遠地區(qū)設備維修保障平臺中，各類數據在平臺頁面中作為選項可在操作端可視化，提高對于各類地區(qū)設備的監(jiān)控程度，并作為以大數據分析為核心的人工智能保障決策技術的數據基礎，支撐平臺頂層功能的高效運行。

設備保障管理、故障智能診斷、維護保養(yǎng)考評則是建立在龐大數據庫之上，用以對偏遠地區(qū)設備進行維修保障的頂層功能，通過平時的設備保障、維護保養(yǎng)考評對設備的全壽命周期進行記錄，保證設備的運行能力。故障智能診斷功能在設備出現故障時，通過大數據分析與人工智能技術將設備故障情況與云端數據庫進行對比，診斷設備故障問題，分析提出維修保障方案。在出現偏遠地區(qū)無法維修的情況下，通過設備保障管理系統(tǒng)進行遠程維修支持，同時對基礎數據庫進行設備問題記錄反饋，更新豐富云端數據庫，形成良性迭代循環(huán)。在保障平臺搭建成熟后，基于平臺開放式兼容可擴展的特性，在“私有云”內以數字孿生技術為核心，構建與中心基站的進一步連接，在云端上傳偏遠地區(qū)的實時虛擬映射體，為設備遠程維修保障、開發(fā)迭代改進提供高效平臺。

② 手持終端運用系統(tǒng)

手持終端運用系統(tǒng)的特點是運用便攜式的優(yōu)點，可在偏遠地區(qū)進行分布式靈活部署，及時調度進行設備保障維修?；谄h地區(qū)保障平臺的數據、通信支持，可以在手持終端上通過設備保障管理對設備進行維修保障，查詢設備數據，并對設備故障進行數據采集，反饋到云端數據庫中進行設備數據的更新豐富，基于云端內的人工智能算法進行故障診斷與維修決策，進行及時、高效的設備維修保障。并且，可以通過手持終端內的維護保養(yǎng)訓練功能在平時對當地人員進行訓練，提高當地人員對設備維修的熟練程度。

3.2 PHM系統(tǒng)設計

故障預測與健康管理技術是實現CBM的重要技術途徑，已成為現代設備實現自主式后勤（Autonomic Logistics， AL）和降低全壽命周期費用的關鍵核心技術。PHM利用先進傳感技術在線或離線采集設備多種參數數據，采用現代數據處理技術、信息融合技術等手段對采集的數據進行處理、融合，生成設備的健康狀態(tài)、故障預測等決策輸入信息，再通過各種智能算法進行維修資源配置、設備使用管理以及視情維修決策，最終實現基于設備狀態(tài)（歷史、當前及未來狀態(tài)）的智能維修保障。

PHM系統(tǒng)部署在偏遠地區(qū)設備維修保障平臺上，是實現偏遠地區(qū)設備自主維修保障的重要組成。從體系總體框架可以看出，PHM系統(tǒng)將偏遠地區(qū)各型設備共性部分集成設計，各型設備如建設系統(tǒng)、調度系統(tǒng)、通信系統(tǒng)等具體的PHM功能域設計開發(fā)由設備承研單位負責。偏遠地區(qū)人員根據維修保障平臺的PHM系統(tǒng)對設備的健康狀態(tài)進行故障管理、故障預測等，結合建設計劃，制定對各型設備的智能維修保障方案。

PHM系統(tǒng)體系結構有基于狀態(tài)的維修開放式體系結構（Open System Architecture for Condition-Based Maintenance， OSA-CBM）、集中式體系結構、分布式體系結構、分層融合式體系結構等四種典型體系結構。針對單區(qū)域設備，考慮其動態(tài)部署變化，以OSA-CBM開放式體系結構建立單區(qū)域PHM系統(tǒng)框架，如圖5所示。

偏遠地區(qū)單區(qū)域設備PHM系統(tǒng)主要支撐本區(qū)域設備基于CBM和日常作業(yè)相結合的視情維修保障組織實施，由各設備制造單位根據設備特點突破傳感器數據采集技術、智能故障預測與維修輔助決策技術;多區(qū)域設備PHM系統(tǒng)主要用于多區(qū)域同類型設備故障預測與健康管理智能算法模型參數優(yōu)化、多區(qū)域間維修保障PHM系統(tǒng)技術驗證，以及基地、偏遠地區(qū)保障部、制造單位聯合策劃與組織實施保障任務，并向上支撐統(tǒng)籌年度保障計劃和制造單位設備優(yōu)化改進工作。

