技术变革引领航空4.0时代

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信息化工业
科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald
1
DOI:10.16660/ki.1674-098X.2020.16.001
技术变革引领航空4.0时代

杨彬
(北京安达维尔科技股份有限公司 北京 101300)
摘 要:近年来,全球航空制造业已逐步迈入以工业物联网(IIOT )概念为显著标志的工业4.0时代。

在全球制造业智能化发展的时代背景下,各类新技术的诞生也令全球航空产业处于变革之中。

航空制造与运营正变得更加安全、高效和便捷,人们在享受着不断提升的旅行体验之时,也在促进着智能航空的发展。

如何实时处理如此庞大的信息量,已成为工业4.0时代航空产品设计和运营带给人们的新问题。

关键词:智能航空 区块链 数字孪生 增强现实中图分类号:V474 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2020)06(a)-0001-05
①作者简介:杨彬(1982,11—),男,汉族,北京人,博士,高级工程师,研究方向:技术管理。

近年来,全球航空制造业已逐步迈入以工业物联网(IIOT)概念为显著标志的工业4.0时代。

信息物理系统、区块链、云计算等概念正成为制造和维修车间的热点,高度自动化、数字化和实时数据传输等特征已渗透至制造执行系统的每个单元。

以航空发动机为例,装备有近5000个不同功能传感器的新一代齿轮传动发动机每秒产生的数据超过10GB,安装两台该发动机的单通道飞机在12h飞行时间内累计数据释放可达844TB;如何实时处理如此庞大的信息量,已成为工业4.0时代航空产品设计和运营带给人们的新问题。

1 航空4.0时代
同工业革命的发展类似,商用航空的历史也可以划分为
四个阶段[1]:自航空器诞生之日起,以目视飞行规则为主的人类飞行探索主导了第一阶段,此时人们关注的焦点尚处于如何设计和制造出高效能的飞机产品;随后,自动油门、气象雷达、甚高频全向信标(VOR)等用于替代传统膜盒式航空仪表的各类先进电子设备的出现使人类航空史进入到了第二阶段,这些设备在可以引导飞机实现仪表着陆的同时也首次对驾驶舱人机交互体验和实时信息处理提出了需求;在第三阶段,飞机具备了高度集成的航空电子显示和数据传输总线,增强型近地告警(EGPWS )、空中防撞(TCAS )系统等先进设备已经可以为飞行员的操作提供一定程度上的决策建议;如今,机载信息物理系统的出现和应用标志着航空飞行史进入了第四发展阶段,人工智能在飞行决策环节的介入度达到了前所未有的高度,数字化和智能化成为了飞机设计、制造与运行环节的主要特征。

2 工业互联网和数字孪生
未来20年全球航空市场将增加近40,000架新飞机,面对如此庞大的交付需求,传统的制造环节已难以满足其短时装配的要求。

以波音B747飞机为例,每架飞机的组装完成需要装配600万个部件,整个过程不但耗时长久,还对装配环节过程检验提出了较高要求。

如今,工业互联网的出现极大地提高了飞机的装配效率,这一点已在空客A350飞机的组装过程中得到充分体现。

通过联结设计、生产与供应链人员的3D Experience软件平台,产品线上所有相关人员可以共享数模、工艺等即时信息,并将装配进程实时反馈至上下游各环节,从而降低了等待时间和出错概率。

在工业互联网技术变革中,数字孪生技术的出现和应用进一步缩短了虚拟和现实的距离[2]。

数字孪生技术集成了人工智能、机器学习和分布式传感技术,通过将众多传感器发送的数据进行收集整理并建立特征模型来实现物理域到数字域的映射,从而将产品设计、装配流程等实时反映在虚拟平台;当需要对被控流程进行干涉或调整时,制造执行系统将根据人工指令作动,反向实现数字域到物理域的反馈。

利用传感器在真实使用环境中积累的大量数据,数字孪生具备持续学习和自我升级特点,可以被视为虚拟-现实世界的理想传输接口。

目前,该项技术已将波音公司商用和军用飞机制造环节中零部件的一次质量合格率提高了40%,GE公司则不仅在其LeapX发动机零组件的装配上采用了该技术,还利用数字孪生所采集的数据持续监控发动机交付后的使用性能。

