一种用于机务外场的备件数量预测方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种用于机务外场的备件数量预测方法，该方法包括收集数据并且对数据进行预处理；计算目标设备在发生故障前的累计飞行强度和累计环境影响；根据累计飞行强度、累计环境影响和目标设备实际寿命来形成数据集，并且基于数据集构建目标设备的寿命模型；根据即将执行的转场任务并使用寿命模型来估计目标设备的平均寿命，然后根据目标设备的平均寿命来预测目标设备的备件数量。本发明专利技术还提供了一种用于机务外场的备件数量预测系统。本发明专利技术克服了现有的基于规章制度和历史经验的业务工作方法，满足新飞机对机务保障数字化和智能化的需求，符合军队信息化建设的趋势。

【技术实现步骤摘要】
一种用于机务外场的备件数量预测方法和系统
本专利技术涉及装备保障领域，并且更具体地涉及一种用于机务外场的备件数量预测方法和系统。
技术介绍
随着科技强军的不断推进，空军实力也不断增强。最直接的体现就是战机现代化、数字化水平的提高以及战斗力的提升，随之，战机结构复杂度提高，设备数量以及各类传感器的数量增多。在这种情况下，对飞机的安全管理与保障任务变得更加艰巨，特别是在飞机执行转场任务时，备件携行一直是困扰机务人员的问题。在执行转场任务时，为了保障飞机能够顺利完成任务，需要携带一定数量的备件，以防在外执行任务时发生设备故障而导致飞机停飞，甚至引起飞行事故。然而备件冗余又会造成人力、物力的浪费，因此科学合理的备件计划成为转场保障任务的焦点之一。通常，地面保障工作多是基于过往经验形成的规章制度进行的，有的甚至没有形成规章制度，完全依靠经验决定，这种工作方式在对人力、财力、物力造成一定浪费的同时，也可能会忽视一些个别亟待检修的装备，出现备件不足或者备件冗余等现象，进而引入一定的风险。进一步地。科学技术的发展与进步丰富了飞机上的传感器，配合相对完备的飞机地面保障工作使得我们可以轻易获取飞机在飞行过程中产生的各类数据，包括历史飞行参数数据、航电数据、特设数据等。这些数据详细记录了飞机的各个系统本身和子系统、子部件的工作状态和工作特性，经过地面译码处理，分析这些飞行参数数据，可以对飞机的各个子系统、子部件的健康状况、故障原因、故障程度和趋势等做出判定，进而对各设备寿命进行建模，分析出各影响因子对设备寿命的影响程度。然而，对于如何利用上述数据对设备寿命进行建模进而预测备件数量，现有技术中还未有有效的解决方案。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种用于机务外场的备件数量预测方法和系统，其充分利用飞机故障记录和历史飞行参数等数据，深入挖掘飞行参数数据，结合飞机装备实际使用情况，实现对飞机各设备的寿命预测，并结合转场任务强度以及累计飞行强度等因素来预测备件数量，有效提升了航空备件携行业务的科学性和有效性。根据本专利技术，提供一种用于机务外场的备件数量预测方法，该方法包括下面的步骤：S101：收集目标设备的飞行参数数据、环境数据、和设备故障数据，并且分别对飞行参数数据、环境数据、设备故障数据进行预处理；S102：计算目标设备在发生故障前的累计飞行强度和累计环境影响；S103：根据累计飞行强度、累计环境影响和目标设备实际寿命形成数据集，并且基于数据集构建目标设备的寿命模型；S104：根据即将执行的转场任务并使用寿命模型来估计目标设备的平均寿命，然后根据目标设备的平均寿命来预测目标设备的备件数量。根据本专利技术的一个实施例，飞行参数数据包括瞬时速度、瞬时加速度、飞行时间、作训科目中的一个或多个；环境数据包括飞行环境的温度、湿度、盐度、海拔、天气中的一个或多个。