王曉宇

摘要：隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，航空發(fā)動機可測量數(shù)據(jù)類型越來越多，數(shù)據(jù)量越來越大，使得航空發(fā)動機具有了大數(shù)據(jù)基因。本文分析發(fā)動機大數(shù)據(jù)特點，建立發(fā)動機大數(shù)據(jù)應用架構(gòu)，對大數(shù)據(jù)技術(shù)在航空發(fā)動機維修中的應用進行了探討。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用，航空公司可以提高發(fā)動機的維修性、可靠性和經(jīng)濟性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);航空發(fā)動機;預測維修;狀態(tài)監(jiān)控

1 大數(shù)據(jù)的概念及特點

一直以來對大數(shù)據(jù)并沒有明確的定義，維基百科中認為，大數(shù)據(jù)指的是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應用軟件不足以處理的大量或復雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語。計算機科學技術(shù)的進步為“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)提供了有力條件，信息化技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)字化信息量爆炸增長，并且除了數(shù)量增長外，數(shù)字化信息的變化也逐漸的增大。

相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)具有“5V 特性”：一是大量（Volume），數(shù)據(jù)量達到PB，甚至EB、ZB級;二是快速性（Velocity），數(shù)據(jù)增長快速意味著是有時效性的，這就對數(shù)據(jù)的獲取以及處理的速度有較高要求;三是多樣性（Variety），數(shù)據(jù)種類和來源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。四是價值性（Value），數(shù)據(jù)量越大其相應價值密度越低，如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過強大的機器算法來挖掘數(shù)據(jù)價值，是大數(shù)據(jù)時代最需要解決的問題;五是真實性（Veracity），大數(shù)據(jù)中的內(nèi)容是與真實世界中的發(fā)生息息相關(guān)的，要保證數(shù)據(jù)的準確性和可信賴度。

2 航空發(fā)動機維修大數(shù)據(jù)特點

航空發(fā)動機維修數(shù)據(jù)可謂具有典型的大數(shù)據(jù)特征：

（1）大容量

發(fā)動機是飛機上裝有傳感器數(shù)量最多的部件，隨著科技的發(fā)展，新型航空發(fā)動機上裝載的傳感器越來越多，更多的發(fā)動機參數(shù)被記錄下來，如LEAP、遄達1000等發(fā)動機單次飛機就可產(chǎn)生1TB的數(shù)據(jù)。另外，維修單位通過信息化技術(shù)，大量的維修記錄、故障信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)得到應用。

（2）多類型

維修數(shù)據(jù)包括傳感器參數(shù)、飛行參數(shù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，維修報告、維修手冊、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及維護信息、故障信息等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（3）快速性

QAR以及ACARS系統(tǒng)可以快速的記錄傳遞飛機運行期間的大量參數(shù)。維修單位通過維修系統(tǒng)平臺可以隨時記錄維修活動，航材、生產(chǎn)、質(zhì)量、安全等相關(guān)部門的數(shù)據(jù)也可以實時采集。

（4）價值性

單獨的一條發(fā)動機參數(shù)數(shù)據(jù)價值密度很低，但如果基于機型機隊統(tǒng)計出海量數(shù)據(jù)，其背后具有巨大的價值。如，每段飛行均會記錄發(fā)動機滑油量，長時間統(tǒng)計下可通過滑油量變化判斷發(fā)動機機械運行情況。

（5）真實性

維修數(shù)據(jù)必須真實有效，能夠準確反映航空發(fā)動機狀態(tài)。發(fā)動機維修數(shù)據(jù)來源結(jié)構(gòu)復雜，同時會存在無關(guān)數(shù)據(jù)成分，不同數(shù)據(jù)源具有不同的標準，會導致數(shù)據(jù)冗余和不完整，形成大量模糊信息。另外飛行參數(shù)、發(fā)動機性能參數(shù)等數(shù)據(jù)具有較強隨機噪聲，容易出現(xiàn)孤立數(shù)據(jù)和突變異常數(shù)據(jù)。因此，就要求對維修數(shù)據(jù)進行篩選以及預處理。

3 航空發(fā)動機維修大數(shù)據(jù)應用架構(gòu)分析

大數(shù)據(jù)技術(shù)關(guān)鍵在于從海量數(shù)據(jù)中快速準確的提取出有價值的信息。航空發(fā)動機維修想要應用大數(shù)據(jù)技術(shù)，應將重點放在維修數(shù)據(jù)的收集處理和挖掘上。前文已分析了發(fā)動機維修數(shù)據(jù)的特點，不同類型數(shù)據(jù)具有不同的價值，但其大數(shù)據(jù)技術(shù)應用是相同的。據(jù)此本文提出了航空發(fā)動機運行全階段的維修大數(shù)據(jù)應用架構(gòu)，分為3個部分：數(shù)據(jù)來源層、存儲分析層以及應用層，如圖1所示。

3.1 數(shù)據(jù)源

航空發(fā)動機維修數(shù)據(jù)主要包括：發(fā)動機運行參數(shù)，故障信息和維修質(zhì)量問題記錄，另外還需考慮不同發(fā)動機的設(shè)計與制造數(shù)據(jù)，由此數(shù)據(jù)來源包括4個部分：

（1）發(fā)動機運行數(shù)據(jù)