发动机在飞行过程中产生的关键性能数据通过飞行管理系统、气象卫星等被
图1 工业革命的四个阶段
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下载收集,再利用预知性分析模型来提供下一次进场维护所需的操作等级和时间间隔;这种方式为GE公司在发动机维修计划控制方面提供了极大帮助,并通过增加发动机的在翼时间为航空公司提高了收益。

在GE公司交付的约65,000台发动机中,超过35,000台发动机在持续回传性能数据,这些数据不仅可以帮助分析人员诊断某一具体的发动机产品,也可以对整个机队的健康状态进行预测。

针对飞机碳纤维增强复合材料(CFRP )大部件在装配过程中需要精确保证加工容差的要求,空客公司通过引入数字孪生自动控制技术,在装配型架上安装了多处位移和形状控制传感器,这些传感器所发送出的数据可以用来准确计算工装作动筒的行程和时序,从而实现对装配的实时监控,有效降低复材部件在装配过程中引入的弹性变形和残余应力,进而提高了整机的装配效率。

除了在航空产品的设计与制造中得到应用以外,数字孪生技术还被引入机场建设领域以评估机场的使用效率[3]。

通过收集安装于机场各个关键设备上的传感器所发出的数据,可以对机场建设和使用环节的流程进行优化,比如通过加宽通道以进一步提高安检通过时间、设置前置分流点以缓解局部通道上的旅客拥堵情况等。

与在飞机制造领域的应用类似,能否最大限度获取数字孪生技术的收益关键在于后期的大数据处理环节。

在这些传感器不断进行数据积累的同时,需要人工进行噪声筛查和信号复验,才能将可用数据作为输入来不断修正机场运行效率的预测模型。

当未来数字孪生模型成为机场建设的一项新标准时,航空公司就可以通过在线数据共享来实现机队进驻前地面运行保障的模拟,甚至可以将飞机、发动机外场维护的孪生模型嵌入其中,进而监控整个公司机队保障的工作效能。

通过与博世公司合作,空客公司充分利用物联网技术,在装配车间开展了“未来工厂”试验项目[4]。

该项目涉
及到超过400,000个螺钉的装配和1,100多项不同工具的
使用,利用遍布车间的无线网络,装配技师、各站位专用工具及测量数据组成了一个完整的IIOT平台;随着装配关键信息在整个组装线上的无缝流转,原有装配效率得到了本质性提升。

在工作中,人们可以利用穿戴终端(如AR眼镜、手持平板)设备直接扫描飞机蒙皮孔洞来自动获取配套铆钉的安装规格和操作力矩信息,这些信息又同步传送给手持工具来进入下一装配操作。

工具的位置信息和装配测量结果可以实时反馈至“未来工厂”的中央数据处理单元,在实现装配环节工具追溯性和操作规范性监控的同时提供了实时装配质量分析结果。

此外,该IIOT平台完美实现了航空产品组装环节中只有经过特定培训且被授权的人员才能进行具体工装操作的特点,确保了飞机装配环节的生产安全性要求。

3 区块链技术应用
为了解决飞机零部件在全寿命周期的追溯性问题,波音公司充分利用了区块链和物联网两种新兴技术特点,将零部件从制造装配到维修处置各个环节的信息进行系统收集和处理,以进一步提升客户资产管理效率[5]。

一直以来,对成千上万的飞机零部件信息进行全流程追溯和管理都是整个航空产业的一大挑战,而区块链和物联网技术的诞生则在强化零部件的供应链管理和降低非计划维修率方面有着天然优势。

通过使用嵌入区块链的物联网技术,波音公司、供应商、航空公司、维修站和监管局方可以获取每个零部件的特征数据,航线保障人员可以对潜在失效部件提前开展预知性维护,飞机拆解公司则可以借助上述信息在购买目标机型之前合理评估整机的购置费用。

