GPMS 加速直升机预测性维护解决方案的开发
使用 MATLAB 加快新解决方案的上市速度
“我们的整个测试和验证过程都是通过 MATLAB 实现的。所有的研发和产品开发都是在 MATLAB 中运行的 - 如果没有 MATLAB，很难想象我们能完成这项工作。”
关键成果
- MATLAB 支持新的预测性维护功能的快速原型构建
- 预计开发时间缩短 90%，可更快地将新解决方案推向市场
- 在 MATLAB 中的测试结果支持新系统的认证，从而减少安全关键资产的部署时间
GPMS 的 Foresight MX 可以监控发动机性能、尾桨变速箱平衡以及旋翼轨迹和平衡。
GPMS 为直升机市场开发状态和使用情况监控系统 (HUMS) - 包括状态监测和预测性维护解决方案。这些系统支持发动机性能检查、旋翼跟踪和平衡以及飞行数据监控，从而增强作战准备。其产品 Foresight MX 能够降低计划外维护的成本和停机时间、实现更高效的资产规划和提高安全性，为行业带来价值。例如，在组件出现故障之前进行更换可以大幅降低变速箱检查和重新构建的成本，估计每年可以额外增加 50 小时的飞行时间。
典型的健康监控单元相当复杂，包括几个转速表界面、用于捕获飞机参数数据的模拟界面、加速度计和其他组件。借助 MATLAB®，GPMS 可以简化 HUMS 和预测性维护解决方案的整个测试和验证流程。该团队使用 MATLAB 设计状态监控和预测性维护算法，分析和可视化机载传感器数据，并为必需的直升机平台定义组件关系。
在 MATLAB 的帮助下，GPMS 能够开发新的预测性维护功能原型，否则需要从头开始创建。这使得开发时间缩短了 90%，使 GPMS 能够更快地为直升机市场带来新解决方案。
