■ 吳雄 彭云龍 張波 / 海軍研究院 徐鳴 / 海軍裝備部重大專項(xiàng)裝備項(xiàng)目管理中心

航空發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)字孿生技術(shù)與健康管理技術(shù)結(jié)合，將從技術(shù)手段上提高發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理功能的實(shí)現(xiàn)能力和智能化水平，為滿足艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)的使用需求奠定基礎(chǔ)。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)是發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際使用維護(hù)過(guò)程中的重要手段，能夠有效管控發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)狀態(tài)，降低故障隱患，提高使用可靠性。特別是在遠(yuǎn)海條件下，受復(fù)雜海洋環(huán)境和高強(qiáng)度使用頻率等因素影響，艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)使用環(huán)境惡劣、性能衰退顯著、各類故障增加，對(duì)高水平發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)的需求更為迫切。對(duì)此，航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)字孿生與健康管理的有機(jī)融合，為實(shí)現(xiàn)艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷預(yù)警、壽命管理評(píng)估與遠(yuǎn)程維修決策支持等功能需求提供了新的技術(shù)路徑。

艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理特點(diǎn)

航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理是指利用數(shù)學(xué)模型或智能算法對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理，從而實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)性能趨勢(shì)預(yù)測(cè)、故障診斷隔離、壽命評(píng)估管理等功能。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)一般由機(jī)載單元和地面支持單元兩部分構(gòu)成。GE公司早在20世紀(jì)60年代率先開(kāi)展了航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研發(fā)并逐步推廣應(yīng)用，取得成功。20世紀(jì)70年代后期，軍用航空發(fā)動(dòng)機(jī)也開(kāi)始裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)，并不斷改進(jìn)升級(jí)。目前，F(xiàn)-35飛機(jī)配套動(dòng)力F135發(fā)動(dòng)機(jī)的健康管理系統(tǒng)是在F119發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，除了具備完善的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，還具備通過(guò)先進(jìn)傳感器和智能診斷算法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確隔離故障的能力，在診斷預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上具備維修決策和資源管理等功能。

殲-15艦載機(jī)在山東艦準(zhǔn)備起飛

艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)除具備陸基發(fā)動(dòng)機(jī)的基本要求外，還應(yīng)滿足“艦—機(jī)—發(fā)”的適配性要求，因此對(duì)艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)也提出了更高要求，主要包括以下三方面。

一是為滿足海洋作戰(zhàn)適配性，艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)在隨母艦出航遠(yuǎn)離岸基保障基地期間，應(yīng)具備較高的裝備完好率和較低的故障率。這要求艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)應(yīng)更為精細(xì)化，在實(shí)時(shí)掌握發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)的同時(shí)能夠獲取更多的整機(jī)/系統(tǒng)/部件性能數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)故障發(fā)生前的亞健康診斷，滿足艦載機(jī)高強(qiáng)度的使用需求。

二是為滿足海洋環(huán)境適配性，艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)需要在高溫、高濕、高鹽霧環(huán)境下具備良好的抗腐蝕防護(hù)能力。遠(yuǎn)洋長(zhǎng)航過(guò)程將導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)的維修需求大大增加，這要求艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)能夠針對(duì)不同發(fā)動(dòng)機(jī)的個(gè)體化差異制定保障方案，同時(shí)考慮艦上發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)群保障需求和保障資源，提出合理科學(xué)的保障策略。

三是為滿足艦載使用適配性，艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)需具備一定的抗進(jìn)氣畸變和推力/功率保持能力。因此，艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)應(yīng)具備發(fā)動(dòng)機(jī)氣動(dòng)穩(wěn)定裕度評(píng)估與性能衰退后狀態(tài)評(píng)估的能力。目前關(guān)于艦面起動(dòng)穩(wěn)定性和艦載使用性能衰退尚無(wú)成熟的評(píng)估模型，可行的方式是采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型預(yù)測(cè)評(píng)估算法。

