航空发动机维修中大数据技术的运用

2021-11-29曹成

魅力中国 2021年25期

曹成

（空军工程大学航空工程学院，陕西西安 710000）

引言

航空发动机维修工作主要是运用一定技术的手段对发动机各个部分的运行状态进行检测，进而获得相关数据，维修人员可以对获取到的数据进行诊断，分析出发动机存在的故障，并可以对可能出现的故障进行预测，同时指出发动机维修建议。在航空发动机维修中运用大数据技术，可以实现对发动机健康状态、使用寿命、维修方案等工作的开展提供有效的数据支持，并且还可以对发动机中的一些零部件故障进行检测和预测，可以有效确保航空发动机正常运行，进而提升飞行安全性。

一、航空发动机维修数据的特点

航空发动机维修数据具有数据大、类型多以及真实有效的特点。由于航空发动机是整个飞机中具有最多传感器的部位，在科技水平不断提升的今天，飞机发动机的传感器也在不断增加，因此会产生很多数据；维修数据涵盖飞机的飞行参数以及维修手册、报告以及很多图片等信息，这些信息类型多种多样；对于航空发动机来说，维修数据是否真实有效会直接影响到飞机安全飞行。这些维修数据是对航空发动机运行状况的真实体现，然而这些数据中还有一些无关和模糊信息，会影响到维修数据的完整性，所以要做好维修数据的筛选工作。

二、大数据技术在航空发动机维修中的运用前景

伴随我国航空事业的快速发展，航空发动机数据也在进一步增加。在此背景下，航空发动机维修的工作开展也要开始逐渐向大数据靠拢，通过在航空发动机中运用大数据技术可以有效提升发动机维修效率，为发动机安全运转提供保障。为实现大数据技术的有效运用，就要处理好大数据挖掘算法。现阶段，我国有许多航空公司都实现了自主研发大数据系统，还有的航空公司通过与IT企业进行合作开发了大数据系统。大数据技术在航空旅客服务、飞行状态、航空管制等多个方面都得到了广泛运用。在大数据时代下，大数据技术可以促使航空企业实现更快发展。当前大数据技术也被运用航空发动机维修中，然而大数据技术在对发动机故障诊断以及监控方面的运用还不成熟，但是伴随着航空发动机数据的进一步增加，大数据技术必然也会在发动机维修领域得到有效运用。

三、航空发动机维修数据应用

有关航空发动机维修数据运用，可以从提升数据容量以及提升信息准确率来入手，详细应用方式可以按照以下内容开展：第一，提升数据容量。航空发动机维修工作开展过程中，要将维修的信息录入进行拓展，使维修数据容量得到增加。在发动机维修过程中，可以借助网络将控制节点进行信息化操作，这样一来就可以将具体维修操作的数据进行储存，进而形成维修大数据。例如：在航空发动机维修过程中，可以向维修技术人员实施工卡电子签署的形式，这样我们就可以掌握详细的维修节点和维修总时长，此外还可以根据不同的维修技术人员在某个部分维修时所产生的时间差进行准确录入；第二，提升信息准确率。航空发动机关系到飞行安全问题，因此在发动机维修过程中，要严格按照要求对信息进行录入，进而提升信息准确率。例如：在维修过程中，要在系统中建立维修档案，对故障产生时间、故障代码、维修市场等详细信息进行规范化记录，这样就可以通过维修档案得知详细的维修情况。

四、航空发动机维修中大数据技术的运用

为使大数据技术在航空发动机维修中得到有效运用，可以构建大数据智能信息分析系统，使航空发动机维修工作效率得到提升，运用大数据技术创建智能信息分析系统可以结合以下几个方面进行：

（一）系统主要功能设计

航空发动机维修大数据智能信息分析系统要涵盖数据收集、处理、分析、诊断、预警等功能。此外，对于一些结构化或是非结构化的数据，要能够结合不同数学算法进行计算，对航空发动机维修状况进行智能判断，进而为维修技术人员提供数据参考。在航空发动机维修过程中，智能信息分析系统可以针对维修生产和活动之间的关联性进行分析，维修技术人员可以结合分析结果对维修工作进行优化，使航空发动机维修工作效率得到有效提升。除此之外，智能信息分析系统还可以在航空发动机维修过程结合一些数据，对维修情况进行判定。