根据本专利技术的一个实施例，计算目标设备j的累计飞行强度包括以下步骤：针对飞机飞行过程中时刻t，从飞行参数数据中读取瞬时速度、瞬时加速度、飞行时间、作训科目中的一个或多个，组成飞行强度向量βj(t)，获取所述目标设备j的飞行权重向量αj，计算所述目标设备j的瞬时飞行强度Dj(t)＝αjβj(t)，目标设备j的累计飞行强度为：计算目标设备j的累计环境影响包括以下步骤：针对飞机飞行过程中时刻t，从环境数据中读取温度、湿度、盐度、海拔、天气中的一个或多个，并形成环境强度向量θi(t)，然后获取环境影响权重向量γj，计算目标设备j的瞬时环境影响Zj(t)，目标设备j的累计环境影响为：根据本专利技术的一个实施例，步骤S103中的寿命模型的构建进一步包括以下步骤：(a)加权融合：融合累计飞行强度和累计环境影响得到Rj＝[AjBj]，结合目标设备实际寿命Lj获得“累计影响-目标设备寿命”数据集{Rj,Lj}N；(b)构建模型训练数据集和模型测试数据集：将“累计影响-目标设备寿命”数据集中的90％的数据作为模型训练数据集，将剩余10％的数据作为模型测试数据集；(c)模型训练：使用最小二乘法对模型训练数据集进行多元回归分析；(d)模型验证：使用模型测试数据集来估计寿命模型的数据拟合程度并选择数据拟合程度高的寿命模型作为寿命模型。根据本专利技术的一个实施例，步骤S104中的目标设备的备件数量的预测进一步包括以下步骤：分析并计算即将执行的转场任务的即将的累计飞行强度和即将的累计环境影响；将即将的累计飞行强度和即将的累计环境影响输入寿命模型以得到目标设备的平均寿命；根据目标设备的即将执行的工作时间来预测目标设备的备件数量。根据本专利技术，提供一种用于机务外场的备件数量预测系统，该系统包括依次通信连接的数据获取模块、样本构建模块、预测模型构建模块和备件数量预测模块，其中，数据获取模块用于收集目标设备的数据并且对数据进行预处理；样本构建模块用于根据不同因素的影响系数来计算目标设备在发生故障前的累计飞行强度和累计环境影响；预测模型构建模块用于根据累计飞行强度、累计环境影响和目标设备实际寿命形成数据集，并且基于数据集构建目标设备的寿命模型；备件数量预测模块用于根据即将执行的转场任务并使用寿命模型来估计目标设备的平均寿命，然后根据目标设备的平均寿命来预测目标设备的备件数量。根据本专利技术的一个实施例，预测模型构建模块进一步包含依次通信连接的特征融合模块、数据构建模块、模型训练模块和模型验证模块，其中，特征融合模块用于将累计飞行强度和累计环境影响进行加权融合；数据构建模块用于根据经过加权融合后的累计飞行强度和累计环境影响来形成“累计影响—目标设备寿命”数据集，并且将“累计影响—目标设备寿命”数据集划分成模型训练数据集和模型测试数据集；模型训练模块用于对模型训练数据集进行多元回归分析；模型验证模块用于使用模型测试数据集来估计寿命模型的数据拟合程度并选择数据拟合程度高的寿命模型作为寿命模型。根据本专利技术的一个实施例，数据包括飞行参数数据、环境数据、和设备故障数据。根据本专利技术的一个实施例，飞行参数数据包括瞬时速度、瞬时加速度、飞行时间、作训科目中的一个或多个；环境数据包括飞行环境的温度、湿度、盐度、海拔、天气中的一个或多个。根据本专利技术，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(指令)，用于实现机务外场的备件数量预测，其特征在于，程序(指令)被处理器执行时实现上述任一技术方案的方法。本专利技术具有下面的有益效果：通过对飞行过程的累计飞行强度和累计环境影响强度进行量化，并对设备寿命进行建模，能够估计出在特定飞行强度以及环境强度下设备的平均寿命，并依此为转场任务中携行备件的数量预测提供数据支撑，从而有效克服现有的基于规章制度和历史经验的业务工作方法，满足新飞机对机务保障数字化和智能化的需求，符合军队信息化建设的趋势。