航空发动机试验数据管理系统设计

程功

摘要：随着发动机型号的增加和研发的深入，测试的复杂性也随之增加。越来越多的系统参与测试，信息化程度越来越高。除了传统的台架试验和电气系统外，还包括发动机数字控制、试验过程管理、试验视频和音频、远程监控、专用试验设备控制等系统。这些系统成为测试的主要数据源，导致测试数据量急剧增加。数据来源的多样化导致实验数据类型的多样化。除了传统的结构化数据，数据类型还会产生非结构化数据，如文档、图片、视频和音频。随着数据的增加和数据类型的多样化，数据处理和分析的速度更高。海量的试验数据蕴含着巨大的价值，对于发动机的性能分析和开发至关重要。

关键词：航空发动机；试验数据；数据管理；试验测控系统；

为满足航空发动机试验的需求，实现内场、外场和室外平台试验数据的统一管理，根据航空发动机试验系统的实际情况和大数据的理念，采用现代测控技术、通信技术、数据管理和分析技术等先进手段，解决了多数据源的数据采集和集成、各类试验数据即结构化和非结构化数据的综合管理、试验数据的快速处理和分析等关键技术问题。建立了基于以太网的航空发动机试验数据管理系统，实现了试验数据的集中管理、有效共享、合理使用和安全存储。数据管理系统保证了多种型号的航空发动机完成试验。结果表明，该系统中45%的测试数据为结构化数据，55%为非结构化数据。它也提供给许多系统，如发动机故障诊断系统、健康管理系统和测试信息管理系统。具有适用性强、安全性高、易于管理的特点，能够满足测试数据管理的技术要求。

一、系统分析

航空发动机试验数据采集分析系统考虑了系统实施的要求以及国内外相似系统的现状，将数据采集、数据管理和数据应用分成了三级结构。数据采集系统通过数采设备以一定的速率将发动机的参数和设备状态收集起来，存储在本地磁盘，再通过数据导入程序将试验数据提交给远端数据库服务器进行存储和管理。使用者如需对试验数据进行分析应用，即可通过合法的身份验证后连接到远端数据库，再对发动机的历程数据进行回放等相关操作。

二、结构化与非结构化数据综合管理

航空发动机试验产生的大数据分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据是可以由二维表结构来进行逻辑表达和实现的数据，主要通过关系型数据库进行存储和管理。非结构化数据是不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，包括所有格式的技术文件、表单、文本、图片、视频、音频等。传统的数据管理方法偏重结构化数据的管理，仅能满足常规试验技术要求。伴随着试验复杂性的增加，非结构化数据的容量越来越大，其衡量基本单位由MB、GB向TB、PB升级，数据形式也越来越多样化，如何对非结构化数据进行管理，并结合结构化数据进行综合利用，对发动机的性能分析及研制至关重要。

1.数据存储与关联。结构化与非结构化数据的管理以发动机型号为主线，按照试验流程，在每个阶段产生并存储相应数据。将结构化数据存储在关系数据库中；将非结构化数据以文件的方式存储在文件系统中，将文件的“基本属性”转化为标准信息格式，并作为结构化数据存储在数据库中。结构化数据通过数据库表中的关键字（如试验编号、文件存储路径等信息）与非结构化数据相关联。本系统应用的数据库为Microsoft SQL Server。试验任务信息表存储针对试验任务的基本信息；试验测试参数定义表用于对试验的原始测量参数进行定义；试验分析参数定义表用于与发动机试验件性能分析有关的试验间接测量结果和修正数据进行定义；试验状态参数定义表定义表征试验状态的参数组合，状态参数根据不同的试验科目有所不同，例如：对于高空试验，1个状态由试车工艺状态、高度、马赫数3个参数组成；试验件信息表存储针对试验件的基本信息；试验信息表存储发动机1次试验的基本信息，包括启封、冷运转、点火试车等；试验测试数据表、试验分析数据表由应用系统根据试验任务的相关信息进行动态创建，每个试验任务有1个或多个。试验任务文档信息表、试验件文档信息表、试验视频和音频信息表存储相关非结构化数据的属性信息，并通过其中的文件存储路径进行索引，通过访问文件服务器系统读取视频和音频、文档文件等非结构化数据，实现结构化数据与非结构化数据的关联。

