數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在航空發(fā)動機中的應(yīng)用

傅聯(lián)釗

摘 要：數(shù)據(jù)挖掘通過分析數(shù)據(jù)間的聯(lián)系與特征，能夠從大量數(shù)據(jù)中獲得有用的規(guī)律和知識，在航空發(fā)動機領(lǐng)域的研究中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也得到了充分應(yīng)用。本文從數(shù)據(jù)挖掘的主要功能出發(fā)，介紹了數(shù)據(jù)挖掘主要功能對應(yīng)的研究對象與研究方法，簡述了不同功能在航空發(fā)動機中研究中的應(yīng)用情況。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;航空發(fā)動機;故障診斷;健康管理

中圖分類號：V263.6 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2020）06-0027-02

0引言

近年來，數(shù)據(jù)挖掘引起了各個領(lǐng)域的極大關(guān)注，其主要原因是信息時代數(shù)據(jù)泛濫，各行各業(yè)都存在將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識的需求。航空發(fā)動機作為工業(yè)皇冠上的明珠，一直在吸收各類高新技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也不例外。相對于建立數(shù)理模型解決問題的傳統(tǒng)方法，數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢在于能夠越過問題本身的數(shù)理模型，直接對作為結(jié)果呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)進行研究，并建立基于數(shù)據(jù)挖掘方法的模型對問題進行解決，而航空發(fā)動機的工作過程是一個極為復(fù)雜的熱力學(xué)循環(huán)過程，同時存在大量外界因素如環(huán)境溫度，空氣濕度等都可能對發(fā)動機工作狀態(tài)造成影響，因此將數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于航空發(fā)動機研究中有時能起優(yōu)于傳統(tǒng)方法的效果。航空發(fā)動機在研制、使用、維修等各個階段都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，為了深入研究這些數(shù)據(jù)隱含的信息與知識，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于航空發(fā)動機研究中是十分有必要的。

數(shù)據(jù)挖掘流程一般包括三部分：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、結(jié)果表達與解釋。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要指從數(shù)據(jù)源中獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)并進行包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換在內(nèi)的數(shù)據(jù)預(yù)處理，整個數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程工作量可占數(shù)據(jù)挖掘完整流程的70%以上;數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)挖掘過程的核心部分，具體工作為根據(jù)挖掘任務(wù)選擇適當(dāng)?shù)乃惴?，并利用其來尋找有趣的模式和知識，之后用某種方式來表示模式;結(jié)果表達與解釋主要指對挖掘出的模式進行評估，并利用可視化等方式向用戶展示挖掘結(jié)果。在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘流程是一個反復(fù)循環(huán)的過程，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模到結(jié)果表達，各部分之間不存在明顯界限，可以從任何一個步驟返回前面的環(huán)節(jié)[1]，甚至部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘工作本身就可以作為后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘工作的數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)挖掘的主要功能有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析和回歸分析等，不同功能在航空發(fā)動機中的應(yīng)用主要如下。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在航空發(fā)動機中的應(yīng)用

1.1 關(guān)聯(lián)分析在航空發(fā)動機中的應(yīng)用

關(guān)聯(lián)分析主要解決和發(fā)現(xiàn)不同事物之間相關(guān)程度，通過分析數(shù)據(jù)中頻繁一起出現(xiàn)的數(shù)據(jù)集合（頻繁項集），總結(jié)出關(guān)聯(lián)規(guī)則。典型的關(guān)聯(lián)分析方法有Apriori算法，F(xiàn)P-growth算法等。在航空發(fā)動機領(lǐng)域的研究中，關(guān)聯(lián)分析常用于輔助故障分析，李正欣，郭建勝等[2]提出一種權(quán)重式多重支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法針對不同重要度的故障定出不同的支持度閾值，由此產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以解決高重要度但出現(xiàn)較少的故障不易被挖掘的問題。南陳銘、顧宏斌等[3]采用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方式，利用決策偏好分析算法，通過分析2005 年全球航空事故信息，研究并挖掘了可能在飛機起飛和降落過程中，影響飛機安全運行的環(huán)境等因素。美國開發(fā)并定義了航空安全上報系統(tǒng)ASRS（Aviation Safety Reporting System），通過收集飛行員、管制員和其他飛行相關(guān)人員自主提交的航空安全事件報告，分析其中隱含的信息，進而發(fā)現(xiàn)飛行過程中可能存在的缺陷，提出整改意見，以降低相似航空事故再次發(fā)生的可能性[4]。

通過積累故障數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，能夠盡可能收集與故障關(guān)聯(lián)的因素，快速定位故障根源，為改善發(fā)動機設(shè)計提供指導(dǎo)。

1.2聚類分析在航空發(fā)動機中的應(yīng)用

聚類分析將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程，但事先并不知道事物能夠分為幾類，也不知道有哪些分類，是一種無監(jiān)督分析方法。典型的聚類分析方法有K-均值算法，系統(tǒng)聚類方法、層次聚類方法、模糊聚類方法等。國內(nèi)杜宇飛等[5]對發(fā)動機載荷譜進行了聚類分析研究，對二代機和三代機對應(yīng)的航空發(fā)動機載荷譜進行了聚類和分析對比，并進一步開展基于典型任務(wù)剖面的綜合任務(wù)譜編制，并驗證了編制的載荷譜的合理有效性。侯勝利[6]基于免疫聚類分析特點對發(fā)動機故障應(yīng)對進行了研究，在分析當(dāng)中將克隆選擇算法與聚類分析的方式相結(jié)合，提出了基于免疫聚類分析的故障特征提取方法，讓發(fā)動機的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方面有了更多依據(jù)。

