舰载机综合保障信息管理发展对策

李军亮, 祝华远, 孙鲁青, 王 正

(海军航空大学青岛校区,山东 青岛 266041)

舰载机作为航母编队的核心作战力量，可遂行多种作战任务。舰载机种类较多，包含了舰载战斗机、电子战飞机、舰载直升机、预警机、加油机等[1-2]。与陆基飞机相比，舰载机一般具有以下特性：① 功能和结构有较大的差异，比如有着舰装置、折叠装置、特殊的武器系统等；② 任务环境恶劣，需在沿海、近海、远海等环境中服役，舰载装备的材料和结构受到温度、湿度、气压、盐雾、振动、加速度等多种自然环境应力和平台环境应力耦合作用，易导致机载产品性能劣化或失效，严重影响舰载机作战效能的发挥；③ 维修保障难度大，保障流程复杂，且操作、存储空间有限[3-6]。因此，如何有效地对舰载机进行维修保障，确保其战备完好率是一项比较紧迫的任务。

美军的舰载机保障工作经历了以可靠性为中心的维修保障、综合保障、基于性能的保障、自主式保障4个阶段[7-9]。综合保障的实践最早应用于F/A-18A飞机，实施综合保障后机群战备完好率提高了20%，使用和保障费用降低了50%。随着BIT技术、交互式电子手册和手提式维修辅助装置信息化技术的应用，在F/A-18E/F飞机上进行了自主式保障的探索，进一步降低了保障费用、提高了保障效率。20世纪90年代后期随着信息技术快速发展，F-35B采取了自主式保障模式，其核心技术在于采用了健康管理与故障预测(Prognostics and Health Management,PHM)以及联合分布式信息系统(Joint Distribution Information System,JDIS)。这种基于先进的数字化信息技术、全新的维修与保障系统，使原先的劳动密集型活动，如维修、备件供应及供应和运输实现一种自动化方案。基于状态监测，缩短了舰载出动时间，提高了出动强度。保障系统的维修人力减少20%～40%；后勤规模减少50%；出动架次率提高25%；使飞机的使用与保障费用比过去的机种减少了50%以上；使用寿命达8000 fh。美军的保障实践表明，信息技术的发展极大地加速和推进了保障模式的改变，提高了机群完好率和保障效能，同时降低了保障费用。因此对综合保障信息进行科学管理，广泛采用先进的信息采集技术、信息分析技术、信息通信技术、网络技术，可以在提高舰载机完好率、降低保障费用、使用决策以及迭代发展中发挥极大作用。

但目前我军舰载机综合保障信息管理工作存在以下问题：① 管理手段落后，大部分信息反馈主要通过传真电报、请示件等形式上报，信息化、标准化程度不高；② 现行《海军航空质量控制信息系统》技术指标不完备，质量信息应该涵盖的装备质量特性包括专用质量特性和通用质量特性各方面所有数据，目前的质控系统主要是飞机使用信息、故障的登记统计信息，缺乏维修性、测试性、保障性、安全性和环境适应性方面的数据；③ 质量与可靠性数据资源的利用效率不高，重统计轻分析，系统的分析功能不够强大，飞机的飞参数据采集系统与发动机监控系统不具备数据信息的深度分析能力，不能为装备的状态评估、预测、改进、提升提供有效支撑；④ 全寿命周期内数据运行机制不完备，设计部门、生成部门、使用部门数据沟通和交流存在壁垒。上述问题严重影响舰载机综合保障工作的开展，不易实现“两高、两低”的目标；另外，上述问题的解决还可以有效推动舰载机保障信息化的发展，为海军航空装备在役考核和维修模式改革提供强有力的支撑，加速推进大数据技术、人工智能技术、可视化技术在综合保障领域的应用。