（二）航空发动机维修判定

在航空发动机维修过程中，该系统还可以结合故障情况对维修所需要的人力进行合理判断。通过将以往维修数据录入系统，在大数据技术的支持下，就可以结合维修数据对维修工作量进行判定。此外，一些发动机专业故障数据，同样可以借助大数据来判断维修技术人员配置的合理性。在维修工作开展过程中，大数据可以实现根据以往发动机维修工作量、故障部位等内容对维修难度等级进行划分，这样可以方便维修技术人员提前针对故障问题制定相应的解决策略，确保航空发动机维修工作能够得到顺利开展。

（三）健康管理应用

航空发动机健康管理关系到航空飞行安全问题，并且是航空发动机维修过程所运用到的关键技术。健康管理应用主要是对航空发动机运行状况进行评估和诊断，还可以实现对航空发动机剩余使用寿命进行预测，利用大量数据对发动机使用状态进行分析成为发动机健康管理应用的关键。通过数据的变化，并结合最初设置的预警值可以实现故障预警。当前健康与管理系统通常运用飞机上保存的数据以及地面保障站的趋势分析方案，然而每架飞机都有着很多次的飞行，数据储存量也相对较大，因此地面保障也会存有很多数据，如何高效运用数据挖掘算法对保存的大量数据进行抽取成为技术难点，如何利用这些数据变动趋势实现对航空发动机使用寿命进行有效预测，并提供维修参考数据成为重点。为此，可以将系统中一些飞机发动机整个生命周期的一些比较特殊的飞行阶段（如：最大状态）数据进行分析，可以从这些数据中挑选相关性较低的数据作为航空发动机寿命预测参考数值，通过构建策略参数和健康指标之间的联系，在系统中创建航空发动机健康参数指标，进而就能够实现对航空发动机使用寿命和维修情况进行有效预测。

（四）存储、分析应用

在过去，航空发动机运行监控数据通常会保留在关系型数据库当中，当这些保存的数据不多的时候，通过借助传统关系型数据库就可以完成对数据的检索，通过对这些的数据的检索，可以为维护工作开展提供数据支持。在对过去数据进行分析的过程中，可以了解到航空发动机中这些储存的大数据结构和类型具有一定的复杂性，只是借助于这种传统形式的关系数据库是很难达到海量数据储存和检索的。要想解决大量数据存储和分析的需要，在这方面就需要借助于Hbase 这种分布式数据存储系统，这种数据储存系统还支持多个不同类型数据库和文件系统，可以实现对不同类型维修所产生的大数据进行存储。借助于MapReduce 对这些航空发动机维修数据进行整理、清洗、分类，还可以实现通过网络和计算机对这些数据进行分析处理，借助于自定义算法可以做到可视化技术研究。

（五）大数据在应用层的运用

通过在应用层运用大数据技术，可以实现对多个数据源进行分析。针对航空发动机运行的数据源，可以借助于环境数据、飞行或是性能这方面的参数等等，这种多元数据可以实现对航空发动机性能进行更为全面的解析，进一步提升数据解析精准度和真实性，通过结合维护数据源，还可以完成对航空发动机可能会出现的故障进行检测。在航空发动机的维护数据、设计数据、技术数据等数据的支撑下，可以制定更为恰当的维护方案，做到对航空发动机的预防性维护。通过对这些维护数据进行分析，为航空公司提供质量安全等信息，方便他们进行后期维修计划的制定。

为确保航空发动机在飞机运行过程中可以保持正常运转，需要对其进行故障诊断和状态监控。大数据技术在航空发动机维修的运用主要就是通过对发动机运行过程中所产生的数据进行分析，进而对其状态进行评估。借助于这些运行数据，对发动机今后的运行趋势进行剖析，对发动机一些重点参数变化情况进行分析，并结合往期发动机故障参数进行对比分析，进而实现对发动机运行故障进行早期监控预测的目的。其中借助于发动机运行数据剖析寿命变化趋势，结合数据库的维修数据做好维修计划是重点。