航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)

主軸軸承運(yùn)行在極端苛刻工況及復(fù)雜環(huán)境條件下，失效形式十分復(fù)雜且可能出現(xiàn)多種失效并存。主軸軸承的主要失效模式包括疲勞、磨損、熱損傷、打滑蹭傷、保持架失效等^[15]，如圖1所示。

1.1 疲勞

疲勞分為表面起源疲勞和次表面起源疲勞。表面起源疲勞是指表面在超過(guò)疲勞強(qiáng)度的循環(huán)壓力作用或由于氫離子的攻擊下，在表面產(chǎn)生疲勞；次表層起源的疲勞，這種疲勞與最大正交切應(yīng)力相關(guān)。L?P（Lundberg?Palmgren）理論^[19]可以對(duì)軸承疲勞壽命進(jìn)行估計(jì)，在此基礎(chǔ)上適用于主軸軸承的I?H（Ioannides?Harris）壽命理論基本公式如式（1）所示^[20]

式中△S_k代表單元體積幸存概率，N代表每一轉(zhuǎn)的應(yīng)力循環(huán)次數(shù)，_{τ代表滾道接觸下的切應(yīng)力，}τ_u代表材料的疲勞極限切應(yīng)力，△V_k代表應(yīng)力作用的單元體積，z_k代表應(yīng)力作用深度，e、c、h代表通過(guò)試驗(yàn)確定的Weibull參數(shù)。

在復(fù)雜苛刻工況下，僅有理論計(jì)算壽命不夠可靠，裂紋在萌生與擴(kuò)展階段的晶格斷裂會(huì)伴隨著聲發(fā)射現(xiàn)象。因此可以采用振動(dòng)^[21]、潤(rùn)滑油光譜、磨損顆粒計(jì)數(shù)器、聲發(fā)射、溫度等類型傳感器進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

1.2  磨損

磨損指粗糙表面在高拖動(dòng)力下表面材料以顆粒形式脫落的現(xiàn)象^[22]。在理想潤(rùn)滑條件下，接觸表面間會(huì)由潤(rùn)滑油膜完全隔開(kāi)，但實(shí)際上在高速重載的工況下，無(wú)法保證主軸軸承接觸區(qū)的粗糙峰被完全隔開(kāi)。Archard^[23]提出的粗糙表面磨損定律如式（2）所示。

式中V代表磨損體積，k_adh代表黏著磨損系數(shù)，F代表壓力，s代表滑動(dòng)距離，σ_o代表材料硬度。通過(guò)公式可以計(jì)算主軸軸承的磨損體積，評(píng)估磨損狀態(tài)。

國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者基于此對(duì)粗糙表面的磨損模型進(jìn)行了修正與改良，但由于磨損行為的復(fù)雜性，目前并沒(méi)有形成普適性規(guī)律。主軸軸承工況惡劣，其磨損模型更加難以建立，所以針對(duì)主軸軸承磨損的研究大部分基于試驗(yàn)展開(kāi)。Gloeckner等^[24]研究了微動(dòng)磨損對(duì)主軸軸承性能的影響。

磨損會(huì)導(dǎo)致主軸軸承表面形貌變化，導(dǎo)致溫度上升、潤(rùn)滑油清潔度下降、振動(dòng)增大等?？梢圆捎谜駝?dòng)傳感器、溫度傳感器、潤(rùn)滑油傳感器、聲發(fā)射傳感器等進(jìn)行軸承磨損的監(jiān)測(cè)。

1.3 熱損傷

主軸軸承在運(yùn)轉(zhuǎn)中的摩擦?xí)?dǎo)致一定的溫升，這種溫升幅度與載荷、轉(zhuǎn)速、潤(rùn)滑狀態(tài)以及接觸表面狀態(tài)有關(guān)^[25]。ISO（International Organization of Standardization）標(biāo)準(zhǔn)通過(guò)潤(rùn)滑油品質(zhì)因數(shù)考慮熱效應(yīng)對(duì)軸承壽命的影響，但此標(biāo)準(zhǔn)不適用于極低或極高的轉(zhuǎn)速。

主軸軸承內(nèi)、外圈摩擦熱流量如式（3）所示

式中Q_n代表內(nèi)、外圈的摩擦熱流量，μ代表滾動(dòng)體與滾道的摩擦因數(shù)，p_1jp_2j代表第j個(gè)滾動(dòng)體與外圈、內(nèi)圈接觸區(qū)的接觸壓力，v_1jv_2j代表第j個(gè)滾動(dòng)體與外圈、內(nèi)圈接觸區(qū)的相對(duì)滑動(dòng)速度。根據(jù)熱流量可以計(jì)算表面最大溫升，對(duì)比軸承材料溫度許用極限可以判斷軸承是否會(huì)發(fā)生熱損傷。

