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大型装备故障诊断解决方案
方案背景
在全球航空工业迅猛发展的背景下，我国在军用和民用飞机自主研发制造领域取得了显著成就。尤其是在国家大力支持下，国内飞机制造企业攻克了诸多关键技术难题，实现了从设计研发到生产制造再到售后保障的完整体系构建。
为满足新一代智能航空系统健康管理需求，航空飞行器设计单位正致力于开发一套全面的健康管理验证环境，旨在通过状态监控、故障诊断及健康管理等功能确保飞机的最佳性能和安全性。通过离线构建AI算法的故障分析模型，并将其部署于飞机上，以实现实时故障诊断和健康管理成为当前业内主流的方案，因为其不仅能够显著减少维护成本和时间，还有助于提高飞行的安全性和可靠性，是未来智能航空技术发展的重要方向之一。
解决方案
基于zAIoT（数据智能平台）构建的大型装备故障诊断平台方案主要由三个部分组成：首先业务注入层是通过真实数据与仿真数据的注入，形成对主题业务的完善；然后数据管理层对各种类型数据进行业务和主题的分类；最后是故障分析层通过机器学习算法和模型实现对数据的特征提取与处理。
痛点1
大型装备需要接入的数据量大且协议不同、实时数据的频率也不同。
应对策略
采用队列方式缓存数据，确保数据按顺序依次处理，解决因不同数据源数据产生频率有差异导致的处理混乱问题。
痛点2
不同系统数据的分析挖掘差异较大。
应对策略
运用“规则引擎 + 自定义数据模型”的融合方案，通过两者协同，为不同业务构建适配的分析挖掘算法，提高数据分析的针对性和有效性。
痛点3
故障诊断模型难以在资源有限的嵌入式机载设备上运行。
应对策略
利用同构轻量化 AI 模型技术，对复杂 AI 模型进行优化压缩。在保证模型诊断精度的前提下，降低模型计算复杂度和资源消耗，使其能够在资源受限的机载设备上高效运行，实现实时在线故障诊断，及时发现和处理潜在故障隐患。
建设效果
健康管理可视化
清晰展示飞机健康管理系统架构视图和功能视图，对多种机型进行统计，直观呈现不同机型中正常、维修、故障飞机的数量。这有助于快速掌握机队整体健康状况，及时调配资源，合理安排维护计划。
高效故障诊断评估
预设指标评估列表详细记录各验证任务的评估信息，包括评估对象、设备型号、模型、当前进度、故障检查率和故障隔离率等，能精准定位故障，为维修提供有力支持。
丰富的数据处理功能
拥有多种数据预处理算子，如特征标准化、最大值缩放等，为数据挖掘和模型训练奠定基础。支持模型训练编排，可灵活选择算法和训练集，并实时监控训练任务，便于优化模型性能。
实时状态监控与分析
实时数据监控界面以图表形式展示关键数据变化趋势，通过不同图例区分数据占比情况，能快速了解飞机运行关键参数实时状态，及时发现异常波动，为故障预警提供依据。
Question
什么是 zAIoT ？
zAIoT 是一款数据智能平台，该软件由两大部分组成：数据基座和智能模型。数据基座包括数据采集、处理和存储三大功能，负责把数据从不同数据源接入，支持实时和离线处理，对于海量的时序类数据主要采用时序数据库来存储；智能模型则基于AI算法提供模型训练、数据分析和业务预测功能，使得算法模型能有效利用数据基座中的数据挖掘潜在业务，释放数据价值。（点击这里了解更多→）
数据驱动，成就未来，云和恩墨，不负所托！
云和恩墨创立于2011年，是业界领先的“智能的数据技术提供商”。公司以“数据驱动，成就未来”为使命，致力于将创新的数据技术产品和解决方案带给全球的企业和组织，帮助客户构建安全、高效、敏捷且经济的数据环境，持续增强客户在数据洞察和决策上的竞争优势，实现数据驱动的业务创新和升级发展。
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