聚類分析的應(yīng)用范圍極廣，但大部分時候都作為其他數(shù)據(jù)挖掘工作的前置工作，將相似的數(shù)據(jù)聚集在一起能夠極大便利后續(xù)研究。在發(fā)動機的整個飛行包線內(nèi)，發(fā)動機的進口條件可發(fā)生巨大變化，進行聚類分析能夠有效簡化研究問題。

1.3分類分析在航空發(fā)動機中的應(yīng)用

分類分析研究將特定數(shù)據(jù)劃分為給定類別中的某一個，與聚類分析不同，存在哪些分類是事先已知的，所以分類方法通常是半監(jiān)督的或全監(jiān)督的。典型的分類方法有決策樹，支持向量機，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。分類分析多用于進行航空發(fā)動機的故障診斷，研究通過如何通過現(xiàn)有信息判斷發(fā)動機此時是否產(chǎn)生故障，產(chǎn)生的是何種故障。周海倉[7]采用支持向量機模型對發(fā)動機轉(zhuǎn)子-滾動軸承碰磨故障進行了診斷分析，對仿真樣本的識別率達到100%，實驗樣本的識別率達到86%;Tamilsevan等[8]利用深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）作為故障模式分類器，對發(fā)動機的健康狀態(tài)實現(xiàn)了準(zhǔn)確的預(yù)測和分類;Elsaid等[9]利用蟻群優(yōu)化算法（ACO）優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)，并將其用于預(yù)測航空發(fā)動機中超標(biāo)振動的發(fā)生。

前文中提到關(guān)聯(lián)分析能夠輔助發(fā)動機的故障分析，提前定位導(dǎo)致故障的因素并進行改善，但即使如此依然無法避免所有故障的發(fā)生。為了在故障出現(xiàn)時飛機/發(fā)動機控制系統(tǒng)與安全系統(tǒng)能夠即使發(fā)現(xiàn)并做出響應(yīng)，對故障數(shù)據(jù)進行分類分析研究是十分有必要的。

1.4回歸分析在航空發(fā)動機中的應(yīng)用

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，回歸分析主要研究是因變量（目標(biāo)）和自變量之間的定量聯(lián)系，通過一個或多個自變量對因變量的數(shù)值進行預(yù)測。分類分析針對離散型的變量，而回歸分析針對連續(xù)型的變量，兩者原理上都基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型以對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測，因此相關(guān)典型數(shù)據(jù)挖掘方法也存在較多重合，如支持向量機方法誕生時主要用于分類，但經(jīng)過改進后很快也被用于回歸分析中。其他典型的回歸分析預(yù)測方法有隨機森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卡爾曼濾波等方法?；貧w分析在航空發(fā)動機領(lǐng)域進行的預(yù)測研究一般服務(wù)于發(fā)動機的健康管理，對性能參數(shù)進行預(yù)測有利于對發(fā)動機當(dāng)前狀態(tài)進行判斷，同時對發(fā)動機是否需要維修提供參考。宋云雪[10]通過建立發(fā)動機排氣溫度與多個發(fā)動機性能參數(shù)之間的回歸方程來對發(fā)動機排氣溫度進行預(yù)測分析，當(dāng)發(fā)動機實際測量的排氣溫度和預(yù)測的排氣溫度相差較大時，可以懷疑發(fā)動機出現(xiàn)了某種故障;李冬、李本威等[11]通過主元分析方法與卡爾曼濾波方法對發(fā)動機性能衰退趨勢進行研究，對發(fā)動機性能變化趨勢做出了較為準(zhǔn)確的預(yù)測，并通過預(yù)測結(jié)果為及時采取維護措施提供了一定指導(dǎo)作用;S.Borguet[12]通過建立的基于卡爾曼濾波發(fā)動機性能狀態(tài)突變檢測工具，對發(fā)動機性能參數(shù)狀態(tài)發(fā)生突變進行檢測，對發(fā)動機性能參數(shù)發(fā)生突變的發(fā)動機進行識別，并給出了發(fā)動機健康狀態(tài)性評估標(biāo)準(zhǔn)。

健康管理與故障診斷是保障發(fā)動機安全不可或缺的兩項重要功能，因此分類分析與回歸分析通常是結(jié)合使用的，甚至回歸分析獲得的定量預(yù)測結(jié)果可以作為故障分類模型輸入，對發(fā)動機當(dāng)前狀態(tài)做出更加準(zhǔn)確的評估。

2結(jié)語

在國外尤其是美國，已經(jīng)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在航空發(fā)動機中的應(yīng)用進行了深入研究，美國NASA航空安全大綱中，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行航空發(fā)動機的故障預(yù)測和健康管理的藍圖已規(guī)劃到了2025年[13]，國內(nèi)雖然也開展了諸多研究，但總體來說對先進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重視程度依然不足，如何更好地將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于航空發(fā)動機中，亟需研究機構(gòu)與研究者們進行嘗試與深入。

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