人工智能技术在民用航空器维修中运用分析

摘要：随着科学技术的持续进步，航空行业逐渐进步与发展。在数字化时代背景下，为有效提升航空器维修的工作效率和质量，人工智能技术应用的重要性日益凸显，受到社会各界广泛关注，基于此，简单分析人工智能技术在民用航空器维修中应用的重要性，并深入探究人工智能技术在民用航空器维修中的具体运用，具体涉及故障诊断和维修流程的优化等内容，以供业内人士参考。

关键词：人工智能技术；民用航空器维修；应用

引言：随着航空业的发展和技术的不断进步，航空维修作为保障航空安全的重要环节，其工作效率和质量的提升迫在眉睫。而人工智能的快速发展，为航空维修走向智能化、自动化提供了重要的基础技术条件。由此可见，进行相关研究具有较强的现实意义。

1.人工智能技术在民用航空器维修中应用的重要性

人工智能凭借强大的数据分析和模式识别能力，可对海量的传感器数据和历史维修记录进行深度挖掘。例如，在发动机故障诊断中，机器学习算法可实时监测发动机的各项参数，精准识别早期故障迹象，及时发现潜在问题，避免飞行过程中的突发故障，进而保障飞机的平稳运行。

2.人工智能技术在民用航空器维修中的具体运用

2.1故障诊断

民用航空器配备了大量传感器，用于实时监测各个部件的运行状态，如发动机上的传感器可收集温度、压力、转速、振动等数据；飞行控制系统的传感器能获取姿态、速度、加速度等信息。维修历史数据主要包含每次维修时记录的故障现象、故障原因、维修措施，以及部件更换情况等信息。

决策树算法是基于树结构进行决策，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出，叶节点是类别或值。以ID3算法为例，它采用信息增益来选择特征，信息增益计算公式为：

其中，D是数据集；A是特征；是数据集D的信息熵；是D中第类样本所占的比例；是在特征A给定条件下数据集D的条件信息熵。通过计算不同特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为决策树的根节点，依次递归构建决策树模型。在故障诊断中，输入传感器数据和维修历史数据等特征，决策树模型可输出故障类型或故障可能性[1]。

对于线性可分的数据，SVM的目标是找到一个最优超平面，将不同类别的数据分开。其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，对应的优化问题为，则约束条件为：

其中是第个样本的特征；是第个样本的标签；是权重向量，是偏置项；是输入数据点，是对应的类别标签（取值为+1或1）。对于线性不可分的数据，则通过核函数将数据映射到高维空间，常用的核函数有径向基核函数：

在故障诊断中，可将航空器的故障特征数据作为输入，通过SVM模型训练得到分类器，用于判断是否存在故障以及故障类型。

在神经网络算法中，以多层感知机（MLP）为例，其主要由输入层、隐藏层和输出层三个部分组成，假设第l层的神经元个数为mi，输入层为第1层。对于第l层的第j个神经元，其输入为：

其中，是从第l1层第i个神经元到第l层第j个神经元的权重；是第l-1层第i个神经元的输出，是第l层第j个神经元的偏置。经过激活函数sigma后得到输出：

在训练过程中，通过反向传播算法计算误差梯度，更新权重和偏置，使得损失函数最小化。在故障诊断应用中，将传感器数据输入神经网络，经过训练后的网络输出故障诊断结果。

2.2维修流程的优化

2.2.1智能维修工单系统

在该系统中，维修人员可以通过语音或文字输入故障描述。接着，系统利用自然语言处理（NLP）技术中的词法分析、句法分析和语义理解模块，对输入的文本进行处理。例如，词法分析将句子分解为单词和词性，句法分析确定句子的语法结构，语义理解则结合知识库理解故障描述的真实含义。例如，维修人员输入“飞机左翼发动机在起飞时出现异常抖动”，系统能够准确识别出“左翼发动机”“起飞时”“异常抖动”等关键信息。在此基础上，基于对故障描述的理解，系统可根据预定义的工单模板生成维修工单。模板中包含了维修任务的各个关键要素，如故障部位、故障现象、可能原因、维修建议等。系统将提取的关键信息填充到相应的模板字段中。系统还会利用机器学习算法，根据历史维修数据和相似故障案例，对生成的工单进行智能补充和完善。

2.2.2维修资源管理

在资源管理中，可利用大数据分析技术，收集和分析历史维修数据、航班计划、航空器使用年限等多源数据，来建立零部件需求预测模型。例如，通过分析过去三年同一型号飞机在特定时间段内某一部件的更换频率，结合当前航班的起降计划和飞机的使用状况，预测未来一段时间内该部件的需求数量。常用的预测算法包括时间序列分析中的ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型），其公式为：

其中，是时间序列数据，、是模型参数，是滞后算子，是差分阶数，是白噪声序列。通过该模型对历史数据进行拟合和分析，预测未来的零部件需求。

其次，在库存策略制定中，还能采用经济订货批量（EOQ）模型来确定最佳订货量，公式为：

其中，D是年需求量，S是每次订货的成本，H是单位库存的年持有成本。同时，设置安全库存水平，以应对需求的不确定性和供应延迟等情况。例如，对于一些关键且供应周期较长的零部件，保持一定数量的安全库存，防止因库存短缺导致维修延误[2]。

结束语：展望未来，随着科学技术的进步、计算机模拟技术的提升和大数据分析技术的应用，人工智能技术在民用航空器维修中运用更加高效、切合实际。特别是在智能化、自动化技术的加持下，未来的航空器维修技术将更加依赖于精细化管理和智能化决策，由此开展的相关理论研究和实践探索必须得到大力支持。

参考文献：

[1]张婧.民用航空器维修质量管理探讨[J].中国设备工程，2024，（20）：45-47.

[2]白建坤，卢海军，柯振东.民用航空器维修跟随机器人控制算法研究[J].科学技术创新，2024，（20）：80-83.