航空發(fā)動(dòng)機主軸軸承狀態(tài)監測研究現狀與發(fā)展趨勢

主軸軸承運行在極端苛刻工況及復雜環(huán)境條件下，失效形式十分復雜且可能出現多種失效并存。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力相關(guān)。L?P（Lundberg?Palmgren）理論^[19]可以對軸承疲勞壽命進(jìn)行估計，在此基礎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代表每一轉的應力循環(huán)次數，_{τ代表滾道接觸下的切應力，}τ_u代表材料的疲勞極限切應力，△V_k代表應力作用的單元體積，z_k代表應力作用深度，e、c、h代表通過(guò)試驗確定的Weibull參數。

在復雜苛刻工況下，僅有理論計算壽命不夠可靠，裂紋在萌生與擴展階段的晶格斷裂會(huì )伴隨著(zhù)聲發(fā)射現象。因此可以采用振動(dòng)^[21]、潤滑油光譜、磨損顆粒計數器、聲發(fā)射、溫度等類(lèi)型傳感器進(jìn)行監測。

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象^[22]。在理想潤滑條件下，接觸表面間會(huì )由潤滑油膜完全隔開(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(zhù)磨損系數，F代表壓力，s代表滑動(dòng)距離，σ_o代表材料硬度。通過(guò)公式可以計算主軸軸承的磨損體積，評估磨損狀態(tài)。

國內外許多學(xué)者基于此對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雜性，目前并沒(méi)有形成普適性規律。主軸軸承工況惡劣，其磨損模型更加難以建立，所以針對主軸軸承磨損的研究大部分基于試驗展開(kāi)。Gloeckner等^[24]研究了微動(dòng)磨損對主軸軸承性能的影響。

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

1.3 熱損傷

主軸軸承在運轉中的摩擦會(huì )導致一定的溫升，這種溫升幅度與載荷、轉速、潤滑狀態(tài)以及接觸表面狀態(tài)有關(guān)^[25]。ISO（International Organization of Standardization）標準通過(guò)潤滑油品質(zhì)因數考慮熱效應對軸承壽命的影響，但此標準不適用于極低或極高的轉速。

主軸軸承內、外圈摩擦熱流量如式（3）所示

式中Q_n代表內、外圈的摩擦熱流量，μ代表滾動(dòng)體與滾道的摩擦因數，p_1jp_2j代表第j個(gè)滾動(dòng)體與外圈、內圈接觸區的接觸壓力，v_1jv_2j代表第j個(gè)滾動(dòng)體與外圈、內圈接觸區的相對滑動(dòng)速度。根據熱流量可以計算表面最大溫升，對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(guān)慈等^[26]對高速球軸承各個(gè)熱源分別進(jìn)行生熱計算，得到了更為精確的高速球軸承局部生熱和總生熱，這對確定主軸軸承的工況范圍避免熱損傷具有重要意義；高速沖擊滑動(dòng)接觸在主軸軸承中比較常見(jiàn)，Wang等^[27]研究發(fā)現M50鋼在高速沖擊滑動(dòng)接觸時(shí)表面損傷主要是由應變能產(chǎn)生的熱耗散導致表面軟化導致的。瞬時(shí)熱沖擊導致的熱振效應可能引起主軸軸承的剛度發(fā)生變化。

主軸軸承的設計參數、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?？梢圆捎脺囟?、潤滑油傳感器等進(jìn)行監測，合理調整工況參數、潤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)機工作時(shí)存在大工況波動(dòng)，輕載打滑蹭傷是一類(lèi)非常典型的失效模式。在高速輕載情況下，非承載區中的滾動(dòng)體在離心效應的作用下與內圈脫離接觸，拖動(dòng)力不足產(chǎn)生打滑；剛剛進(jìn)入承載區的滾動(dòng)體突然獲得拖動(dòng)力轉速猛增出現打滑。打滑率計算如式（4）所示

式中S代表打滑率，ω^′_c代表保持架理論轉速，ω_c代表保持架實(shí)際轉速?？梢愿鶕蚧逝袛喈斍按蚧闆r。

打滑會(huì )引起軸承接觸副表面摩擦因數增大，容易造成磨損，主承載區溫度升高，潤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)可能導致接觸表面出現蹭傷，產(chǎn)生的局部高溫可能導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理，并推導了滾動(dòng)體和保持架理論轉速的精確計算公式，得到了滾動(dòng)體不發(fā)生打滑的臨界負荷；李軍寧等^[29]提出一種高速滾動(dòng)軸承滑蹭試驗系統，研究了多個(gè)組合因素作用下的滑蹭規律；劉延斌等^[30]提出一種具有斜面兜孔結構的圓柱滾子軸承，并對其高速防打滑特性展開(kāi)研究。

