数据驱动的航空装备健康管理平台设计与应用

随着机器学习的迅速发展,基于数据驱动的新型机器学习为航空航天领域的问题分析提供了新思路。健康管理作为提升装备可靠性、维修性、保障性和测试性的关键步骤备受瞩目。在航空航天装备技术不断创新以及智能化水平不断提高的背景下,分析航空航天装备在健康管理中存在的难题和机器学习优势的基础上,提出了基于数据驱动的航空航天装备健康管理平台。着重介绍了该平台的设计理念、结构框架、工作流程以及全寿命周期数据管理。通过以某航空航天装备为例,论证了该设计方法在航空航天装备健康管理平台研制中的可行性和有效性。

浅谈航空装备管理数据治理策略

当前航空装备管理数据广泛分散于工厂、部队、科研院所、试验训练等机构,数据资源缺乏集中统一的管理与应用,严重影响航空装备的论证、研制、使用维护与持续升级。通过建立数据标准体系、制定数据清洗整编规则、研制配套软件平台、制定配套管理制度等方式,对航空装备管理数据进行治理,以使相对"干净"的结构化数据、大量高价值"非结构化"数据、相对残缺的历史档案资料等,形成标准的、关联的、可一体化应用的数据资源集合,可为航空装备管理数据的深度挖掘、智能应用、个性化服务保障等需求提供有效支撑。

浅谈航空装备管理非结构化数据治理实施策略

非结构化数据是航空企业数据资产的重要组成部分,且随着业务开展数据量迅速增长,由于其数据组织形式不固定,因此在数据管理和价值挖掘上存在一定困难。本文针对航空装备管理非结构化数据的类型、特点和治理难点,分析了航空企业非结构化数据治理需求,提出了非结构化数据治理的总体技术路线,探讨了航空装备管理非结构化数据治理实施策略,主要包括总体架构设计、数据标签体系构建、元数据建设、知识数据抽取、元数据关联存储等关键环节的实施方法,并针对航空企业非结构化数据治理工作的开展给出管理和技术上的具体建议。