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智能传感器在品种和运作范围方面取得新进展
映雪

2018-06-06 | 聚焦

据aviationtoday网站2018年6~7月刊文,随着航空业朝着预测性维护以及提高运营和售后效率的方向发展,智能传感器的种类和作业范围正不断地扩大。防务和航宇传感器市场的总市值已达40亿美元,预计年增长率为5%。

据TE连接公司传感器产品技术经理Pete Smith说,智能化/数字式传感器的发展趋势体现了“将智能化从中央处理器推进至传感器的努力成果”。如果本地传感器拥有计算的智能,则其无需等待中央计算机处理的输出,,就可以更快地响应。这种传感器还可以将它们刚刚探测到的信号转换成一种更便于飞机系统使用的格式,因此这些系统“不必于其他地方进行传感器信号的转换”。

传感器的智能化表现为数个层次:可以是传感器层,也可以是解释传感器数据的软件层;内置的软件可以源于物理建模、大数据分析/统计和机器学习等技术。

其他发展趋势包括从模拟式向数字式输出的演化、向飞机中引入无线传感器等:数字式传感器能够消耗较低的电能、传输更多的数据;无线传感器能够节约重量,提高可靠性。

(1)逼近传感器、高度表和大气数据仪的智能化

霍尼韦尔公司安全和生产率解决方案部最近推出了数种集成健康监控(IHM)用的逼近传感器——监视健康状况以及各种安全关键系统的位置。模拟式传感器适用于最恶劣工作环境下作业,监控反推系统、飞行控制、机舱门、疏散滑动门锁机构和起落架的位置状态。

IHM传感器最初设计用于监测反推装置的位置和冲压空气涡扇门的开合,它是一种涡流杀振荡器(ECKO)近距离敏感技术增强型。当目标接近传感器时,目标附近会产生增加的目标“涡流”;随后从传感器到目标的能量损耗最终“杀死”传感器的电磁场振荡,触发传感器输出。在ECKO技术基础上,IHM的固定振幅可变电流振荡器(FAVCO,测量维持振荡所需的能量)技术增加了自诊断,并测量振荡电路中的电流,而不是振荡振幅。

自我意识不是靠引入一块计算机芯片、而是靠引入“第三种状态”实现的。前两种状态是传感器靠近金属或复合材料“目标”距离的“近”或“远”;第三种状态是传感器内部发生故障的征兆。三线束与飞机控制电子系统捆绑在一起,能够向飞行员发送告警信号。

由于传感器的自我意识消除了误报,因而延长了系统平均故障间隔时间,提高了维护、修理和大修(MRO)效率,并使停留地面的时间降至最低;飞行员还能够区分是系统的还是传感器的故障。该三引线、不锈钢材质、牢牢密封传感器组件已通过DO-160环境标准的预审,并适用于采用可耐更高振动的复合结构以及更高散热要求的发动机配件,作业温度范围为-67~239华氏度。

该IHM的电路振荡是连续的。但如果传感器发生了故障和振荡停止了,则该电路会将输出变更为故障,而不是发送不正确的信息。

(2)智能无人机传感器

TE公司正为商业和业余无人机提供了智能高度表,在这些传感器中引入智能化有助于提高传感器的性能、可靠性和准确性。

该高度计包含两个传感器元件:一个用于读取基于气压高度的气压传感器,一个用于监测传感器周围环境温度的温度传感器。高度表的特点是带一个微控制器,用于管理来自这些元件的信号,并将传感器数据发送到主飞机控制系统,执行数字通信任务。

温度传感器测量传感器组件自身的温度,然后使用该信息纠正压力传感器读数中可能发生的任何错误;提供直接温度测量,用于补偿机载其他系统和传感器的测量数据。因此,该传感器的智能化不但表现在高度测量上,其温度传感器还可纠正失代偿性设备可能发生错误的高度读数。

该高度表提供了数字信号输出。TE公司提供内置集成电路(I2C)格式(数字通信行业标准)的信号。该格式促成了高度表的“极低功耗作业”:因为该传感器仅在感知数据时才处于激活状态;在感知数据之间的间隔时段,该传感器处于休眠模式,几乎不耗电。

(3)超级智能化传感器

UTC 航宇系统公司正在引入“智能探针”取代一些飞机上的皮托管传感器。该“智能探针”测量飞机的速度、攻角、气压和高度。UTC公司传感器和集成系统业务部副总裁 Mauro Atalla说,该封装拥有“难以置信的信息量和机载自我诊断”功能——判断传感器是否被阻挡、加热器是否作业以及其测量是否一致。

A. 分层的智能化

Atalla认为,传感器处于一个较大型系统结构中的底层元素,该架构称之为智能生态系统,包含提供监测参数的传感器,如电流、扭矩、位置和气压。某个传感器不一定是自主性的,但利用有关软件能够使系统评估传感器的性能。