數(shù)字孿生應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

現(xiàn)代航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理系統(tǒng)主要由計(jì)算分析模型和狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。近年，隨著發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，以往的計(jì)算模型與評(píng)估方法難以滿足動(dòng)態(tài)多變環(huán)境下的實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估與高精度性能預(yù)測(cè)。因此，在綜合建模、智能傳感、人工智能等新型數(shù)字信息技術(shù)取得進(jìn)步的基礎(chǔ)上，航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)字孿生技術(shù)被提出。

發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)字孿生以人工智能為基礎(chǔ)，快速建立發(fā)動(dòng)機(jī)工作循環(huán)內(nèi)傳感器變量監(jiān)測(cè)值變化與發(fā)動(dòng)機(jī)性能變化之間的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)。通過(guò)創(chuàng)建氣動(dòng)/熱力/機(jī)械/控制參數(shù)的宏觀數(shù)學(xué)表達(dá)關(guān)系，建立多層次深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)理想熱力學(xué)機(jī)理模型的自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力，適應(yīng)不同發(fā)動(dòng)機(jī)的個(gè)體特征，保證數(shù)字孿生的仿真精度，準(zhǔn)確反映發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)體從單個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)部件到整機(jī)的動(dòng)態(tài)信息，同時(shí)在發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上獲取更多的性能參數(shù)等信息。

綜上所述，性能數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理具有以下潛在技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

一是提升發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值模型計(jì)算精度，有利于實(shí)現(xiàn)個(gè)體化自適應(yīng)模型。利用人工智能大數(shù)據(jù)算法，充分挖掘發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)試飛等數(shù)據(jù)，可適應(yīng)性修正因發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)、制造和使用等因素造成的個(gè)性化差異，提高發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值模型精度，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，更真實(shí)地反映發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)。預(yù)計(jì)性能數(shù)字孿生模型計(jì)算精度相比熱力學(xué)機(jī)理模型將至少提高2 ～3個(gè)百分點(diǎn)。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)字孿生概念

二是提高發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值模型計(jì)算速度，有利于增強(qiáng)健康管理機(jī)載診斷評(píng)估預(yù)測(cè)能力。相關(guān)研究表明，利用人工智能極速策略等智能算法能夠使模型的響應(yīng)時(shí)間降低一個(gè)數(shù)量級(jí)，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)字孿生模型的實(shí)時(shí)響應(yīng)，保持與發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)高度一致，滿足發(fā)動(dòng)機(jī)在線健康管理的計(jì)算要求，增強(qiáng)實(shí)效性，為健康管理系統(tǒng)參與艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)控制尋優(yōu)奠定基礎(chǔ)。

三是擴(kuò)充發(fā)動(dòng)機(jī)故障樣本量數(shù)據(jù)，有利于實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)個(gè)性化維修保障。發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)字孿生技術(shù)可計(jì)算得到許多傳感器無(wú)法直接測(cè)量輸出的數(shù)據(jù)，并利用大量虛擬試驗(yàn)?zāi)M豐富新類型故障的學(xué)習(xí)樣本，可為實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)早期問(wèn)題預(yù)警，提升發(fā)動(dòng)機(jī)個(gè)體故障預(yù)測(cè)能力，提供必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

基于數(shù)字孿生的艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理關(guān)鍵技術(shù)

艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)起降安全性要求高，同時(shí)存在使用工況惡劣、系統(tǒng)建模復(fù)雜、樣本空間量少、故障數(shù)據(jù)有限等特點(diǎn)。因此，基于數(shù)字孿生的艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)應(yīng)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用模型驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合的方法，構(gòu)建艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際使用過(guò)程中的環(huán)境模型和性能模型，利用實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)更新與自適應(yīng)學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生在艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理上的技術(shù)應(yīng)用，需要突破以下3項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

多領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)建模綜合技術(shù)

