數據技術在軍用航空裝備及體系中的應用研究

趙清洲 劉華磊 喬文

摘要：分析了當前軍用航空裝備數據使用現狀及需求，提出以“飛參”為抓手，利用現有數據技術框架和編制體系，在建立航空客觀信息綜合應用平臺、研制外場保障智能應用終端、持續創新實現數據應用APP服務等方面，構建數據應用操作系統平臺，配套智能手機、平板等外設，開發部署APP，提供業務應用服務的生態模式，加速推進數據技術在軍用航空裝備領域的深化應用。

關鍵詞：數據技術；航空裝備；數據應用平臺；數據生態

Keywords：data technology；aviation equipment；data application platform；data ecology

當今世界，百年未有之大變局。以物聯網、大數據、人工智能為特征的數據技術正在引領新一輪軍事變革。黨的十九大發出全面推進國防和軍隊現代化建設的動員令，提出適應世界新軍事革命發展趨勢的明確要求。信息化戰爭要求武器裝備、保障體系、作戰訓練體系高度智能，數據技術是促進未來戰場智能化的核心技術[1]。通過先進的數據采集、傳輸、記錄和智能分析技術，加強對海量數據的挖掘和利用，戰場維護保障效率和作訓評估水平將大幅提升。美軍正在實施的“第三次抵消戰略”，其重點之一就是數據技術的深化應用。

軍用航空裝備在設計、生產、試飛、服役等過程中產生了大量數據，這些數據為裝備設計驗證、維護保障、訓練評估等提供了有效支撐。但總體來看，目前數據呈現碎片化、分裂化的特點，數據沒有得到充分利用。為適應未來智能化作戰要求，軍用航空領域亟待深化數據技術的應用。通過加強數據收集和應用，提升軍用航空裝備維護、訓練、作戰的智能化水平，加速航空兵部隊戰斗力的生成。

1 應用現狀及需求

1.1 航空裝備數據現狀

航空工業具有先天的數據優勢[2，3]。軍用航空裝備全壽命周期會產生大量的數據。除了設計制造數據、試飛數據[4，5]以外，服役階段產生的數據還包括機載記錄設備數據、信息系統數據以及各類工作卡片數據。機載記錄設備數據包括航空裝備在運行期間實時記錄的各類傳感器數據、重要機載設備工作狀態和通信交聯數據等，如飛行參數、總線數據、音視頻數據等。信息系統數據包括航空裝備保障、訓練等各類信息系統使用中生成的數據。各類卡片數據包括機務維修及飛行訓練過程中人工填寫的紙質記錄數據。

這些數據反映了航空裝備的性能、運行狀態、操縱情況等，數據種類多，數據量大，數據結構復雜，既包括結構化數據，也包括非結構化、半結構化數據，數據治理較為困難。為了對上述數據進行處理利用，不同廠家分別研制了相應的數據處理系統，對不同類型的數據進行收集與分析，對裝備的使用監控起到了重要作用。然而，由于缺少統一的機載數據平臺和地面數據平臺，不同廠家研制的系統之間互不相通、相互割裂，各類數據之間不能融合分析。另外，由于缺少相應的地面數據收集平臺，導致部分人工記錄的過程數據、測量數據等以紙質形式存檔，不適合后續數據融合和深入利用。當前的數據收集、處理分析現狀給數據的深入應用帶來一定的障礙。

1.2 深化數據應用需求

黨的十九大明確指出“軍隊是要準備打仗的，一切工作都必須堅持戰斗力標準，向能打仗、打勝仗聚焦”，伴隨著新的使命要求，裝備在實戰化訓練條件下維護保障、作戰訓練方面遇到了新的挑戰。目前，軍用航空裝備維護保障過于依賴人工，智能化水平有待提高，很難做到精細化維修和預防式維護[6]。另外，訓練評估智能化手段缺乏，不利于訓練效果的提升。這些問題都需要通過數據深入挖掘，從數據中發現規律，解決問題。

航空裝備數據的深入利用，首先，要提高數據收集的廣度，將各種來源數據綜合集成。不同類型數據從不同維度反映航空裝備的狀態和訓練情況等，通過多源數據融合處理，能夠獲取更多關于裝備的信息，提高數據分析的準確性與精度。其次，裝備每類數據的歷史數據，分別從時間空間維度反映航空裝備狀態變化過程以及其他規律性變化趨勢，收集這些數據能夠用于監控裝備質量、性能變化等。

在完成數據收集的基礎上，建立數據應用通用平臺，開發不同業務應用系統。根據航空裝備數據應用場景，平臺應該包括機載數據應用平臺和地面數據應用平臺。機載數據應用平臺是提供數據采集、記錄、傳輸、分析應用的平臺，首先要求加強數據采集的類型、頻率，其次要能夠將各類采集的數據集中存儲管理，以便不同廠家開發的軟件可以利用該處理平臺，對數據進行綜合分析，實現實時診斷、安全預警等應用。地面數據應用平臺將各信息系統數據通道打通，提供各類數據綜合管理與處理分析的平臺，滿足不同應用系統的運行要求。

