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大數據在預測性維修中的應用

來源:百家號

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:大數據 預測性

    大量來自于發動機和其他一些關鍵部件的監控數據,使得預測性維修具備了可行性。越來越多的數據的收集和分析工具正在被開發或者投入運用。大數據在航空維修業的應用仍處于初始階段,為了有效地處理這些來自飛機的數據,還要有思維及工作方式的轉變。

    普惠加拿大公司鼓勵更多的客戶加入其滑油分析技術的驗證。

    利用傳感器數據進行發動機的狀態監控已有較長的一段時間了。現在,這一技術正快速地應用到飛機的其他部件。隨著應用范圍的擴大,數據分析的方式也在化繁為簡。目前,航空維修業對于大數據的應用還處于起步階段,人們的思維方式和工作方式應做相應的轉變。

    滑油分析與狀態監控相結合

    普惠加拿大公司的基于飛機聯通性的FAST解決方案,是用無線方式采集和傳送飛行過程中的飛機和發動機數據。FAST將分析數百個與性能相關的數據,如速度、溫度、壓力,以提供接近實時的發動機健康、使用和性能趨勢的監控。

    現在,普惠加拿大公司正針對PT6A發動機開展“滑油分析技術”研究。這項技術的開發并不是要取代發動機的傳感器監控,而是要將滑油分析與傳感器監控結合在一起,作為對發動機狀態監控的有效補充。滑油分析技術主要關注的是滑油中的微粒,分析這些微粒的來源、大小和形狀,可以對潤滑部件(如軸承和齒輪等)的健康狀況進行監控。

    將傳感器監控與滑油分析技術結合起來的目的,也是為了提前做好維修計劃,避免航班的延誤或取消。

    普惠公司已于2016年春季開展了滑油分析技術的驗證。到2017年年初,共計有380個客戶為普惠公司提供3500臺發動機的滑油樣本。普惠公司將依據所采集到的滑油樣本,開展為期18~24個月的驗證試驗。截至目前,監測的結果與預測的趨勢基本一致。滑油分析技術的研究目前正處于收尾階段,普惠加拿大公司鼓勵更多的客戶參與到該項技術的驗證中來。

    更高效地獲取數據

    隨著技術的發展,有越來越多的傳感器被安裝到飛機上。如何采集、分析和下載這些數據,則需要費一些功夫,對一些相對較老的機型更是如此。

    現在,有不少制造商都在此領域開展工作,提出相應的解決方案。例如,霍尼韋爾公司的JetWave高速通信系統,除了為客艙提供高速Wi-Fi,也可以將飛機運行數據實時傳送到地面,提高飛行效率和安全。而聯合技術航空系統(UTAS)公司的飛機接口裝置(AID),也可以收集和利用來自飛機的各種數據。AID在波音717、MD-11737NG、747-400、767、777和空客的A320等飛機上的應用已獲得適航認證,而在A330、A340的應用也將會在今年上半年取證。該裝置已安裝在300余架飛機上,還有數百架飛機等待安裝。

    根據診斷結果進行預測性維修會改變原先的工作計劃。

    起初,UTAS設計AID的目的是向電子飛行包(EFB)傳輸數據,所以配有Wi-Fi天線。現在該裝置作為預測飛機健康的數據中心,通過對收集到的數據進行分析,可以幫助航空公司減少航班延誤或取消。

    AID除了給飛行員實時提供航電數據及上傳氣象數據,還可用2.4GHz的帶寬或者以太網收集來自于飛機外場可更換件(LRU)的數據,并進行視情診斷。無論是在飛行過程中或是在地面,AID可以通過多種方法將數據傳送給飛行員或者工程技術人員,診斷數據或結果也可以下載至地面設備。

    AID不僅增強了新型飛機上的中央維修計算機的功能,也可以用移動電話、Wi-Fi和衛星網絡等方式從較老的飛機下載數據。AID的結構小巧,不需要進行主動冷卻。

    除了AID,UTAS還在開發新的系統,用于飛機內部的傳感器、作動器和數據處理網點之間的無線通信。其中的一個目標是可以收集更多的數據進行故障診斷。用無線方式傳遞數據可以不用打開飛機機艙面板,適宜在老齡飛機上安裝。

    UTAS正針對現有的2.4GHz帶寬和剛獲批準的4.2GHz帶寬開發無線系統。2.4GHz系統的飛行測試工作將于2017年展開,而4.2GHz系統的相關條例正在制定中,將于2019年定稿。相較于開放的2.4GHz帶寬,新的4.2GHz帶寬是專用的,可靠性更高。

    有效地進行預測性維修

    現在,關于預測性維修的探討非常熱烈。那么除了復雜的算法之外,應當怎么做才能使之更為有效呢?

    第一,能方便地獲取數據,不給工程技術人員增加負擔。為了在采集數據時不增加額外的工作負擔,技術人員宜用移動設備以電子化的方式輸入數據,應盡可能多地利用無線射頻識別電子標簽(RFID)和條碼。無論是航線維護或是基地維修,工程技術人員都能方便地利用移動設備查詢預測維修的結果、工卡、維修手冊等。

    第二,充分信任預測結果。在數字化時代的機械師必須充分信任診斷的結論,而不是憑經驗做出判斷。

    第三,對診斷系統進行閉環管理。所有的維修行為和核心步驟都必須被跟蹤:技術人員、客艙乘務員或者駕駛員的報告;工作指令;航材;執行結果等。

    第四,維修計劃更為智能化。在制訂維修計劃時,需要利用數據確定何時進行計劃外的部件拆換。而在飛機仍在飛行的過程中做出這些決定,需要確保維修人員和航材準時到位。

    第五,供應鏈管理應為診斷提供支持。整個供應鏈必須像技術人員或者工程師那樣,對預測性維修建議做出敏捷響應,確保在合適的時間、地點,有合適的人和備件進行飛機維修。

    (審核編輯: 智匯胡妮)

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