文维阳，陈震宇，曹 阳，朱赤洲

（中国航发沈阳发动机研究所，沈阳110015）

0 引言

航空发动机研制是涉及多学科和多工程领域的一项复杂的技术，发动机试验贯穿整个研制过程和技术发展的各环节，占有重大比重[1]。随着发动机型号不断增加和研制的不断深入，试验的复杂性也随之增加，参与试验的系统越来越多，信息化程度越来越高[2]，除了传统的台架测试与电气系统外，还包括发动机数字控制、试验流程管理、试验视频和音频、远程监视、特殊试验设备控制等系统，这些系统都成为试验的主要数据源，导致试验数据量剧增；数据源的多样化导致了试验数据类型的多样化，数据类型除了传统结构化数据外，还产生了文档、图片、视频、音频等非结构化数据；数据量的增加及类型的多样化，对数据的处理分析速度有了更高要求；海量的试验数据中蕴含着巨大的价值，对发动机的性能分析及研制至关重要。因此，航空发动机试验数据具有大数据的4V特征[3]，即数据量足够大（Volume）、数据的种类多样（Variety）、数据的增长及处理速度快（Velocity）、数据蕴藏价值大（Value）。

传统的航空发动机试验数据管理系统已经不能满足大数据时代的试验需求。问题主要体现在3 个方面：（1）产生的大量试验数据分散各处，数据融合度低，缺乏统一管理；（2）重视对结构化数据的管理，忽视对非结构化数据的管理，二者综合利用率低；（3）缺乏有效的试验数据综合分析工具，自动化程度不高，传统的人工统计、事后二次处理等数据处理模式满足不了航空发动机试验快速获取数据处理结果的需求。……