航空發(fā)動(dòng)機(jī)屬于高溫高壓高速熱力旋轉(zhuǎn)機(jī)械，其工作過(guò)程包含了燃燒、傳熱、氣動(dòng)等多領(lǐng)域的復(fù)雜耦合現(xiàn)象，且發(fā)動(dòng)機(jī)不同物理場(chǎng)的時(shí)間幾何尺度是不同的。因此，精確求解發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部的實(shí)際物理過(guò)程是十分困難的，需要在有限的邊界條件下利用流動(dòng)機(jī)理模型、實(shí)時(shí)性能模型和局部線性模型等多種模型搭建發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)字孿生的初始模型。融合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)、故障修理數(shù)據(jù)、歷史飛行數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，對(duì)初始模型進(jìn)行優(yōu)化修正，使其具備精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、故障診斷、性能預(yù)測(cè)和控制優(yōu)化等特征。

精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)功能框架

艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)長(zhǎng)期在海洋環(huán)境中使用，工況惡劣、性能衰退顯著，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能參數(shù)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)的需求十分迫切。發(fā)動(dòng)機(jī)出廠時(shí)的性能模型是整機(jī)額定性能模型，且不包括各部附件的性能模型。長(zhǎng)期工作運(yùn)轉(zhuǎn)后，由于機(jī)械磨損、材料形變、外力作用等原因，發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)額定性能模型輸出值與真實(shí)傳感器測(cè)量值將出現(xiàn)偏差，整機(jī)和部件性能參數(shù)將無(wú)法精確估計(jì)。因此，應(yīng)針對(duì)部件/附件/系統(tǒng)/整機(jī)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的性能模型，比較傳感器測(cè)量值與模型計(jì)算輸出值的偏差，利用卡爾曼濾波等方法評(píng)估性能模型的變化程度，并在包線范圍內(nèi)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、相關(guān)時(shí)間規(guī)整等方法對(duì)部件/附件/系統(tǒng)/整機(jī)初始模型進(jìn)行修正，彌補(bǔ)部件性能退化所產(chǎn)生的偏差。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能學(xué)習(xí)與分析技術(shù)

數(shù)字孿生的兩個(gè)重要特征是動(dòng)態(tài)交互與自適應(yīng)學(xué)習(xí)。數(shù)字孿生與發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理技術(shù)結(jié)合，旨在打通虛擬數(shù)字模型與真實(shí)物理實(shí)體的映射關(guān)系，能夠利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新模型，更準(zhǔn)確地分析預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)，量化性能指標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，利用人工智能算法和極速運(yùn)算能力，輔助參與發(fā)動(dòng)機(jī)控制尋優(yōu)，制定維護(hù)策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生健康管理與發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際使用的在線同步。

艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的起降安全性要求高，而復(fù)雜系統(tǒng)模型不能滿足基于數(shù)字孿生健康管理系統(tǒng)在線參與優(yōu)化控制的使用需求。因此，應(yīng)在高精度復(fù)雜系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，搭建發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)與關(guān)鍵系統(tǒng)的性能表征模型，運(yùn)用人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行降階，提高其響應(yīng)速度，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新模型，量化不確定輸入（載荷、邊界、材料參數(shù)等），提高其計(jì)算精度。同時(shí)，采用人工智能算法實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)模型的個(gè)性化修正與自適應(yīng)更新，得到每臺(tái)在役發(fā)動(dòng)機(jī)的定制化性能數(shù)字孿生模型。在艦載機(jī)起降過(guò)程的關(guān)鍵階段，若判斷故障發(fā)生，借助數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能學(xué)習(xí)與分析技術(shù)可綜合發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)與飛行環(huán)境數(shù)據(jù)，提出控制優(yōu)化策略，自適應(yīng)調(diào)整控制系統(tǒng)優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)的整體性能，如犧牲發(fā)動(dòng)機(jī)喘振裕度、增大耗油率以滿足推力瞬變和大推力的要求，或適當(dāng)降低發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)確保較大的喘振裕度等。

發(fā)動(dòng)機(jī)部件/附件/系統(tǒng)/整機(jī)模型修正訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)框架

信息融合與處理技術(shù)

