[发明专利]基于大数据驱动的民航发动机故障诊断与健康管理系统

说明书

一种基于大数据驱动的民航发动机故障诊断与健康管理系统，包括协议解析、实时监控、数据分析、故障诊断及发动机风扇配平模块；利用数据挖掘和信息融合的手段提高发动机故障诊断的精确性和可信度，实现发动机的故障诊断与健康管理；本发明能够帮助航空公司地面航站基地对发动机的维修信息进行跟踪管理，简化并优化故障诊断工作，提高发动机故障诊断的精确性和可信度；提供更为积极的预防性维修措施，减少非定期的维修任务，从而提高维修可靠性，降低维修成本。

技术领域

本发明属于故障诊断与健康管理技术领域，涉及一种基于大数据驱动的民航发动机故障诊断与健康管理系统；特别是针对海量数据下的民用航空故障诊断与健康管理。

背景技术

民航发动机气路状态数据是典型的多维时间序列数据，对民航发动机气路进行故障诊断时，需要综合各个监控的气路性能参数的变化趋势，才能得到更为精确的故障诊断。

早期的健康管理系统一般是由相互独立的模拟系统组成，对于重要的系统和设备，为了能及时诊断出故障或获取潜在的故障迹象，及时的采取对应的系统和设备保全措施，检修人员需要实时了解其运行状态。这就需要系统或设备自身有一定的故障诊断与显示、报警等功能，由此形成了嵌入式BIT系统的概念。

在早期系统中的BIT只是检测几个主要的参数（例如电压、电流等），将检测值与门限值比对后判定系统是否出现故障。随着系统和设备的复杂程度增加，故障检测也更加困难，因而出现了能自动检测和隔离故障的机内测试设备（BITE）。然而，BITE在很多设备中不可靠、难以使用，不被设备操作人员所信任。

而复杂系统和设备的故障诊断，仅单独依靠外部测试或机内测试都不能达到满意效果，因此，外部测试与机内测试进行融合，形成综合的故障诊断方案成了自然选择。复杂系统和设备在使用中出现了诸多问题：系统测试性差、故障诊断时间长、BIT虚警率高等，这些问题的解决需要综合多种诊断要素，因此，提出了故障综合诊断的概念。故障综合诊断是实现装备的最大的故障检测和隔离能力、降低寿命周期费用的有效手段，但由于缺乏开放的系统方法，其应用存在较大局限性。

不同的故障征兆可由不同的故障部位或原因产生，故障征兆与故障原因或部位之间存在着某种线性或非线性的映射关系。因此，运用推理方法或适用的模型来描述这种映射关系后，再通过测试设备的状态参数、采集和分析故障征兆数据，就能在故障发生前，对可能发生故障的原因和部位进行预测，这种故障诊断与预测的思想就形成了故障预测与健康管理技术。

随着系统的复杂性、综合化和信息化的大幅度提高，装备维修保障工作重点已经由传统的以机械修复为主逐步转变为以信息的获取、处理及传输并做出维修决策为主，传统的事后维修和定期维修已经无法很好的满足现代装备对装备保障的要求。特别是自主式后勤(Autonomic Logistics，AL)系统的概念出现后，要求装备保障在整个生命周期中用最低的成本及最少的人员来达到最佳的保障效果，PHM成为支撑自主式后勤技术的基石。PHM具有故障诊断和故障隔离的能力，能对数据、信息和知识进行有效的融合，PHM系统结合了状态监测、状态评估、故障或失效诊断、失效过程分析、预测诊断、维护和运行决策支持等功能。

目前，国内对PHM研究尚处于概念分析和梳理、跟踪国外研究的阶段，实质性进展不多；一些诸如新型传感、故障建模、寿命建模、健康管理等技术尚缺乏深入研究。

发明内容

为克服上述现有技术中的不足，本发明目的在于提供一种基于大数据驱动的民航发动机故障诊断与健康管理系统。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于大数据驱动的民航发动机故障诊断与健康管理系统，包括协议解析、实时监控、数据分析、故障诊断及发动机风扇配平模块；

所述协议解析包括报文信息解析、QAR数据解析、二进制bin文件的解析、燃机数据的解析；