陳觀慈等^[26]對(duì)高速球軸承各個(gè)熱源分別進(jìn)行生熱計(jì)算，得到了更為精確的高速球軸承局部生熱和總生熱，這對(duì)確定主軸軸承的工況范圍避免熱損傷具有重要意義；高速?zèng)_擊滑動(dòng)接觸在主軸軸承中比較常見(jiàn)，Wang等^[27]研究發(fā)現(xiàn)M50鋼在高速?zèng)_擊滑動(dòng)接觸時(shí)表面損傷主要是由應(yīng)變能產(chǎn)生的熱耗散導(dǎo)致表面軟化導(dǎo)致的。瞬時(shí)熱沖擊導(dǎo)致的熱振效應(yīng)可能引起主軸軸承的剛度發(fā)生變化。

主軸軸承的設(shè)計(jì)參數(shù)、裝配工藝、變形等都會(huì)影響發(fā)熱量，工作中過(guò)高的溫度會(huì)造成潤(rùn)滑劑劣化加快，零件尺寸變化，異常振動(dòng)，表面燒傷甚至材料軟化脫落等。可以采用溫度、潤(rùn)滑油傳感器等進(jìn)行監(jiān)測(cè)，合理調(diào)整工況參數(shù)、潤(rùn)滑油流量等避免主軸軸承發(fā)生熱損傷。

1.4 打滑蹭傷

航空發(fā)動(dòng)機(jī)工作時(shí)存在大工況波動(dòng)，輕載打滑蹭傷是一類非常典型的失效模式。在高速輕載情況下，非承載區(qū)中的滾動(dòng)體在離心效應(yīng)的作用下與內(nèi)圈脫離接觸，拖動(dòng)力不足產(chǎn)生打滑；剛剛進(jìn)入承載區(qū)的滾動(dòng)體突然獲得拖動(dòng)力轉(zhuǎn)速猛增出現(xiàn)打滑。打滑率計(jì)算如式（4）所示

式中S代表打滑率，ω^′_c代表保持架理論轉(zhuǎn)速，ω_c代表保持架實(shí)際轉(zhuǎn)速。可以根據(jù)打滑率判斷當(dāng)前打滑情況。

打滑會(huì)引起軸承接觸副表面摩擦因數(shù)增大，容易造成磨損，主承載區(qū)溫度升高，潤(rùn)滑油黏度下降并劣化加速；滾動(dòng)體與滾道間若產(chǎn)生劇烈滑動(dòng)可能導(dǎo)致接觸表面出現(xiàn)蹭傷，產(chǎn)生的局部高溫可能導(dǎo)致表面材料軟化脫落等。崔立等^[28]分析了高速球軸承的打滑機(jī)理，并推導(dǎo)了滾動(dòng)體和保持架理論轉(zhuǎn)速的精確計(jì)算公式，得到了滾動(dòng)體不發(fā)生打滑的臨界負(fù)荷；李軍寧等^[29]提出一種高速滾動(dòng)軸承滑蹭試驗(yàn)系統(tǒng)，研究了多個(gè)組合因素作用下的滑蹭規(guī)律；劉延斌等^[30]提出一種具有斜面兜孔結(jié)構(gòu)的圓柱滾子軸承，并對(duì)其高速防打滑特性展開(kāi)研究。

主軸軸承打滑蹭傷會(huì)導(dǎo)致接觸副表面幾何形貌產(chǎn)生變化、微裂紋萌生、軸承產(chǎn)生嘯叫、潤(rùn)滑油污染等，且打滑會(huì)導(dǎo)致故障特征頻率的理論值與試驗(yàn)值產(chǎn)生較大偏差。可以通過(guò)電磁或光纖等類型的傳感器測(cè)量保持架轉(zhuǎn)速計(jì)算整體打滑率。

1.5 保持架失效

工況突變、潤(rùn)滑不良等會(huì)引起保持架沖擊、打滑、卡滯等。保持架運(yùn)行中的磨損、熱變形、沖擊、碰撞、初始裂紋、高轉(zhuǎn)速下的離心應(yīng)力以及加工損傷等都可能導(dǎo)致過(guò)早失效。

