Человеко-машинные системы предиктивного технического обслуживания авиадвигателей на основе объяснимого искусственного интеллекта

Abstract

В статье исследуются перспективы развития человеко-машинных систем для предиктивного технического обслуживания авиационных двигателей с применением объяснимого искусственного интеллекта. Основное внимание уделяется перспективным методикам создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений, обеспечивающим эффективное взаимодействие между специалистами и алгоритмами машинного обучения. Человеко-машинные системы предиктивного обслуживания позволяют оптимально распределить функции между автоматикой и специалистами. Одним из перспективных направлений является разработка цифровых двойников авиадвигателей, интегрированных в человеко-машинные системы предиктивного технического обслуживания на основе объяснимого искусственного интеллекта. Получаемые результаты могут интегрироваться в систему предиктивного обслуживания, формируя рекомендации по оптимальным межремонтным интервалам и необходимым конструктивным доработкам. В целом такие системы позволяют эффективно сочетать когнитивные способности человека-оператора с аналитическими возможностями искусственного интеллекта. Практика визуализации значимых параметров и логики принятия решений повышает готовность технического персонала следовать рекомендациям системы. Результаты исследования подтверждают возможность практической реализации таких систем в авиационной отрасли для повышения качества и надежности технического обслуживания.