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航空发动机主轴轴承状态监测研究现状与发展趋势（三）

发布时间：

2023-01-13

来源：

航空动力学报

信息融合方法实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种模拟。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特性，通过在空间和时间上充分利用多个传感器资源，对各种观测信息进行合理的支配与使用，把冗余互补的信息依据某种准则进行结合，产生对观测对象的一致性描述，同时产生新的融合效果。基于各传感器的独立观测信息，通过对信息的优化组合导出多的有效信息，最终提升整个系统的有效性。主轴轴承的信号故障特征弱、背景噪声强，信息融合方法处理这种信号具有其良好的优势。

3 基于信息融合的多传感器信号分析方法

3.1 信息融合方法的特点

单一类型的传感器采集信息有限，采用多种传感器可以进行信息互补，提升健康状态监测的准确率。Duan等^[77]分析了不同类型的状态监测技术的优缺点，认为多传感器信息融合是未来机械设备状态监测的发展趋势；林桐等^[78]提出一种基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法，通过试验证明该方法优于主元分析（principal components analysis，PCA）及支持向量数据描述（support vector data description，SVDD）方法。

按照数据抽象的层次，融合可以划分为3个级别，数据层融合、特征层融合及决策层融合。

数据层融合直接对传感器的观测值进行融合，优点在于具有其他层次方法无法企及的准确性。缺点在于运算量较大且无法进行异构数据的融合。主要算法包括线性加权类算法、Kalman滤波^[79]方法等。

特征层融合由每个传感器计算出能够代表该传感器观测值的特征向量，并将此向量进行融合处理。优点在于，这类方法实现了可观的数据压缩；缺点在于，原始数据中的细微信息可能丢失。主要算法包括：核主元分析（kernel principal component analysis，KPCA）、支持向量机（support vector machine，SVM）、神经网络、k最邻近分类算法（knearest neighbor，kNN）方法等。

决策层融合通过融合每个传感器的决策得出系统决策。优点在于：对运算性能要求较低，不要求采集设备是同类传感器。缺点在于原始数据损失大，对微小因素的表现不明显。主要算法包括专家系统、DempsterShafer（DS）证据理论^[8081]等。

3.2 主要算法

信息融合方法的发展与数学理论的不断推陈出新密不可分。数学方法是信息融合方法的基本工具，数据的合理表达需要经过数学方法对信号进行处理，常用算法如下：

1）加权平均算法。这种方法是将传感器的观测数据按照一定的权值进行相加，并作为融合的结果。加权平均法^[82]的优点在于算法的稳定性较好，可以突出数据中的细微信息；缺点在于相对来说运算量较大。

2）Kalman滤波。Kalman滤波^[79]方法主要用针对传感器的冗余信息进行融合。Kalman滤波方法的计算方式为递推，不需要进行大量数据的计算与存储，不要求系统有比较强的计算能力。

3）DS证据理论。证据理论是由Dempster^[83]和Shafer^[84]提出的一种方法，在解决决策冲突中具有良好的效果。证据理论的优点在于具有直接表示“不确定”的能力；缺点在于要求证据是独立的，其合成规则存在比较大的争议，计算上存在潜在的指数爆炸等。严新平等^[85]提出一种基于DS证据理论，利用光谱、铁谱等进行信息融合对轴承擦伤、热损伤剥落等进行分类的方法。

4）人工智能。人工智能技术作为一种新兴的故障诊断方法受到关注，在复杂系统中具有较好的效果。Lin等^[86]提出一种基于超球面判据的航空发动机主轴轴承人工智能融合诊断方法，通过试验数据证明该方法具有较高的准确率。基于人工智能的诊断方法主要包括神经网络^[87]，机器学习^[88]，模糊逻辑^[89]、遗传算法^[90]，隐马尔可夫模型^[91]，贝叶斯方法^[92]，支持向量机^[93]等。

人工智能方法的优点在于诊断结果依赖于观测数据，与系统复杂程度无关，对于一些复杂的系统有比较好的效果；缺点在于完成学习过程需要各种状态下的样本数据，而且诊断的精度与样本的完整性和代表性具有非常大的关系。

4 发展趋势

随着航空技术的不断发展，航空发动机的转速不断提升，主轴轴承的Dn值已向4×10⁶mm•r/min发展。为适应加苛刻的航空工况，主轴轴承的状态监测方法存在大的挑战。航空发动机主轴轴承状态监测的重点与难点在于准确的数据采集与的数据分析。传感器技术不断发展，许多不同形式的高灵敏度传感器相继问世，但要适应高温、高应力、油雾环境、大振动的航空工况是一项非常具有挑战性的工作，复杂工况下，高背景噪声信号的快速、有效处理也具有相当大的难度。

