航空裝備智能保障系統(tǒng)研究

周揚 曾照洋 周巖 林聰

摘要：隨著智能化前沿技術(shù)的迅猛發(fā)展與廣泛應(yīng)用，航空裝備正在向智能化方向發(fā)展，其保障系統(tǒng)也將通過智能化技術(shù)賦能實現(xiàn)進化發(fā)展。面向下一代航空裝備的使用需求，以智能化技術(shù)為牽引，分析了航空裝備智能保障場景，捕獲了智能保障系統(tǒng)的能力需求，在此基礎(chǔ)上提出了由全面態(tài)勢感知、智能保障決策、自主作業(yè)執(zhí)行、智能監(jiān)督控制組成的航空裝備智能保障系統(tǒng)功能以及分層架構(gòu)，研究了智能保障系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，并對應(yīng)用智能化技術(shù)的收益與風(fēng)險進行了分析，為航空裝備智能保障系統(tǒng)的研制與應(yīng)用，進而實現(xiàn)精確、敏捷、經(jīng)濟的保障提供了支持。

關(guān)鍵詞：保障系統(tǒng)；智能；航空裝備；決策；感知；執(zhí)行；監(jiān)督

中圖分類號：V234文獻標識碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.12.009

基金項目：裝備綜合保障技術(shù)重點實驗室穩(wěn)定支持項目（61420030104）

以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等為代表的前沿技術(shù)正在引領(lǐng)諸多領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性變革[1-3]，未來戰(zhàn)爭形態(tài)將向智能化戰(zhàn)爭轉(zhuǎn)變，武器裝備也在廣泛探索應(yīng)用智能化技術(shù)[4]，智能化技術(shù)同樣為裝備保障系統(tǒng)的賦能和發(fā)展提供了先決條件。本文面向下一代航空裝備的使用需求，針對保障方案規(guī)劃不合理、保障作業(yè)效率低下、保障資源延誤時間長、人員訓(xùn)練與實戰(zhàn)脫節(jié)等航空裝備保障系統(tǒng)存在的實際問題，以智能化前沿技術(shù)為基礎(chǔ)，開展以“智能”為特征的航空裝備保障系統(tǒng)研究，為實現(xiàn)精確、敏捷、經(jīng)濟的保障提供技術(shù)支持。

1智能保障系統(tǒng)能力需求

1.1航空裝備智能保障場景

智能保障系統(tǒng)典型應(yīng)用構(gòu)想包括智能保障決策、智能使用保障、智能機庫維修、智能資源調(diào)度、智能訓(xùn)練保障等。

1.1.1智能保障決策

針對保障方案規(guī)劃不合理的問題，智能保障決策應(yīng)用人工智能技術(shù)，將人在決策過程中用到的知識、經(jīng)驗固化到系統(tǒng)中，基于裝備狀態(tài)、保障資源狀態(tài)、任務(wù)狀態(tài)、環(huán)境狀態(tài)等全面態(tài)勢感知信息，根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)或平時訓(xùn)練需求，對何時、何地、做什么、怎么做、用什么做等問題進行決策，自動生成保障方案。（1）平時訓(xùn)練保障智能規(guī)劃：根據(jù)訓(xùn)練任務(wù)需求，裝備部署情況，可靠性、維修性、保障性等通用質(zhì)量特性設(shè)計水平等信息，自動規(guī)劃保障方案，包括定檢任務(wù)智能優(yōu)化、視情維修自主決策、人員訓(xùn)練智能規(guī)劃等。（2）作戰(zhàn)任務(wù)保障方案自主生成：針對不同的作戰(zhàn)使用要求和保障能力需求，自動規(guī)劃作戰(zhàn)任務(wù)保障方案，包括裝備優(yōu)選、保障資源需求預(yù)測、保障計劃自主生成等。

1.1.2智能使用保障

針對使用保障作業(yè)效率低下的問題，智能使用保障應(yīng)用人工智能、機器人等技術(shù)，實現(xiàn)精確化、無人化的充、填、加、掛與維護檢查等并行開展的一體化使用保障。（1）無人維護檢查：利用無人機對航空裝備外表面進行自動巡檢，確定是否存在涂層脫落、金屬材料開裂、復(fù)合材料分層等情況；利用機器人對航空裝備內(nèi)部難以接近的狹小/異形空間進行自主檢查。（2）智能掛彈：應(yīng)用機器視覺技術(shù)、軌跡規(guī)劃技術(shù)、慣性導(dǎo)航技術(shù)等，實現(xiàn)復(fù)雜空間掛點位姿參數(shù)的快速辨識、掛點檢測誤差修正，自主控制舉升機構(gòu)完成導(dǎo)彈/炸彈的掛裝作業(yè)。