發(fā)動機運行階段數(shù)據(jù)來自飛機狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)（ACMS），通過QAR系統(tǒng)和ACARS系統(tǒng)可以采集和傳輸發(fā)動機環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)（大氣環(huán)境、溫度、飛行高度等）和性能數(shù)據(jù)（氣路參數(shù)、機械狀況參數(shù)等）。

（2）發(fā)動機設(shè)計與技術(shù)數(shù)據(jù)

發(fā)動機設(shè)計與技術(shù)數(shù)據(jù)主要是發(fā)動機設(shè)計與生產(chǎn)階段的數(shù)據(jù)，包括發(fā)動機構(gòu)型管理數(shù)據(jù)、設(shè)計模型數(shù)據(jù)、原始出廠數(shù)據(jù)、維修保障規(guī)章等。還包括各類發(fā)動機維護手冊以及適航文件，如故障隔離手冊、服務(wù)通告、適航指令等。

（3）發(fā)動機維護數(shù)據(jù)

發(fā)動機維護數(shù)據(jù)收集范圍包括航線維護與排故、定檢車間修理以及典型發(fā)動機故障案例。航線維護與排故數(shù)據(jù)通常是發(fā)動機日常維護數(shù)據(jù)如滑油檢查和加注量、水洗發(fā)動機、油液清潔、葉片潤滑等，以及發(fā)動機孔探、磁堵等檢查數(shù)據(jù)，還有發(fā)動機維護信息、機組觀察故障報告，發(fā)動機排故、部件拆換等排故數(shù)據(jù)。定檢車間修理數(shù)據(jù)主要是發(fā)動機定檢排故、廠家修理改裝、有關(guān)發(fā)動機的服務(wù)通告、適航指令等數(shù)據(jù)。典型發(fā)動機故障案例數(shù)據(jù)主要收集發(fā)動機典型故障，包括故障類型、故障信息、故障代碼等，并結(jié)合其他數(shù)據(jù)分析故障原因，降低故障損失，總結(jié)經(jīng)驗制定預防性措施。

（4）其他數(shù)據(jù)

其他數(shù)據(jù)主要是維修單位人力資源、質(zhì)量問題、安全管理、生產(chǎn)支援，以及飛機工具設(shè)備管理系統(tǒng)、航材管理系統(tǒng)等維修相關(guān)數(shù)據(jù)，以及駕駛艙音頻信息、維護視頻、飛機損傷和缺陷圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3.2 存儲與分析

以往的航空發(fā)動機運行監(jiān)控數(shù)據(jù)大多存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中（如Oracle、SQLServer等）。在數(shù)據(jù)量較小時可以采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行檢索，其檢索結(jié)果可以滿足維護需求。通過之前的數(shù)據(jù)源分析，可以看到航空發(fā)動機大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜、類型多樣、模式多變，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法處理海量數(shù)據(jù)。為滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析的需求，存儲與分析層可采用基于Hbase（Hadoop Database）的分布式存儲系統(tǒng)，并可以支持SQLServer關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、HDFS分布式文件系統(tǒng)、Nosql數(shù)據(jù)庫等，以存儲不同類型的維修大數(shù)據(jù)。利用MapReduce平臺進行數(shù)據(jù)挖掘、清理和分類。通過深度網(wǎng)絡(luò)、機器學習等對發(fā)動機運行數(shù)據(jù)進行分析，可集成Python、R語言等自定義的算法，進行可視化技術(shù)研究。

3.3 應用層

應用層可利用不同數(shù)據(jù)源進行應用分析?；诎l(fā)動機運行數(shù)據(jù)源，可使用多元數(shù)據(jù)源如環(huán)境數(shù)據(jù)、性能參數(shù)、飛行參數(shù)等，實現(xiàn)更全面的發(fā)動機性能趨勢分析，避免了單一數(shù)據(jù)源從而提高精度與準確度，同時結(jié)合維護數(shù)據(jù)源，可實現(xiàn)發(fā)動機故障預測。通過發(fā)動機設(shè)計與技術(shù)數(shù)據(jù)源和維護數(shù)據(jù)源，可輔助制定維護決策，實現(xiàn)預防性維修。根據(jù)維護數(shù)據(jù)源和質(zhì)量安全數(shù)據(jù)，可以對發(fā)動機進行可靠性分析，幫助航空公司制定維修方案。

狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷是保證發(fā)動機安全運行、確保飛機飛行安全的關(guān)鍵技術(shù)。通過航空發(fā)動機大數(shù)據(jù)技術(shù)應用的核心技術(shù)是通過深度挖掘發(fā)動機運行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對發(fā)動機狀態(tài)評估。利用維修大數(shù)據(jù)進行發(fā)動機趨勢分析，監(jiān)控重點參數(shù)變化，并根據(jù)典型故障案例庫進行故障早期預測是發(fā)動機狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷的關(guān)鍵問題。如何利用運行數(shù)據(jù)分析發(fā)動機壽命趨勢，并結(jié)合維護數(shù)據(jù)庫提前制定維修策略是研究的重點。

4 結(jié)束語

本文分析了航空發(fā)動機維修數(shù)據(jù)具備的大數(shù)據(jù)特點，并根據(jù)數(shù)據(jù)類型進行分類，建立了發(fā)動機維修大數(shù)據(jù)應用架構(gòu)，介紹了發(fā)動機運行數(shù)據(jù)源和維修數(shù)據(jù)源在狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷中的應用，為航空公司提供了一些借鑒。

參考文獻

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