劉魯?shù)?sup style="margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box; overflow-wrap: break-word !important; font-size: 12px;">[31]認(rèn)為造成高Dn值軸承保持架斷裂的主要原因?yàn)楦咿D(zhuǎn)速下的離心應(yīng)力與兜孔圓角過(guò)小造成的應(yīng)力集中；主軸軸承的載荷對(duì)保持架性能具有較大影響，Takabi等^[32]研究認(rèn)為高速重載條件下滾動(dòng)體和保持架接觸力過(guò)大會(huì)引起保持架磨損、不穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)等最終導(dǎo)致軸承失效；張濤等^[33]總結(jié)了保持架動(dòng)態(tài)特性理論和試驗(yàn)研究進(jìn)展、保持架穩(wěn)定性影響因素、穩(wěn)定性判據(jù)和優(yōu)化準(zhǔn)則，討論了存在的不足，對(duì)提升主軸軸承保持架穩(wěn)定性具有一定參考。

主軸軸承的應(yīng)力狀態(tài)、保持架幾何參數(shù)、潤(rùn)滑狀態(tài)、保持架質(zhì)量等對(duì)保持架都有較大影響。保持架潤(rùn)滑不良會(huì)導(dǎo)致摩擦力矩變化，磨損加劇、精度下降甚至保持架斷裂?？刹捎谜駝?dòng)、溫度、潤(rùn)滑油、聲學(xué)傳感器等對(duì)主軸軸承的保持架進(jìn)行監(jiān)測(cè)并分析，但現(xiàn)有方法在觀測(cè)保持架運(yùn)動(dòng)、測(cè)量保持架磨損、預(yù)防保持架失效的準(zhǔn)確性及計(jì)算速度等方面仍存在一定不足。

主軸軸承由于其高載荷、大范圍工況變化，從表現(xiàn)出損傷特征到失效的時(shí)間較短，因此一旦發(fā)現(xiàn)故障征兆，應(yīng)果斷調(diào)整運(yùn)行工況，盡快安排檢修。依據(jù)傳感器監(jiān)測(cè)信號(hào)類別的不同，傳感器分為振動(dòng)傳感器、聲傳感器、聲發(fā)射傳感器等。

2.1 振動(dòng)特征監(jiān)測(cè)方法

主軸軸承產(chǎn)生疲勞、磨損等故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生異常的振動(dòng)。振動(dòng)監(jiān)測(cè)方法通過(guò)在軸承座或箱體適當(dāng)方位安裝振動(dòng)傳感器采集信號(hào)并進(jìn)行分析得以實(shí)現(xiàn)。

振動(dòng)傳感器安裝位置受限于發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)，通常只在航空發(fā)動(dòng)機(jī)的機(jī)匣處安裝一個(gè)振動(dòng)傳感器，且航空發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)存在振動(dòng)傳遞路徑長(zhǎng)，頻率成分復(fù)雜，信號(hào)衰減嚴(yán)重等問(wèn)題，這對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析方法提出了較高的要求^[34]。

陳果等^[35]研究了基于機(jī)匣測(cè)點(diǎn)信號(hào)進(jìn)行主軸軸承故障診斷的靈敏性問(wèn)題，當(dāng)滾動(dòng)軸承和機(jī)匣的連接剛度較小時(shí)振動(dòng)信號(hào)會(huì)產(chǎn)生很大的衰減，但通過(guò)選擇合適的方法依舊可以進(jìn)行較為準(zhǔn)確的診斷；張向陽(yáng)等^[36]提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)匣振動(dòng)信號(hào)軸承故障診斷方法，通過(guò)試驗(yàn)證明了該方法的有效性。

通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)計(jì)算時(shí)域特征、頻域特征以及時(shí)頻域特征參數(shù)可以進(jìn)行診斷^[37?38]。時(shí)域參數(shù)包括有效值、方均根值、峰值等有量綱參數(shù)及峭度、峰值因數(shù)、波形因數(shù)、裕度指標(biāo)等無(wú)量綱參數(shù)；頻域分析法包括功率譜、幅值譜、倒譜、復(fù)倒譜、高階譜和包絡(luò)譜等；時(shí)頻方法包括短時(shí)傅里葉變換、Wigner?Ville分布^[39]、譜峭度^[37,40]、小波分析^[41]、隨機(jī)共振^[34,42]等。

國(guó)內(nèi)外的學(xué)者基于航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承的振動(dòng)信號(hào)提出了許多故障診斷方法，通過(guò)試驗(yàn)等方法證明其具有較高的實(shí)用性與準(zhǔn)確性。Zhang等^[43]提出一種AMS（alternative minimization solver）?CluLR方法（圖2），通過(guò)航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸承高速試驗(yàn)證明算法可以準(zhǔn)確識(shí)別軸承的外圈故障；Wang等^[44]提出了一種基于支持向量機(jī)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)高速軸承早期故障定量診斷的方法，可以區(qū)分不同故障類型以及同一類型故障的不同程度；廖明夫等^[45]發(fā)現(xiàn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)中介軸承振動(dòng)信號(hào)頻譜中會(huì)產(chǎn)生不隨轉(zhuǎn)速變化的倍頻“恒間距”特征，通過(guò)試驗(yàn)證明該特征可以作為故障診斷的依據(jù)。