同时,飞机在每次飞行过程中所积累的大量数据也可应用于机队大数据分析过程,其结果可直接存入航空公司的安全管理系统。

区块链技术的使用为航空公司在航空维修(MRO )、飞行数据安全管理和旅客信息处理方面带来了革命性改变。

该技术本质上是一种分布式数据库模式,可以被同一使用群体共享和维护,具备点对点的加密传输功能,并且在数据的透明性和追溯性方面有着得天独厚的优势。

区块链可以被用于追踪旅客行李和航空货运的位置与状态,使航空公司和托运人均可以实时查看上述信息;借助于事先存储在区块链网络中的旅客个人身份信息和行程单,可以让登机人仅凭借验证码便完成繁琐的身份验证环节;对于整个产品生命周期可能会经历5~6次所有权变更的飞机来讲,区块链可以准确记录飞机的每次维修时间和修理
图4 机场数字孪生模型
图2 风洞测试数字孪生模型
图3 复材部件装配中数字孪生数据采集
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状态报告。

此外,各大航空公司均在区块链技术最直接的应用领域——便捷支付业务上表现出了浓厚兴趣,并纷纷进行了尝试。

比如,新加坡航空公司同微软公司合作开发出KrisPay数字钱包程序,可以让旅客使用加密数字货币便捷完成旅程兑换操作。

早在2018年,PwC公司便预测引入区块链技术提高运行效率可使航空产业年收入增幅4%以上,同时维修成本每年的降低幅度可达5%。

Accenture公司研究报告显示,到2021年会有超过86%的航空航天领域公司将在其现有运营系统中引入区块链技术。

该技术所能提供的准确、透明的飞机构型数据记录与追溯功能可以将主制造商、零部件供应商、MRO企业和航空公司用户紧密关联起来,打破当前数据在各个业务单元单独维护的割裂局面,降低信息在某一单元存储和传递过程中失真的风险,从而重塑出一条全新高效的航空产品供应链。

目前,泰雷斯、霍尼韦尔、汉莎技术等公司已在利用数字化区块链技术重构零部件供应链方面积累了大量经验,国泰航空、港机集团
(HAECO )、国际航空电讯集团(SITA)等企业更是参与
成立了业界首个MRO区块链联盟,期望进一步制定该技术在航材制造、采购与维修更换中保持其追溯性的国际标准。

区块链技术可以让波音、空客、罗罗公司等主制造商第一时间得到零部件和单元体的出厂制造信息,加速入场检验流程,而如果基于传统信息传递手段这一过程则会明显滞后;同时,监管局方也可以借助区块链共享从制造阶段便对每一机型的构型档案进行了解,从而简化了初始适航批准和持续运行监察之间飞机关键追溯性信息的传输路径,极大方便了局方的飞行监管工作。

4 人工智能
根据波音与空客公司对未来飞行员需求的预计,截止到2035年全球新增飞行员将超过500,000人。

在当前飞行员培养速度显然无法满足这一需求的今天,基于人工智能(AI)的自动飞行技术成为了理想的替代方案。

不同于当前飞机上安装的自动油门等辅助飞行装置,AI自动驾驶技
图5 空客公司未来装配车间
每项工具具体位置不同,但下一步工作任务可以自动分配至手中工具
铆接
紧固
测量
每项工具将自身位置和测量结果数据发送至中央数据库,通过软件分析实时评估加工和装配质量
供应链制造售后
使用环境
传感器
运行数据连通
远程实时监控
预知性维护质量担保
IOT 平台
企业资产管理商业过程管理
图6 区块链技术在零部件追溯性上的应用区块链共享
从装配厂和维修站获取数据
保存飞行日志数据
航空公司
维修站
从装配厂和航空公司获取数据
保存维修报告监管局方
审查修理报告和航空公司飞行记录
输出飞机监察报告
装配厂
保存飞机最终装配检验报告和装机清册
从制造商获取数据
制造商
保存飞机零部件和发动机制造出厂数据
图7 区块链技术重构MRO流程
术将成为第四阶段航空历史的典型产品特征,并逐渐接替现有飞行员的工作。

传统自动飞行设备通过将人工预置的气动模型操控应用于低感知度硬件来实现自动化飞行辅助功能,多用于飞机除起降之外的中途飞行,且功能执行高度依赖于输入信号的准确性,缺乏系统自我纠正能力,在异常事件发生时需要人为干预;而人工智能辅助驾驶功能的实现则基于遍布于飞机各系统数以万计传感器所感知的大量数据(比如,空客A350XWB飞机安装有50,000个传感器,每天发送数据超过2.5太字节),通过人工智能算法操作执行机构来完全掌控飞机,并具备类似于人脑的分析纠偏能力,具备异常数据容错和自我感知功能。