2.数据智能化综合监控。大数据时代的数据监控方式、监控内容将发生重大变化。传统的人工监控、参数越限报警等方式已经满足不了大型复杂试验多系统、多数据源的监控需求。试验数据智能化综合监控，是集测控系统监控、试验流程监控、试验安全监控、试验视频监控、试验远程决策监控为一体的综合监控系统。通过数据融合技术，将结构化与非结构化数据及时发布给其它各系统，使多类型数据在同一监控平台综合使用，如测试数据、控制数据、流程数据、视频数据同时出现在试验现场主操纵监控计算机上，集成多个试车台信息，辅助现场人员实时监控试验各参数及试验进度。依据相关质量安全文件对试验流程、试验关键参数、试验关键设备进行综合质量过程控制，进行预警及报警，结合声、光、电等多种报警形式，及时预防试验进程中的安全隐患。通过试验数据的远程发布，推动“从数据到决策”，及时将试验信息提供给型号总师、设计人员、管理人员，实现试验中的快速决策。

3.数据时间同步。航空发动机试验的各系统构成的体系是网络化结构，通过网络时间协议，使各系统打上统一且准确的时间戳标志，以保证各子系统具有良好的时间相关性，实现多数据源的时间同步，保证多种类型的数据在同一时间基准下进行综合分析。早期的网络时间协议（NTP）只有软件，而网络测量和控制系统的精密时钟同步协议标准（Institute ofElectrical and Electronics Engineers1588，IEEE1588）通过硬件和软件将网络设备的内时钟与主控机的主时钟同步，提供同步时间小于10μs的运用。在航空发动机试验网络系统中，主交换机连接多种关键设备，负责多系统的信息交换与时间同步，因此对主交换机的性能、可靠性、延迟等均有特殊要求，主交换机支持IEEE1588时间同步协议，具有3层交换能力，才能使各系统数据达到同步采集的目的。通过试验验证，使用IEEE1588协议，不同系统采集的数据之间的时间同步达到了1μs的精度。

4.数据共享与安全。为实现航空发动机试验数据管理系统与其它信息系统的数据共享及信息协同，同时保障试验数据的安全，分别搭建各试车台数据库子服务器及研究所内总服务器，子服务器分管各台试验数据，采用试车台号进行命名，总服务器对各试车台的试验数据进行集中管理，二者实现试验数据的同步实时共享，互为备份，确保试验数据的安全性。

三、数据分析

数据分析是大数据管理的核心，大数据的价值产生于分析过程。针对航空发动机试验数据源多、数据类型多、数据量大、数据处理速度快等特点，数据分析处理工具包括历程数据分析、稳态数据提取、数理统计分析等。

1.历程数据分析。早期的历程数据以文件的形式记录在本地计算机中，记录参数数量少、记录速度慢、共享性差。随着大数据理念及数据库技术的应用，已实现了试验数据的高速采集与预处理、全参数全试验流程实时入库、历程数据的在线与离线分析等功能。根据需要选择研究所内总服务器或各试车台子服务器，通过树状列表的形式浏览试验项目信息，历程数据以静态曲线及动态实时点的方式复放。为保证历程数据的有效性，满足质量文件的要求，系统设计了数据溯源表，对每个入库参数建立溯源链，进行不确定度评定。试验数据类型包括：频率信号、热电偶信号、RTD信号、电压信号等。根据各类型参数溯源链中不确定度影响分量类型的不同，分别设计了传感器信息表、温度压力受感部信息表、数据采集设备信息表、仪器仪表信息表等。对于重要试验，在试验前系统自动生成仪器仪表清单，保证各设备均在有效期内使用，试验结束后对所有测试参数进行不确定度评定。系统对每个参数根据数据溯源链上的影响分量查找相应的溯源表，并进行A类与B类不确定度评定，最后给出合成不确定度评定结果。数据分析不仅能复放结构化数据，还可以复放非结构化数据，在进行试验数据复放的同时，通过结构化与非结构化数据的关联，可以查看发动机同步视频、音频以及与试验相关文档、图片等信息。