1.1.3智能機庫維修

針對維修保障作業(yè)效率低下的問題，智能機庫維修綜合運用數(shù)字孿生、云計算、機器人、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實現(xiàn)從飛機入庫前的狀態(tài)模擬和維修決策，到飛機入庫后的自動檢測和智能維修的全過程保障。

（1）裝備狀態(tài)實時模擬。數(shù)據(jù)實時共享在數(shù)據(jù)云平臺中，應(yīng)用“數(shù)字孿生”模型和方法，對飛機狀態(tài)進行實時模擬。通過大數(shù)據(jù)分析和算法，預(yù)測剩余壽命或故障，并自主給出部件維修任務(wù)決策。維修任務(wù)決策通過物聯(lián)網(wǎng)，自動發(fā)送至外場維護中心，進入機庫進行維修。

（2）自動激光掃描。機庫門上的三維激光掃描儀對飛機各系統(tǒng)的健康狀態(tài)及故障與損傷情況進行深度掃描，生成全機健康狀況檢查數(shù)據(jù)報告。

（3）機器人、無人機進行自動檢測，自動生成3D數(shù)字檢測報告。

（4）智能維修任務(wù)卡自動生成。3D數(shù)字檢測報告并自動上傳至云平臺，發(fā)送到遠程維修工程中心。依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)，在云平臺自主整合交互式電子技術(shù)手冊（IETM）中的維修、排故等信息，生成電子智能維修任務(wù)卡，并發(fā)送至維修工程師穿戴式維護終端設(shè)備。

（5）維修任務(wù)分配與調(diào)度。機庫維修技術(shù)人員在任務(wù)臺讀取任務(wù)卡，并根據(jù)各自專業(yè)，自主“認領(lǐng)”維修任務(wù)。任務(wù)認領(lǐng)完畢后，自動上傳至數(shù)據(jù)云平臺。維修任務(wù)調(diào)度中心在云平臺讀取到飛機數(shù)據(jù)、維修任務(wù)卡信息、維修人員信息等，通過物聯(lián)網(wǎng)，將備品、備件、工具等維修資源需求自動下發(fā)到相關(guān)部門。

（6）基于增強現(xiàn)實的維修。維修人員帶上增強現(xiàn)實AR眼鏡等可穿戴設(shè)備和智能工具箱，對故障產(chǎn)品進行維修。

（7）故障件自動運輸與狀態(tài)跟蹤。GPS跟蹤器安裝在故障返修件中，應(yīng)用機器人與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，自動對故障件進行運輸與返修狀態(tài)跟蹤。

（8）數(shù)據(jù)庫更新完成維修后，所有信息同步上傳至云平臺，在數(shù)字孿生模型中繼續(xù)對飛機進行全時檢測與運行模擬。

1.1.4智能資源調(diào)度

針對保障資源延誤時間長的問題，智能資源調(diào)度利用物聯(lián)網(wǎng)[6]、大數(shù)據(jù)技術(shù)及新一代人工智能技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流程與后勤保障流程無縫鏈接并相互驅(qū)動，自動感知保障資源需求，并實現(xiàn)保障資源的自主籌措和動態(tài)調(diào)度。（1）飛機調(diào)度。在態(tài)勢感知的基礎(chǔ)上，根據(jù)任務(wù)需求及飛機健康狀態(tài)和梯次使用要求，選擇合適的飛機參與作訓(xùn)任務(wù)。（2）本場維修資源調(diào)度。當(dāng)飛機還在空中飛行時，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將故障預(yù)測與健康管理（PHM）系統(tǒng)預(yù)測的飛機故障和健康狀態(tài)信息自動傳輸給地面的維修站和后勤補給系統(tǒng)，使其提前準備好相應(yīng)的備件、保障設(shè)備、技術(shù)資料、維修人員等，當(dāng)飛機降落后便可快速進行維修，縮短維修時間，提高飛機的出動強度。（3）保障資源調(diào)度。在維修及轉(zhuǎn)場準備過程中存在本場保障資源短缺時，可基于全資可視化、地理信息系統(tǒng)、智能物流、無人裝卸與運輸?shù)燃夹g(shù)，實現(xiàn)供應(yīng)點選擇、運送路徑規(guī)劃、自動集裝、自主運輸?shù)荣Y源自主調(diào)度功能。