主軸軸承打滑蹭傷會(huì )導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、潤滑油污染等，且打滑會(huì )導致故障特征頻率的理論值與試驗值產(chǎn)生較大偏差?？梢酝ㄟ^(guò)電磁或光纖等類(lèi)型的傳感器測量保持架轉速計算整體打滑率。

1.5 保持架失效

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

劉魯等^[31]認為造成高Dn值軸承保持架斷裂的主要原因為高轉速下的離心應力與兜孔圓角過(guò)小造成的應力集中；主軸軸承的載荷對保持架性能具有較大影響，Takabi等^[32]研究認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、不穩定運動(dòng)等最終導致軸承失效；張濤等^[33]總結了保持架動(dòng)態(tài)特性理論和試驗研究進(jìn)展、保持架穩定性影響因素、穩定性判據和優(yōu)化準則，討論了存在的不足，對提升主軸軸承保持架穩定性具有一定參考。

主軸軸承的應力狀態(tài)、保持架幾何參數、潤滑狀態(tài)、保持架質(zhì)量等對保持架都有較大影響。保持架潤滑不良會(huì )導致摩擦力矩變化，磨損加劇、精度下降甚至保持架斷裂?？刹捎谜駝?dòng)、溫度、潤滑油、聲學(xué)傳感器等對主軸軸承的保持架進(jìn)行監測并分析，但現有方法在觀(guān)測保持架運動(dòng)、測量保持架磨損、預防保持架失效的準確性及計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，從表現出損傷特征到失效的時(shí)間較短，因此一旦發(fā)現故障征兆，應果斷調整運行工況，盡快安排檢修。依據傳感器監測信號類(lèi)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)特征監測方法

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)監測方法通過(guò)在軸承座或箱體適當方位安裝振動(dòng)傳感器采集信號并進(jìn)行分析得以實(shí)現。

振動(dòng)傳感器安裝位置受限于發(fā)動(dòng)機結構，通常只在航空發(fā)動(dòng)機的機匣處安裝一個(gè)振動(dòng)傳感器，且航空發(fā)動(dòng)機系統存在振動(dòng)傳遞路徑長(cháng)，頻率成分復雜，信號衰減嚴重等問(wèn)題，這對振動(dòng)信號的分析方法提出了較高的要求^[34]。

陳果等^[35]研究了基于機匣測點(diǎn)信號進(jìn)行主軸軸承故障診斷的靈敏性問(wèn)題，當滾動(dòng)軸承和機匣的連接剛度較小時(shí)振動(dòng)信號會(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 )的機匣振動(dòng)信號軸承故障診斷方法，通過(guò)試驗證明了該方法的有效性。

通過(guò)對振動(dòng)信號計算時(shí)域特征、頻域特征以及時(shí)頻域特征參數可以進(jìn)行診斷^[37?38]。時(shí)域參數包括有效值、方均根值、峰值等有量綱參數及峭度、峰值因數、波形因數、裕度指標等無(wú)量綱參數；頻域分析法包括功率譜、幅值譜、倒譜、復倒譜、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]、隨機共振^[34,42]等。

國內外的學(xué)者基于航空發(fā)動(dòng)機主軸軸承的振動(dòng)信號提出了許多故障診斷方法，通過(guò)試驗等方法證明其具有較高的實(shí)用性與準確性。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)機軸承高速試驗證明算法可以準確識別軸承的外圈故障；Wang等^[44]提出了一種基于支持向量機的航空發(fā)動(dòng)機高速軸承早期故障定量診斷的方法，可以區分不同故障類(lèi)型以及同一類(lèi)型故障的不同程度；廖明夫等^[45]發(fā)現航空發(fā)動(dòng)機中介軸承振動(dòng)信號頻譜中會(huì )產(chǎn)生不隨轉速變化的倍頻“恒間距”特征，通過(guò)試驗證明該特征可以作為故障診斷的依據。

由于振動(dòng)信號采集方便，傳感器價(jià)格相對較低，理論較為成熟等原因，國內外的各種滾動(dòng)軸承監測系統大多基于振動(dòng)傳感器進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

