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GE要用大数据为东航的飞机做远程体检

2021-01-30 11:13:23

2014年4月,通用电气(GE)研发中心的一名工程师韩国和朝鲜获得了一个新头衔:航空大数据分析和数字解决方案经理,这是通用电气中国航空工程和技术部新成立的部门。在接下来的一年里,他将带领一个由十几人组成的技术团队来解决一个问题:使用大数据来预测飞机的引擎何时需要检修。

2014年3月,通用电气全球副主席约翰·赖斯(John Rice)访华,并与600115 SH董事长刘少勇签署了战略合作协议。其中之一是双方将分享各自持有的大数据,通用电气将利用这些信息分析作为航空公司最重要引擎供应商的中国东方航空公司使用的飞机发动机。

这将是通用电气首次将工业互联网应用于中国,美国制造业巨头于2012年首次提出了这一概念。它希望将数字世界和机器结合起来,使后者更加智能化,而航空业是工业互联网中最重要的应用之一。

通用电气选择东方航空作为其合作伙伴。 这家总部设在上海的航空公司 1994 年订购了 5 架空客 A340 飞机,此后 GE 公司成为东方航空公司的发动机供应商,合作关系一直持续至今。 在 10 月,两家公司还举行了一个盛大的仪式,庆祝通用电气向东方航空公司交付其第1000 台发动机。

除了发动机制造之外,GE还为飞机发动机提供支持维护服务。自2000年以来,该公司一直在向民航客户提供一种称为远程诊断的解决方案。当这些客机在10,000米以上时,发动机排气温度等实时运行数据将由传感器记录,并通过卫星传回地面。GE工程师判断是否正常运行,及时提醒航空公司诊断和修复可能出现的故障。

远程诊断也称为应急反应。换句话说,只有当发动机出现问题,比如参数突破警告值时,通用电气和航空公司才能找到它。虽然这些小问题不会直接导致安全事故,但显然这一略为过时的解决办法已不能完全满足航空公司业务的需要。从业者一直在研究如何预测和有效地干预飞机上可能出现的问题。

工业互联网使得能够解决这个问题。近年来,GE总部的航空工程师和数据科学家曾与美国航空合作,这样做。在中国,类似项目于2014年初开始。因此,成立了由韩国领导的10个人研究和开发团队,包括飞机引擎专家、数据分析和建模专家以及负责建造数字平台的软件工程师。

根据合作协议,东航已投资500多台CFM 56发动机配合该项目的开发。该公司购买的空客A 320和波音737飞机配备通用电气发动机。东航还派出发动机工程队、运输控制组、飞行安全研究所、IT等部门与通用电气进行技术对接。

一架飞机发动机有上万个部件,各种各样的问题都会发生,两家公司都需要寻求突破。他们选择了高压涡轮叶片,这是发动机维修过程中最昂贵的部件之一.

当发动机运转时,高压涡轮叶片将承受近1000摄氏度的高温高压气流试验。在这种环境下,叶片一旦暴露在空气中,就会发生化学反应,并随着时间的推移逐渐腐蚀,造成叶片损坏。大气污染物是叶片损伤的重要原因之一,在我国尤为突出,包括东航在内的航空公司也深受困扰。

为了保证高压涡轮叶片的损坏不影响飞机的正常飞行,航空公司经常采取常规检查的形式:将带有微型摄像机的专业探伤仪器扩展到发动机中,根据叶片的裂纹程度,确定损坏程度。损坏级别将确定下次检查刀片时的时间,损坏的刀片越严重,航空公司检查之间的间隔越短,直到最终达到交货标准为止。

这不是一个有效的办法。汉代的团队希望通过数据分析预先判断每一台发动机叶片的损坏情况,而不需要人工探伤。他们需要做的第一件事是掌握发动机的历史操作“大数据”,这是所有分析和预测的基础,但要完成并不容易。

每次维修后 500 多台 CFM56 发动机的维修报告是大数据最重要的来源之一,包括零部件更换清单等信息。 每份维护报告长达数百页。 幸运的是,大多数中国东方的发动机都在短时间内投入使用,只进行了 1 ,2 次大修,因此报告总数不超过 500 台。

然而,韩国团队遇到了一个小问题:修复工厂准备的这些修复报告是纸,而中国东部则为这些报告提供了扫描的PDF文档。对于航空公司来说,这些报告除了归档和一些简单的分析外,几乎没有实质性的用处,所以没有人会想到将它们数字化。

韩国团队不得不承担将重要数据从维护报告输入计算机的任务,工程师们还开发了一个识别PDF图像并将其转换为文本的小型工具。然而,这些尘土飞扬的报表仍然存在数据质量差、相互冲突等问题,需要人工检查才能使用。

另一个大数据来源是通用电气的发动机远程诊断数据,可以追溯到2000年,当时通用电气开始为发动机提供应急服务。因此,GE记录并保留了飞机起飞着陆时的大部分发动机远程诊断数据。此外,韩国小组还从外部获得了一些数据,例如客机在某一路线飞行的地区的空气污染情况。

数据整理工作在通用电气(GE)和东航(China East)正式启动6个月后的10月结束,韩国团队收集了每台发动机叶片损坏的数百个相关参数。经过筛选,最终确定了几个关联度最大的参数,包括飞机飞行路线上的空气污染程度。

他们使用这些参数建立了叶片损伤分析模型,并且期望预测发动机的涡轮叶片如何以速度被损坏。不同的外部环境、航空公司的日常维护以及发动机本身的特点将对这一问题产生影响。

去年底,模型试验牛刀预测了几台东航主动发动机叶片的损坏情况,东航也对其进行了缺陷检测。对比结果表明,基于该模型的预测准确率在80%以上。

这使得通用电气能够为航空公司为不同发动机定制维修建议提供可靠的数据。“我们将告诉航空公司,根据我们的预测模型,这台发动机应该在同一时间间隔检查叶片损坏情况。”“一刀切”。

此外,根据预测模型的分析结果,航空公司还可以调整航线安排,以减少叶片损坏和报废率,从而降低机队的维修成本。例如,由于航线在污染较严重的地区频繁飞行,以及对飞机发动机叶片的损坏程度较高,通用电气将提出建议,改用低污染地区的航线。

现在,韩国小组正在进一步验证现有分析模型的准确性,并在GE总部开发新一代远程诊断平台。将新开发的分析预测模型集成到该平台中,通过软件直接对高压涡轮叶片的损伤进行分析,为航空公司提供实时的参考。除了叶片损坏项目外,还有一些潜在的发动机问题可以通过类似的分析来预测。

由于与东航的合作仍处于起步阶段,通用电气表示,直到今年年底才能计算出这一新尝试的经济效益。

对于通用电气来说,似乎并不急于占领潜在市场,因为在同一起跑线上的竞争对手并不多。作为一个制造商,它拥有一些重要的飞机发动机运行数据,并知道如何使用这些信息。当东航等航空公司选择合作伙伴时,它们别无选择。