1.1.5智能訓(xùn)練保障

針對人員訓(xùn)練與實戰(zhàn)脫節(jié)的問題，智能訓(xùn)練保障面向作戰(zhàn)任務(wù)需求，應(yīng)用數(shù)字孿生、場景建模仿真等技術(shù)實現(xiàn)對作戰(zhàn)場景的逼真模擬，運用虛擬現(xiàn)實技術(shù)保證人員的沉浸式交互，基于云平臺完成不同空間空/地勤人員的協(xié)同訓(xùn)練，并可基于任務(wù)需求和人員現(xiàn)狀定制推送個性化訓(xùn)練方案。（1）全任務(wù)虛擬作戰(zhàn)訓(xùn)練：為保證執(zhí)行任務(wù)的成功率，智能保障系統(tǒng)針對各種任務(wù)構(gòu)型，為保障人員生成訓(xùn)練方案，利用虛擬/增強現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)在不動用裝備的情況下完成虛擬作戰(zhàn)訓(xùn)練。（2）全對象分布式聯(lián)合訓(xùn)練：航空裝備保障站點分散、保障資源種類多，智能保障系統(tǒng)模擬綜合作戰(zhàn)環(huán)境，結(jié)合裝備的任務(wù)構(gòu)型，自主推理生成保障流程，實現(xiàn)跨區(qū)域空/地勤人員的分布式聯(lián)合訓(xùn)練。

1.2智能保障系統(tǒng)能力需求

面向航空裝備智能保障場景，捕獲智能保障系統(tǒng)的能力需求，可歸納為全面態(tài)勢感知、智能保障決策、自主作業(yè)執(zhí)行和智能監(jiān)督控制等方面的能力。（1）全面態(tài)勢感知能力：借助PHM系統(tǒng)、全資可視化、數(shù)字孿生模型等手段，全面感知裝備健康狀態(tài)、作戰(zhàn)任務(wù)需求、裝備部署情況、保障資源需求等信息，為智能保障決策提供輸入。（2）智能保障決策能力：利用人工智能技術(shù)，使保障系統(tǒng)能模仿人的智能，具有思維、學(xué)習(xí)、推理判斷和自行或輔助解決保障問題的能力。（3）自主作業(yè)執(zhí)行能力：綜合運用機器視覺聽覺感知、無人操作智能控制、無人機、自動駕駛、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬/增強現(xiàn)實、云平臺等先進技術(shù)，在使用和維修保障活動中高度實現(xiàn)無人化，由“智能機器”代替“人”進行自主作業(yè)，在訓(xùn)練和供應(yīng)保障過程中全面實現(xiàn)信息化和智能化。（4）智能監(jiān)督控制能力：在保障系統(tǒng)運行過程中能對各保障流程和環(huán)節(jié)進行實時監(jiān)控，能主動發(fā)現(xiàn)問題并進行自主排查和優(yōu)化。

2智能保障系統(tǒng)方案

航空裝備智能保障系統(tǒng)是面向裝備作戰(zhàn)任務(wù)與平時訓(xùn)練場景，應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、增強現(xiàn)實等智能化技術(shù)，具備全面態(tài)勢感知、智能保障決策、自主作業(yè)執(zhí)行、智能監(jiān)督控制等能力的保障系統(tǒng)，其方案包括功能組成和技術(shù)架構(gòu)兩方面。