1.3 飛參數據應用現狀

飛參采用大量的數據技術，涉及數據采集、記錄、傳輸、分析等，為深化數據應用提供了解決思路。飛參由機載子系統和地面子系統兩部分組成。機載子系統實現數據采集，對數據進行處理后，將數據轉發到其他機載設備并將其記錄在存儲介質中，可根據使用要求實時傳輸至地面接收設備，在飛機落地后，將記錄數據卸載至地面系統，或者通過地面設備接收實時數據，利用數據分析軟件實現數據的解析與判讀，相關結果可作為飛機維護、訓練評估等的依據。

飛參逐漸發展為機載數據中心和地面數據中心，其機載子系統與機上設備廣泛交聯，采集記錄的數據能夠全面反映裝備狀態和操縱情況；地面子系統與部隊各類業務信息系統存在數據交換。飛參從航空裝備試飛階段開始就一直在記錄數據，覆蓋從起飛到降落的每一個架次，而且在每次飛機落地后，都進行數據判讀，為放飛提供依據。因此，飛參能夠提供全壽命周期內最全面、高質量的動態數據。

我軍在飛參管理使用方面建立了一套完備的組織機構和體系流程，飛參本身也一直發揮著重要的作用。軍方利用飛參對飛機狀態進行綜合評估，使用飛參地面站開展數據判讀工作，相關專業人員通過分析飛參數據輔助機務維護、訓練評估等。飛參地面站作為重要的飛參數據處理設備，開放數據訪問接口，支持二次開發應用，可以滿足不同應用場景的特定要求。飛參被形象地稱為四官，即“法官”“醫官”“教官”“警官”，它提供了全壽命周期的高價值實時數據。30F3C2F8-E672-4DBD-BB4D-3CAC2649C888

飛參本身已經成為一種數據應用平臺，形如“智能手機”，提供基礎的數據存儲、應用接口等功能，不同專業可以發揮自身優勢，在飛參平臺基礎上開發相應的應用APP，利用現有計算存儲資源、數據資源等，拓展機載或地面相關功能。以飛參作為平臺，對深化數據技術應用具有較好的促進作用。

2 數據技術深化應用設想

2.1 建立航空客觀信息綜合應用平臺

在已有飛參基礎上擴充功能，全面融合飛機平臺飛行數據、飛行員語音和座艙環境聲音、座艙環境圖像、任務載荷數據、飛機座艙顯示系統、航電任務系統、飛控機電系統等主要系統數據信息的綜合采集、處理與存儲管理，完善飛參機載系統的機上數據綜合應用平臺功能，建立機載數據中心。進一步提升飛參機載系統的實時處理能力，將數據應用接口標準化、資源虛擬化，使數據、軟硬件資源等可供其他機載系統調用，實現數據整合、故障診斷、實時告警、邏輯控制、數據分發等功能，形成機載航空客觀信息綜合應用平臺。

受網絡傳輸帶寬限制，飛參、總線、視頻等數據量較大的客觀記錄數據，可依托部隊局域網構建旅（團）級數據中心，采用分布式存儲方式存儲在各個旅團級分系統中，實現對本單位數據的集中管理和融合分析。由上級機關分系統下發任務指令到各旅團級分系統，旅團級分系統根據收到的任務指令，在后臺自動完成任務的調度執行，自動統計分析裝備性能、完好狀態、訓練評估等結果信息，并將任務的執行結果自動上傳到上級機關分系統，其邏輯架構如圖1所示。同時，結合軍方現有管理體系、組織機構和流程規定，以飛參數據為核心，完善自動化數據采集、清洗、歸檔流程，統一數據管理模式，規范數據交換接口，融合總線、音視頻、油液化驗、質量檢測等各類數據，使用云計算、分布式處理技術、機器學習等技術，打通地面站、航空維修保障支持系統、發動機監控軟件以及油液分析軟件等信息壁壘，基于數據中心建立地面航空客觀信息綜合應用平臺，實現各類客觀數據的匯集和有效治理，形成數據資產，如圖2所示。

2.2 研制外場保障智能應用終端

為了打通外場保障最后一公里，應根據業務工作場景，在全面數據收集、智能輔助任務等方面，通過重構外場工作信息，優化人機交互過程，研制各類外場保障應用終端。一是可以擴展匯入地面航空客觀信息綜合應用平臺的數據類型，二是可將航空客觀信息綜合應用平臺挖掘的業務模型分發到相匹配的應用終端上，提高作戰裝備準備速度、協同效率，快速高效地完成指揮決策和作戰行動。