当前,AI自动飞行技术在实际推广中所遇到的最大挑战便是如何教会机器在前期算法训练过程中缺乏足够异常数据样本的情况下可以自如应对突发的异常事件;这一难题同样也吸引着AI算法领域众多从业者不断投身其中。

一个明显的例证便是 2018年发生的Lion Air 航空公司B737 max坠毁事件,其攻角传感器发出的错误数据误导了机动特征增强系统(MACS)的执行逻辑,连同其它一系列原因一起酿成了该惨案的发生。

尽管如此,鉴于AI驾驶技术所具备的广阔前景和经济效益,各大飞机主制造商均将其视为未来产品设计的战略性技术革新而不断加大投入。

5 增强现实技术
除了在航空产品的设计与制造环节带来深远影响之外,IIOT技术也在航空维修领域提出了新的业务解决方案。

这其中,增强现实(AR)技术在MRO工作中的广泛应用便是一个显著的案例。

尽管该技术的首次提出可以追溯到20世纪90年代,但得益于技术的不断成熟,最近几年才迅速在航空业界得到推广。

利用AR技术,操作者通过眼镜、手持终端等设备可在拍摄得到的真实场景基础上看到叠加的维修操作要求和合格性判据,AR软件会自动识别观测物并传回测量数据,接收维修人员的语音和手势来代替传统的工卡信息记录流程,从而将繁琐复杂的维修工作变成一种艺术性操作。

AR技术在简化维修操作流程、提升工作效率的同时还引入了远程专家支持功能,可以给予操作者传统工作方式中难以提供的实时排故指导功能,第一次将立体化维修概念变成了现实[7]。

现有实例显示,AR技术可以帮助波音公司将飞机布线检查环节所需的时间减少25%,而GE公司则估计该技术可令其发动机维修效率提高约10%左右。

当然,任何技术的发展和应用都存在着局限和挑战。

现阶段,相比于人眼识别具备水平190°、垂直120°的宽幅视角而言,AR眼镜的视场多局限在90°范围内;同时,现场光线强度、网络传输迟滞等问题也会影响视频识别的准确性和使用体验。

此外,AR技术中针对细节目标(比如裂纹长度、凹痕深度等)的识别算法还有较大的改进空间,目前图像显示的结果依然会受到观测位置、手部震动等因素影响而局部偏移。

从用户使用的角度来讲,AR技术的出现还给使用者提出了数字化经验积累和大数据处理的问题,这就要求采用该技术的航空公司和维修站加速其内部信息存储的数字化变革。

6 虚拟现实技术
自2017年起,波音、汉莎、法航等公司均针对如何将虚拟现实(VR)技术更好引入航空业务领域进行了大量尝试。

VR技术最大的特点便是可以提供给使用者沉浸式体验,使人在虚拟场景中感受现实世界的操作反馈;该特点使其成为了飞行训练、旅客服务、维修培训等工作的绝佳选择。

一个典型的应用案例便是VR眼镜正逐渐成为机载娱乐设备(IFE)的换代产品,该设备提供的强烈视觉和听觉体验可以令乘客暂时忘记所处位置的嘈杂与局促,在不觉中度过略显枯燥的长程旅行。

为了更加便利地满足飞行员培训需求,空客公司研发了内部飞行培训系统,该系
统包含头戴式耳机、手持操作杆等VR设备,可以完全模
图10 VR维修培训
图8 人工智能辅助驾驶
图9 AR技术在航空维修中的应用
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节做到详尽的安排,这样可以更加细化施工中的工序,技术,人员,有利于整个工程的顺利推进。