1 舰载机综合保障信息的范畴

在装备的寿命周期内，为满足系统战备完好性的要求，降低寿命周期的费用，应综合考虑装备的保障问题，确定保障性的要求，进行保障性设计，规划并研制保障资源，及时提供装备所需保障的一系列管理和技术活动[7-8]。舰载机综合保障信息管理主要针对舰载机目前的保障现状以及与之相关的数据信息管理现状，结合舰载机的自身特点和使用特点，健全舰载机综合保障信息管理的规范，构建完善信息数据库，完善信息管理网络，加强信息的统计分析，实现舰载机在全寿命周期内综合保障信息管理的统筹优化与科学决策，重点完善其在使用阶段的综合保障信息管理。为舰载机的质量特性设计、评估、改进提供数据支撑，为装备的作战使用提供数据支撑，推动海军航空装备综合保障工作发展，提高装备战备完好率，降低保障成本。舰载机综合保障信息管理的逻辑及目标如图1所示。

图1 舰载机综合保障信息管理的逻辑及目标

2 舰载机综合保障信息管理的主要内容及关键技术

2.1 舰载机综合保障信息管理的主要内容

2.1.1 舰载机综合保障信息管理的法规体系构建

首先，应制定与完善信息管理制度，明确信息管理的责任与权限，对信息的收集、整理、分析和反馈制定专门的程序，并落实到设计、生产、使用部门质量体系的程序文件中，做到有据可依、有章可循、有较强的可操作性；其次，建立型号产品故障和事故信息通报制度、质量指标考核制度，从整体上明确信息管理的行为主体、权责与实施途径，从组织层面和具体的操作层面上对质量与可靠性信息管理的内涵和外延做清晰的界定。

2.1.2 舰载机综合保障信息数据库构建

数据库技术是对装备设计、试验、使用、维修、保障等信息的采集、统一管理和充分利用的一种有效形式。数据库建设的重点在于合理的结构设计和完善的功能设计。合理的结构设计是指它能够体现装备故障的特点；完善的功能设计是指它能满足对武器产品进行可靠性评定、状态监控、故障诊断等工作的基本需要，包括武器设计、试制、生产、使用、退役和报废等全生命周期的各类数据。在此基础上，充分利用计算机网络资源，建立一个开放的、动态链接的、方便友好的界面和应用程序接口的综合保障信息数据库，奠定信息分析、挖掘、使用的基础。综合保障信息数据库的建设主要包括以下两点。

(1) 基于型号的数据库架构设计。

舰载机型号多，不同型号的装备在寿命周期内的责任单位各不相同。在数据库设计过程中，应该涵盖型号设计、生产、试验、使用、报废、退役等过程中所有的责任单位之间以及内部适用的数据库架构，从而实现全生命周期内的数据流转。

(2) 完善装备质量特性指标体系，明确数据库功能。

装备质量信息管理要为装备工作服务，达到提高装备系统效能、降低装备寿命周期费用的目的。这要求装备论证、研制、生产、试验、使用和维修单位都须建立装备质量信息系统，收集、分析和反馈装备可靠性、维修性、安全性、环境适应性及其保障信息和费用信息，能实现为装备使用、维修和管理决策提供依据等功能。质量特性指标体系的研究可细分为体系构建、模型构建和参数采集方法研究3个层次。

