工業大數據在商用航空發動機的應用

羅婷婷 李宇斌 顧君瑋

（中國航發商用航空發動機有限責任公司 上海市 200241）

工業大數據是互聯網、大數據和工業產業結合的產物，是我國工業互聯網、制造2025 以及工業4.0 等的國家級戰略型企業發展的主要落腳點。將大數據應用到制造業，可以實現其管理模式的進一步創新，進而有效促進我國整體社會經濟的穩步提升。隨著當今信息技術的快速發展，大數據在制造企業中的應用讓制造企業的發展越來越趨于智能化。本文將基于大數據的含義、特征及處理流程，分析大數據技術在商用航空發動機的應用方向，期望能夠對推動新技術的普及落地，助力商用航空發動機研制，發揮相應的價值。

1 大數據技術的概述

1.1 大數據技術的內涵

大數據技術是基于云計算而發展出的一種新型技術，它有著較多的種類、較大的規模和信息量[1]。一般而言，通過大數據技術，可實現特定信息的讀取，并借助于相應的技術手段來實現信息數據的合理應用，以此來實現技術管理價值的充分發揮。將大數據技術應用于現代企業中，可幫助企業實現市場發展信息的及時準確獲取，以此來為企業的經營和發展提供更具科學性的指導，這對于限位企業經濟管理效果的提升和企業的良好發展都十分有利。

1.2 大數據技術的特征

1.2.1 龐大的數據量

大數據在目前的應用十分廣泛，涉及到各個方面，所以在數據量方面，大數據可以用海量來形容。在大數據時代，傳統信息時代的處理單位已經變得過于渺小，且難以滿足數據的運算需求，因此，數據的儲存會用TB PB 甚至ZB 來衡量，并且對于多數行業而言，系統在運行過程中所需要記錄分析的數據，可能會出現由百GB 到10 TB 不等，因此，大數據儲存的大容量性就能夠有效的滿足，公司的數據需求、數據增長速度也會對企業相關工作與決策起到一定程度的影響作用。

1.2.2 豐富的種類

從宏觀的角度來看，數據的多樣性既可以分為數據格式的多樣性，也可以分為數據來源的多樣性，而對于大數據而言，就有效地將這些多樣性的數據形式都進行了囊括?？偟膩砜创髷祿姆N類非常多，其中有文本、圖像、數字、視頻、地理位置等的各種信息數據。這些種類豐富的數據，不僅可以為不同行業的數據使用提供支持，也可以對電子商務系統、網絡點擊系統、社交網絡系統，甚至衛星定位系統等提供運行支持。同時，這些豐富的數據內容也會給工業制造帶來相應的影響，因此在實際應用中需要將工業發展實際作為基礎來進行分析[2]。

1.2.3 很快的處理速度

在大數據技術的發展過程中，數據量會隨著時間變化而不斷增加，而該技術也會憑借其強大的處理能力來實現有價值數據信息的快速檢索，并綜合分析各種數據之間的聯系。將大數據技術和云技術結合應用，將會在商業領域中發揮出更高的應用價值。

1.3 大數據的處理流程

大數據地使用便捷性以及多樣化，使得大數據技術可以在各個行業中進行有效地應用，其可以可為行業發展提供出更具價值性的數據信息。但是，在這些數據信息進行應用之前，則需要通過相應的技術來進行處理。在大數據技術中，主要有數據的采集、分析以及管理等諸多環節，通過大數據技術來進行數據處理時，應對多方面的數據進行提取，并通過數據轉換和加載等的方式來為接下來的數據分析創造有利條件。

所謂數據分析，其實就是借助于專業模型和算法從集成數據中來進行價值的挖掘，在數據分析中，一項主要的支撐技術就是云技術。所謂數據解釋，其實就是通過簡單便捷的方式將分析好的數據展現出來，以此來給用戶提供出科學合理的數據匯報[3]。

2 大數據在航空發動機領域的應用現狀

2.1 國外應用情況

為實現產品的可靠研發，并實現運營效果的良好改善，國際上的很多標知名業都開始投入大量資金來進行大數據分析，將大數據研究深入到企業產品的設計、制造以及售后等各個環節，期望通過數字化轉型進行彎道超車。

羅羅公司其全球監測中心在對上千臺“遄達”這一系列發動機進行工作狀態進行監測的過程中，進行了“發動機健康管理"系統（Engine Health Management EHM）的建立，借助于該系統，工程師可以對發動機的具體工作狀態做到全面了解，以此來合理安排其使用時間和維修時間，并實現對此存儲參數的合理設計。同時，該公司和也微軟公司合作進行了“智能發動機”的開發，以此來實現對發動機設計方面、生產方面和運行等方面數據的收集、分析，另外，通過該發動機，也可以實現對機場設施、天氣條件飛機周轉時間和滑行情況等的了解。羅羅公司也專門組建了一個數據實驗室——R2 數據實驗室，其主要的目的就是借助于全新的分析方法、機械學習以及人工智能來挖掘數據“財富”。

GE 致力于打造“傳感器+大數據”的工業互聯網模式。GE 目前正在研究一種借助于建模工具來實現維修內容選項生成的技術，在該技術的研究過程中，需要全面考慮特定性能歷史和運行狀態下的發動機技術目標以及客戶所期待的營利目標。在生成的維修內容選項中，也應該包含性能損失結果以及定價。

普惠所啟動的數字化分析方面的項目已經達到了十幾個，主要是對發動機模型的預測、性能的監測等項目。為時間理論和專業前沿知識的良好結合，普惠也對合作范圍作出了進一步擴大，目前，其合作項目包括麻省理工聯合技術研究中心、全球運營領袖項目以及IBM。

