А что раньше этого никто не делал?
Начнем с того, что нейросети развиваются не так давно и вопросы обработки большого объема данных это, по большому счету вопрос последнего десятилетия. Что касается зарубежной техники, то мобильная гту компании p&w ft8 пишет много параметров, причем выпущенная в далеком 1990 году. Другой вопрос в том, что у нас был провал в развитии двигателестроения в авиации, а западные компании работали ежедневно. Поэтому те данные которые пишет (и отправляет, вспомните mh370) b777 или a380 надо еще программно обработать, сделать алгоритм раннего выявления проблемы и проработать логистику маршрутов самолета, чтобы в нужный день и месяц он был в том аэропорту где ему произведут замену необходимой детали. Авиация несколько сложнее, тк отработка на отказ тут по многим деталям не допустима. Если встанет турбина у гту это как бы неприятно, но все же. А вот такое развитие событий на высоте 11 км это уже другое несколько. Сейчас лопатки делают из композитов, для топовых разработчиков прогностического софта это новый вызов. Методы диагностики композитных деталей такого уровня только разрабатываются. Мы пока на этом поле не играем. Для этого необходимо готовить спецов с университетской скамьи. Посмотрите не составы профильных кафедр в наших вузах, средний возраст преподавателей, оборудование и партнерские программы обучения на предприятих и все поймете.
Все что Вы перечислили ,делалось, в рамках авиакомпании, еще 25 лет назад и по результатам анализа расшифровок выполнялись регулировки двигателей и замены агрегатов и других комплектующих.
Можно подробнее: у вас расшифровки с цифровых датчиков на турбинах в 1990-х? Просто мы сейчас смотрим наших производителей и там не все так радужно.
Конечно биг даты не было, как и вместо нейросети в авиапредприятиях были всего лишь группы надёжности, но...
Репрезентативность выборки слабая, более того, один и тот же дефект может иметь совершенно разные причины. Самолет часто летающий в странах ближнего востока хапает песка достаточно, самолет летающий где-то в странах третьего мира получает топливо сомнительных характеристик и т.д. Сегодня человеческий фактор исключен - данные с сотен датчиков анализируются программно. Мы здесь отстаем, хотя это вошло уже в привычку. Академиков РАН много, а крыло мс21 помогают делать нам ребята без ученых степеней из других стран)
Выполнялись
А такой важный параметр, как расход масла? Мы даже французам по викляку на А320F считаем вручную.
Мы же обсуждаем прогностику на основе нейросетевых технологий на базе аппаратно-программных комплексов: датчики, система измерений и софт. Прогнозируем своевременные замены (не отказы!). Что касаемо масла (опять же повторюсь прямого отношения к авиа теме не имею, работаем с данными по гту на земле) - расход масла на работающей установке, с учетом конкретных особенностей износа, нагрузки измерить на основе системы датчиков трудно. Расход меряется в интервале от запуска до остановки, плюс состав на предмет содержания примесей (металлы и тп). Даже в автопромышленности на более простых двигателях в процессе работы могут зачастую несвоевременно (!) определить лишь по датчику давления (не путать с датчиком электронного уровня масла, который тоже может показывать погоду на Марсе).
Можно поподробнее этот вопрос осветить? Какие реологические модели они используют? Просто датчик вибрации с параметрами в допуске не даст правильную картину. Нт если узел через некоторое время требует замены, при работе в доверительном интервале, то вопрос к допускам. Они рассчитаны неверно
Этой задачей у нас были "озабочены" еще в 80-х прошлого века. И, насколько помню, в НИИ ЭРАТ были неплохие наработки.
Это понятно) просто самолет больше 12 часов в небе не проводит, после следует посадка и осмотр, в.т.ч долив (если требуется) масла, его отбор (если опять же есть требование регламента или косвенные показатели работы твд) на проверку. Самолетные турбины, работающие на земле в составе гту работают несколько в других условиях и другие временные интервалы (значительно более длинные). Вопрос прогнозирования отказов для таких установок достаточно важный. Системы контроля температур в разных узлах, отбор масла на анализ и т.п., учет параметров работы асу хороший задел для прогнозирования отказов, но не достаточный. Установки работают на разных типах топлива, имеют разный состав оборудования, как гтд, так и систем управления. Важно не просто провести быстрый остнанов гту, важно спрогнозировать такую ситуацию заранее.
Какие данные собирать решает или инженер, который разработал твд или инженер, который разработал методики эксплуатации с регламентом ТОиР. Если для конкретного "эталонного" твд есть реологическая модель, с учетом харакетристик сплавов из которых выполнены его ответственные детали (вал, подшипники, лопатки и тп) возможно построить модель виброползучести для такого же двигателя с износом. Это и будет доверительный интервал работы, контролировать котрый должны датчики вибраций.
Ни в коем случае. Наоборот хотелось бы пообщаться со специалистами работающими в этом направлении. Не только в области виброползучести и реологических моделей)) в области дистанционной on line диагностики и прогнозировании отказов. Как все мы знаем двигатели роллс ройс на b777 выдают определенные параметры в течение определенного интервала времени производителю самолета. Это позволяет прогнозировать ТОиР, с заказом заранее материалов и выбором места ТОиР. В случае с mh370 самолет еще пытались найти при помощи метода триангуляции по данным спутников с поправкой на форму Земли)Бармалей, сдаётся мне, что вы хотите что-то прорекламировать в области ГТУ ?