深度學(xué)習(xí)在C-130J飛機(jī)預(yù)測(cè)性維修中的應(yīng)用和啟示

宋海方 劉潔 汪時(shí)交 梁志帥

摘要：預(yù)測(cè)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(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維修的關(guān)鍵是構(gòu)建預(yù)測(cè)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(cè)模型和算法提供了條件。本文分析了當(dāng)前C-130J飛機(jī)維修保障存在的主要問題和困難，重點(diǎn)研究了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在飛機(jī)預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)性維修；深度學(xué)習(xí)；C-130J

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

C-130“大力神”運(yùn)輸機(jī)是洛克希德馬丁公司設(shè)計(jì)生產(chǎn)的一款中型戰(zhàn)術(shù)運(yùn)輸機(jī)，該型號(hào)飛機(jī)有著悠久的歷史，并且衍生了多個(gè)型號(hào)。目前，全球有70個(gè)國(guó)家和地區(qū)部署了大約2500架C-130系列飛機(jī)，用于執(zhí)行搜救、醫(yī)療救治、運(yùn)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(jī)停飛或影響飛機(jī)適航性的事件都會(huì)引起全球關(guān)注，也會(huì)直接給用戶帶來損失。

預(yù)測(cè)性維修（Predictive Maintenance，PdM）是一種新的維修理念和模式，預(yù)測(cè)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(cè)性維修通過預(yù)測(cè)特定部件何時(shí)失效、僅在真正需要時(shí)才進(jìn)行維修，可避免大量維修、特別是過度維修的同時(shí)，降低裝備的非預(yù)期停場(chǎng)時(shí)間和使用成本。在C-130飛機(jī)中實(shí)施預(yù)測(cè)性維修，具有重大軍事和經(jīng)濟(jì)效益。本文以C-130系列飛機(jī)的最新型號(hào)C-130J“超級(jí)大力神”飛機(jī)為例，研究深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）技術(shù)在C-130J飛機(jī)預(yù)測(cè)性維修中的應(yīng)用。

1 C-130J飛機(jī)維修保障的基本情況

目前，C-130J“超級(jí)大力神”在全球交付數(shù)量超過450架，有21個(gè)國(guó)家擁有該型飛機(jī)，累計(jì)飛行時(shí)間超過200萬小時(shí)。根據(jù)美國(guó)政府問責(zé)辦公室（Government Accountability Office，GAO）的最新報(bào)道，2011-2019年美國(guó)空軍的120架C-130J飛機(jī)只有九分之四滿足飛機(jī)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(jī)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(jì)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(dòng)機(jī)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(guó)防后勤局負(fù)責(zé)管理C-130J與其他項(xiàng)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(jì)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(jī)主要是因?yàn)榫S修不能執(zhí)行任務(wù)（not mission capable maintenance，NMCM）和因?yàn)楣?yīng)不能執(zhí)行任務(wù)（not mission capable supply，NMCS）。

據(jù)2018財(cái)年統(tǒng)計(jì)，美國(guó)空軍共計(jì)120架C-130J飛機(jī)，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(jī)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(jī)維修保障中應(yīng)用預(yù)測(cè)性維修，可以減少非預(yù)期的部件修理和替換、非計(jì)劃維修等帶來的影響，同時(shí)可以前置儲(chǔ)備相關(guān)零部件，避免部件短缺對(duì)飛機(jī)使用造成的影響。

2 深度學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)性維修中應(yīng)用的困難

預(yù)測(cè)性維修可以減少使用成本、最小化停場(chǎng)時(shí)間，同時(shí)提高整體的裝備健康水平和性能。但實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維修需要三個(gè)關(guān)鍵條件：

（1）在裝備上安裝狀態(tài)監(jiān)控傳感器，（實(shí)時(shí)）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(xiàng)技術(shù)本質(zhì)上用于收集和分析海量數(shù)據(jù)；

（3）預(yù)測(cè)模型和算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而得到失效預(yù)測(cè)結(jié)果。

其中，預(yù)測(cè)模型和算法是預(yù)測(cè)性維修的核心，通常也是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維修的關(guān)鍵和難點(diǎn)。預(yù)測(cè)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(yàn)和訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，當(dāng)模型訓(xùn)練完成后，就可以對(duì)新輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果包括對(duì)裝備的狀態(tài)監(jiān)控，當(dāng)超過一定的門限時(shí)發(fā)出警報(bào)，從而提醒用戶觀察或更換可能失效的部件。預(yù)測(cè)模型可以根據(jù)實(shí)際的維修工作對(duì)模型進(jìn)行修正，并且根據(jù)實(shí)際維修工作優(yōu)化后續(xù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型和算法需要人工提取特征，這不僅需要較強(qiáng)的專業(yè)知識(shí)，而且預(yù)測(cè)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(cè)性維修的實(shí)現(xiàn)提供了新的技術(shù)框架，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要特點(diǎn)是可以自動(dòng)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(cè)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(jī)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(cè)性維修的應(yīng)用難題。