2.1智能保障系統(tǒng)功能

對應(yīng)于航空裝備智能保障系統(tǒng)能力需求，智能保障系統(tǒng)的功能組成如圖1所示。

2.1.1全面態(tài)勢感知功能

全面態(tài)勢感知功能，由裝備態(tài)勢感知、保障狀態(tài)感知、環(huán)境狀態(tài)感知、任務(wù)狀態(tài)感知等功能組成。（1）裝備狀態(tài)感知功能，包括對裝備實時狀態(tài)的感知、歷史狀態(tài)的追溯以及未來狀態(tài)的預(yù)測等功能。（2）保障狀態(tài)感知功能，包括對備件、保障設(shè)備工具、人力人員等保障資源種類和數(shù)量等狀態(tài)感知功能。（3）環(huán)境狀態(tài)感知功能，包括對地理、氣候等自然環(huán)境及戰(zhàn)場環(huán)境狀態(tài)的感知功能。（4）任務(wù)狀態(tài)感知功能，包括對作戰(zhàn)任務(wù)、訓(xùn)練任務(wù)狀態(tài)的感知功能。

2.1.2智能保障決策功能

智能保障決策功能，由作戰(zhàn)任務(wù)保障方案自主生成、平時訓(xùn)練保障智能規(guī)劃等功能組成。（1）作戰(zhàn)任務(wù)保障方案自主生成功能，包括裝備優(yōu)選、維修任務(wù)預(yù)測、保障資源需求預(yù)測、動態(tài)資源調(diào)度規(guī)劃、保障作業(yè)計劃生成等功能。（2）平時訓(xùn)練保障智能規(guī)劃功能，包括梯次使用智能規(guī)劃、預(yù)測性維修自主決策、資源補給智能規(guī)劃和人員訓(xùn)練智能規(guī)劃等功能。

2.1.3自主作業(yè)執(zhí)行功能

自主作業(yè)執(zhí)行功能，由自動使用保障、自動檢測與維修、智能作業(yè)支持、自主供應(yīng)保障、智能訓(xùn)練保障等功能組成。（1）自動使用保障功能，包括自主加注/抽放燃油、自主充填氣體與液體、自主充電、自主裝載/卸載彈藥、自主維護檢查等功能。（2）自動檢測與維修功能，包括自動全機掃描檢查、自主結(jié)構(gòu)修復(fù)、自主故障件拆裝、空中自動檢測與維修等功能。（3）智能作業(yè)支持功能，包括智能工卡生成與執(zhí)行反饋、交互式作業(yè)支持、智能工具器材管控、實時返修狀態(tài)反饋等功能。（4）自主供應(yīng)保障功能，包括智能庫存管理、資源自主籌措、資源自動配送等功能。（5）智能訓(xùn)練保障功能，包括作戰(zhàn)場景仿真訓(xùn)練、個性化訓(xùn)練定制與推送等功能。

2.1.4智能監(jiān)督控制功能

智能監(jiān)督控制功能，由自主監(jiān)控預(yù)警、智能評估優(yōu)化、自動反饋改進等功能組成。（1）自主監(jiān)控預(yù)警功能，包括裝備健康狀態(tài)監(jiān)控與預(yù)警、任務(wù)形勢監(jiān)控與預(yù)警、保障資源消耗情況監(jiān)控與預(yù)警等功能。（2）智能評估優(yōu)化功能，包括保障效能評估與優(yōu)化、保障資源適用性評估與優(yōu)化、使用和維修保障過程優(yōu)化等功能。（3）自動反饋改進功能，包括設(shè)計改進反饋、制造改進反饋、使用改進反饋、維修改進反饋、管理改進反饋等功能。

2.2智能保障系統(tǒng)架構(gòu)

智能保障系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，開放靈活，即插即用，可集成應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等先進技術(shù)的業(yè)務(wù)功能。智能保障系統(tǒng)自底向上，分為支撐層、數(shù)據(jù)層、智能實現(xiàn)層和應(yīng)用層，如圖2所示。（1）應(yīng)用層：面向系統(tǒng)用戶，實現(xiàn)態(tài)勢感知、保障決策、作業(yè)支持、監(jiān)督控制等功能。（2）智能實現(xiàn)層：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、云計算、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)，實現(xiàn)統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測推演、決策支持、結(jié)果生成等功能。（3）數(shù)據(jù)層：由數(shù)據(jù)庫、模型庫、知識庫、范例庫等組成，可通過集成接口與任務(wù)系統(tǒng)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等相關(guān)系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交換。（4）支撐層：由網(wǎng)絡(luò)、計算資源、存儲資源等硬件條件構(gòu)成。