2. 稳态数据提取。发动机稳态数据是发动机性能计算的重要基础数据，系统根据油门杆角度变化自动判定稳态的起始点、结束点以及稳态段的时间长度，为了避免因为操纵员控制油门杆时的调整带来稳态段的误判，又增加了稳态段时间长度判断条件。对试验数据中的异常值进行准确判定及剔除是确保稳态数据准确提取的重要环节，现有的异常值判定规则包括格拉布斯（Grubbs）检验，狄克逊（Dixon）检验等，然而上述方法的实现需要繁琐的计算步骤，效率低且易出错。系统利用现代数理统计方法，将分布图法、基于算术平均值与分批估计的数据融合方法应用到航空发动机试验稳态数据性能计算中。对于1组数据，首先应用分布图法剔除异常值，在此基础上将数据分为2组，对2组数据的算术平均值采用分批估计法得到接近真实值的数据融合值，使稳态数据更准确地反映发动机性能。

3.数理统计。数理统计分析基于试验数据库中的信息，通过柱状图、饼图、折线图、趋势图等形式进行相关数据的综合统计。主要包括以下几方面：（1）试验寿命件时间统计。包括飞附件（如起动机）、温度和压力受感部（如滑油温度、总压、静压）、试验辅助寿命件（如主支点、3支点）等，对这些可能危及试验安全的寿命件进行监控显得格外重要。之前对这些试验件的寿命统计采用人工计算方式，无法满足试验的准确性与实时性要求。系统根据数据库中试验数据表自动计算出发动机运行时间、起动次数、点火次数等信息，统计出试验中相关寿命件的使用时间、使用次数，在试验前自动提示，保证试验的安全和质量。（2）标定数据的统计比对。对于与发动机控制相关的关键参数，如油门杆角度、高压可调叶片角度、滑油压差、整机振动等，系统还建立了标定数据库，存储历次标定的数据，每次标定后与前次标定的数据进行比对，保证同一型号发动机试验控制的准确性，以及多次标定的统计分析。（3）发动机试验状态时间统计。根据给定的判据条件，统计起飞、中间、加力等状态的工作时间以及起动次数等。（4）试验参数时间统计。针对某些参数的数值大小进行时间统计，例如在某专项试验中，依据技术要求，需统计发动机高压转子在中间状态以上各状态的稳定运转时间。以试验数据库中记录的高压转速数据为基础，通过开发转速时间统计功能模块，准确计算出高压转子在多次试验中各台阶的运转时间之和。（5）载荷数据提取。根据载荷参数模板配置，独立记录载荷相关数据，形成载荷数据子库，用于提取

载荷数据和分析。

总而言之，航空发动机试验数据管理系统的研发总结了多年的整机试车经验，面向研制需求，结合当今最前沿的大数据理念，以试验数据库、网络数据通讯等相关测控技术为核心，实现了对试验数据的集中管理、有效共享、合理使用和安全存储。逐一解决了试验中多数据源的数据收集与融合、结构化与非结构化数据的综合管理、海量数据的快速处理分析等复杂问题。试验数据中涵盖了45%的结构化数据、55%的非结构化数据，同时提供给发动机故障诊断系统、健康管理系统、试验信息管理系统等，为发动机的性能分析提供了有力证据，达到了预期的效果。

参考文献：

[1]赵小虎.航空发动机原理.2019.

[2]王震宇.基于数据库的新型航空发动机试验测控系统.2021.