王曉宇

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，航空發(fā)動機(jī)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(jī)具有了大數(shù)據(jù)基因。本文分析發(fā)動機(jī)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，建立發(fā)動機(jī)大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)，對大數(shù)據(jù)技術(shù)在航空發(fā)動機(jī)維修中的應(yīng)用進(jìn)行了探討。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，航空公司可以提高發(fā)動機(jī)的維修性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性。

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

1 大數(shù)據(jù)的概念及特點(diǎn)

一直以來對大數(shù)據(jù)并沒有明確的定義，維基百科中認(rèn)為，大數(shù)據(jù)指的是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理的大量或復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語。計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)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(dá)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(yīng)價值密度越低，如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過強(qiáng)大的機(jī)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(shí)性（Veracity），大數(shù)據(jù)中的內(nèi)容是與真實(shí)世界中的發(fā)生息息相關(guān)的，要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信賴度。

2 航空發(fā)動機(jī)維修大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

航空發(fā)動機(jī)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(jī)是飛機(jī)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(jī)上裝載的傳感器越來越多，更多的發(fā)動機(jī)參數(shù)被記錄下來，如LEAP、遄達(dá)1000等發(fā)動機(jī)單次飛機(jī)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(yīng)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(hù)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(jī)運(yùn)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(shí)時采集。

（4）價值性

單獨(dú)的一條發(fā)動機(jī)參數(shù)數(shù)據(jù)價值密度很低，但如果基于機(jī)型機(jī)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(jī)滑油量，長時間統(tǒng)計下可通過滑油量變化判斷發(fā)動機(jī)機(jī)械運(yùn)行情況。

（5）真實(shí)性

維修數(shù)據(jù)必須真實(shí)有效，能夠準(zhǔn)確反映航空發(fā)動機(jī)狀態(tài)。發(fā)動機(jī)維修數(shù)據(jù)來源結(jié)構(gòu)復(fù)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(biāo)準(zhǔn)，會導(dǎo)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(jī)性能參數(shù)等數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)隨機(jī)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(jìn)行篩選以及預(yù)處理。

3 航空發(fā)動機(jī)維修大數(shù)據(jù)應(yīng)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(zhǔn)確的提取出有價值的信息。航空發(fā)動機(jī)維修想要應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，應(yīng)將重點(diǎn)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(jī)維修數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，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(yīng)用是相同的。據(jù)此本文提出了航空發(fā)動機(jī)運(yùn)行全階段的維修大數(shù)據(jù)應(yīng)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(yīng)用層，如圖1所示。

3.1 數(shù)據(jù)源

航空發(fā)動機(jī)維修數(shù)據(jù)主要包括：發(fā)動機(jī)運(yùn)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(jī)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(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)

發(fā)動機(jī)運(yùn)行階段數(shù)據(jù)來自飛機(jī)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(jī)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(jī)械狀況參數(shù)等）。

（2）發(fā)動機(jī)設(shè)計與技術(shù)數(shù)據(jù)

發(fā)動機(jī)設(shè)計與技術(shù)數(shù)據(jù)主要是發(fā)動機(jī)設(shè)計與生產(chǎn)階段的數(shù)據(jù)，包括發(fā)動機(jī)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(jī)維護(hù)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(jī)維護(hù)數(shù)據(jù)

發(fā)動機(jī)維護(hù)數(shù)據(jù)收集范圍包括航線維護(hù)與排故、定檢車間修理以及典型發(fā)動機(jī)故障案例。航線維護(hù)與排故數(shù)據(jù)通常是發(fā)動機(jī)日常維護(hù)數(shù)據(jù)如滑油檢查和加注量、水洗發(fā)動機(jī)、油液清潔、葉片潤滑等，以及發(fā)動機(jī)孔探、磁堵等檢查數(shù)據(jù)，還有發(fā)動機(jī)維護(hù)信息、機(jī)組觀察故障報告，發(fā)動機(jī)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(jī)定檢排故、廠家修理改裝、有關(guān)發(fā)動機(jī)的服務(wù)通告、適航指令等數(shù)據(jù)。典型發(fā)動機(jī)故障案例數(shù)據(jù)主要收集發(fā)動機(jī)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(yàn)制定預(yù)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(jī)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(hù)視頻、飛機(jī)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(jī)運(yùn)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(jìn)行檢索，其檢索結(jié)果可以滿足維護(hù)需求。通過之前的數(shù)據(jù)源分析，可以看到航空發(fā)動機(jī)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、清理和分類。通過深度網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等對發(fā)動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可集成Python、R語言等自定義的算法，進(jìn)行可視化技術(shù)研究。

3.3 應(yīng)用層

應(yīng)用層可利用不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行應(yīng)用分析?；诎l(fā)動機(jī)運(yùn)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(shí)現(xiàn)更全面的發(fā)動機(jī)性能趨勢分析，避免了單一數(shù)據(jù)源從而提高精度與準(zhǔn)確度，同時結(jié)合維護(hù)數(shù)據(jù)源，可實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)故障預(yù)測。通過發(fā)動機(jī)設(shè)計與技術(shù)數(shù)據(jù)源和維護(hù)數(shù)據(jù)源，可輔助制定維護(hù)決策，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維修。根據(jù)維護(hù)數(shù)據(jù)源和質(zhì)量安全數(shù)據(jù)，可以對發(fā)動機(jī)進(jìn)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(jī)安全運(yùn)行、確保飛機(jī)飛行安全的關(guān)鍵技術(shù)。通過航空發(fā)動機(jī)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的核心技術(shù)是通過深度挖掘發(fā)動機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對發(fā)動機(jī)狀態(tài)評估。利用維修大數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)動機(jī)趨勢分析，監(jiān)控重點(diǎn)參數(shù)變化，并根據(jù)典型故障案例庫進(jìn)行故障早期預(yù)測是發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷的關(guān)鍵問題。如何利用運(yùn)行數(shù)據(jù)分析發(fā)動機(jī)壽命趨勢，并結(jié)合維護(hù)數(shù)據(jù)庫提前制定維修策略是研究的重點(diǎn)。

4 結(jié)束語

本文分析了航空發(fā)動機(jī)維修數(shù)據(jù)具備的大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，并根據(jù)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類，建立了發(fā)動機(jī)維修大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)，介紹了發(fā)動機(jī)運(yùn)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(yīng)用，為航空公司提供了一些借鑒。

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