2.2 聲學(xué)特征監測方法

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)信號基本一致，但傳感器易受各種雜音干擾，技術(shù)難度較高，應用不及振動(dòng)方法廣泛。

王雅紅等^[46]提出一種基于乏信息系統的本征融合技術(shù)，通過(guò)軸承噪聲試驗，證明聲學(xué)監測方法可以有效地采集軸承的特征信號，并可以根據采集數據模擬乏信息研究對象的分布特征，對解決小批量航空軸承的性能評估問(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量的特點(diǎn)，在某些安裝振動(dòng)傳感器存在一定困難的復雜條件下，聲學(xué)方法具有其獨特的優(yōu)勢。

2.3 聲發(fā)射特征監測方法

聲發(fā)射傳感器的基本原理是收集固體在應力作用下產(chǎn)生的彈性波^[47]，在高轉速軸承的信號分析中更具優(yōu)勢。Liu等^[48]通過(guò)試驗采集了軸承全壽命周期的聲發(fā)射信號方均根（root mean square，RMS）值，從圖3中可以發(fā)現軸承在裂紋在萌生、擴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方法，通過(guò)試驗驗證了方法的有效性。

聲發(fā)射技術(shù)是一種動(dòng)態(tài)的無(wú)損檢測方法，不會(huì )對零件造成損傷。這種監測方法的優(yōu)點(diǎn)在于，傳感器不需要外部提供能量，具有較強的環(huán)境適應性，對設備的尺寸與負載不敏感，不易受到低頻噪聲干擾；缺點(diǎn)在于，受到構件材料影響較大，對已經(jīng)存在但未發(fā)生擴展的裂紋無(wú)法進(jìn)行檢測，且對數據存儲系統與信號分析系統要求較高。

2.4 潤滑油特征監測方法

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

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

表1 不同應用中的潤滑油過(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 潤滑油監測各類(lèi)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 溫度特征監測方法

主軸軸承運行過(guò)程中溫度可達200 ℃以上，接觸區局部瞬閃溫度可達600 ℃以上，對載荷、轉速、潤滑狀態(tài)及打滑等比較敏感。主軸軸承接觸表面的溫度無(wú)法直接測量，通常通過(guò)測量其他表面結合溫度場(chǎng)計算進(jìn)行接觸表面的溫度估計，結合材料性能參數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測的方法主要有熱電偶傳感器、示溫漆，測溫晶體等。熱電偶傳感器安裝復雜，示溫漆、測溫晶體等無(wú)法監測溫度的變化過(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(pán)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，成功測量了彈流潤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，但相比其他遠距離測量方法這種方法的誤差要小得多。Seoudi等^[76]在潤滑油中加入量子點(diǎn)，基于量子點(diǎn)的光致發(fā)光原理成功測量了1.3 GPa接觸壓力下的接觸區的溫度，結果與理論值較為吻合。

溫度監測對預防膠合等熱損傷比較有效，但在監測疲勞等損傷時(shí)效果較差。因此單一溫度監測不適用于主軸軸承的狀態(tài)監測，溫度監測對防止主軸軸承熱損傷、研究主軸軸承的熱損傷機理具有重要意義。

信息融合方法實(shí)際上是對人腦綜合處理復雜問(wèn)題的一種模擬。在多傳感器系統中，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，對各種觀(guān)測信息進(jìn)行合理的支配與使用，把冗余互補的信息依據某種準則進(jìn)行結合，產(chǎn)生對觀(guān)測對象的一致性描述，同時(shí)產(chǎn)生新的融合效果?；诟鱾鞲衅鞯莫毩⒂^(guān)測信息，通過(guò)對信息的優(yōu)化組合導出更多的有效信息，最終提高整個(gè)系統的有效性。主軸軸承的信號故障特征弱、背景噪聲強，信息融合方法處理這種信號具有其獨特的優(yōu)勢。

3.1 信息融合方法的特點(diǎn)

單一類(lèi)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，提高健康狀態(tài)監測的準確率。Duan等^[77]分析了不同類(lèi)型的狀態(tài)監測技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，認為多傳感器信息融合是未來(lái)機械設備狀態(tài)監測的發(fā)展趨勢；林桐等^[78]提出一種基于標準化歐氏距離的多特征融合評估方法，通過(guò)試驗證明該方法優(yōu)于主元分析（principal components analysis，PCA）及支持向量數據描述（support vector data description，SVDD）方法。