2.2 國內應用情況

國內，目前在航空發動機的健康管理系統上進行了一定研究，試圖借助于數據采集的方式來實時分析，讓發動機潛在的異常和故障得以提前發現，保證發動機安全性。而主要的應用場景包括：通過大數據方法結合通訊系統，對發動機機載設備上的數據運行情況參數進行記錄；對發動機工作過程中所產生的數據進行綜合記錄分析；完成對航空發動機使用過程中的監視與維護；對可更換單元設備狀態進行監控管理；對使用中的發動機性能變化情況，以及可能故障趨勢進行數據分析，對發動機內設備存在的狀態以及趨勢進行分析；利用大數據方法對發動機的使用情況，以及剩余壽命進行管理推測，實時以數據方式監控發動機使用過程中的振動情況，并分析其功能的穩定性；對發動機的使用過程進行實時數據記錄，并以數據對照進行發動機異常狀態的試警，同時，結合數據分析對故障類型以及解決方法進行推算。國內的航空發動機上的大數據應用，正處于探索階段。

3 大數據在商用航空發動機的應用方式

對于商用航空發動機而言，相對于軍用發動機，數據的開放性更好。了解大數據產生的源頭，歸納大 數據的分類和特點，從數據流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流，將具有很強的現實意義。 通過研究，目前，主要有以下幾個應用方式：

3.1 優化設計方案

發動機的設計過程是一單精密、繁復的過程，僅僅通過設計師的腦力運作，難以對每一個細節進行詳細考慮，而結合大設計方法，就可以增強設計方案的完善程度。在設計過程當中，相關設計人員可以在設計開始之前，先通過大數據分析技術對當前發動機的主要使用形式，以及各項設備參數進行收集對比，以對自己的設計方案起到一定的啟示作用。同時在設計過程中，也可以通過對大數據方法下龐大、精密，且具有極高效能的計算機集群進行利用，來對所設計方案中的各項設備運行參數進行模擬運算，以推算出最為合理的預算數據。

除此之外，還能夠通過大數據的通訊便捷性，采用大數據協同技術，以異地多方協同的方式，聯合性的共同進行航空發動機的方案設計。同時，在初步方案完成之后，還可以借助大數據的精密計算，對所設計方案的可能運行結果進行數據分析，推算出正式運行過程中可能出現的數據情況以及問題。方便進行方案的再次修訂，并且讓所設計的方案發動機仿真精度達到最高。最后對產業進行大數據分析，以此來實現設計方案的全面優化。

3.2 助力研制質量管理

目前，質量管理是通過填報質量分析單，減少錯誤的方法、最多的是對員工加強培訓，但都無法高效的減少失敗帶來的額外損失，我們利用大數據，不僅能夠迅速獲得到一個傳統形式的分析報表來實現對指標過程的能力分析，還可以通過數據更加精準的分析錯誤、優化流程，從而防止這些錯誤產生；同時，也可以從大數據中得到很多嶄新的分析結果，從上百個過程能力指數里找尋其關聯性，以此來全面地認知和總結總體產品的質量及其性能。

3.3 優化設計制造協同

大涵道比渦扇發動機目前處于研發階段，面對小批量試制的生產模式，設計的多方案并行和不斷優化調整，這對于一個以快速響應為實際需求的制造而言將有著巨大的挑戰性。通過大數據技術，可以為我們提供出足夠的數據信息，且這些信息十分詳細，從這些信息中，我們可以找出實際和預測之間的偏差概率，以此來實現計劃排產的制定，同時也能夠對現場生產實際和計劃之間的偏差進行監控，以此來實現計劃排產的動態調整。由此可見，該技術的應用可以讓我們有效實現“畫像”缺陷的規避，直接進行群體特征的分析與監控。通過分析和監控數據之間所具有的關聯性，可實現對未來的高效計劃，有助于設計制造更好的協同。

3.4 優化客戶服務

由于發動機在使用過程中往往所使用的時間跨度較大，并且在不同的使用情況下，發動機的狀態都會發生頻繁的更換，和次數較多的運作。因此，對發動機進行有效監控，并實時把握發動機的使用狀態，了解發動機是否出現故障，是發動機運行管理以及維修保障的工作重心，而在這其中，發動機的燃油消耗、可靠性、維護成本以及剩余價值是操作員最關心的問題。想要便捷、精確地對發動機使用過程中的各項參數進行了解，就可以對大數據的數據同時處理便捷性，以及可實時記錄分享性進行利用，并通過實時記錄發動機運行過程中的設備參數，形成動態參數監控曲線，以及應用大數據進行設備工作異常數據報警，以及故障數據反饋機制等，來對發動機使用情況進行掌握，并通過對發動機及其各個零部件的飛行數據、行線數據、天氣數據以及飛行員數據等信息的收集，結合有效地數據分析，并根據其實際性能來進行遠程維修或者是預防性質的維護。

4 結束語

大數據不僅依靠數據的體量，還需要通過有效的數據分析、數據挖掘算法、數據預測分析建模、才能獲取深入的、有價值的、智能的信息，數據的高質量、專業的數據管理是運用大數據技術的基礎保障。

工業大數據給制造業帶來的改變或許會引領新的工業革命，但新技術的使用，需要有足夠知識和經驗的專業工程師及組織，通過對技術的不斷研究和驗證，真正推動新技術的普及落地，對海量的數據去粗取精，去偽存真，讓數據發揮價值，助力商用航空發動機研制。