引言

随着科技的发展 , 直升机行业先后经历了机械化、 信息化 , 现阶段正在向智能化演进 。机械化的主导要  素是机动力和操作性 , 核心在于直升机自动化能力提  升 ; 信息化的主导要素是信息力 , 制信息权成为本领  域的核心要素 ; 未来直升机智能化的主导要素是智能  优势 , 包括自主智能 、智能决策等 , “ 制智权 ”成为  行业领域的核心。

数据是智能化发展的“ 燃料”, 是夺取“ 制智权 ”的核心基础支撑 。我国关于科技创新的规划决策中指 出 , 我国大数据采集和应用刚刚起步 , 要加强研究 , 加大投入 , 力争走在世界前列[1] 。大力推进直升机领 域大数据相关问题研究 , 是贯彻落实国家科技创新战 略部署的具体举措 。2012 年 6 月 , 我国正式设立了专 职责任机构并成立了数据中心和保障队 , 2023 年 2 月 , 中共中央 、国务院印发了《 数字中国建设整体布局规 划》, 其中指出建设数字中国是数字时代推进中国式现 代化的重要引擎[2 - 3] 。

直升机是交通运输领域的重要组成部分 , 在直升 机研制及使用过程当中 , 会源源不断地产生极为庞大 的技术与运用数据 。通过构建直升机飞行数据综合管 理系统与发动机传动健康监测与故障诊断系统[4 - 6] , 初步建立了涵盖直升机日常飞行 、训练 、维护和保障 等方面的数据采集与治理体系框架 。采集的数据涵盖 了直升机的性能参数 、运行状态 、使用效果等多个方 面 , 具有极高的价值 。但直升机数据治理领域仍存在 “ 有数据 、无治理 ” 的突出问题 , 这些海量的数据因 缺乏统一的管理模式而无法充分发挥其价值[7] , 具体 表现在以下两个方面 。一方面 , 大量的数据分散在各 个不同的系统和部门中 , 如直升机飞行数据综合管理 系统与发动机传动健康监测与故障诊断系统等多个不 同的数据采集系统中 , 没有形成一个集中 、统一的数 据存储和管理平台 。这使得数据的查询 、调用和分析 变得极为不易 , 降低了数据的利用效率 。另一方面 , 由于缺乏有效的数据治理机制 , 各个数据采集与处理 系统中数据格式 、类型 、采样率 、采样时间等均不一 致 , 导致数据的准确性 、完整性和一致性难以得到保 证 。数据中的错误 、缺失和不一致性 , 数据标准和规 范不统一 , 导致不同系统之间的数据难以互通共享 , 阻碍了数据的流通和整合[8 - 9] 。

本文的创新点在于 , 针对现有直升机数据治理领 域缺乏统一的数据存储 、管理和数据治理机制的问题 , 对照航空产品建设目标中关于实现行业数字化“ 全覆 盖”、数据治理流程“ 全打通 ” 的要求[10] , 构建基于 “ 云 - 边 - 端 ” 的直升机领域数据治理体系 , 打通典 型任务流程和要素的数据架构标准和治理流程 , 开发 数据集成 、数据生成 、数据分析处理等数据治理工具 链 , 建成覆盖典型场景和要素的数据资源池 , 初步形 成陆航领域数据架构标准 、基础数据平台和数据治理 工具链[11 - 14] 。

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作者信息：

鲁   兴1 , 孟   浩1 , 吕少杰2 , 张京亮2

(1. 中国直升机设计研究所 , 江西    景德镇   333000 ; 2. 中国人民解放军 66037 部队 , 北京    101121)