陆军装备动态监控与预测性维护技术研究

陆军装备种类繁杂，长期处于高强度机动与恶劣环境条件下作战，传统维护模式难以有效应对突发性故障风险，易导致装备非计划性停机和任务中断。陆军装备动态监控与预测性维护技术体系通过融合多源传感、边缘计算、机器学习、数字孪生以及安全防护等关键技术，致力于构建装备状态实时感知、故障早期预警及精准维护决策的综合能力。该技术通过实时监控关键参数、智能预测故障演化规律、优化维护策略并在数字空间中验证方案有效性，并增强系统抗干扰能力，从而显著提升陆军合成旅装备的可用率与保障效能。

一、陆军装备动态监控与预测性维护的概述

陆军装备的动态监控与预测性维护是融合物联网、人工智能与大数据分析的综合性技术体系，旨在实现装备运行状态的实时感知、故障早期预警及精准维护决策。在中型合成旅作战背景下，装备种类繁杂，如坦克、火炮、运输车辆等，且长期处于高强度机动与恶劣环境中，传统定期维护模式难以应对突发性故障，而被动维修则易导致任务中断[1]。

动态监控以多源异构传感器网络为基础，实时采集装备振动、温度、压力、电流等关键参数，结合边缘计算节点实现数据就地处理与异常特征提取，形成装备健康状态的连续映射。预测性维护则通过机器学习模型分析历史数据与实时流，识别故障演化规律，预判剩余使用寿命，并生成维护建议。例如，通过振动频谱分析可提前数小时预警轴承失效，避免战车动力系统瘫痪。

二、陆军装备动态监控与预测性维护技术分析

（一）多源传感与边缘计算技术

随着陆军中型合成旅装备多样化与智能化水平提升，多源传感技术已成为装备状态实时监控的核心支撑。通过部署振动、温度、压力、电流等异构传感器网络，装备关键部件的运行状态与环境参数得以全方位采集，例如振动传感器可实时捕捉机械结构的松动或失衡，温度传感器可监测动力系统的过热风险。这些异构数据通过物联网协议实现初步集成，但海量数据的实时传输与处理对战场环境下的带宽和时延提出了严峻挑战[2]。

为应对上述挑战，边缘计算技术被深度整合至装备监控体系。通过在装甲车辆、自行火炮等装备端或连级维修单元部署嵌入式边缘计算节点，可实现振动频谱分析、温度异常阈值判断等本地化实时处理，大幅降低数据传输量并提升响应速度。例如，坦克传动系统的实时振动数据可在边缘节点完成快速傅里叶变换，仅将特征频率异常结果上传至旅级指挥中心，从而保障诊断时效性减轻了战场通信负荷。边缘计算与多源传感的协同，为合成旅装备提供了高可靠、低延时的动态监控能力，成为野战条件下装备维护决策的关键基础设施。

（二）故障预测与健康管理模型

面对合成旅装备类型复杂、故障模式多样的现实挑战，基于机器学习的故障预测与健康管理模型成为实现精准维护的核心手段。该模型依托装备全生命周期的历史故障数据、实时传感数据及维修记录，通过特征工程提取故障敏感指标，如振动信号的峭度系数、温度变化梯度，并利用监督学习算法构建故障映射关系。例如，针对步战车液压系统，支持向量机模型可识别压力脉动与密封失效的关联规则；而基于 LSTM 网络的时序模型则能预测发动机剩余寿命，为维修周期提供量化依据。此外，该模型的落地需紧密结合装备保障流程。通过建立故障模式库与专家知识库，系统可对预测结果进行根因诊断与维护策略优化。例如，当预测模型判定某自行火炮火控系统故障概率超阈值时，系统自动触发预警并推送维修方案（如更换特定电路模块），同时联动器材仓库调配备件。从“事后维修”到“预测性维护”的转变，显著降低了非计划性停机风险，提升装备可用率与战备完好性，成为合成旅实现“精确保障”目标的核心技术路径。

（三）数字孪生与仿真验证技术

为应对装备实装试验成本高、故障复现难的瓶颈，数字孪生技术通过构建物理装备的虚拟镜像，实现全生命周期动态仿真与验证。该技术基于多维度建模框架，涵盖物理维（装备实体属性）、孪生维（多尺度仿真模型）、数据维（运行与历史数据）及连接维（实时数据驱动机制），形成虚实交互的闭环系统。例如，坦克底盘系统的数字孪生体可集成动力学模型、材料磨损模型与故障注入模型，在虚拟环境中模拟不同战场载荷下的部件退化过程，为故障预测提供高保真数据支撑。

在此基础上，通过 AnyLogic 等工具构建装备逻辑模型，如维修保障流程、备件供应链，结合蒙特卡洛方法模拟故障随机性对维修资源需求的影响，可优化维修方案并验证预测算法的鲁棒性。例如，防空导弹系统的数字孪生体在仿真中动态调整雷达模块的故障参数，测试不同预警阈值对误报率的影响，确定最优维护策略，从而为陆军装备提供了一体化的预测、决策与验证平台，显著提升保障系统的科学性与适应性。

（四）安全防护与抗干扰技术

随着装备物联网络规模扩大，传感器数据泄露、恶意指令注入等安全威胁日益凸显。为保障动态监控系统的可靠性，陆军采用分层防护体系：在感知层，通过轻量级加密算法与物理防篡改设计，如传感器自毁机制确保数据采集安全；在网络层，利用军用通信协议的跳频与时分多址技术抵抗电磁干扰，并通过区块链技术实现数据传输的可追溯与不可篡改。例如，装甲集群的振动数据在边缘节点完成加密分片存储，仅授权节点可基于密钥解密还原，有效防止战场环境下的数据截获。

针对预测模型与决策系统的防护，重点聚焦于数据完整性保障与算法抗攻击能力。采用差分隐私技术对训练数据添加噪声，防止通过预测结果反推装备敏感信息；同时利用对抗性学习增强模型鲁棒性，例如在PHM 模型中注入对抗样本训练，使其在遭遇扰动数据时仍能保持稳定输出。此外，数字孪生平台内置安全沙箱机制，隔离仿真环境与实装控制系统的直接交互，仅允许单向数据流，杜绝虚拟层漏洞对实装系统的渗透风险，从而确保合成旅装备在复杂电磁环境与网络威胁下的动态监控与维护持续有效 [3]。

结束语：

陆军装备动态监控与预测性维护技术通过多源传感、边缘计算、智能预测、数字孪生与安全防护的深度融合，构建了实时感知、精准预警与主动决策的综合能力。在未来，该技术将进一步深化多源数据的智能融合与自主学习能力，推动装备健康管理向自愈式维护演进，并提升复杂战场环境下的系统自适应性与群智协同能力，最终为实现陆军装备保障的精确化、高效化与智能化提供核心支撑。

参考文献：

宋大东 , 汪琳 , 刘旭阳 , 等 . 新体制下陆军装备维修器材“云保障”系统及区域保障模式研究 [J]. 科技与创新 ,2023,(04):63-68.

施岳军,董今朝,张鹏霄,等.陆军装备维修保障检测设备建设需求与策略[J].装甲兵学报 ,2022,1(06):62-66.

贾龙真 , 张炜 , 吴睿智 . 新体制下陆军装备维修保障体系建设 [J]. 军事交通学院学报 ,2020,22(03):27-30.