① 质量特性指标体系构建。

质量特性是影响武器舰载机保障效能的重要因素，质量特性指标体系的构建应当涵盖舰载机质量特性和专用质量特性的具体指标[10-12]。一为基于系统工程思想，构建包含环境因素的综合保障系统的质量特性指标体系。现有的综合保障系统包含作战任务系统、装备保障系统和保障对象系统，却未将装备的使用环境完全纳入到整个系统中。但是环境适应性是舰载机面临的一个比较突出的问题，且环境变化会对保障效能带来很大影响，因此在研究过程中首先要从理论和工程方面将环境数据纳入进来。二为完善规范功能特性和可靠性指标，补充规范其他“五性”指标体系。现役的大部分装备在设计阶段重点考虑了装备的功能特性和可靠性，与之相关的信息采集和管理也相对更受重视，对于其他“特性”的研究不充分，但是舰载机仍然有很长的服役时间，在使用过程会产生诸多“质量”问题，对其使用和保障带了困难。因此要结合型号《研制总要求》和《综合保障建议书》针对性地论证质量特性指标体系，完善规范可靠性指标，补充规范其他“五性”指标体系。三为梳理规范现行各种业务系统的数据指标。舰载机全寿命周期质量信息管理具有多系统、多业务流向、多业务交叉等特点，随着业务信息系统的建设，各级装备管理部门在数据采集、数据处理、数据浏览、数据查询机制、数据综合分析等方面初步具备了一定的技术手段和工具。但是，缺乏统一的建设规划和技术标准；各业务管理系统功能单一、业务衔接不够紧密；纵向业务信息处理基本通过文件报盘方式传递，横向交叉业务基本通过Excel等表格文件实现信息的传递，信息反馈不够及时准确；装备信息资源共享和业务互动困难，直接影响到业务数据的综合分析、挖掘和关键性辅助决策信息的生成和利用，无法为各级机关提供全局性的数据分析决策的支持。

② 质量特性指标模型构建。

通用质量特性理论研究虽然经过了多年的发展，但是无论国内还是国外对于不同装备体系，其度量指标是各不相同的。比如战备完好性指标，可以用战备完好率、装备完好率和使用度等指标度量；使用度指标可以分为稳态可用度、动态可用度等。由于不同的指标度量的目标和目的不一样，因此要结合装备型号合理论证其对应的指标参数模型[3]。

③ 质量特性指标参数采集方法研究。

在确定好装备型号的指标参数模型之后，要对模型当中涉及的技术数据进行归纳和分析。结合舰载机使用部门的编制体制，充分考虑舰与机的匹配性，合理确定指标采集的方法、时机、模板等内容。

2.1.3 基于可视化管理的软件系统开发研究

(1) 系统可视化设计。

通过充分利用信息技术、网络技术、智能技术领域的先进成果，为不同类型用户提供个性化视图，保证各类人员准确掌握舰载机及保障设备、保障资源、质量状况及其健康状态变化规律，为装备的可靠性、可用性和可信性评估提供有力的数据支撑，实现装备健康影响因素的全面管理，辅助制定有针对性的装备健康管理解决方案，提高装备的完好率和任务成功率，降低维修及保障费用，提升装备保障能力。

(2) 数据编码技术研究。

依据航空装备制定的有关质量与可靠性信息分类和编码等标准，对采用的代码类型和结构、编码的方法等要求和规定进行编码，并符合具体型号装备的编制代码手册。设计的代码具有唯一、简单、合理、适用等特性，并具有可扩充能力。各类代码之间要协调、兼容。

(3) 保密和安全防护设计。

基于部队保密和安全管理的技术要求，从物理安全、网络安全、系统安全、数据安全、容灾安全和用户安全等多方面进行建设。

2.1.4 舰载机综合保障信息管理网络研究

舰载机综合保障信息管理网络建设是横、纵各部门之间有序、有效开展信息管理工作的必然要求。为保证信息管理渠道的畅通与信息的完整，消除部门壁垒造成的信息不对称现象，必须建立科学的矩阵式信息管理模式，对综合保障信息的收集和处理分层次、分等级进行，建立现代信息管理立体网络，以最佳的途径和最快的速度对综合保障信息进行收集、整理、存储、分析和处理，并反馈到决策和执行部门。

2.1.5 综合保障信息的统计分析和应用研究

信息是资源，是财富，信息管理的最终目的是使用信息，信息只有在使用中才能体现其价值。综合保障信息数据库建立的最终目标是对信息进行加工处理后形成满足科研、生产、维修、保障等不同主体要求的数据分析报告，通过反馈进一步指导科研生产、使用决策和质量改进，提高信息的使用价值和利用率。尤其是采用深度学习、智能挖掘等先进技术加强数据信息的深度分析，可为装备保障的智能化水平提高提供算法模型。

