近日，上海交通大學(xué)航空航天學(xué)院李元祥教授團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合上海飛機(jī)設(shè)計(jì)研究院和東方航空技術(shù)有限公司 MCC，在國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)核心系統(tǒng)的智能診斷方向取得重要突破。研究團(tuán)隊(duì)圍繞引氣系統(tǒng)的跨機(jī)型診斷難題，首次構(gòu)建基于時(shí)序大模型的統(tǒng)一診斷框架，實(shí)現(xiàn)了來(lái)自空客 A320、A330 等成熟機(jī)型的運(yùn)行知識(shí)向國(guó)產(chǎn) C919 的有效遷移，為新機(jī)型在數(shù)據(jù)稀缺條件下的早期健康管理提供了智能化解決方案。
相較于傳統(tǒng)方法多依賴單一機(jī)型、模型容量有限且泛化性差，該研究提出一種 “預(yù)測(cè)下一個(gè)信號(hào) token” 的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法，聯(lián)合利用三類機(jī)型的飛行數(shù)據(jù)開(kāi)展訓(xùn)練，成功學(xué)習(xí)到通用的信號(hào)健康表征。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了高度適配工程場(chǎng)景的聯(lián)合損失函數(shù)，顯著提升了模型在下游異常檢測(cè)和基線預(yù)測(cè)任務(wù)中的表現(xiàn)。研究進(jìn)一步驗(yàn)證了，基于時(shí)序大模型的飛參建模方式能夠有效打破機(jī)型壁壘，實(shí)現(xiàn)診斷知識(shí)在多型號(hào)間的共享與遷移。相關(guān)論文已被國(guó)際工程信息學(xué)領(lǐng)域的一區(qū) Top 期刊《Advanced Engineering Informatics》接收發(fā)表。
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474034625001685
- https://arxiv.org/pdf/2504.09090
背景介紹
引氣系統(tǒng)（Bleed Air System, BAS）作為保障飛行安全與乘客舒適度的核心環(huán)節(jié)，承擔(dān)著艙壓調(diào)節(jié)、空調(diào)供氣和發(fā)動(dòng)機(jī)防冰等多項(xiàng)關(guān)鍵功能。由于系統(tǒng)工作環(huán)境復(fù)雜且高度依賴發(fā)動(dòng)機(jī)壓氣機(jī)供氣，BAS 常見(jiàn)故障如超壓、低壓和過(guò)熱，不僅頻繁發(fā)生，還可能導(dǎo)致機(jī)艙減壓、設(shè)備損壞甚至安全事故，成為影響飛行任務(wù)穩(wěn)定執(zhí)行的重要隱患。
現(xiàn)有研究多依賴基于特定機(jī)型構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)模型或輕量級(jí)深度模型，雖在健康監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中具備一定有效性，但面臨兩個(gè)根本瓶頸：一是模型強(qiáng)依賴特定機(jī)型數(shù)據(jù)分布，難以在不同飛機(jī)平臺(tái)間遷移使用；二是對(duì)大量故障標(biāo)簽的依賴，使其難以適配如 C919 等新型飛機(jī)在早期運(yùn)營(yíng)階段數(shù)據(jù)稀缺的實(shí)際情況。特別是在國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)持續(xù)服役推廣的背景下，如何在多機(jī)型之間共享診斷知識(shí)、降低數(shù)據(jù)門(mén)檻、提升模型的泛化能力，成為工程界亟待破解的關(guān)鍵課題。
主要?jiǎng)?chuàng)新
為了解決多機(jī)型之間診斷遷移難、C919 數(shù)據(jù)稀缺等問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)提出了一種基于時(shí)序大模型的統(tǒng)一診斷框架。團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了涵蓋 A320、A330 和 C919 三種機(jī)型的引氣系統(tǒng)飛行數(shù)據(jù)集，并設(shè)計(jì)了一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，通過(guò) “預(yù)測(cè)下一個(gè)信號(hào) token” 的方式，讓模型在不依賴故障標(biāo)簽的情況下，學(xué)會(huì)抽取多機(jī)型通用的健康狀態(tài)特征。
在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)針對(duì)工程上新機(jī)型故障樣本極少的現(xiàn)實(shí)，設(shè)計(jì)了一個(gè)結(jié)合基線預(yù)測(cè)與異常檢測(cè)的聯(lián)合損失函數(shù)。這個(gè)機(jī)制不僅提升了模型對(duì)下游任務(wù)的適應(yīng)性，也讓診斷結(jié)果更具解釋性。
結(jié)果
實(shí)驗(yàn)表明，該模型在多個(gè)任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有方法，尤其是在 C919 這樣數(shù)據(jù)稀少的場(chǎng)景下，準(zhǔn)確率提升明顯。
在跨機(jī)型數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)的下游任務(wù)的精度和準(zhǔn)確度顯著超越當(dāng)前流行的 SOTA 方法，并且將有預(yù)訓(xùn)練和沒(méi)有預(yù)訓(xùn)練的相比，性能也有明顯提升，驗(yàn)證了預(yù)訓(xùn)練在本系統(tǒng)的有效性。
可視化分析進(jìn)一步驗(yàn)證了模型的表示能力。通過(guò) t-SNE 將不同機(jī)型的信號(hào)語(yǔ)義映射至二維空間，結(jié)果顯示模型能夠清晰劃分正常與異常狀態(tài)，即使傳感器配置存在差異，仍具備良好的判別能力。
此外，團(tuán)隊(duì)還探索了模型規(guī)模與任務(wù)性能之間的關(guān)系。結(jié)果表明，在結(jié)構(gòu)不變的前提下增加參數(shù)量，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性隨之提升，體現(xiàn)出明顯的規(guī)模效應(yīng)。這為未來(lái)構(gòu)建更高容量、更強(qiáng)泛化能力的飛行信號(hào)基礎(chǔ)模型提供了支撐。
未來(lái)研究方向
本研究展示了時(shí)序大模型在數(shù)據(jù)稀缺、系統(tǒng)異構(gòu)等復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景下的應(yīng)用潛力，不僅為國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)早期運(yùn)營(yíng)提供了有效的健康保障手段，也為我國(guó)廣泛存在的工業(yè)設(shè)備場(chǎng)景（如軌道交通、能源系統(tǒng)、制造產(chǎn)線等）帶來(lái)了通用化智能診斷的技術(shù)啟發(fā)。以統(tǒng)一模型、共享知識(shí)、適應(yīng)多樣系統(tǒng)的能力，將為各類工業(yè)場(chǎng)景的運(yùn)維升級(jí)提供新思路。
未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步拓展飛行關(guān)鍵系統(tǒng)的建模范圍，構(gòu)建覆蓋發(fā)動(dòng)機(jī)、空調(diào)系統(tǒng)、輔助動(dòng)力裝置等多個(gè)子系統(tǒng)的飛參時(shí)序大模型，推動(dòng)跨系統(tǒng)、多機(jī)型的統(tǒng)一建模與診斷研究。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還計(jì)劃引入文本、圖譜等多源信息，發(fā)展融合飛參信號(hào)與維修記錄、艙內(nèi)語(yǔ)音等的多模態(tài)模型架構(gòu)，持續(xù)提升故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與模型的交互性，面向未來(lái)構(gòu)建智能化的飛機(jī)健康管理系統(tǒng)。
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