附图说明图1是根据本专利技术的一个实施例的一种用于机务外场的备件数量预测方法的流程图；图2是根据本专利技术的另一个实施例的一种备件预测模型训练和使用方法的流程图；图3是根据本专利技术的又一个实施例的一种用于机务外场的备件数量预测系统的结构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于机务外场的备件数量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101：收集目标设备的飞行参数数据、环境数据、和设备故障数据，并且分别对所述飞行参数数据、所述环境数据、所述设备故障数据进行预处理；S102：计算所述目标设备在发生故障前的累计飞行强度和累计环境影响；S103：根据所述累计飞行强度、所述累计环境影响和所述目标设备实际寿命形成数据集，并且基于所述数据集构建目标设备的寿命模型；S104：根据即将执行的转场任务并使用所述寿命模型来估计所述目标设备的平均寿命，然后根据所述目标设备的所述平均寿命来预测所述目标设备的备件数量。

【技术特征摘要】
1.一种用于机务外场的备件数量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101：收集目标设备的飞行参数数据、环境数据、和设备故障数据，并且分别对所述飞行参数数据、所述环境数据、所述设备故障数据进行预处理；S102：计算所述目标设备在发生故障前的累计飞行强度和累计环境影响；S103：根据所述累计飞行强度、所述累计环境影响和所述目标设备实际寿命形成数据集，并且基于所述数据集构建目标设备的寿命模型；S104：根据即将执行的转场任务并使用所述寿命模型来估计所述目标设备的平均寿命，然后根据所述目标设备的所述平均寿命来预测所述目标设备的备件数量。2.根据权利要求1所述的用于机务外场的备件数量预测方法，其特征在于，所述飞行参数数据包括瞬时速度、瞬时加速度、飞行时间、作训科目中的一个或多个；所述环境数据包括飞行环境的温度、湿度、盐度、海拔、天气中的一个或多个。3.根据权利要求2所述的用于机务外场的备件数量预测方法，其特征在于，计算目标设备j的累计飞行强度包括以下步骤：针对飞机飞行过程中时刻t，从所述飞行参数数据中读取瞬时速度、瞬时加速度、飞行时间、作训科目中的一个或多个，组成飞行强度向量βj(t)，获取所述目标设备j的飞行权重向量αj，计算所述目标设备j的瞬时飞行强度Dj(t)＝αjβj(t)，目标设备j的累计飞行强度为：计算目标设备j的累计环境影响包括以下步骤：针对飞机飞行过程中时刻t，从所述环境数据中读取温度、湿度、盐度、海拔、天气中的一个或多个，并形成环境强度向量θi(t)，然后获取环境影响权重向量γj，计算目标设备j的瞬时环境影响Zj(t)＝γjθi(t)，目标设备j的累计环境影响为：4.根据权利要求3所述的用于机务外场的备件数量预测方法，其特征在于，步骤S103中的所述寿命模型的构建进一步包括以下步骤：(a)加权融合：融合所述累计飞行强度和所述累计环境影响得到Rj＝[AjBj]，结合目标设备实际寿命Lj获得“累计影响-目标设备寿命”数据集{Rj,Lj}N；(b)构建模型训练数据集和模型测试数据集：将所述“累计影响-目标设备寿命”数据集中的90％的数据作为模型训练数据集，将剩余10％的数据作为模型测试数据集；(c)模型训练：使用最小二乘法对所述模型训练数据集进行多元回归分析；(d)模型验证：使用所述模型测试数据集来估计所述寿命模型的数据拟合程度并选择所述数据拟合程度高的寿命模型作为所述寿命模型。5.根据权利要求1所述的用于机务外场的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马双涛，牛晓聪，刘凯，吴睿，袁翰林，
申请(专利权)人：山东超越数控电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37