由于振動(dòng)信號(hào)采集方便，傳感器價(jià)格相對(duì)較低，理論較為成熟等原因，國(guó)內(nèi)外的各種滾動(dòng)軸承監(jiān)測(cè)系統(tǒng)大多基于振動(dòng)傳感器進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

2.2 聲學(xué)特征監(jiān)測(cè)方法

本質(zhì)上，聲音是由振動(dòng)產(chǎn)生并經(jīng)過(guò)介質(zhì)進(jìn)行傳播的，同樣可以反映軸承工作狀態(tài)，但更容易受到噪聲干擾。聲音信號(hào)的分析方法在傳感器采集位置距聲源較近時(shí)和振動(dòng)信號(hào)基本一致，但傳感器易受各種雜音干擾，技術(shù)難度較高，應(yīng)用不及振動(dòng)方法廣泛。

王雅紅等^[46]提出一種基于乏信息系統(tǒng)的本征融合技術(shù)，通過(guò)軸承噪聲試驗(yàn)，證明聲學(xué)監(jiān)測(cè)方法可以有效地采集軸承的特征信號(hào)，并可以根據(jù)采集數(shù)據(jù)模擬乏信息研究對(duì)象的分布特征，對(duì)解決小批量航空軸承的性能評(píng)估問(wèn)題具有重要意義。

聲學(xué)方法具有攜帶信息豐富和非接觸測(cè)量的特點(diǎn)，在某些安裝振動(dòng)傳感器存在一定困難的復(fù)雜條件下，聲學(xué)方法具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

2.3 聲發(fā)射特征監(jiān)測(cè)方法

聲發(fā)射傳感器的基本原理是收集固體在應(yīng)力作用下產(chǎn)生的彈性波^[47]，在高轉(zhuǎn)速軸承的信號(hào)分析中更具優(yōu)勢(shì)。Liu等^[48]通過(guò)試驗(yàn)采集了軸承全壽命周期的聲發(fā)射信號(hào)方均根（root mean square，RMS）值，從圖3中可以發(fā)現(xiàn)軸承在裂紋在萌生、擴(kuò)展及退化失效階段會(huì)產(chǎn)生較高幅值的沖擊；Li等^[49]提出一種基于聲發(fā)射技術(shù)的航空軸承故障檢測(cè)方法，通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。

聲發(fā)射技術(shù)是一種動(dòng)態(tài)的無(wú)損檢測(cè)方法，不會(huì)對(duì)零件造成損傷。這種監(jiān)測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)在于，傳感器不需要外部提供能量，具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性，對(duì)設(shè)備的尺寸與負(fù)載不敏感，不易受到低頻噪聲干擾；缺點(diǎn)在于，受到構(gòu)件材料影響較大，對(duì)已經(jīng)存在但未發(fā)生擴(kuò)展的裂紋無(wú)法進(jìn)行檢測(cè)，且對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)與信號(hào)分析系統(tǒng)要求較高。

2.4 潤(rùn)滑油特征監(jiān)測(cè)方法

主軸軸承通常都有大流量潤(rùn)滑油循環(huán)使用，當(dāng)出現(xiàn)磨損、疲勞等會(huì)產(chǎn)生顆粒進(jìn)入潤(rùn)滑油。潤(rùn)滑系統(tǒng)中的磨屑質(zhì)量濃度和顆粒尺寸會(huì)隨時(shí)間變化，如圖4所示，根據(jù)潤(rùn)滑系統(tǒng)中的磨屑尺寸、質(zhì)量濃度、形貌、成分可以判斷設(shè)備是否故障及故障位置。

潤(rùn)滑油監(jiān)測(cè)技術(shù)包括理化分析^[50?53]、光譜分析^[54]、鐵譜分析^[55?56]、顆粒計(jì)數(shù)^[57]等。在潤(rùn)滑系統(tǒng)中通常都會(huì)安裝過(guò)濾網(wǎng)，過(guò)濾從軸承等元件上脫落的顆粒，保持潤(rùn)滑油的清潔。不同使用環(huán)境下的潤(rùn)滑油過(guò)濾網(wǎng)具有不同的過(guò)濾精度，見(jiàn)表1。