按照數據抽象的層次，融合可以劃分為3個(gè)級別，數據層融合、特征層融合及決策層融合，見(jiàn)圖7。

數據層融合直接對傳感器的觀(guān)測值進(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)在于運算量較大且無(wú)法進(jìn)行異構數據的融合。主要算法包括線(xiàn)性加權類(lèi)算法、Kalman濾波^[79]方法等。

特征層融合由每個(gè)傳感器計算出能夠代表該傳感器觀(guān)測值的特征向量，并將此向量進(jìn)行融合處理。優(yōu)點(diǎn)在于，這類(lèi)方法實(shí)現了可觀(guān)的數據壓縮；缺點(diǎn)在于，原始數據中的細微信息可能丟失。主要算法包括：核主元分析（kernel principal component analysis，KPCA）、支持向量機（support vector machine，SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、k最鄰近分類(lèi)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決策。優(yōu)點(diǎn)在于：對運算性能要求較低，不要求采集設備是同類(lèi)傳感器。缺點(diǎn)在于原始數據損失大，對微小因素的表現不明顯。主要算法包括專(zhuān)家系統、Dempster?Shafer（D?S）證據理論^[80?81]等。

3.2 主要算法

信息融合方法的發(fā)展與數學(xué)理論的不斷推陳出新密不可分。數學(xué)方法是信息融合方法的基本工具，數據的合理表達需要經(jīng)過(guò)數學(xué)方法對信號進(jìn)行處理，常用算法如下：

1）加權平均算法。這種方法是將傳感器的觀(guān)測數據按照一定的權值進(jìn)行相加，并作為融合的結果。加權平均法^[82]的優(yōu)點(diǎn)在于算法的穩定性較好，可以突出數據中的細微信息；缺點(diǎn)在于相對來(lái)說(shuō)運算量較大。

2）Kalman濾波。Kalman濾波^[79]方法主要用針對傳感器的冗余信息進(jìn)行融合。Kalman濾波方法的計算方式為遞推，不需要進(jìn)行大量數據的計算與存儲，不要求系統有比較強的計算能力。

3）D?S證據理論。證據理論是由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)在于要求證據是獨立的，其合成規則存在比較大的爭議，計算上存在潛在的指數爆炸等。嚴新平等^[85]提出一種基于D?S證據理論，利用光譜、鐵譜等進(jìn)行信息融合對軸承擦傷、熱損傷剝落等進(jìn)行分類(lèi)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，在復雜系統中具有較好的效果。Lin等^[86]提出一種基于超球面判據的航空發(fā)動(dòng)機主軸軸承人工智能融合診斷方法，通過(guò)試驗數據證明該方法具有較高的準確率?；谌斯ぶ悄艿脑\斷方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )^[87]，機器學(xué)習^[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^[93]等。

人工智能方法的優(yōu)點(diǎn)在于診斷結果依賴(lài)于觀(guān)測數據，與系統復雜程度無(wú)關(guān)，對于一些復雜的系統有比較好的效果；缺點(diǎn)在于完成學(xué)習過(guò)程需要各種狀態(tài)下的樣本數據，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(zhù)航空技術(shù)的不斷發(fā)展，航空發(fā)動(dòng)機的轉速不斷提高，主軸軸承的Dn值已向4×10⁶mm?r/min發(fā)展。為適應更加苛刻的航空工況，主軸軸承的狀態(tài)監測方法存在更大的挑戰。航空發(fā)動(dòng)機主軸軸承狀態(tài)監測的重點(diǎn)與難點(diǎn)在于準確的數據采集與高效的數據分析。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，但要適應高溫、高應力、油霧環(huán)境、大振動(dòng)的航空工況是一項非常具有挑戰性的工作，復雜工況下，高背景噪聲信號的快速、有效處理也具有相當大的難度。

4.1 機理研究方向

主軸軸承的材料變化會(huì )導致傳感器信號變化，集成結構應用影響信號傳遞路徑，傳感器工作環(huán)境高溫影響信號穩定性，試驗載荷譜及等效加速方法將影響數據有效性。

1）材料特性對傳感器響應的影響^[94]。主軸軸承新材料的使用成為必然趨勢，而新的本構方程將直接影響聲發(fā)射等傳感器的信號采集。建立材料性能數據庫并不斷完善對提升狀態(tài)監測效果具有重要價(jià)值。

