工业大数据在商用航空发动机的应用

罗婷婷 李宇斌 顾君玮

（中国航发商用航空发动机有限责任公司 上海市 200241）

工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是我国工业互联网、制造2025 以及工业4.0 等的国家级战略型企业发展的主要落脚点。将大数据应用到制造业，可以实现其管理模式的进一步创新，进而有效促进我国整体社会经济的稳步提升。随着当今信息技术的快速发展，大数据在制造企业中的应用让制造企业的发展越来越趋于智能化。本文将基于大数据的含义、特征及处理流程，分析大数据技术在商用航空发动机的应用方向，期望能够对推动新技术的普及落地，助力商用航空发动机研制，发挥相应的价值。

1 大数据技术的概述

1.1 大数据技术的内涵

大数据技术是基于云计算而发展出的一种新型技术，它有着较多的种类、较大的规模和信息量[1]。一般而言，通过大数据技术，可实现特定信息的读取，并借助于相应的技术手段来实现信息数据的合理应用，以此来实现技术管理价值的充分发挥。将大数据技术应用于现代企业中，可帮助企业实现市场发展信息的及时准确获取，以此来为企业的经营和发展提供更具科学性的指导，这对于限位企业经济管理效果的提升和企业的良好发展都十分有利。

1.2 大数据技术的特征

1.2.1 庞大的数据量

大数据在目前的应用十分广泛，涉及到各个方面，所以在数据量方面，大数据可以用海量来形容。在大数据时代，传统信息时代的处理单位已经变得过于渺小，且难以满足数据的运算需求，因此，数据的储存会用TB PB 甚至ZB 来衡量，并且对于多数行业而言，系统在运行过程中所需要记录分析的数据，可能会出现由百GB 到10 TB 不等，因此，大数据储存的大容量性就能够有效的满足，公司的数据需求、数据增长速度也会对企业相关工作与决策起到一定程度的影响作用。

1.2.2 丰富的种类

从宏观的角度来看，数据的多样性既可以分为数据格式的多样性，也可以分为数据来源的多样性，而对于大数据而言，就有效地将这些多样性的数据形式都进行了囊括。总的来看大数据所包含的种类非常多，其中有文本、图像、数字、视频、地理位置等的各种信息数据。这些种类丰富的数据，不仅可以为不同行业的数据使用提供支持，也可以对电子商务系统、网络点击系统、社交网络系统，甚至卫星定位系统等提供运行支持。同时，这些丰富的数据内容也会给工业制造带来相应的影响，因此在实际应用中需要将工业发展实际作为基础来进行分析[2]。

1.2.3 很快的处理速度

在大数据技术的发展过程中，数据量会随着时间变化而不断增加，而该技术也会凭借其强大的处理能力来实现有价值数据信息的快速检索，并综合分析各种数据之间的联系。将大数据技术和云技术结合应用，将会在商业领域中发挥出更高的应用价值。

1.3 大数据的处理流程

大数据地使用便捷性以及多样化，使得大数据技术可以在各个行业中进行有效地应用，其可以可为行业发展提供出更具价值性的数据信息。但是，在这些数据信息进行应用之前，则需要通过相应的技术来进行处理。在大数据技术中，主要有数据的采集、分析以及管理等诸多环节，通过大数据技术来进行数据处理时，应对多方面的数据进行提取，并通过数据转换和加载等的方式来为接下来的数据分析创造有利条件。

所谓数据分析，其实就是借助于专业模型和算法从集成数据中来进行价值的挖掘，在数据分析中，一项主要的支撑技术就是云技术。所谓数据解释，其实就是通过简单便捷的方式将分析好的数据展现出来，以此来给用户提供出科学合理的数据汇报[3]。

2 大数据在航空发动机领域的应用现状

2.1 国外应用情况

为实现产品的可靠研发，并实现运营效果的良好改善，国际上的很多标知名业都开始投入大量资金来进行大数据分析，将大数据研究深入到企业产品的设计、制造以及售后等各个环节，期望通过数字化转型进行弯道超车。

罗罗公司其全球监测中心在对上千台“遄达”这一系列发动机进行工作状态进行监测的过程中，进行了“发动机健康管理"系统（Engine Health Management EHM）的建立，借助于该系统，工程师可以对发动机的具体工作状态做到全面了解，以此来合理安排其使用时间和维修时间，并实现对此存储参数的合理设计。同时，该公司和也微软公司合作进行了“智能发动机”的开发，以此来实现对发动机设计方面、生产方面和运行等方面数据的收集、分析，另外，通过该发动机，也可以实现对机场设施、天气条件飞机周转时间和滑行情况等的了解。罗罗公司也专门组建了一个数据实验室——R2 数据实验室，其主要的目的就是借助于全新的分析方法、机械学习以及人工智能来挖掘数据“财富”。

GE 致力于打造“传感器+大数据”的工业互联网模式。GE 目前正在研究一种借助于建模工具来实现维修内容选项生成的技术，在该技术的研究过程中，需要全面考虑特定性能历史和运行状态下的发动机技术目标以及客户所期待的营利目标。在生成的维修内容选项中，也应该包含性能损失结果以及定价。

普惠所启动的数字化分析方面的项目已经达到了十几个，主要是对发动机模型的预测、性能的监测等项目。为时间理论和专业前沿知识的良好结合，普惠也对合作范围作出了进一步扩大，目前，其合作项目包括麻省理工联合技术研究中心、全球运营领袖项目以及IBM。

