數字孿生技術在航空裝備智能化保障中的應用研究

■ 曹新祥 鄭東良 俞瑞斌/空軍工程大學 中國人民解放軍93856部隊

0 引言

智能化保障的新特征可以簡單歸結為“四化”，即高效化指控、精確化保障、自動化操作、智能化行為[1]。從其特征中可以總結出實現智能化的重要基礎便是要首先實現整個保障過程中的前后方、系統間的信息交互。傳統保障過程中依靠現場保障人員的分步式作業(yè)、憑借經驗和人力的模式在新的保障革命中已經呈現了各種缺陷，保障作業(yè)不夠系統、保障信息遲滯、保障任務規(guī)劃不夠智能等導致裝備本身的可靠性不高。因而，提高智能化保障系統的效率，應該首先從信息化著手，提高整個系統的自動化程度。數字孿生是以數字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬模型，借助數據模擬物理實體在現實環(huán)境中的行為，通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優(yōu)化手段等為物理實體增加或擴展新的能力。作為一種充分利用模擬、數據、智能并集成多學科的技術，數字孿生面向產品全生命周期過程，發(fā)揮著連接物理世界和信息世界的橋梁和紐帶作用，可提供更加實時、高效、智能的服務[2]。

本文將區(qū)分現實保障系統、數字孿生保障系統等概念，對現實保障系統的數字孿生模型進行構建，并在此基礎上構想其運維模式以及能夠發(fā)揮的“智能化”能力。

1 數字孿生技術應用于智能化保障中的動因

發(fā)展裝備過程中要權衡的因素不是單一的、獨立的，而是將眾多因素一起考慮、綜合分析。將數字孿生技術應用于智能化保障中，可以大幅度影響到其中的關鍵因素。

1.1 保障技術密集型裝備的現實需求

在裝備快速設計制造的今天，新型技術的應用使得裝備本身的復雜程度空前提高，傳統的完全依靠人工保障的模式中，針對保障過程中保障資源的調配、任務的劃分，基本是憑借人工經驗進行任務規(guī)劃和資源調配，依賴于主觀決策，時效性差、兼顧性弱，更缺少裝備故障預警和健康管理等主動預測性理念的應用，在高新技術集成化、模塊化的新型裝備保障過程中難以適應。

1.2 形成體系的同時兼顧經濟性的考慮

裝備發(fā)展過程中，從立項、設計到裝備的使用維護保障等全程均需要大量資金投入，因而要想保證裝備平臺在一定階段的可持續(xù)發(fā)展，必須兼顧經濟性。其中，應樹立關于裝備性能定制的理念，立足于實際情況考慮，對同一性能的裝備在型號設計以及組件通用性上加以改進，解決功能一樣、型號各異、后期保障問題突出等實際矛盾。

1.3 保障經驗流程化、數字化的發(fā)展趨勢

傳統裝備保障模式對于保障人員的要求較高，從初始故障診斷、故障維修直至保障的全過程基本都是以人的意志為主，因而如果出現特定的保障人員調動等不在位的情況，保障工作會受較大影響。保障經驗的數字化則可以有效解決這一問題。通過對故障進行感知上傳分析，對比歷史數據資料，直接給出維修保障流程和步驟，相關人員只需要按照流程進行操作，便可以大大減少對于特定保障人員的依賴性，有助于實現保障工作流程化，以流水線的模式完成保障工作。在此基礎上，通過對裝備各階段數據的收集，可以實現裝備個性化保障，一裝一保障，使得裝備擁有其自身的全壽命周期保障檔案，從而實現精準定位定時，進行視情維護。

2 數字孿生保障系統的構成

裝備保障系統整個過程中存在很多不確定性因素，這些因素部分源自于裝備本身的設計制造，部分則與裝備所處的環(huán)境以及人員操作的習慣有關，綜合影響著裝備正常的運行以及其保障過程，因而構建數字孿生保障系統必須做到能夠對裝備本身、所處工作環(huán)境以及保障環(huán)境實時感知和監(jiān)控，同時通過高效的信息網絡傳輸，使得采集的數據能夠高效率傳輸，通過智能化的數據分析，進行保障任務規(guī)劃和資源調配。其主要功能為：一要在裝備正常運行和保障工作中，對產生的各種數據進行收集匯總，達到實時反映應用及保障場景的程度；二要通過映射現實保障工作場景的數字模型，并且通過現實保障過程中采集的數據進行模擬仿真，實現模型與現實操作同步變化；三要在上述數據共享、遠程聯動的基礎上，充分發(fā)揮數字孿生保障系統的價值，通過大數據分析、算法應用等，對裝備保障的任務進行規(guī)劃，對現有保障資源進行最優(yōu)化的調度；四要進一步通過數字孿生中的裝備數據積累，形成裝備全壽命周期管理的模式，實現裝備應用過程中各個階段的性能發(fā)揮及保障工作可視化，從而增加總的裝備使用調度層面的冗余度，充分體現裝備保障過程中的“智能化”水平。綜上，數字孿生保障系統主要由三大部分組成：裝備現實保障的物理空間體系、映射保障過程的虛擬空間體系以及二者之間的信息交互網絡，如圖1所示。

