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装备维修保障分析技术系统研发及应用

发布时间: 2014-12-06  点击次数: 2032次

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装备维修保障分析技术系统研发及应用

摘要:装备维修保障分析系统研发的主要目的是解决装备维修保障方案制订的科学性和工程化的问题,通过维修保障工程管理、封装标准规范的专业分析工具、报告自动生成工具及维修保障数据库的建立,可实现对维修保障分析工作的管理和支撑,有效解决目前装备维修保障工作中遇到的问题,目前通过实际应用,其效果已经得到了初步验证。
 

1 引言

装备的维修保障分析工作是武器装备研制过程中的重要工作,赛思高低温交变试验箱主要用于协调装备设计与四性设计工作,确定满足装备使用和维修所需的保障资源,从而保证装备能够满足使用和维修要求。本文介绍了维修保障分析技术系统及其应用情况,主要内容包括:
  • 装备的维修保障分析现状及需求分析,对目前装备的维修保障分析中遇到的问题和需求进行分析;
  • 装备维修保障分析方法及相应技术系统的功能组成,针对装备维修保障分析中的问题,研发的维修保障分析系统的介绍;
  • 维修保障分析技术系统的应用情况,维修保障分析系统在实际维修保障分析工作中的应用情况及效果。

2 装备维修保障分析现状及需求分析

在以往的装备研制过程中,维修保障分析工作中存在以下问题:
  • 维修保障分析缺乏工程管理手段,维修保障分析是迭代的过程,赛思高低温交变试验箱装备中分析对象较多,导致工作项目也很多,对于维修保障工作项目的管理、数据迭代及更改的管理都缺乏有效的支持工具和手段。
  • 缺乏专业设计分析工具,基本以手工填写表格方式为主,对分析人员要求较高,在工作时经常需要查阅相关标准,如开展RCMA工作时,需要参考GJB 1378A中的逻辑决断流程,导致工作效率比较低,工作质量难以保证;
  • 维修保障分析报告编制困难,由于数据分散管理,导致维修保障分析的报告编制工作量大,花费人员较多,时间较长,难以保障数据准确;
  • 维修保障分析数据缺乏统一管理,输入输出数据都分散存储,获取输入数据不方便,且难以保证数据一致。例如,故障模式是RCMA分析的输入,赛思高低温交变试验箱而FMEA结果数据在设计部门或可靠性部门以分散的文档进行管理,RCMA工作很多时候并不是由同一组人员开展,跨部门、跨专业获取数据时难以保证故障模式数据的完整、及时和准确;
为解决以上问题,我公司与工业部门合作研发了维修保障分析技术系统。

3  维修保障分析技术系统介绍

3.1 系统功能简介

维修保障分析系统功能组成如下:

维修保障分析技术系统功能结构图
    图3‑1维修保障分析技术系统功能结构图


如图所示,维修保障分析技术系统主要包括维修分析工程管理、维修保障分析工具(FMEA工具、RCMA工具、OMTA工具、LORA工具、报告自动生成工具)、维修保障数据库。通过维修保障分析工程管理创建和管理维修保障分析工作项目,并可通过工作项目直接启动维修保障分析工具,各维修保障分析专业工具可从维修保障数据库中获取所需的输入数据,并将结果统一存储到维修保障数据库中,维修保障分析工作完成后,可通过维修保障报告自动生成工具,提取数据库中的数据,自动生成报告。
各部分主要功能如下:

