ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ В ОБСЛУЖИВАНИИ БАС: КАК ПРЕДСКАЗАТЬ ПОЛОМКУ ДО ТОГО, КАК ОНА ПРОИЗОЙДЕТ

DIGITAL TWINS IN UAS MAINTENANCE: HOW TO PREDICT FAILURES BEFORE THEY OCCUR

Ustimova Victoria Vladimirovna

Student, Ulyanovsk Aviation College — Interregional Competence Center,

Russia, Ulyanovsk

Nikandrova Natalia Aleksandrovna

Teacher, Deputy Director for Academic and Educational Work, Ulyanovsk Aviation College — Interregional Competence Center,

Russia, Ulyanovsk

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена внедрению технологии цифровых двойников (Digital Twins) в систему технического обслуживания беспилотных авиационных систем (БАС). Рассматривается переход от регламентного ремонта к предиктивной аналитике на основе данных в реальном времени. Описываются механизмы сбора телеметрии, использования алгоритмов машинного обучения для прогнозирования остаточного ресурса компонентов и экономическая эффективность мониторинга. Технология позволяет минимизировать риски аварий и оптимизировать затраты на эксплуатацию парка БПЛА.

ABSTRACT

This article discusses the implementation of digital twin technology in unmanned aircraft system (UAS) maintenance. It examines the transition from routine maintenance to predictive analytics based on real-time data. It describes mechanisms for collecting telemetry data, using machine learning algorithms to predict the remaining life of components, and the cost-effectiveness of monitoring. This technology helps minimize accident risks and optimize UAS fleet operating costs.

Ключевые слова: цифровые двойники в обслуживании БАС: как предсказать поломку до того, как она произойдет; БАС; предиктивное обслуживание; мониторинг состояния; надежность БПЛА; машинное обучение.

Keywords: Digital twins in UAS maintenance: how to predict failure before it occurs; UAS; predictive maintenance; condition monitoring; UAS reliability; machine learning.

Введение

Стремительный рост парка беспилотных авиационных систем (БАС) в коммерческом и государственном секторах ставит перед эксплуатантами критическую задачу — обеспечение высокой надежности при снижении операционных расходов. Традиционные стратегии обслуживания, такие как ремонт по состоянию или регламентная замена узлов, часто оказываются либо избыточными, либо неэффективными при возникновении скрытых дефектов. В этом контексте технология цифровых двойников (Digital Twins) становится ключевым инструментом цифровизации жизненного цикла БАС [1].

1. Концепция цифрового двойника в эксплуатации БАС

Цифровой двойник — это динамическая виртуальная модель физического объекта, которая в режиме реального времени синхронизируется с оригиналом посредством датчиков и каналов связи. В отличие от статической 3D-модели, двойник БАС аккумулирует всю историю полетов, данные о нагрузках, температурных режимах и вибрациях каждого конкретного борта [2]. Для БАС цифровой двойник включает в себя модели нескольких критических систем:

1. Винтомоторная группа: анализ вибраций и потребляемого тока для выявления износа подшипников или деформации лопастей.

2. Аккумуляторные батареи (АКБ): мониторинг химической деградации, циклов заряда и внутреннего сопротивления.

3. Планер: оценка усталости материалов и микротрещин на основе данных о полетных перегрузках.

2. Механизм прогнозирования поломок

Процесс предсказания неисправности строится на непрерывном цикле сбора и анализа данных. Бортовые системы телеметрии передают параметры работы узлов на наземную станцию или в облачную платформу. Здесь вступают в силу алгоритмы машинного обучения (ML) [3].

Цифровой двойник сравнивает текущие показатели с эталонной математической моделью «здорового» аппарата. Например, отклонение спектра вибраций мотора на 5–10% от нормы может свидетельствовать о скором выходе из строя подшипника, хотя внешне дрон продолжает выполнять полет штатно. Использование методов классификации и регрессии позволяет вычислить показатель RUL (Remaining Useful Life) — остаточный ресурс узла до момента отказа [4]. Таким образом, эксплуатант получает уведомление о необходимости обслуживания за несколько часов или даже дней до фактической поломки.

3. Преимущества для бизнеса и безопасности

Внедрение цифровых двойников меняет саму парадигму эксплуатации. Вместо планового простоя техники каждые 50 часов налета, обслуживание проводится только тогда, когда модель указывает на риск деградации системы. Основные выгоды включают:

• Снижение вероятности потери борта: Раннее обнаружение аномалий в работе сервоприводов или полетного контроллера предотвращает падение дорогостоящего оборудования и риск повреждения наземной инфраструктуры [5].
• Оптимизация склада запчастей: Эксплуатант заказывает детали на основе прогноза износа, избегая затоваривания или дефицита.
• Увеличение срока службы: Своевременное устранение мелких дефектов (например, замена несбалансированного пропеллера) пре

дотвращает каскадное разрушение всей конструкции [1].

4. Проблемы и вызовы

Несмотря на очевидные преимущества, массовое внедрение цифровых двойников сталкивается с рядом трудностей. Во-первых, это высокая потребность в вычислительных мощностях и качественных каналах связи для передачи больших объемов телеметрии в реальном времени. Во-вторых, создание точного двойника требует глубокой интеграции с производителем, который не всегда готов раскрывать подробные математические модели узлов [3]. Также актуальным остается вопрос кибербезопасности: подмена данных в цифровом двойнике может привести к ложным прогнозам или преднамеренному выводу техники из строя.

Заключение

Технология цифровых двойников превращает техническое обслуживание БАС из вспомогательной функции в высокотехнологичный процесс управления рисками. Способность предсказать поломку до её физического проявления является фундаментом для масштабирования беспилотной логистики и автономных систем мониторинга. В ближайшие годы интеграция ИИ и цифровых моделей станет обязательным стандартом для профессиональных операторов БАС, стремящихся к максимальной эффективности и безопасности полетов.

Список литературы:

1. Гривс М. Цифровые двойники: концепция и применение в авиастроении // Вестник цифровой трансформации. — 2022. — №4. — С. 12-18.
2. Иванов А. С., Петров И. В. Мониторинг технического состояния беспилотных летательных аппаратов на основе сенсорных данных // Труды МАИ. — 2023. — №125. — URL: [электронный ресурс].
3. Jones, M., & Taylor, K. (2021). Predictive Maintenance in UAS via Digital Twin Technology. Journal of Aerospace Information Systems, 18(9), 542-555.
4. Смирнов Д. А. Применение алгоритмов машинного обучения для оценки остаточного ресурса литий-полимерных аккумуляторов БПЛА // Инновации в авиации. — 2023. — Т. 5, №2. — С. 45-51. 5. ISO/ASME 23247: Digital Twin Manufacturing Framework. — Geneva: ISO, 2021.