4 結束語

本文針對偏遠地區(qū)設備維修保障問題，研究分析偏遠地區(qū)設備維修保障模式特點與難點，在此基礎上，以信息化為基礎、智能化為愿景，創(chuàng)新設計偏遠地區(qū)設備維修保障體系架構，提出以CBM、PHM等為核心的偏遠地區(qū)設備自主維修保障體系平臺設計方案，形成偏遠地區(qū)設備維修保障模式的實施途徑，為偏遠地區(qū)設備維修保障體系建設、升級和實施提供依據。

參考文獻：

[1] RUN H， JINMING S， XIAOMEI L， et al. Remote sensing analysis of ecological maintenance in subtropical coastal mountain area， China［J］. Remote Sensing， 2022， 14（12）：2 734-2 734.

［2］ SANTOS D M G P， ROSALEE G W， LOPES P M， et al. Quasi-dynamic operation and maintenance plan for photovoltaic systems in remote areas： the framework of Pantanal-MS［J］. Renewable Energy， 2022：181 404-181 416.

［3］ 楊劍征.美國海軍艦船綜合狀態(tài)評估系統(tǒng)發(fā)展研究［J］.艦船科學技術，2016，38（15）：146-148.

YANG J Z. Research on the development of the US navy’s integrated condition assessment system［J］. Ship Science and Technology， 2016， 38（15）：146-148.

［4］ IAN M， JOSHUA B， BENJAMIN B， et al. Remote river energy system： an open source low maintenance turbine design for remote areas［J］. Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Energy， 2021（1）： 1-37.

［5］ 劉偉民.航空發(fā)動機健康管理系統(tǒng)數字仿真平臺關鍵技術研究［D］.南京：南京航空航天大學，2020.

LIU W M. Research on key technologies of aero-engine health management digital simulation platform［D］. Nanjing： Nanjing University of Aeronautics and Astronautics， 2020.

［6］ N LI， Y LEI， T YAN， et al. A wiener-process-model-based method for remaining useful life prediction considering unit-to-unit variability［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2019， 66（3）： 2 092-2 101.

［7］ 李廣道.基于深度學習的飛機液壓系統(tǒng)PHM技術研究［D］.天津：中國民航大學，2022.

LI G D. Research on PHM technology of aircraft hydraulic system based on deep learning［D］. Tianjin： Civil Aviation University of China， 2022.

［8］ 王海濤.基于離散事件的排故過程建模與仿真方法研究［D］.天津：中國民航大學， 2017.

WANG H T. Research on modeling and simulation of troubleshooting process based on discrete event［D］. Tianjin： Civil Aviation University of China， 2017.

［9］ 王蕾，林濤.新時期下裝備維修保障模式研究［J］.現代防御技術，2020，48（5）：86-91.

WANG L， LIN T. Research on equipment maintenance support mode in the new period［J］. Modern Defence Technology， 2020， 48（5）： 86-91.

［10］崔永龍，王偉卿，彭永平.部隊裝備維修保障能力生成的系統(tǒng)動力學模型及運用［J］.中國戰(zhàn)略新興產業(yè)，2018（40）：160-161.

CUI Y L， WANG W Q， PENG Y P. System dynamics model of equipment maintenance support capability generation and its application［J］. China Strategic Emerging Industry， 2018（40）： 160-161.

［11］LIPOVETSKY STAN. Understanding the analytic hierarchy process［J］. Technometrics， 2021， 63（2）：278-278.

［12］李浩.典型裝備的實戰(zhàn)化保障資源配置方案合理性評價［J］.導彈與航天運載技術，2020（6）：108-111.

LI H. Research on the rationality of practical equipment support resource allocation scheme for typical equipment［J］. Missiles and Space Vehicles， 2020（6）： 108-111.

［13］ROMEIJNDERS W， TEUNTER R， JAARSVELD W V. A two-step method for forecasting spare parts demand using information on component repairs［J］. European Journal of Operational Research， 2012， 220（2）： 386-393.

［14］王健.裝備保障數據需求分析方法與建模［J］.兵器裝備工程學報，2018，39（7）：136-140.

WANG J. Data requirement analysis method and modeling of equipment support［J］. Journal of Ordnance Equipment Engineering， 2018， 39（7）： 136-140.

（責任編輯：張培培）