表1 不同應(yīng)用中的潤(rùn)滑油過(guò)濾網(wǎng)過(guò)濾精度

Table.1 Filtration accuracy of lubricating oil filters in different applications

表2  主軸軸承運(yùn)行中黑色顆粒產(chǎn)生原因、尺寸范圍、形貌特征及含義^[18,60?63]

Table.2  Causes,size range,morphological characteristics and meaning of black debris during main?shaft bearing operation^[18,60?63]

表3 潤(rùn)滑油監(jiān)測(cè)各類技術(shù)比較^{[60?61,63,70?71]}

Table.3 Comparison of various technologies for lubricating monitoring^{[60?61,63,70?71]}

2.5 溫度特征監(jiān)測(cè)方法

主軸軸承運(yùn)行過(guò)程中溫度可達(dá)200 ℃以上，接觸區(qū)局部瞬閃溫度可達(dá)600 ℃以上，對(duì)載荷、轉(zhuǎn)速、潤(rùn)滑狀態(tài)及打滑等比較敏感。主軸軸承接觸表面的溫度無(wú)法直接測(cè)量，通常通過(guò)測(cè)量其他表面結(jié)合溫度場(chǎng)計(jì)算進(jìn)行接觸表面的溫度估計(jì)，結(jié)合材料性能參數(shù)可以大致判斷主軸軸承是否會(huì)發(fā)生熱損傷。常用的主軸軸承溫度監(jiān)測(cè)的方法主要有熱電偶傳感器、示溫漆，測(cè)溫晶體等。熱電偶傳感器安裝復(fù)雜，示溫漆、測(cè)溫晶體等無(wú)法監(jiān)測(cè)溫度的變化過(guò)程。一些學(xué)者提出了一些改進(jìn)方法，如圖6所示。Ebner等^[13]在陶瓷盤表面通過(guò)離子束濺射方法加工了薄膜鉑電阻溫度傳感器，成功測(cè)量了彈流潤(rùn)滑下的接觸表面溫度，雖然接觸表面的傳感器會(huì)影響溫度分布，但相比其他遠(yuǎn)距離測(cè)量方法這種方法的誤差要小得多。Seoudi等^[76]在潤(rùn)滑油中加入量子點(diǎn)，基于量子點(diǎn)的光致發(fā)光原理成功測(cè)量了1.3 GPa接觸壓力下的接觸區(qū)的溫度，結(jié)果與理論值較為吻合。

溫度監(jiān)測(cè)對(duì)預(yù)防膠合等熱損傷比較有效，但在監(jiān)測(cè)疲勞等損傷時(shí)效果較差。因此單一溫度監(jiān)測(cè)不適用于主軸軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，溫度監(jiān)測(cè)對(duì)防止主軸軸承熱損傷、研究主軸軸承的熱損傷機(jī)理具有重要意義。

信息融合方法實(shí)際上是對(duì)人腦綜合處理復(fù)雜問(wèn)題的一種模擬。在多傳感器系統(tǒng)中，各種傳感器提供的信息可能具有不同的特性，通過(guò)在空間和時(shí)間上充分利用多個(gè)傳感器資源，對(duì)各種觀測(cè)信息進(jìn)行合理的支配與使用，把冗余互補(bǔ)的信息依據(jù)某種準(zhǔn)則進(jìn)行結(jié)合，產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)對(duì)象的一致性描述，同時(shí)產(chǎn)生新的融合效果?；诟鱾鞲衅鞯莫?dú)立觀測(cè)信息，通過(guò)對(duì)信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息，最終提高整個(gè)系統(tǒng)的有效性。主軸軸承的信號(hào)故障特征弱、背景噪聲強(qiáng)，信息融合方法處理這種信號(hào)具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

3.1 信息融合方法的特點(diǎn)

單一類型的傳感器采集信息有限，采用多種傳感器可以進(jìn)行信息互補(bǔ)，提高健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率。Duan等^[77]分析了不同類型的狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，認(rèn)為多傳感器信息融合是未來(lái)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)；林桐等^[78]提出一種基于標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離的多特征融合評(píng)估方法，通過(guò)試驗(yàn)證明該方法優(yōu)于主元分析（principal components analysis，PCA）及支持向量數(shù)據(jù)描述（support vector data description，SVDD）方法。

按照數(shù)據(jù)抽象的層次，融合可以劃分為3個(gè)級(jí)別，數(shù)據(jù)層融合、特征層融合及決策層融合，見(jiàn)圖7。

數(shù)據(jù)層融合直接對(duì)傳感器的觀測(cè)值進(jìn)行融合，優(yōu)點(diǎn)在于具有其他層次方法無(wú)法企及的精確性。缺點(diǎn)在于運(yùn)算量較大且無(wú)法進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合。主要算法包括線性加權(quán)類算法、Kalman濾波^[79]方法等。

