【据美国航空周刊2024年10月10日报道】在航空发动机领域，随着健康监测系统和机器学习算法的不断进步，我们正见证着一场技术革命。这些技术的发展不仅提高了发动机性能的监测和预测能力，还为解决供应链挑战提供了新的思路。

首先，传统的发动机监测依赖于大量的物理传感器来收集数据。然而，随着算法的成熟和软件技术的提升，我们现在能够通过合成参数而非直接测量来减少对物理传感器的依赖。这种方法不仅减轻了硬件的负担，还有助于缓解因半导体短缺导致的供应链问题。例如，Honeywell Aerospace Technologies的高级项目经理David Milne提到，通过先进的算法和分析，可以合成所需的参数，从而减少传感器的使用，这在一定程度上缓解了供应链的压力。

其次，软件的进步也带来了准确性的提升。在发动机传感器技术已经相对成熟的情况下，通过软件进行复杂的校准和线性化处理，可以显著提高监测数据的准确性。现代的全权限数字发动机控制（FADEC）系统拥有强大的计算能力，能够执行这些复杂的数据处理任务。

此外，传感器融合技术的应用也是一个重要的进步。这项技术不仅整合了多个传感器的数据，还能够结合由机载算法和模型生成的合成参数，从而提供更全面、更准确的发动机性能信息。

美国政府的CHIPS法案也在积极地解决半导体供应问题，帮助像Honeywell这样的公司扩展和现代化其电子制造能力。这种垂直整合的战略，使得公司能够更好地掌控产品能力，减少对外部供应链的依赖。

总的来说，航空发动机的健康监测系统正在变得更加智能和高效。通过软件和算法的进步，不仅能够减少对物理传感器的依赖，提高监测的准确性，还能够更好地应对供应链的挑战。