3智能保障系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

智能保障系統(tǒng)應(yīng)用智能化前沿技術(shù)，使保障系統(tǒng)能模仿人的智能，具有思維、感知、學(xué)習(xí)、推理判斷，自行或輔助解決保障問題的能力。應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬/增強現(xiàn)實等先進使能技術(shù)，航空裝備智能保障系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)分析如下。

（1）智能保障決策技術(shù)

保障決策就是根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)或平時訓(xùn)練需求，對何時、何地、做什么、怎么做、用什么做等問題進行決策，生成保障方案。智能保障決策則是應(yīng)用智能化技術(shù)，將人在決策過程中用到的知識、經(jīng)驗顯性固化到系統(tǒng)工具中，根據(jù)任務(wù)需求自動生成保障方案，或在制訂保障方案的過程中為系統(tǒng)用戶提供專家建議的輔助決策功能。

（2）預(yù)測性維修技術(shù)

預(yù)測性維修是基于裝備狀態(tài)和故障預(yù)測確定維修任務(wù)的先進維修方式[5]，相比于傳統(tǒng)的修復(fù)性維修和預(yù)防性維修，預(yù)測性維修實現(xiàn)了主動、針對性維修，可在降低裝備故障風(fēng)險的同時保持較高的使用效率。

預(yù)測性維修技術(shù)是由狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、狀態(tài)預(yù)測、維修決策等一系列技術(shù)構(gòu)成的技術(shù)體系，通過實時監(jiān)控目標裝備的健康狀態(tài)，進行智能維修決策，確定維修保障任務(wù)，將航空裝備維修方式從“被動式維修”轉(zhuǎn)化為“主動式維修”。

（3）數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)包括數(shù)字孿生模型的構(gòu)建與應(yīng)用。數(shù)字孿生模型是裝備物理實體在虛擬空間中的超寫實動態(tài)模型，裝備數(shù)字孿生模型的構(gòu)建與應(yīng)用，將成為未來裝備研制生產(chǎn)與使用保障的主流模式[6]。通過創(chuàng)建每個航空裝備實體的數(shù)字孿生模型，使裝備實現(xiàn)個體化、綜合化、可預(yù)測，從而實現(xiàn)裝備的狀態(tài)監(jiān)控、使用和維修預(yù)測。智能保障系統(tǒng)通過應(yīng)用數(shù)據(jù)孿生技術(shù)，結(jié)合裝備健康管理技術(shù)與使用技術(shù)狀態(tài)管理技術(shù)，可以實現(xiàn)全面的態(tài)勢感知與預(yù)測功能。

（4）自主供應(yīng)保障技術(shù)

自主供應(yīng)保障技術(shù)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，綜合應(yīng)用全資可視化、增材制造打印[7]、智能物流等技術(shù)，實現(xiàn)保障資源的自主籌措、自動配送、庫存管理等功能。

在保障資源狀態(tài)感知的基礎(chǔ)上，基于物聯(lián)網(wǎng)、全資可視化、3D打印等技術(shù)，實現(xiàn)保障站點優(yōu)選、自主補給訂貨、備件/設(shè)備/工具的打印制造等資源自主籌措功能；基于地理信息系統(tǒng)、智能物流、無人裝卸與運輸?shù)燃夹g(shù)，實現(xiàn)運送路徑規(guī)劃、自動集裝、自主運輸?shù)荣Y源自動配送功能；基于大數(shù)據(jù)分析與趨勢預(yù)測技術(shù)，實現(xiàn)保障資源的智能化庫存管理功能。

（5）交互式作業(yè)支持技術(shù)

交互式作業(yè)支持技術(shù)是在保障人員進行維修保障作業(yè)時，利用人機交互技術(shù)將維修保障信息與實際設(shè)備進行疊加，為維修操作、故障診斷、故障預(yù)警提供實時可視、智能指導(dǎo)，可以有效減少維修保障時間，防止維修保障差錯，降低對作業(yè)人員的技能要求。交互式作業(yè)支持技術(shù)結(jié)合數(shù)字孿生、交互式電子技術(shù)手冊、增強現(xiàn)實（AR）[8]、遠程支持以及可穿戴設(shè)備等先進技術(shù)，通過對維修保障數(shù)據(jù)的組織、建模、智能驅(qū)動和顯示，以手勢、視線聚焦、語音等多種自然人機交互方式為保障人員的維修、排故等作業(yè)提供可視化、智能化指導(dǎo)，實現(xiàn)技術(shù)資料的交互性和智能化。