2.2 装备综合保障信息管理的关键技术

2.2.1 通用质量特性指标体系论证技术

质量特性设计和管理是一项系统工程，质量特性之间相互关联，具有很强的关联性[13-14]。质量特性的指标体系应当涵盖装备性能指标和通用质量特性指标，装备性能指标是比较明确的，而“六性”指标的论证和选取是一个难点问题。首先，各性内部有很多模型，比如可靠性指标就有故障率、故障时间间隔、平均故障时间间隔、可靠度等。虽然在本质上它们是互通的，但是在具体计算过程中所涉及的参数可能会不太一致，这就得结合装备的实际使用情况和保障单位的实际运行情况来确定合理的指标。其次，各性指标之间的关联性和耦合性较强，比如装备可用性的计算需要装备可靠性、保障性、维修性、测试性等相关数据作为支持。其中保障性中的保障资源等待时间、备件延误时间等指标是衡量保障系统效能的重要指标之一，同时又受到维修性、测试性水平的制约，各性相互之间存在非线性的复杂关系。因此考虑度量各性指标的同时，需对“六性”指标的协调性和统一性进行分析。

2.2.2 大数据分析与挖掘技术

装备数据中蕴含着大量的知识和规律，但这些知识隐藏在数据深处，并不能够通过直接观察数据的方式发现。美军的F-35采用了PHM，利用传感器等方式将舰载机系统、分系统或者设备的运行状态、性能数据、环境数据等各类数据，通过特征提取、信号分析、数据融合建模，实现了舰载机系统运行状态的监测、性能退化建模、剩余寿命预测和可靠性评估等功能[15-19]。我国舰载机的PHM水平与美国还有差距，但采用健康管理与故障预测技术是必然的趋势。PHM是一个融合机、电、液、计算机、人工智能、通信、网络等多学科交叉的高端技术。若需精确评估系统的健康状态、预测其未来的状态，不仅要清楚不同产品的故障机理，还要能构建融合故障数据、退化数据、环境应力数据、机械应力数据的分析模型，满足处理多元数据之间非线性、随机性、强耦合特征的基本要求，因此基于大数据分析与挖掘技术从海量装备数据中发掘数据价值，构建适用于健康分析、任务决策等功能模型势在必行。

2.2.3 大数据存储与分布式计算技术

舰载机保障信息具有多样性，并且随着历史数据的不断累积，数据量巨大，需要具有高可靠存储和扩展能力的数据中心进行支撑。此外，对于海量数据只有通过分析和挖掘才能发掘数据的价值。数据挖掘需要在海量数据上进行多种复杂算法的迭代处理，这需要高性能的计算技术进行支撑[15-17]。大数据存储与计算技术通过分布式文件系统、分布式数据库和分布式计算框架的结合使用，通过对于普通服务器的集群化就能够实现海量数据的高可靠存储、高性能计算，且具备水平扩展能力，是解决装备保障信息存储与计算最为有效的技术手段。F-35自主式保障的另一项关键技术就是分布式计算技术系统。

2.2.4 基于智能算法的保障运筹优化与维修决策技术

航母舰载保障具有多机种、小空间、短时间等约束特性，即如何在有限的空间内，最大效率地利用保障资源、保障人员，确保舰载机的快速出动，实现保障效能最大化。韩维等[20]分析了舰载机航母航空装备的保障效能评估，认为目前航母航空装备保障效能评估指标体系不够完备、评估方法的科学性不足。针对该问题，其建议评估方法应当智能化、更加贴近实战化、更加注重系统化。因为在实际工作中舰载机虽有规范的保障流程、保障人员分工明确、保障设备配备合理，但是在实际作战情况下，保障任务具有突发性和随机性。因此如何构建实战化条件下的多约束优化模型，科学运筹保障人员、优化保障资源和保障作业流程、提高舰载机出动效率，是众多学者研究的难点与热点问题[4-6]。目前用到最多的方法就是群智能优化算法，包括蚁群、粒子群、鱼群等，但是每一种算法都有一定的缺陷。为了满足实际需求，需要将目前的群优化算法与神经网络、深度学习等人工智能技术结合起来，实现保障系统运行的实时决策。