该智能生态系统包括预测和健康管理(PHM)和MRO服务,如UTC公司的FlightSense系统包含了机载传感器、硬件和软件的组件。其功能包括在飞机上安装正确的传感器、从传感器中收集数据、将数据传输至云端或地面的系统,以及通过OEM工程模型和其他技术分析、理解数据,预测机匣将发生什么情况,并提出建议,维护网络则备份其他参数。

对数据分析需求的动力源于现代飞机生成的大量数据。传统的单通道飞机每航班(2~4飞行小时)产生大约100MB的数据,而现代飞机(如787或A350)每航班的数据量其10倍。

正确的传感器可以收集正确的数据,但你还需要基于物理特征的测试和分析,以为系统生成维护建议。FlightSense使用了一个名为Ascentia的预测和健康管理(PHM)系统——基于物理特征的建模、统计分析和机器学习。

物理建模法与初始设备制造商(OEM)的产品设计和潜在失效模式的认知相关;还需要了解测量哪些随时间推移变化的变量,充当特定故障模式的主要指示仪表。另一种方法是使用大数据分析和统计、机器学习——在大量变量中搜索相关性,鉴别可能的故障模式。

Atalla说,在许多情况下,物理理解使你能够“分析更低数量的数据”——与特定故障模式相关的数据集。利用该方法,OEM可能鉴别随时间推移需要测量的关键参数,因为其变化很可能表明一种早期的性能下降, 最终会导致某个故障。

但尚有其他可能不涉及物理模型的故障模式,如航空公司在某些航路或机场上运营特定航线或特定维修程序的跨系统间交互,因此人们也使用大数据/统计和机器学习方法来捕获所有这些不同的变量和潜在的失效模式。由于在产品设计过程中不一定预期到这些模式,因此随时间推移,这种方法会生成知识。

两种技术可以结合起来:传感器系统的算法能够通过物理模型进行设计;通过机器学习获得的外场数据进行磨炼和精细化。

UTC公司还提供飞机接口设备(AID),收集飞机的数据并通过Wi-Fi、蜂窝和卫星通信数据链将其传送至地面。该机匣集合了数据,并将其馈送至Ascentia PHM平台和Ascentia客户端。PHM的软件分析数据,预测外场可更换单元(LRU)会发生什么,并建议如何去做。

UTC公司称,利用Ascentia系统已将潜在的航班延误率降低了30%, 并使元件的非例行拆换率降低了20%。

B. 数据饥饿带来传感器的发展机会

TE连接公司产品管理总监Sean Gough说,客户们正要求更高准确性、更低总拥有成本以及更深入洞察系统实际“体验”的传感器。

Gough预期,传感器将会通知到运营商。如感知在飞行期间机身实际经历了哪些载荷,为人们提供洞察力——通知下一代机身框架工程化的结构设计;未来十年内,机载传感器数量将大大提高,传感器将相互联网,如联网的智能聚合物和涂料能够感受到温度和压力,将生成大量、需要优化的实时数据;燃料的燃烧和重量的减少需要更高经济性的变形机翼;机上已传输了大量任务关键数据,这一趋势将继续加强,并可能通过云端(数字化推进器)加速。

但于关键任务中引入智能敏感技术实际上取决于已认证的开放式专用集成电路(ASIC)能力,这意味着体系结构是已知、可控和被认知的,软件是开源的,但目前实现这一任务尚为艰巨,且飞机制造商们尚需为促进传感器发展标准达成的一致意见。

从认证角度看,另一大挑战是控制环中的软件。从成本和效的角度看,解决该挑战的收益巨大,其准确性和分辨率将可提供更好、更可行的数据。

(4)新的机遇

霍尼韦尔公司航宇和防务部北美产品营销经理Daniel Crosby表示,日益增长的数据集技术正推动市场向着预测性维护的方向演化,这为该公司提供了机会。飞机上的许多传感器并没有提出象DO-160标准那样的鲁棒性要求。

霍尼韦尔公司正在考虑监测施加于刹车系统上的力, 以更好地预测何时失效;以及随时间推移测量起落架着陆过程中的种种变化。

(5)未来展望

A. 数字式VS模拟式

总体上传感器正向着数字式而非模拟式输出的方向演化。首先数字传感器能够运行于更低的功率,可以降低能耗;更重要的是数字信号可以传输更多的数据和信息,因此有关传感器完整性和状态的额外数据更易于(双向)沟通,实际中人们可以让传感器在特定工作条件下施行不同的作业。

B. 是否采用无线传感器

飞机内部的无线传感器值得关注。UTC航宇系统公司一直参与政府/业界于4.2~4.4GHz频段上的频率分配工作。无线传感器可通过减少布线量和连接器数量来减轻重量,提高可靠性,但由于在商用设备运行频段上受到干扰,目前这种传感器尚很少见。

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