优化且安全感知的维护框架：以飞机发动机为例
应用统计
2022-09-07 v1
摘要
近期 COVID-19 大流行加剧了运输业务的激烈竞争。航空业受到最大冲击之一，因为国际边界关闭迫使飞机运营商暂停国际航线，使飞机停飞且不产生收入，同时仍需要适当维护。为维护其运营可持续性，在成本削减措施与包括维护程序在内的安全标准履行之间找到良好平衡变得至关重要。本文提出一种 AI 辅助的预测性维护方案，综合预后建模与基于仿真的优化，以帮助航空公司决定其最优发动机维护方法。所提方法使航空公司能够利用其诊断测量与运行设定，设计考虑发动机运行条件的更定制化维护策略。我们对所提方法的数值实验在不妥协安全标准的情况下实现了显著成本节约。实验还表明，针对故障模式与运行设定（我们的框架所支持的）量身定制的维护策略比通用最优维护策略多产生 13% 的成本节约。我们提出框架的通用性允许扩展至其他智能、安全关键的运输系统。
引用
@article{arxiv.2209.02678,
title = {An Optimized and Safety-aware Maintenance Framework: A Case Study on Aircraft Engine},
author = {Muhammad Ziyad and Kenrick Tjandra and Zulvah and Mushonnifun Faiz Sugihartanto and Mansur Arief},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02678},
year = {2022}
}