4.1 机理研究方向

主轴轴承的材料变化会导致传感器信号变化，集成结构应用影响信号传递路径，传感器工作环境高温影响信号稳定性，试验载荷谱及等效加速方法将影响数据有效性。

1）材料特性对传感器响应的影响^[94]。主轴轴承新材料的使用成为必然趋势，而新的本构方程将直接影响声发射等传感器的信号采集。建立材料性能数据库并不断完善对提升状态监测效果具有重要价值。

2）动态特性对传感器信号采集的影响^[10]。航空发动机为追求性能提升，不断进行结构优化。主轴轴承已应用弹支、薄壁等结构并朝着集成化发展，振动、声发射等信号的传递路径可能发生较大改变。对新型结构的动力学特性进行研究，选择合适的传感器测点对减少噪声干扰，提升信号质量具有重要意义。

3）温度场计算方法^[95]。主轴轴承接触表面的温度不可直接测量，需要通过计算温度场进行估计。随着主轴轴承最高工作温度不断提升，需要对现有计算方法进行改进以提升精度及效率。

4）试验参数对数据有效性的影响^[15]。主轴轴承从设计到应用需要经过4级试验，即材料试验、标准轴承试验、全尺寸模拟工况试验和主机系统评价试验。整个评价的过程中，需要研究合理的载荷谱保证试验器的试验条件能够达到对主轴轴承工况的有效模拟，以及能够缩短时间的等效加速试验方法。

4.2 传感器方向

适应高温、高振动、油雾环境，结构微型化、无线化将成为主轴轴承传感器未来的发展方向^[96]。

1）恶劣工作环境适应^[97]。实现传感器微型化、无线化，消除因预留传感器供电线与传感器信号传输线对发动机结构的影响，克服复杂环境下的信号干扰；针对复杂苛刻工况下应用的半导体、金属等敏感元件新型加工工艺。

2）新型传感材料的应用^[98]。将纳米发电材料、石墨烯等智能料应用于传感器以提升灵敏度；开发可嵌入主轴轴承，适用于高温、油雾环境、大量程、抗干扰能力强、高采样频率的新型传感器，提升诊断准确性。

3）多传感器润滑系统监测^[12,61,99]。润滑系统中陶瓷、钛合金等非铁磁性颗粒数量、形态等参数的实时测量；光谱、铁谱监测方法的在线化；润滑油理化特性在线监测传感器开发。

4）高温测量传感器^[100101]。高速重载工况下的旋转套圈温度测量方法；量子点传感器的接触区温度与应力测量；接触区高响应瞬态温度传感器；集成抗磨损功能的涂层温度传感器；非接触式红外温度采集方法的应用。

5）动态特性监测^[102103]。基于超声等方法的润滑油膜厚度动态测量方法；基于纳米发电材料的转速测量方法；滚动体局部打滑的在线监测方法；测量温度、应力、转速等参数的嵌入式光纤传感器研究；主轴轴承各个摩擦副的磨损在线监测方法；基于高速摄影方法的旋转元件信息采集。

4.3 算法方向

高精度、高计算效率的多元信息融合与决策方法将成为主轴轴承的状态监测数据处理算法的发展方向^[77,104]。

1）振动监测。开发精度高、计算快的数据处理算法；解决主轴轴承工作过程中的大范围工况变化、多振源耦合、高背景噪声等问题。

2）针对声发射信号，开发高采样频率信号的快速处理方法，并通过传感器信号判断损伤部位，定量判断损伤大小。

3）润滑油监测。研究润滑油大流量与高流速下的颗粒计数方法，以及颗粒形貌表征方法；润滑油理化特性传感器采集数据的处理方法。

4）基于图像处理方法的结构损伤判断、润滑油性能评估、颗粒计数与形貌分析。

5）智能传感器。基于温度、振动、润滑油等多传感器数据，结合信息融合方法形成主轴轴承服役状态与性能预测的集成化动态评估方法；通过集成多传感器冗余信息结合信号处理技术，提升监测系统的可靠性，形成软硬协同的视情维护策略；面向工况需求形成基于寿命和可靠性的轴承智能管控系统，根据轴承理论计算、历史数据和运行数据结合人工智能技术推测未来的动态使用寿命，并依据一定的规则，给出主轴轴承润滑条件等参数的调整意见。

4.4 人工智能方法数据库建立

数字孪生与人工智能^[88,105108]。建立主轴轴承材料试验、标准轴承试验、全尺寸模拟工况试验和主机系统评价试验的多传感器数据数据库，建立物理模型与数字模型，通过物理模型与数字模型之间的数据交互不断修正模型，基于人工智能技术预测主轴轴承在不同工况下的服役性能，模拟主轴轴承的损伤，给出不同条件下的主轴轴承失效边界。

建立主轴轴承运行历史多传感器数据数据库，保存轴承从开始服役到最终失效的全部数据以及对应的工况参数，以海量数据作为支撑，结合人工智能技术对主轴轴承的设计参数、加工方法、装配方式等进行指导，优化数字模型，修正失效边界，并给出故障预警阈值的参考。

参考文献略（来源：航空动力学报）

关键词：主轴轴承、特种轴承