罗罗公司公布了其智能发动机愿景，愿景涵盖五大相互关联的创新领域:数字和数据、飞机可用性和智能维护、产品创新和先进制造、以及电气化或替代燃料等新技术。发布的“智能发动机愿景表述为以下三个方面：互联性——与其他发动机、支持它的生态系统和客户，各方之间允许定期和双向流动信息；情景感知——感知运行内容、客户的约束和需要，从而允许它在不需要人工干预的情况下响应周围的环境的变化；理解力——从自己经验和同伴网络中学习来调整自己的行为并达最佳性能。作者觉得理解智能发动机不能从单纯的物理产品来理解， 要以“产品+服务系统”来理解。

  罗罗公司推出的“智能发动机愿景”（Intelligent Engine Vision） 是基于产品和服务已经变得很紧密，以至于现在二者已经紧密不可分的理念。罗罗公司20世纪90年代推出的TotalCare服务时就开始关注这个发展的新趋势。并且从20世纪90年代开始，罗罗公司就在发动机健康监控系统上技术领先，遄达500发动机电子控制单元EEC中就内置了发动机健康监控系统。目前，每年可以从其现役飞上接收超过70万亿的数据点，大数据给实现智能发动机“互联性、情景感知和理解力”愿景提供了条件，愿景将改善其向客户提供动力的方式，使得发动机之间的联系日益紧密，对环境的感知和理解的能力也慢慢变得强。

  罗罗公司在2017年12月启动了R2数据实验室，以应对如何理解这些海量的信息的挑战,并将其转化为洞察和行动的基础。R2数据实验室是数据创新的加速中心，使用先进的数据分析、工业AI和机器学习技术。R2数据实验室的核心是数据创新单元，由数据专家与罗罗公司各部门组成的混合学科团队。这些单元应用最先进的DevOps原则来快速搜索数据、解锁和测试新想法，并将这些想法转化为新的创新和为客户提供的服务。

  借助新技术和大数据，创建一套数字应用，协助连接对整个设计、制造和服务的运营流程的洞察。这些功能相结合形成了“数字孪生”（Digital Twin）的综合数字环境， 可以复制和模拟单台发动机甚至是整个发动机机队的完整生命周期。设计优化利用丰富的运行和环境数据来模拟不同的部件设计的具体方案的表现和服役时长；生命周期预测利用数字孪生技术，通过详细模拟发动机的未来服役环境来准确预测发动机及其部件的剩余寿命；机队规划挖掘超过25年的服役数据，了解如何通过调整客户机队运营来提升飞机的效率和可用性；MRO洞察通过捕捉旧部件的真实的情况来建立闭环的自我学习，为设计、制造和使用提出改进意见。

  发动机健康管理（EHM）用于传输数据从飞机上的发动机转移到地面的运行中心，用来记录和监测发动机的性能，帮助确保其可用性。过去的几十年，EHM一直是罗罗发动机的重要技术特征，而最新的EHM系统能够比以前的版本多测量数千个参数，还能监测发动机的全新部件。更加独特的是该发动机可以“对讲”响应来自运行中心的请求， 对于一个特定的部件或参数可以传回数百小时针对该请求的信息。最新的EHM系统能达到以前不能够达到的部分，可以监视LRU并提供更多的细节要求。比如可变静叶作动器VSVA和 传感器这些小部件， 这些小部件对确保发动机准备就绪并投入飞行仍然至关重要。

  “对讲”功能意味着,例如飞机在地面上发动机无法启动，可以让工程团队在罗罗公司的某个可用中心请求起动问题数据相关 ，发动机可以响应发回涵盖200小时的特定信息数据。通过获得更详细的信息， 工程团队可以更快地找到解决方案。

  罗罗公司开展研究大气条件怎么样影响发动机性能，通过研究了2010年冰岛埃亚菲亚德拉冰盖火山爆发后火山灰对发动机性能的影响。那次火山爆发导致欧洲各地航班停飞，约1000万旅客受一定的影响，全球经济损失约47亿英镑。罗罗公司与英国气象局和航空公司客户合作将这一些数据合成为一个工作工具，通过工具识别发动机对火山灰的耐受程度，帮助客户对飞行操作做出更好的判断，减少与火山灰相关的“禁飞区”，同时不影响安全。帮助飞机运营商在火山灰弥漫的情况下更有效地规划飞行。

  罗罗公司通过研究空气中水分含量及其与涡轮燃气温度（TGT）的关系， 推进其环境学习能力用于更好地预测部件寿命和维修方法。比如遄达XWB发动机的一种预测服务需求的方法是读取涡轮排气温度TGT，但TGT会受到湿度的影响，使得发动机看起来比实际更早需要维修。罗罗公司使用Windows Azure云平台开发了应用程序，快速访问遄达XWB发动机服务的每个机场的准确空气中水分含量数据，准确分析涡轮排气温度对发动机的影响，修正调整维修时间。这样做才能够更准确计划遄达XWB发动机的在翼飞行循环，增加客户的发动机可用性。

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