首先，C-130J飛機(jī)在全球有大量用戶，僅此一種機(jī)型全球交付就超過450架，每架飛機(jī)有600多個(gè)傳感器，每個(gè)飛行小時(shí)會(huì)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(duì)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(jī)由全球20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)使用，這些分布在不同國(guó)家和地區(qū)的飛機(jī)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行集中處理。洛克希德馬丁公司為全球超過300架C-130J飛機(jī)設(shè)置了一個(gè)中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫，用于集中存儲(chǔ)、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(gè)月都需要3名員工專門對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(xiàng)需要具備高級(jí)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(cè)，投資使用了SAS Viya平臺(tái)。該平臺(tái)提供了人工智能和數(shù)據(jù)管理框架，借助該平臺(tái)可以自動(dòng)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(shí)利用其編程接口可以構(gòu)建預(yù)測(cè)性維修模塊，從而指導(dǎo)C-130J飛機(jī)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(gè)開放式的分析平臺(tái)，可用于處理多種類型的數(shù)據(jù)。該平臺(tái)包含了一個(gè)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(tái)支持云端和現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)，同時(shí)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(dòng)運(yùn)行一系列yum指令的方式，在單臺(tái)計(jì)算機(jī)或多臺(tái)計(jì)算機(jī)上完成部署。SAS Viya支持自動(dòng)、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(duì)來自不同國(guó)家和用戶的C-130J的數(shù)據(jù)建立中央存儲(chǔ)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(jī)的維修決策和備件供應(yīng)前置提供實(shí)時(shí)的最佳方案。圖5為SAS Studio中的一個(gè)數(shù)據(jù)分析可視化實(shí)例。

例如，如果故障代碼觸發(fā)了某個(gè)零件的更換，而該零件后來在80%的時(shí)間被發(fā)現(xiàn)處于良好的工作狀態(tài)，則系統(tǒng)會(huì)從該錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，并且下一次將建議在更換之前進(jìn)行更強(qiáng)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(huì)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(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)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(shí)間，并且只用少量的科研團(tuán)隊(duì)就可以快速為用戶提供減少飛機(jī)停飛的成本和結(jié)果。在最近的一項(xiàng)調(diào)查中，洛克希德馬丁公司與C-130J的某用戶合作，三個(gè)月內(nèi)跟蹤了20架飛機(jī)的50個(gè)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(cè)性維修模型，將停飛時(shí)間減少了1400小時(shí)。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(duì)式”（reactive）后勤維修模式，轉(zhuǎn)換為了更加積極主動(dòng)（proactive）的模式。

除了在C-130J飛機(jī)的預(yù)測(cè)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(jī)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(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)維修供應(yīng)到預(yù)測(cè)性維修供應(yīng)的轉(zhuǎn)變。

4 主要啟示

預(yù)測(cè)性維修可以最大程度地減少維修工作量和維修資源，同時(shí)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(cè)性維修，可以大大減少預(yù)測(cè)模型和算法的實(shí)現(xiàn)難度，縮短預(yù)測(cè)性維修模塊的部署周期。想要在裝備預(yù)測(cè)性維修中成功運(yùn)用和部署這些工具，重點(diǎn)需要從技術(shù)和管理兩個(gè)方面進(jìn)行。

一是從技術(shù)的角度，需要結(jié)合具體的應(yīng)用場(chǎng)景，立足現(xiàn)有的裝備和機(jī)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(cè)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(guó)外的深度學(xué)習(xí)工具如谷歌公司的Tensor Flow、Facebook的 PyTorch，國(guó)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(cè)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(shí)施風(fēng)險(xiǎn)，在盡量短的時(shí)間內(nèi)完成基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)性維修模型的部署和運(yùn)行。

二是從管理的角度優(yōu)化頂層設(shè)計(jì)和預(yù)測(cè)性維修的實(shí)施和推廣。以裝備型號(hào)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(chǔ)和處理中心，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，將預(yù)測(cè)結(jié)果與新產(chǎn)生的維修數(shù)據(jù)對(duì)比并對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)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(jí)，采用逐步推廣的方式，將預(yù)測(cè)性維修模型應(yīng)用于該型號(hào)的所有裝備。

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