特征層融合由每個(gè)傳感器計(jì)算出能夠代表該傳感器觀測(cè)值的特征向量，并將此向量進(jìn)行融合處理。優(yōu)點(diǎn)在于，這類方法實(shí)現(xiàn)了可觀的數(shù)據(jù)壓縮；缺點(diǎn)在于，原始數(shù)據(jù)中的細(xì)微信息可能丟失。主要算法包括：核主元分析（kernel principal component analysis，KPCA）、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k最鄰近分類算法（k?nearest neighbor，kNN）方法等。

決策層融合通過(guò)融合每個(gè)傳感器的決策得出系統(tǒng)決策。優(yōu)點(diǎn)在于：對(duì)運(yùn)算性能要求較低，不要求采集設(shè)備是同類傳感器。缺點(diǎn)在于原始數(shù)據(jù)損失大，對(duì)微小因素的表現(xiàn)不明顯。主要算法包括專家系統(tǒng)、Dempster?Shafer（D?S）證據(jù)理論^[80?81]等。

3.2 主要算法

信息融合方法的發(fā)展與數(shù)學(xué)理論的不斷推陳出新密不可分。數(shù)學(xué)方法是信息融合方法的基本工具，數(shù)據(jù)的合理表達(dá)需要經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，常用算法如下：

1）加權(quán)平均算法。這種方法是將傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)按照一定的權(quán)值進(jìn)行相加，并作為融合的結(jié)果。加權(quán)平均法^[82]的優(yōu)點(diǎn)在于算法的穩(wěn)定性較好，可以突出數(shù)據(jù)中的細(xì)微信息；缺點(diǎn)在于相對(duì)來(lái)說(shuō)運(yùn)算量較大。

2）Kalman濾波。Kalman濾波^[79]方法主要用針對(duì)傳感器的冗余信息進(jìn)行融合。Kalman濾波方法的計(jì)算方式為遞推，不需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的計(jì)算與存儲(chǔ)，不要求系統(tǒng)有比較強(qiáng)的計(jì)算能力。

3）D?S證據(jù)理論。證據(jù)理論是由Dempster^[83]和Shafer^[84]提出的一種方法，在解決決策沖突中具有良好的效果。證據(jù)理論的優(yōu)點(diǎn)在于具有直接表示“不確定”的能力；缺點(diǎn)在于要求證據(jù)是獨(dú)立的，其合成規(guī)則存在比較大的爭(zhēng)議，計(jì)算上存在潛在的指數(shù)爆炸等。嚴(yán)新平等^[85]提出一種基于D?S證據(jù)理論，利用光譜、鐵譜等進(jìn)行信息融合對(duì)軸承擦傷、熱損傷剝落等進(jìn)行分類的方法。

4）人工智能。人工智能技術(shù)作為一種新興的故障診斷方法受到關(guān)注，在復(fù)雜系統(tǒng)中具有較好的效果。Lin等^[86]提出一種基于超球面判據(jù)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承人工智能融合診斷方法，通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)證明該方法具有較高的準(zhǔn)確率?；谌斯ぶ悄艿脑\斷方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)^[87]，機(jī)器學(xué)習(xí)^[88]，模糊邏輯^[89]、遺傳算法^[90]，隱馬爾可夫模型^[91]，貝葉斯方法^[92]，支持向量機(jī)^[93]等。

人工智能方法的優(yōu)點(diǎn)在于診斷結(jié)果依賴于觀測(cè)數(shù)據(jù)，與系統(tǒng)復(fù)雜程度無(wú)關(guān)，對(duì)于一些復(fù)雜的系統(tǒng)有比較好的效果；缺點(diǎn)在于完成學(xué)習(xí)過(guò)程需要各種狀態(tài)下的樣本數(shù)據(jù)，而且診斷的精度與樣本的完整性和代表性具有非常大的關(guān)系。

隨著航空技術(shù)的不斷發(fā)展，航空發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速不斷提高，主軸軸承的Dn值已向4×10⁶mm?r/min發(fā)展。為適應(yīng)更加苛刻的航空工況，主軸軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法存在更大的挑戰(zhàn)。航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)的重點(diǎn)與難點(diǎn)在于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集與高效的數(shù)據(jù)分析。傳感器技術(shù)不斷發(fā)展，許多不同形式的高靈敏度傳感器相繼問(wèn)世，但要適應(yīng)高溫、高應(yīng)力、油霧環(huán)境、大振動(dòng)的航空工況是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的工作，復(fù)雜工況下，高背景噪聲信號(hào)的快速、有效處理也具有相當(dāng)大的難度。