2.2 国内应用情况

国内，目前在航空发动机的健康管理系统上进行了一定研究，试图借助于数据采集的方式来实时分析，让发动机潜在的异常和故障得以提前发现，保证发动机安全性。而主要的应用场景包括：通过大数据方法结合通讯系统，对发动机机载设备上的数据运行情况参数进行记录；对发动机工作过程中所产生的数据进行综合记录分析；完成对航空发动机使用过程中的监视与维护；对可更换单元设备状态进行监控管理；对使用中的发动机性能变化情况，以及可能故障趋势进行数据分析，对发动机内设备存在的状态以及趋势进行分析；利用大数据方法对发动机的使用情况，以及剩余寿命进行管理推测，实时以数据方式监控发动机使用过程中的振动情况，并分析其功能的稳定性；对发动机的使用过程进行实时数据记录，并以数据对照进行发动机异常状态的试警，同时，结合数据分析对故障类型以及解决方法进行推算。国内的航空发动机上的大数据应用，正处于探索阶段。

3 大数据在商用航空发动机的应用方式

对于商用航空发动机而言，相对于军用发动机，数据的开放性更好。了解大数据产生的源头，归纳大 数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流，将具有很强的现实意义。 通过研究，目前，主要有以下几个应用方式：

3.1 优化设计方案

发动机的设计过程是一单精密、繁复的过程，仅仅通过设计师的脑力运作，难以对每一个细节进行详细考虑，而结合大设计方法，就可以增强设计方案的完善程度。在设计过程当中，相关设计人员可以在设计开始之前，先通过大数据分析技术对当前发动机的主要使用形式，以及各项设备参数进行收集对比，以对自己的设计方案起到一定的启示作用。同时在设计过程中，也可以通过对大数据方法下庞大、精密，且具有极高效能的计算机集群进行利用，来对所设计方案中的各项设备运行参数进行模拟运算，以推算出最为合理的预算数据。

除此之外，还能够通过大数据的通讯便捷性，采用大数据协同技术，以异地多方协同的方式，联合性的共同进行航空发动机的方案设计。同时，在初步方案完成之后，还可以借助大数据的精密计算，对所设计方案的可能运行结果进行数据分析，推算出正式运行过程中可能出现的数据情况以及问题。方便进行方案的再次修订，并且让所设计的方案发动机仿真精度达到最高。最后对产业进行大数据分析，以此来实现设计方案的全面优化。

3.2 助力研制质量管理

目前，质量管理是通过填报质量分析单，减少错误的方法、最多的是对员工加强培训，但都无法高效的减少失败带来的额外损失，我们利用大数据，不仅能够迅速获得到一个传统形式的分析报表来实现对指标过程的能力分析，还可以通过数据更加精准的分析错误、优化流程，从而防止这些错误产生；同时，也可以从大数据中得到很多崭新的分析结果，从上百个过程能力指数里找寻其关联性，以此来全面地认知和总结总体产品的质量及其性能。

3.3 优化设计制造协同

大涵道比涡扇发动机目前处于研发阶段，面对小批量试制的生产模式，设计的多方案并行和不断优化调整，这对于一个以快速响应为实际需求的制造而言将有着巨大的挑战性。通过大数据技术，可以为我们提供出足够的数据信息，且这些信息十分详细，从这些信息中，我们可以找出实际和预测之间的偏差概率，以此来实现计划排产的制定，同时也能够对现场生产实际和计划之间的偏差进行监控，以此来实现计划排产的动态调整。由此可见，该技术的应用可以让我们有效实现“画像”缺陷的规避，直接进行群体特征的分析与监控。通过分析和监控数据之间所具有的关联性，可实现对未来的高效计划，有助于设计制造更好的协同。

3.4 优化客户服务

由于发动机在使用过程中往往所使用的时间跨度较大，并且在不同的使用情况下，发动机的状态都会发生频繁的更换，和次数较多的运作。因此，对发动机进行有效监控，并实时把握发动机的使用状态，了解发动机是否出现故障，是发动机运行管理以及维修保障的工作重心，而在这其中，发动机的燃油消耗、可靠性、维护成本以及剩余价值是操作员最关心的问题。想要便捷、精确地对发动机使用过程中的各项参数进行了解，就可以对大数据的数据同时处理便捷性，以及可实时记录分享性进行利用，并通过实时记录发动机运行过程中的设备参数，形成动态参数监控曲线，以及应用大数据进行设备工作异常数据报警，以及故障数据反馈机制等，来对发动机使用情况进行掌握，并通过对发动机及其各个零部件的飞行数据、行线数据、天气数据以及飞行员数据等信息的收集，结合有效地数据分析，并根据其实际性能来进行远程维修或者是预防性质的维护。

4 结束语

大数据不仅依靠数据的体量，还需要通过有效的数据分析、数据挖掘算法、数据预测分析建模、才能获取深入的、有价值的、智能的信息，数据的高质量、专业的数据管理是运用大数据技术的基础保障。

工业大数据给制造业带来的改变或许会引领新的工业革命，但新技术的使用，需要有足够知识和经验的专业工程师及组织，通过对技术的不断研究和验证，真正推动新技术的普及落地，对海量的数据去粗取精，去伪存真，让数据发挥价值，助力商用航空发动机研制。