（6）自主檢測與維修設(shè)備

自主檢測與維修設(shè)備是應(yīng)用人工智能、機器人、無人機、圖像聲音和無線射頻識別等先進技術(shù)，實現(xiàn)航空裝備故障檢測與定位、拆卸安裝、原位修理、校驗測試等保障功能的自動化地面保障設(shè)備，取代保障人員實施保障作業(yè)，實現(xiàn)無人、精確、靈活、快速的作業(yè)執(zhí)行，可大幅提高維修保障作業(yè)效率，消除人員安全風(fēng)險。

（7）空中保障技術(shù)

空中保障除了空中加油之外，還包括空中故障修復(fù)、戰(zhàn)傷搶修等。應(yīng)用無人機、機器人等技術(shù)，實現(xiàn)在空中對航空裝備內(nèi)部/外部的故障修復(fù)與戰(zhàn)傷搶修作業(yè)，防止空中故障、戰(zhàn)傷導(dǎo)致的裝備墜毀、任務(wù)失敗，提高裝備安全性與任務(wù)成功率。

4智能保障系統(tǒng)效能分析

智能保障系統(tǒng)應(yīng)用大量智能化前沿技術(shù)，其研發(fā)費用相比于當(dāng)前裝備保障系統(tǒng)將會成倍增加，它能夠帶來的收益分析如下。

（1）提高保障決策的科學(xué)合理性。基于全面的裝備健康與保障狀態(tài)感知信息，應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，可快速做出適應(yīng)不同任務(wù)場景、不同使用環(huán)境的保障決策，給出科學(xué)合理的保障方案，提供適時、適地、適量的精確保障。

（2）提高保障作業(yè)效率。應(yīng)用機器人、無人機等智能化保障設(shè)備，以及基于AR的交互式作業(yè)支持工具，可有效縮短使用和維修保障作業(yè)時間，提高作業(yè)質(zhì)量，并降低對人員數(shù)量和技術(shù)水平的要求。

（3）提高保障資源供給效率。應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、無人物流、3D打印等新技術(shù)，可實現(xiàn)保障資源的實時全程可視化、動態(tài)調(diào)度與自主補給，提供快速、靈活、及時的敏捷保障。

（4）降低使用和保障費用。通過應(yīng)用智能化技術(shù)，可實現(xiàn)保障資源的合理配置與快速配送，結(jié)合保障作業(yè)效率的提高與人員數(shù)量及技能要求的降低，可有效降低裝備的使用和保障費用。

（5）降低保障人員職業(yè)健康風(fēng)險。應(yīng)用機器人、無人機等智能化保障設(shè)備，使得保障人員避免或減少在有害環(huán)境下開展保障作業(yè)，可大幅降低保障人員的職業(yè)健康風(fēng)險。

在航空裝備保障過程中，應(yīng)用智能化技術(shù)的機器無法完全取代人，需要人機配合才能更好地完成保障任務(wù)。機器視覺、機器人等技術(shù)的迅猛發(fā)展，使得態(tài)勢感知、保障作業(yè)等邏輯清晰、重復(fù)性強、工作量大的能力適合由機器來完成，而需要考慮多維度復(fù)雜因素、承擔(dān)責(zé)任后果的保障決策、監(jiān)督控制等能力，則適合由機器提供輔助，由人來最終完成。

智能化技術(shù)的應(yīng)用在帶來巨大收益的同時，也存在一定風(fēng)險。以深度學(xué)習(xí)為代表的智能化技術(shù)，由于其計算過程為黑盒操作，存在不可解釋性問題，在實際應(yīng)用中存在產(chǎn)生不可控結(jié)果的隱患。將來隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，將會逐步解決這個問題。

5結(jié)束語

本文從智能化前沿技術(shù)正在引領(lǐng)諸多領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性變革的發(fā)展趨勢出發(fā)，結(jié)合當(dāng)前航空裝備保障系統(tǒng)存在的問題，將保障系統(tǒng)作為一個有機整體，從航空裝備智能保障場景中捕獲了保障系統(tǒng)的能力需求，進而研究了智能保障系統(tǒng)的功能與架構(gòu)，分析了智能保障系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)，對以“智能”為特征的下一代航空裝備保障系統(tǒng)進行了探索研究。后續(xù)可基于各項關(guān)鍵技術(shù)的成熟度，研究航空裝備智能保障系統(tǒng)的發(fā)展途徑。

