Data-Driven Estimation of Helicopter Engine Power Using Regular Flight Data: A Machine Learning Approach

הערכת הספק המנוע בכלי טייס היא עניין קריטי לבטיחות, לכשירות מבצעית ולתכנון תחזוקה. בפועל, מידע זה מתקבל כיום באמצעות בדיקות ייעודיות ונדירות, הדורשות טיסות מיוחדות, זמן צוות ומשאבים רבים.

במהלך כל טיסה שגרתית נאספות כמויות עצומות של נתונים, אך נכון להיום הנתונים לא מנוצלים להערכת הספק המנוע. הסיבה לכך היא מורכבות הנתונים: הם רועשים, משתנים ממשימה למשימה, מושפעים מתנאי סביבה ותלוים במצבי טיסה.

המחקר, שנעשה על מסוקי אפאצ'י של חיל האוויר, מציע שינוי תפיסה. במקום להסתמך רק על בדיקות ייעודיות, פותחה גישה חישובית המשלבת עיבוד נתוני טיסה חכם עם אלגוריתמי למידה חישובית, במטרה "לחלץ" מתוך הטיסות השגרתיות הערכה של הספק המנוע. לשם כך פותחה שרשרת עיבוד ייחודית המסננת מצבי טיסה יציבים, מאחדת נתונים חופפים, ומקשרת בין מידע תפעולי גולמי לבין מדד פיזיקלי מרכזי של ביצועי המנוע.

החידוש המרכזי הוא בהוכחה שניתן לקבל תמונת מצב אמינה ורציפה של הספק המנוע, ללא חיישנים נוספים וללא שינוי בשגרת ההפעלה. המשמעויות רחבות: זיהוי מוקדם של שחיקה, צמצום בדיקות מיותרות, שיפור הבטיחות, והתקדמות לעבר תחזוקה חזויה מבוססת נתונים.

לקריאת המאמר