4.1 機(jī)理研究方向

主軸軸承的材料變化會(huì)導(dǎo)致傳感器信號(hào)變化，集成結(jié)構(gòu)應(yīng)用影響信號(hào)傳遞路徑，傳感器工作環(huán)境高溫影響信號(hào)穩(wěn)定性，試驗(yàn)載荷譜及等效加速方法將影響數(shù)據(jù)有效性。

1）材料特性對(duì)傳感器響應(yīng)的影響^[94]。主軸軸承新材料的使用成為必然趨勢(shì)，而新的本構(gòu)方程將直接影響聲發(fā)射等傳感器的信號(hào)采集。建立材料性能數(shù)據(jù)庫(kù)并不斷完善對(duì)提升狀態(tài)監(jiān)測(cè)效果具有重要價(jià)值。

2）動(dòng)態(tài)特性對(duì)傳感器信號(hào)采集的影響^[10]。航空發(fā)動(dòng)機(jī)為追求性能提升，不斷進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。主軸軸承已應(yīng)用彈支、薄壁等結(jié)構(gòu)并朝著集成化發(fā)展，振動(dòng)、聲發(fā)射等信號(hào)的傳遞路徑可能發(fā)生較大改變。對(duì)新型結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行研究，選擇合適的傳感器測(cè)點(diǎn)對(duì)減少噪聲干擾，提升信號(hào)質(zhì)量具有重要意義。

3）溫度場(chǎng)計(jì)算方法^[95]。主軸軸承接觸表面的溫度不可直接測(cè)量，需要通過(guò)計(jì)算溫度場(chǎng)進(jìn)行估計(jì)。隨著主軸軸承最高工作溫度不斷提高，需要對(duì)現(xiàn)有計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)以提高精度及效率。

4）試驗(yàn)參數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)有效性的影響^[15]。主軸軸承從設(shè)計(jì)到應(yīng)用需要經(jīng)過(guò)4級(jí)試驗(yàn)，即材料試驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)軸承試驗(yàn)、全尺寸模擬工況試驗(yàn)和主機(jī)系統(tǒng)評(píng)價(jià)試驗(yàn)。整個(gè)評(píng)價(jià)的過(guò)程中，需要研究合理的載荷譜保證試驗(yàn)器的試驗(yàn)條件能夠達(dá)到對(duì)主軸軸承工況的有效模擬，以及能夠縮短時(shí)間的等效加速試驗(yàn)方法。

4.2 傳感器方向

適應(yīng)高溫、高振動(dòng)、油霧環(huán)境，結(jié)構(gòu)微型化、無(wú)線化將成為主軸軸承傳感器未來(lái)的發(fā)展方向^[96]。

1）惡劣工作環(huán)境適應(yīng)^[97]。實(shí)現(xiàn)傳感器微型化、無(wú)線化，消除因預(yù)留傳感器供電線與傳感器信號(hào)傳輸線對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)的影響，克服復(fù)雜環(huán)境下的信號(hào)干擾；針對(duì)復(fù)雜苛刻工況下應(yīng)用的半導(dǎo)體、金屬等敏感元件新型加工工藝。

2）新型傳感材料的應(yīng)用^[98]。將納米發(fā)電材料、石墨烯等智能料應(yīng)用于傳感器以提升靈敏度；開(kāi)發(fā)可嵌入主軸軸承，適用于高溫、油霧環(huán)境、大量程、抗干擾能力強(qiáng)、高采樣頻率的新型傳感器，提升診斷準(zhǔn)確性。

3）多傳感器潤(rùn)滑系統(tǒng)監(jiān)測(cè)^[12,61,99]。潤(rùn)滑系統(tǒng)中陶瓷、鈦合金等非鐵磁性顆粒數(shù)量、形態(tài)等參數(shù)的實(shí)時(shí)測(cè)量；光譜、鐵譜監(jiān)測(cè)方法的在線化；潤(rùn)滑油理化特性在線監(jiān)測(cè)傳感器開(kāi)發(fā)。

4）高溫測(cè)量傳感器^[100?101]。高速重載工況下的旋轉(zhuǎn)套圈溫度測(cè)量方法；量子點(diǎn)傳感器的接觸區(qū)溫度與應(yīng)力測(cè)量；接觸區(qū)高響應(yīng)瞬態(tài)溫度傳感器；集成抗磨損功能的涂層溫度傳感器；非接觸式紅外溫度采集方法的應(yīng)用。