圖1 數字孿生保障系統運維模式

其運維模式主要是以裝備本身以及保障裝備的設備設施等為基礎，通過裝備自身故障診斷以及其工作實時監(jiān)測系統所產生的數據，結合保障設備測試所得數據，在云端形成一個能夠映射反應現實裝備物理實體的數字孿生保障系統，形成一個“感知→傳輸→集成分析→智能決策→實施”的信息處理數據鏈，在整個數據鏈中，感知主要通過現實裝備物理實體環(huán)境中的實時傳感器以及人工使用的設施設備采集等進行裝備狀態(tài)的實時錄入，傳輸主要依靠專用局域網絡進行數據的高速傳輸。到達數據處理中心后，通過系統中的大數據分析等技術對數據進行集成分析，在比對數據庫以及相關智能算法的推演下進行任務智能規(guī)劃和決策輔助分析，將所得結果通過網絡回傳至現實裝備保障環(huán)境中，通過物理空間到虛擬空間再到物理空間的一來一回的模式，給出特定裝備保障的任務規(guī)劃，從而縮短規(guī)劃時間，提高保障效率。

3 數字孿生保障系統的應用場景分析

3.1 裝備實物保障應用

如上所述，數字孿生保障系統在實現物理空間到模擬空間的基礎上，將系統具體劃分為數據層、模型層、應用層，如圖2所示。數據層主要依賴數據采集的設施設備進行數據收納，具體包括現場裝備數據、裝備功能發(fā)揮數據、物理空間數據等，在此基礎上，結合數據庫本身存儲的裝備歷史狀態(tài)數據以及裝備歷史維護數據，構建一個能反映裝備實時運行狀態(tài)以及具有健康預測功能的綜合數據庫。模型層中，在綜合數據庫的支撐下，通過一系列模型的構建，充分融合數據并進行數據集成分析，其中嵌入了相應計算機智能算法及大數據分析技術等，并通過仿真建模，將數據轉化為人工可參考的價值策略直達應用層，有效指導保障人員及指控人員進行保障任務規(guī)劃、裝備健康評估、故障快速定位以及裝備壽命預測等，實現裝備保障流程化、數字化模式，全方位進行裝備的健康管理。

圖2 實物保障應用模型

3.2 外圍保障資源優(yōu)化

裝備保障過程中，關于保障資源的合理規(guī)劃以及調配非常重要，尤其在當下技術密集型的裝備快速發(fā)展趨勢下，保障資源配屬的及時性、精準性直接決定了保障工作的效率。在資源優(yōu)化的應用場景中，以數字孿生系統為大框架，在數據層面主要是采集歸納保障人員數據、裝備本身數據、裝備保障器材數據、保障環(huán)境數據、資源配送數據以及保障資源數質量的數據等。模型層中則主要包括智能化運輸配送模型、資源智能配比模型、非計劃供應模型、緊急調配模型、緩存庫模型等。通過數據以及模型層最終實現應用層的資源精準配屬、遠程及時調度、具體方案生成、庫存智能化管理、后續(xù)資源補充評估等，形成智能化的外圍保障體系，從而在兼具經濟性的情況下，實現高效精準保障。如圖3所示。

圖3 外圍保障資源優(yōu)化模型

4 結束語

總結裝備發(fā)展的整個階段，智能化保障是未來裝備發(fā)展的必然趨勢，數字孿生系統模型的構建和應用是智能化保障在其關鍵技術突破上的重要一步，是實現裝備保障數字化、流程化的重要應用。隨著裝備的不斷升級換代，根據其本身構建的孿生模型也將呈現出更加復雜的特點，對于數據庫的要求也將更高，但通過將這種物理空間映射到虛擬空間的模式，將大大減輕人工保障的壓力，解決長期以來裝備更新而保障模式不能同步更新的部分瓶頸問題，為裝備智能化保障模式的實現增添一種非常重要的關鍵技術手段。