參考文獻

[1]鐘義信.人工智能：概念·方法·機遇[J].科學(xué)通報，2017（22）：2473-2479. Zhong Yixin. Artificial intelligence： concepts， methods and opportunities[J]. Chinese Science Bulletin， 2017（22）： 2473-2479. （in Chinese）

[2]張引，陳敏，廖小飛.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與展望[J].計算機研究與發(fā)展，2013（S2）：216-233. Zhang Yin， Chen Min， Liao Xiaofei. Current status and prospects of big data applications[J]. Journal of Computer Research and Development， 2013 （S2）： 216-233. （in Chinese）

[3]方巍，文學(xué)志，潘吳斌，等.云計算：概念、技術(shù)及應(yīng)用研究綜述[J].南京信息工程大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2012（4）：351-361.Fang Wei， Wen Xuezhi， Pan Wubin， et al. Cloud computing： concept， technology and application research overview [J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology（Natural Science Edition）， 2012（4）：351-361. （in Chinese）

[4]丁寧，張兵.世界主要軍事強國的智能化武器裝備發(fā)展[J].軍事文摘，2019（1）：24-27. Ding Ning， Zhang Bing. The development of intelligent weaponry of major military powers in the world[J]. Military Digest， 2019（1）： 24-27. （in Chinese）

[5]Henry C，任嘉.預(yù)測性維修面[J].航空維修與工程，2013（3）：30-32. Henry C， Ren Jia. Predictive maintenance[J]. Aviation Maintenance & Engineering， 2013（3）： 30-32. （in Chinese）

[6]劉大同，郭凱，王本寬，等.數(shù)字孿生技術(shù)綜述與展望[J].儀器儀表學(xué)報，2018（11）：1-10. Liu Datong， Guo Kai， Wang Benkuan， et al. Overview and prospect of digital twin technology[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument， 2018（11）： 1-10. （in Chinese）

[7]李小麗，馬劍雄，李萍，等. 3D打印技術(shù)及應(yīng)用趨勢[J].自動化儀表，2014（1）：1-5. Li Xiaoli， Ma Jianxiong， Li Ping， et al. 3D printing technology and application trends[J]. Process Automation Instrumentation， 2014（1）： 1-5. （in Chinese）

[8]趙守偉，馬東璽，張勇，等.增強現(xiàn)實輔助維修技術(shù)研究進展[J].圖學(xué)學(xué)報，2014（4）：648-654. Zhao Shouwei， Ma Dongxi， Zhang Yong， et al. Research progressofaugmentedrealityauxiliarymaintenance technology[J]. Journal of Graphics， 2014（4）： 648-654. （in Chinese）

（責(zé)任編輯皮衛(wèi)東）

作者簡介

周揚（1981-）男，博士，高級工程師。主要研究方向：裝備綜合保障。

Tel：010-61659137E-mail：exmagic@126.com

Research on Intelligent Support System of Aviation Equipment

Zhou Yang*，Zeng Zhaoyang，Zhou Yan，Lin Cong

Aviation Key Laboratory of Science and Technology on Aero Combined Environment，AVIC China Aero-Tolytechnology Establishment，Beijing 100028，China

Abstract： With the rapid development and widespread application of intelligent technologies， aviation equipment is developing in the direction of intelligence， and its support system will also achieve evolutionary development through intelligent technology empowerment. Facing the requirements of next-generation aviation equipment， with intelligent technology as the traction， the intelligent support scenarios of aviation equipment are analyzed， and the capability requirements of the intelligent support system are captured. On this basis， the functions of the aviation equipment intelligent support system composed of comprehensive situational awareness， intelligent support decision-making， autonomous operation execution， and intelligent supervision and control are proposed. The key technologies of the intelligent support system are studied， and the benefits and risks of the application of intelligent technologies are analyzed. The research provides support for the development and application of aviation equipment intelligent support system， and accurate， agile and economical support can be achieved.

Key Words： support system； intelligent； aviation equipment； decision-making； awareness； execution； supervision