航空发动机智能维修与健康监测系统

  所属领域:新一代信息技术

  主要技术:1.深度学习、智能优化2.构建发动机全生命周期数据仓库,具备进一步挖掘智能维修场景的能力3.逐步赶超国外公司在发动机性能与健康管理方面的优势。

  难点:1.避免航空发动机故障所需的发动机传感数据的全周期异常检测、故障诊断、风险预警等健康管理关键技术长期被波音、GE等少数国外公司垄断 2.时有厂商服务中断的事件发生,严重制约了民航飞机维修数字化与智能化水平,直接影响飞行安全性和运营经济性。

  技术指标:建立CFM56-7B和LEAP-1B型号航空发动机气路参数偏差值计算模型,精度不低于95%;提出CFM56-7B和LEAP-1B型号航空发动机气路异常检测方法,与CNR报告相比,准确率不低于90%;建立机队维修计划优化模型,合理安排送修计划,减少租发数量,实现送修均衡,综合成本降低20%。