首先施工方案要能够从整体上对影响工程质量的重要因素进行把控,对整个工程的工序以及质量进行有效的管理。

其次施工方案要能够综合考虑工程的要求以及相关的施工标准,进而保障其安装质量。

并且为相关设备配备相应的保护装置,进而更好地保证整个系统的正常运行。

最后在实施方案制定时,要对设备的开关进行安全保障,对设备的相关参数进行详细的分析,在分析参数时要结合实际的运行情况,以保证设备能够更好地发挥其作用。

3.2 注意设备的质量
设备质量直接关系到整个工程的质量,消防弱电系统的安装也不例外。

如果不能把握设备的质量,那么工程质量就无法得到保证。

因此设备的质量对于消防弱电系统的安装至关重要。

首先招标人员对供货商的资质,信誉进行严格的审查。

这样可以保证产品生产,质量。

同时要严格检查设备的合格证书等材料。

还要不定期地对设备进行抽查,检测。

只有这样才能保证整个工程的质量。

3.3 技术特征把握
由于消防弱电系统的安装基本都集中在建筑工程后期,相对的施工时间比较紧张,这就需要施工企业对整个工程的技术特征有所把握。

首先在工程进行过程中,要注意各个设备的施工顺序,在此基础上要针对施工过程中的重点环节以及技术要点进行有效的控制和掌握。

例如在中央主机及末端设备进行安装时,必须保证其在合理的位置上,然后安装完成后要对其进行严格的测试,其中包括软件系统,网络连接。

严格的测试是保障系统稳定运行的关键。

其次,要做好施工前的准备工作。

注意设备的安装位置以及连接问题。

在安装时,要注意到对设备的固定,保护措施。

3.4 线路检测与调试
线路的检测与调试是整个工程施工过程中非常重要的环节。

首先是对整个建筑工程的布线工程进行测试,整个建筑的布线工程关系到整个系统的数据传递是否顺畅,网络是否可用,对于整个系统有着非常重要的作用。

4 结语
消防弱电系统安装是一项非常重要的工作,它关系到整个建筑的火灾预防能力。

因此,必须引起安装企业的高度重视,严格按照相关的规定和标准进行安装,确保每一个细节都能够做到尽善尽美,从而确保其质量,更好地保证人们的生命和财产安全。

参考文献
[1] 李杰.浅析机电安装施工技术中消防弱电系统的安装
[J].消防界:电子版,2019,5(12):64.
[2] 周德新,姚洪平.机电安装施工技术中消防弱电系统的
安装研究[J].消防界:电子版,2019,5(6):32,34.
[3] 李波,王利.浅析机电安装施工技术中消防弱电系统的
安装[J].绿色环保建材,2018(5):233.
[4] 张奎.机电安装施工技术中消防弱电系统的安装浅述
[J].门窗,2018(3):117.
(上接4页)
不觉中度过略显枯燥的长程旅行。

为了更加便利地满足飞行员培训需求,空客公司研发了内部飞行培训系统,该系统包含头戴式耳机、手持操作杆等VR设备,可以完全模拟A320飞机飞行训练大纲中的所有操作。

在MRO培训领域,VR场景已经可以在虚拟环境中高精度实现部件、工具和操作动作的还原,甚至可对操作力矩、振动等感知提供准确反馈;相比传统维修培训经常受困于机型资源(比如A320neo、A350XWB等)有限的问题,VR技术可以让修理人员随时展开实操模拟。

对于某些涉及到安全原因而特别强调距离感知的操作,VR场景也能提供给操作者与真实世界无异的空间感。

此外,对于在真实飞机上由于代价昂贵而难以进行的飞行事故应急操作,用VR技术模拟起来也驾轻就熟。

对于航空公司来讲,VR技术应用的另一个重要途径便是飞机内饰选型。

客户代表可以通过VR场景观看飞机的内饰设计和座舱布置,提出个性化需求,在飞机真正下线之前便确定其想要的客舱展示效果。

7 结语
如今,以工业互联网、人工智能技术为特征的第四次工业革命已将航空产业带入了一个崭新的时代,我们在努力适应这些新生变革的同时也享受着时代发展带来的便利。

航空产品的设计、制造和使用在这些新技术引领下正向着更加安全、便捷、高效的方向迈进,航空4.0时代带给人们无限想象和憧憬。

未来已来,让我们拭目以待。

参考文献
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Blockchain and the Internet of Things[EB/OL], 2017, .
[6] John McKenna, A ‘robot pilot’ has landed a Boeing
737 in a simulator[EB/OL], 2017, . [7] 郭子豪,邢诗怡,王宇,等.基于AR技术的飞机维修可视
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科技创新导报Science and Technology Innovation Herald 18。

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