發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)字孿生模型是一組不斷迭代更新的動(dòng)態(tài)模型，需要借助大量的發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)信息才能實(shí)現(xiàn)。航空發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)信息包括制造裝配的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、使用維護(hù)的運(yùn)維數(shù)據(jù)以及報(bào)廢回收的全生命周期數(shù)據(jù)，其中運(yùn)維數(shù)據(jù)又包含了傳感器采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、控制系統(tǒng)的故障代碼、維修歷史記錄和環(huán)境載荷信息等。大量數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)生對(duì)信息的融合與處理提出了需求，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)充分挖掘這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)信息之間存在的關(guān)系，可有效支撐性能數(shù)字孿生模型的故障診斷與預(yù)測(cè)，輔助指導(dǎo)決策?？紤]艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)樣本空間量少、故障數(shù)據(jù)有限的固有特點(diǎn)，更要依托發(fā)動(dòng)機(jī)全生命周期內(nèi)的各類試驗(yàn)、試飛、使用數(shù)據(jù)來(lái)支撐性能數(shù)字孿生模型的構(gòu)建，利用信息融合與處理技術(shù)為模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)提供樣本。

未來(lái)發(fā)展分析

數(shù)字孿生是航空發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)字化發(fā)展的一個(gè)重要方面，數(shù)字化工程更是涉及到裝備產(chǎn)品的全生命周期。在推進(jìn)基于數(shù)字孿生的健康管理技術(shù)研發(fā)過(guò)程中，需要統(tǒng)籌滿足各方的成本、進(jìn)度和預(yù)期性能要求，運(yùn)用全生命周期系統(tǒng)管理的原則，明確不同階段的能力需求，促使技術(shù)運(yùn)用的落地生根。例如，前期試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采樣頻率與存儲(chǔ)格式等問(wèn)題將影響后續(xù)數(shù)字孿生模型的建立。

與此同時(shí)，應(yīng)堅(jiān)持體系化發(fā)展，夯實(shí)技術(shù)根基，增加基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)投入，如傳感監(jiān)測(cè)技術(shù)、遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)加密傳輸技術(shù)、數(shù)據(jù)樣本篩選策略、發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰退預(yù)測(cè)評(píng)估技術(shù)以及數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)平臺(tái)等。目前國(guó)內(nèi)已開(kāi)發(fā)出多款航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能模型和健康管理系統(tǒng)，但未能推廣應(yīng)用的一個(gè)重要因素就是部分關(guān)鍵技術(shù)缺乏自主支撐能力，如機(jī)載硬件的存儲(chǔ)計(jì)算能力和傳感器的采樣精度等。

此外，行業(yè)領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展離不開(kāi)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的建立。自20世紀(jì)70年代以來(lái)，美國(guó)國(guó)防部發(fā)布的各版航空發(fā)動(dòng)機(jī)通用規(guī)范/指南均對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控、診斷或健康管理系統(tǒng)提出了要求。相比之下，我國(guó)僅在GJB 241A—2010《航空渦輪噴氣和渦輪風(fēng)扇發(fā)動(dòng)機(jī)通用規(guī)范》中提出了“測(cè)試系統(tǒng)”和“狀態(tài)監(jiān)視”的頂層要求。數(shù)字孿生在航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理領(lǐng)域的發(fā)展運(yùn)用建議借鑒國(guó)際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，補(bǔ)足完善數(shù)字孿生健康管理領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)要求，確立基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、工具/平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)評(píng)考核標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)等，從標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層面統(tǒng)一構(gòu)架組成。

結(jié)束語(yǔ)

數(shù)字孿生是航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康管理的重要發(fā)展方向，性能數(shù)字孿生結(jié)合健康管理技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)艦載機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)艦面維護(hù)保障水平質(zhì)量的提高。以信息化為引擎的數(shù)字化、智能化模式必將成為航空發(fā)動(dòng)機(jī)未來(lái)發(fā)展的重要趨勢(shì)，未來(lái)數(shù)字孿生發(fā)動(dòng)機(jī)的構(gòu)建也將推動(dòng)航空發(fā)動(dòng)機(jī)智能化制造和使用維護(hù)的顛覆性創(chuàng)新。