在地面數據收集和分析方面，目前還存在紙質文檔記錄的數據，需要根據數據應用模式，研制配套相關邊緣智能終端設備，及時收集飛機維護和作戰訓練中產生的數據，然后將其以有線或無線加密傳輸的方式，發送至地面航空客觀信息綜合應用平臺，進行結構化歸檔匯集。同時，可以將綜合應用平臺上的智能判讀模型部署在邊緣智能終端，如圖3所示，實現近數據端的在線應用，大幅降低外場數據分析延遲，從而使得終端具有更好的交互體驗。

在外場保障業務智能輔助方面，以虛擬增強現實技術作為數字化基礎，建立數字化機體、數字化發動機、數字化機載設備、數字化座艙環境，將數字化對象與真實檢查維修對象進行疊加。一方面，可以實現客觀的數據采集，數據采集可以延伸到全業務環節的各檢查末端，實時感知相關工作對飛機、設備的影響，并同步進行構型數據變更，確保構型數據實時有效；另一方面，可以通過實時信息檢索、維修指引、操作提示、參數測量、線路診斷、輔助排故、遠程專家系統等一體化解決方案，完成飛機檢查、維修和人員培訓動態、可視化，使機務人員在維修過程中及時獲取精準維修資源，按照標準工作流程開展維修工作，提升機務維護工作安全和維修質量，同時增強機務人員維修技能。例如，在發動機試車檢查應用場景中，試車人員佩戴AR智能眼鏡進入座艙，對試車準備過程中所需開關電門、儀表指示、油門桿進行標識，智能終端自動展示試車卡片內容，試車人員按照系統指引，對試車準備工作逐一進行確認，智能監視操作過程，對錯誤操作或漏操作給出警告。同時，讀取飛參數據進行對比展示，對異常數據進行記錄并告警，試車人員按照試車曲線進行發動機檢查，從而降低維修差錯。

2.3 持續創新實現數據應用APP服務

機關和基層部隊均可在地面數據綜合應用平臺上部署分析計算軟件，利用平臺的數據開放訪問接口、高效檢索和計算能力，實現裝備保障和戰訓評估等各項業務應用。針對部隊實戰化訓練全過程、全場景，各單位發揮技術優勢，圍繞“支持高安全飛行、支持高可靠任務執行、支持智能保障”，數據生態圈內各廠家、軍方院所等均可以在地面航空客觀信息綜合應用平臺上開展數據技術應用研究，發布數據內容服務APP，共同促進飛機客觀數據在裝備維護保障和作戰訓練評估中的效用。

1）面向空勤開展飛行訓練評估研究

通過飛行教官訓練架次記錄數據，建立標準飛行動作模型，與其他飛行員訓練架次記錄數據進行對比分析，深入開展飛行訓練客觀評價，指導飛行員改進飛行技術。統計分析同一飛行員歷次訓練飛行動作完成情況，建立飛行員個人飛行技術畫像；統計分析不同飛行員同一類型任務架次記錄數據，建立特定任務架次標準模型，為執行特定飛行任務飛行員的擇優選擇提供依據。

2）針對航空裝備的故障檢測定位研究

通過監控飛機客觀數據的異常量變，挖掘分析可能引起量變發生的相關性原理機理的相關度排序，從而對潛在隱患進行快速定位；基于各類飛行任務、飛行事故征候數據，通過飛機、發動機平臺及機載設備運行原理和數據驅動方式，構建故障診斷模型，實現裝備畫像、故障智能診斷專家、科學維修助理等智能應用。

3）針對航空裝備的健康監控研究30F3C2F8-E672-4DBD-BB4D-3CAC2649C888

統計量化重要參數變化情況，檢測分析異常發展趨勢，基于歷史故障數據，利用機器學習方法分析故障周期特性，建立機載設備性能趨勢分析模型，實現單機健康趨勢監控預警，量化評估機群總體健康趨勢。為落實預防性維修提供方案建議，將部隊目前基于功能保證的維修保障工作向基于性能保持的維修保障工作拓展。

4）面向機關的決策支持研究

通過單個飛機客觀數據，研究飛機可用性（即量化評估飛機在安全飛行條件下執行至少一個任務的能力）、飛機全任務能力（即量化評估飛機完成性能指標下全部任務的能力）、飛機任務效能（即量化評估飛機重要機載設備性能對完成指定任務的影響），完成裝備實力實時統計與量化評估應用，為機關實施作戰訓練、裝備使用提供參考依據。

3 結束語

數據技術加速了軍事裝備及體系智能化轉型，深化數據技術應用勢在必行。以飛參為源，深化“航空客觀信息操作系統平臺”，針對不同場景，研制平板、AR眼鏡等智能保障終端，提供數據應用APP服務，可以最大程度地發揮航空裝備數據價值，有效破解備戰打仗數據挖掘應用重點難點問題，提高部隊打贏能力。在構建數據應用生態圈的基礎上，探索保障模式的變革，使工業部門和軍方用戶實現雙贏。將來，在軍用航空領域深化應用數據技術的同時，可以積極推動同源技術在艦船、戰車等領域的推廣應用，以點帶面，發揮數據技術在軍事裝備發展領域的應用潛力。

參考文獻

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