在全球航空工业迅猛发展的背景下，我国在军用和民用飞机自主研发制造领域取得了显著成就。尤其是在国家大力支持下，国内飞机制造企业攻克了诸多关键技术难题，实现了从设计研发到生产制造再到售后保障的完整体系构建。
为满足新一代智能航空系统健康管理需求，航空飞行器设计单位正致力于开发一套全面的健康管理验证环境，旨在通过状态监控、故障诊断及健康管理等功能确保飞机的最佳性能和安全性。通过离线构建AI算法的故障分析模型，并将其部署于飞机上，以实现实时故障诊断和健康管理成为当前业内主流的方案，因为其不仅能够显著减少维护成本和时间，还有助于提高飞行的安全性和可靠性，是未来智能航空技术发展的重要方向之一。
大型装备故障诊断平台主要由三个部分组成：首先业务注入层是通过真实数据与仿真数据的注入，形成对主题业务的完善；然后数据管理层对各种类型数据进行业务和主题的分类；最后是故障分析层通过机器学习算法和模型实现对数据的特征提取与处理。
zAIoT（数据智能平台）采用队列方式缓存不同数据源数据。依据数据产生频率，将其有序排列在队列中，确保数据按顺序依次处理，避免因数据频率差异导致的处理混乱，保证数据处理的稳定性和准确性。同时运用“规则引擎+自定义数据模型”融合方案，依据不同业务需求制定特定规则，并针对各系统数据特点进行优化，两者协同工作，为不同业务构建适配的分析挖掘算法，提高数据分析的针对性和有效性。此外，zAIoT 利用同构轻量化 AI 模型技术，对复杂 AI 模型进行优化压缩，在保证模型诊断精度的前提下降低模型计算复杂度和资源消耗，使其能够在资源受限的机载设备上高效运行，实现实时在线故障诊断，从而及时发现和处理潜在故障隐患。
健康管理可视化
清晰展示飞机健康管理系统架构视图和功能视图，对多种机型进行统计，直观呈现不同机型中正常、维修、故障飞机的数量。这有助于快速掌握机队整体健康状况，及时调配资源，合理安排维护计划。
高效故障诊断评估
预设指标评估列表详细记录各验证任务的评估信息，包括评估对象、设备型号、模型、当前进度、故障检查率和故障隔离率等，能精准定位故障，为维修提供有力支持。
拥有多种数据预处理算子，如特征标准化、最大值缩放等，为数据挖掘和模型训练奠定基础。支持模型训练编排，可灵活选择算法和训练集，并实时监控训练任务，便于优化模型性能。
实时状态监控与分析
实时数据监控界面以图表形式展示关键数据变化趋势，通过不同图例区分数据占比情况，能快速了解飞机运行关键参数实时状态，及时发现异常波动，为故障预警提供依据。
横向滑动浏览→