5）動(dòng)態(tài)特性監(jiān)測(cè)^[102?103]。基于超聲等方法的潤(rùn)滑油膜厚度動(dòng)態(tài)測(cè)量方法；基于納米發(fā)電材料的轉(zhuǎn)速測(cè)量方法；滾動(dòng)體局部打滑的在線監(jiān)測(cè)方法；測(cè)量溫度、應(yīng)力、轉(zhuǎn)速等參數(shù)的嵌入式光纖傳感器研究；主軸軸承各個(gè)摩擦副的磨損在線監(jiān)測(cè)方法；基于高速攝影方法的旋轉(zhuǎn)元件信息采集。

4.3 算法方向

高精度、高計(jì)算效率的多元信息融合與決策方法將成為主軸軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理算法的發(fā)展方向^[77,104]。

1）振動(dòng)監(jiān)測(cè)。開(kāi)發(fā)精度更高、計(jì)算更快的數(shù)據(jù)處理算法；解決主軸軸承工作過(guò)程中的大范圍工況變化、多振源耦合、高背景噪聲等問(wèn)題。

2）針對(duì)聲發(fā)射信號(hào)，開(kāi)發(fā)高采樣頻率信號(hào)的快速處理方法，并通過(guò)傳感器信號(hào)判斷損傷部位，定量判斷損傷大小。

3）潤(rùn)滑油監(jiān)測(cè)。研究潤(rùn)滑油更大流量與更高流速下的顆粒計(jì)數(shù)方法，以及更全面的顆粒形貌表征方法；潤(rùn)滑油理化特性傳感器采集數(shù)據(jù)的高效處理方法。

4）基于圖像處理方法的結(jié)構(gòu)損傷判斷、潤(rùn)滑油性能評(píng)估、顆粒計(jì)數(shù)與形貌分析。

5）智能傳感器?；跍囟?、振動(dòng)、潤(rùn)滑油等多傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合信息融合方法形成主軸軸承服役狀態(tài)與性能預(yù)測(cè)的集成化動(dòng)態(tài)評(píng)估方法；通過(guò)集成多傳感器冗余信息結(jié)合信號(hào)處理技術(shù)，提升監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的可靠性，形成軟硬協(xié)同的視情維護(hù)策略；面向工況需求形成基于壽命和可靠性的軸承智能管控系統(tǒng)，根據(jù)軸承理論計(jì)算、歷史數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能技術(shù)推測(cè)未來(lái)的動(dòng)態(tài)使用壽命，并依據(jù)一定的規(guī)則，給出主軸軸承潤(rùn)滑條件等參數(shù)的調(diào)整意見(jiàn)。

4.4 人工智能方法數(shù)據(jù)庫(kù)建立

數(shù)字孿生與人工智能^[88,105?108]。建立主軸軸承材料試驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)軸承試驗(yàn)、全尺寸模擬工況試驗(yàn)和主機(jī)系統(tǒng)評(píng)價(jià)試驗(yàn)的多傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，建立物理模型與數(shù)字模型，通過(guò)物理模型與數(shù)字模型之間的數(shù)據(jù)交互不斷修正模型，基于人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)主軸軸承在不同工況下的服役性能，模擬主軸軸承的損傷，給出不同條件下的主軸軸承失效邊界。

建立主軸軸承運(yùn)行歷史多傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，保存軸承從開(kāi)始服役到最終失效的全部數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的工況參數(shù)，以海量數(shù)據(jù)作為支撐，結(jié)合人工智能技術(shù)對(duì)主軸軸承的設(shè)計(jì)參數(shù)、加工方法、裝配方式等進(jìn)行指導(dǎo)，優(yōu)化數(shù)字模型，修正失效邊界，并給出故障預(yù)警閾值的參考。

引用本文：劉朋，王黎欽，張傳偉，等.航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)［J］.航空動(dòng)力學(xué)報(bào)，2022，37（2）：330?343. (LIU Peng，WANG Liqin，ZHANG Chuanwei，et al.Research status and development trend of condition monitoring on main?shaft bearings used in aircraft engines［J］.Journal of Aerospace Power，2022，37（2）：330?343.)

作者簡(jiǎn)介：劉朋（1993-），男，博士生，主要從事航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究。

通訊作者：王黎欽（1964-），男，教授、博士生導(dǎo)師，博士，主要從事高端滾動(dòng)軸承技術(shù)與應(yīng)用方向研究。E?mail：lqwang@hit.edu.cn

基金信息：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2018YFB0703804）

中圖分類號(hào)：V233.1； TH133.334

文章編號(hào)：1000-8055（2022）02-0330-14

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2021-02-24

出版日期：2022-02-28

網(wǎng)刊發(fā)布日期：2022-03-08

本文編輯：王碧珺

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