维修周期决策也是舰载机综合保障的一项关键技术。因为舰载机服役周期长，不同的维修周期对装备的可用性、保障费用、保障资源规划有很大的影响，这恰恰是影响综合保障效能的重要指标[11-12]。预测性维修技术通过广泛应用先进传感器技术、数据处理技术、智能算法，可合理规划维修周期、维修资源[21]。美军F-35B飞机基于故障预测与健康管理技术实现了预测性维修，从而实现了保障效能的最大化。其本质是基于状态管理的动态周期控制技术，区别于传统的基于时间或者状态的预防性维修周期决策，不仅要考虑装备的历史状态、当前状态，还要考虑装备未来一段时间的状态，从而对装备的维修周期、维修模式进行规划，实现了精确化保障，体现了智能化保障水平。预测性维修的发展不仅是技术的改变，也是一种理念和理论的改变。预测性维修决策能否实施将对中国舰载机的综合保障模式产生重大意义。

3 舰载机综合保障信息管理系统框架设计

综合保障信息管理系统涉及到装备综合保障理论、大数据技术、分布式计算技术和数据可视化技术，是一项涉及多专业、多学科的复杂系统工程。舰载机综合保障信息管理系统必须以系统工程的思想为指导，以综合保障理论为依据，结合舰载机的服役环境和使用特点，以系统工程效益最佳为目标，针对舰载机综合保障信息管理亟需解决的问题，将作战任务系统、保障系统、保障装备、环境等作为一个大系统来考虑；全面梳理目前理论研究与工程实践中存在的难题和技术瓶颈，从数据产生、采集、存储、统计、分析和管理的闭环全过程开展系统性研究，研究过程中注重信息管理工作的构成、流程、要素、逻辑关系、连续性和相互影响等，构建完备的综合保障信息管理的理论体系，完善一套相互关联的法规体系，论证健全舰载机综合保障信息管理的网络方案，完善系统统计分析功能；并基于型号集成应用平台，提高舰载机综合保障信息管理的科学化、规范化、精确化、信息化水平。系统研究的建设方案如图2所示。

图2 舰载机综合保障信息管理系统设计方案

图2中黄色部分为信息管理系统建设所对应的综合保障体系运行的关键子系统；绿色部分为各系统指标体系、指标模型以相互逻辑关系的软件设计与实现；蓝色部分对每一项指标的采集、管理、存储、分析进行研究，该部分研究内容的主要目标是明确系统建设的业务信息的主要内容、逻辑结构、算法模型、显示方式、用户权限以及责任主体等，明晰软件设计的业务需求与功能需求，为系统的功能设计、界面设计、编码和程序设计提供输入信息。在完成上述内容的分析后，如红色部分所示，进行系统的总体设计，即如何实现科学、完备、安全的实现系统功能，包括6个方面：功能设计、界面设计、编码设计、程序设计、安全设计和保密设计。

4 结束语

分析了舰载机综合保障信息产生、采集、管理与运用的逻辑，即作战驱动、装备使用、保障运行、环境制约的相互作用过程；明确了综合保障信息管理的主要内容及关键技术；并借鉴美军舰载机综合保障信息发展的成果，设计中国舰载机综合保障信息管理的框架。研究结果可应用于舰载机通用质量特性评估和在役考核的研究，对舰载机的综合保障信息化水平的提高产生积极意义，促进大数据技术、人工智能技术在该领域的应用。