Щодо одного підходу до інтеграції штучного інтелекту в методологію аналізу дерева відмов

Abstract

In modern conditions of intensive operation of air transport, ensuring the reliability and failure-free operation of technical systems is a priority task, directly related to flight safety and economic efficiency [1]. Statistical data analysis indicates that technical malfunctions, ranking second among the causes of flight cancellations, create significant operational and financial risks. The problem is particularly acute in the context of aircraft engines, which are critically important components whose failure can have catastrophic consequences [1]. A crucial factor is also the time deficit between flights necessary for scheduled maintenance, which requires the implementation of reliable predictive diagnostic methods. Traditional approaches to reliability assessment, based on classic analytical models (e.g., the exponential distribution law), although fundamental, often prove insufficiently sensitive to reflect the multifactorial and non-linear nature of wear and failure processes in complex modern systems [2]. In this regard, there is an urgent need to develop integrated methodologies capable of combining the structural logic of engineering analysis with the predictive power of artificial intelligence (AI). The article proposes an integration that combines the classical Fault Tree Analysis (FTA) methodology with machine learning algorithms, namely Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural networks [3]. The FTA methodology provides the necessary structural framework, establishing cause-and-effect relationships between basic events (component failures) and the top event (engine failure) through logical operators. The key idea is to use LSTM networks for the dynamic prediction of the probability of failure Pi (t+Δt) of each individual critical system node. LSTM networks, known for their ability to effectively process large volumes of sequential data (time series), are trained on historical engine operational parameter data, which includes temperature, pressure, vibration, and other critical indicators Xi (t) [4]. This allows the model to capture complex, long-term dependencies that precede the actual failure. The predicted failure probabilities Pi (t+Δt) of individual components are dynamically substituted into the FTA logical model (equation P = f (P1, P2, ..., Pn)), which allows for the real-time updating of the integrated reliability assessment of the entire system Psys(t). This mechanism not only increases the accuracy of the overall prediction but also allows for the operational reduction of the fault tree, narrowing the scope of the search for the most probable scenarios. As a result, engineering and technical personnel can quickly identify the source of a potential malfunction, which is critically important for transitioning to condition-based maintenance and minimizing the risks of unexpected failures.

У сучасних умовах інтенсивної експлуатації авіаційного транспорту забезпечення надійності та безвідмовності технічних систем є пріоритетним завданням, безпосередньо пов&039;язаним із безпекою польотів та економічною ефективністю [1]. Аналіз статистичних даних свідчить, що технічні несправності, посідаючи друге місце серед причин скасування авіарейсів, створюють значні операційні та фінансові ризики. Особливої гостроти проблема набуває в контексті авіаційних двигунів, які є критично важливими компонентами, чиї відмови можуть мати катастрофічні наслідки [1]. Вирішальним фактором також є дефіцит часу між польотами, необхідного для здійснення регламентного технічного обслуговування, що вимагає впровадження достовірних діагностичних методів прогнозування. Традиційні підходи до оцінки надійності, що базуються на класичних аналітичних моделях (наприклад, експоненціальний закон розподілу), хоча й є фундаментальними, часто виявляються недостатньо чутливими для відображення багатофакторного та нелінійного характеру процесів зносу та відмов у складних сучасних системах [2]. У зв&039;язку з цим виникла нагальна потреба у розробці інтеграційних методологій, здатних поєднати структурну логіку інженерного аналізу з прогнозованою потужністю штучного інтелекту. У статті запропоновано інтеграцію різних підходів, що інтегрує класичну методологію аналізу дерева відмов Fault Tree Analysis (FTA) з алгоритмами машинного навчання, а саме рекурентними нейронними мережами типу Long Short-Term Memory (LSTM) [3]. Методологія FTA забезпечує необхідний структурний каркас, встановлюючи причинно-наслідкові зв&039;язки між базовими подіями (відмовами елементів) та головною подією (відмовою двигуна) через логічні оператори. Ключова ідея полягає у використанні LSTM-мереж для динамічного прогнозування ймовірності відмови Pi(t+Δt) кожного окремого критичного вузла системи. LSTM-мережі, відомі своєю здатністю ефективно обробляти великі обсяги послідовних даних (часові ряди), навчаються на історичних даних експлуатаційних параметрів двигуна, які включають температуру, тиск, вібрацію та інші критичні показники Xi(t) [4]. Це дозволяє моделі фіксувати складні, довготривалі залежності, що передують фактичній відмові. Прогнозовані значення ймовірностей відмов Pi (t+Δt) окремих компонентів динамічно підставляються в логічну модель FTA (рівняння P = f (P1, P2, ..., Pn)), що дає змогу в режимі реального часу оновлювати інтегральну оцінку надійності всієї системи Psys(t). Цей механізм не лише підвищує точність загального прогнозу, але й дозволяє оперативно здійснювати редукцію FTA, звужуючи коло пошуку найбільш імовірних сценаріїв. Завдяки цьому, інженерно-технічний персонал може швидко ідентифікувати джерело потенційної несправності, що є критично важливим для переходу до технічного обслуговування за фактичним станом та мінімізації ризиків несподіваних відмов.