摘要
摘要：随着工业物联网、机器学习、AR等技术的兴起，航空维修技术不断迭代升级，维修理念也在从以定期检查、提前更换为主要维修手段的预防性维修转向基于数据分析、趋势分析的预测性维修。预测性维修可以有效实现由被动维修向主动维修的转变，预先识别故障早期征兆，制定最佳维修方案，减少维修保障费用，提高系统安全性。预测性维修是减少维修工作量和维修资源、提高装备可用性的新的维修模式，预测性维修通过优化维修资源和过程、以最少的维修工作达到最高装备可用性。目前，EASA等都在尝试开发预测性维修技术，提高维修效率，降低维修成本，提升飞机的运行品质和安全运行水平。本文系统分析前人的研究工作，分析发展障碍和挑战，从技术和管理的角度论述了在装备预测性维修中应用深度学习技术的启示。
出版日期
2024年03月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