  • 维修保障分析工程管理,提供对装备型号及产品结构的管理维护、维修保障分析工作任务的管理(包括工作任务创建、定义、分解、执行及工具调用),并提供的数据的版本管理、更改管理,实现对维修保障分析业务的全面支持;
  • 维修保障分析工具(包括两类工具,专业工具和报告工具),赛思高低温交变试验箱其中专业工具包括FMEA、RCMA、OMTA和LORA工具FMEA工具基于GJB 1391-2006开发,支持可靠性和保障性的FMEA,并支持共用故障模式的数据,RCMA工具基于GJB 1378A-2007开发,并根据装备特点封装装备特有逻辑决断内容,可自动获取数据库中存储的故障模式数据作为输入,OMTA工具基于GJB 1371开发,可自动获取数据库中FMEA和RCMA确定的预防性维修工作任务和修复性维修工作任务,LORA工具基于GJB 2961开发,用于确定故障产品合理的维修级别;报告工具可基于装备型号定制报告模板,通过报告模板与数据库中数据关联,可提取数据库中的数据,自动生成报告。
  •  维修保障数据库,以产品结构为主线,实现对维修保障分析数据的关联,包括了对FMEA数据、RCMA数据、OMTA数据及LORA数据的存储,并建立了业务数据之间的关联,实现了单一数据源存储。

3.2 系统主要业务流程

维修保障分析主要业务流程
图3‑2维修保障分析主要业务流程
如图3-2所示,系统支持的主要业务流程如下:
  • 基于可靠性FMEA的结果,开展保障性的FMEA,确定修复性维修任务,以及提出建议的预防性维修任务;
  • 基于可靠性FMEA的结果和保障性FMEA提出的建议的预防性维修任务,开展RCMA分析,确定预防性维修任务和修复性维修任务;
  • OMTA工作自动获取FMEA和RCMA分析确定的修复性维修任务和预防性维修任务,确定开展维修任务所需的维修保障资源;
  • 针对产品和维修任务进行LORA分析,确定合理的维修级别方案。

3.3 系统关键技术

3.3.1    基于统一数据库的维修保障数据关联技术

基于统一的维修保障数据库,赛思高低温交变试验箱存储FMEA、RCMA、OMTA和LORA的数据,并实现数据之间的关联,如故障模式与对应的修复性维修工作或预防性维修工作的关联,保证了数据的一致性,且维修保障各分析工具,可自动从维修保障数据库中获取已有输入数据,分析完成后,自动将输入数据与分析结果建立关联。

3.3.2    维修保障分析工程技术状态管理技术

通过维修保障分析数据版本管理和更改管理技术,满足维修保障分析工程技术状态管理的需求,维修保障分析工作项目完成后,发布数据,生成版本,实现了对历史数据的记录和管理。同时采用更改管理技术,解决了维修保障分析过程中会出现迭代的问题,某一数据更改后,会自动给以此数据的工作项目的负责人员发出通知,由该人员判断是否要进行相应更新。

3.3.3    基于装备特点的RCMA逻辑决断分析技术

针对装备的特点,对1378A逻辑决断进行了扩展,并封装到RCMA工具中,如对保养工作进行扩展,增加工作方法和工作时机,使zui终分析的结果可靠性更强,内容更加明确。

4 维修保障分析技术系统的应用情况

目前维修保障分析技术系统LDM/WILS已经在航空发动机的维修保障分析工作中投入使用,实现了可靠性分析与维修保障分析的紧密结合,具体效果如下:
  • 实现了对维修保障分析工程的管理和支持,通过工作项目管理,保证了维修保障分析工作规范有序开展,并解决了对多型号、多轮迭代的工程管理的问题,通过版本和更改管理有效控制数据的技术状态;
  • 提供了专业分析工具,通过专业分析工具可自动获取数据库中的数据,建立数据关联,保证了数据的质量和准确性,由于专业工具中封装了标准,降低了对设计人员的要求,提高了工作效率;
  • 减轻了报告编制的工作量,维修保障分析工作完成后,数据自动存储到统一的数据库中,通过报告自动生成工具,自动生成报告,大大减轻了报告编制的工作量,并保证了数据的准确性和一致性;
  • 实现了数据的统一存储和积累,通过统一的数据库管理数据,并实现单一的数据源管理,消除了数据的冗余,保证了数据准确一致,并实现对型号数据的有效积累,方便改进或发展型的型号参考。
总之,维修保障分析技术系统的应用,赛思高低温交变试验箱对航空发动机的维修保障分析工作管理和质量的提高带来了明显的效果,随着系统在型号中的应用和数据的积累,将会对发动机的维修保障分析工作带来更大的效益。


 

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