2）動(dòng)態(tài)特性對傳感器信號采集的影響^[10]。航空發(fā)動(dòng)機為追求性能提升，不斷進(jìn)行結構優(yōu)化。主軸軸承已應用彈支、薄壁等結構并朝著(zhù)集成化發(fā)展，振動(dòng)、聲發(fā)射等信號的傳遞路徑可能發(fā)生較大改變。對新型結構的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行研究，選擇合適的傳感器測點(diǎn)對減少噪聲干擾，提升信號質(zhì)量具有重要意義。

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

4）試驗參數對數據有效性的影響^[15]。主軸軸承從設計到應用需要經(jīng)過(guò)4級試驗，即材料試驗、標準軸承試驗、全尺寸模擬工況試驗和主機系統評價(jià)試驗。整個(gè)評價(jià)的過(guò)程中，需要研究合理的載荷譜保證試驗器的試驗條件能夠達到對主軸軸承工況的有效模擬，以及能夠縮短時(shí)間的等效加速試驗方法。

4.2 傳感器方向

適應高溫、高振動(dòng)、油霧環(huán)境，結構微型化、無(wú)線(xiàn)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^[97]。實(shí)現傳感器微型化、無(wú)線(xiàn)化，消除因預留傳感器供電線(xiàn)與傳感器信號傳輸線(xiàn)對發(fā)動(dòng)機結構的影響，克服復雜環(huán)境下的信號干擾；針對復雜苛刻工況下應用的半導體、金屬等敏感元件新型加工工藝。

2）新型傳感材料的應用^[98]。將納米發(fā)電材料、石墨烯等智能料應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、高采樣頻率的新型傳感器，提升診斷準確性。

3）多傳感器潤滑系統監測^[12,61,99]。潤滑系統中陶瓷、鈦合金等非鐵磁性顆粒數量、形態(tài)等參數的實(shí)時(shí)測量；光譜、鐵譜監測方法的在線(xiàn)化；潤滑油理化特性在線(xiàn)監測傳感器開(kāi)發(fā)。

4）高溫測量傳感器^[100?101]。高速重載工況下的旋轉套圈溫度測量方法；量子點(diǎn)傳感器的接觸區溫度與應力測量；接觸區高響應瞬態(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用。

5）動(dòng)態(tài)特性監測^[102?103]?；诔暤确椒ǖ臐櫥湍ず穸葎?dòng)態(tài)測量方法；基于納米發(fā)電材料的轉速測量方法；滾動(dòng)體局部打滑的在線(xiàn)監測方法；測量溫度、應力、轉速等參數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(xiàn)監測方法；基于高速攝影方法的旋轉元件信息采集。

4.3 算法方向

高精度、高計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)監測數據處理算法的發(fā)展方向^[77,104]。

1）振動(dòng)監測。開(kāi)發(fā)精度更高、計算更快的數據處理算法；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）針對聲發(fā)射信號，開(kāi)發(fā)高采樣頻率信號的快速處理方法，并通過(guò)傳感器信號判斷損傷部位，定量判斷損傷大小。

3）潤滑油監測。研究潤滑油更大流量與更高流速下的顆粒計數方法，以及更全面的顆粒形貌表征方法；潤滑油理化特性傳感器采集數據的高效處理方法。

4）基于圖像處理方法的結構損傷判斷、潤滑油性能評估、顆粒計數與形貌分析。

5）智能傳感器?；跍囟?、振動(dòng)、潤滑油等多傳感器數據，結合信息融合方法形成主軸軸承服役狀態(tài)與性能預測的集成化動(dòng)態(tài)評估方法；通過(guò)集成多傳感器冗余信息結合信號處理技術(shù)，提升監測系統的可靠性，形成軟硬協(xié)同的視情維護策略；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，根據軸承理論計算、歷史數據和運行數據結合人工智能技術(shù)推測未來(lái)的動(dòng)態(tài)使用壽命，并依據一定的規則，給出主軸軸承潤滑條件等參數的調整意見(jiàn)。

4.4 人工智能方法數據庫建立

數字孿生與人工智能^[88,105?108]。建立主軸軸承材料試驗、標準軸承試驗、全尺寸模擬工況試驗和主機系統評價(jià)試驗的多傳感器數據數據庫，建立物理模型與數字模型，通過(guò)物理模型與數字模型之間的數據交互不斷修正模型，基于人工智能技術(shù)預測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。

建立主軸軸承運行歷史多傳感器數據數據庫，保存軸承從開(kāi)始服役到最終失效的全部數據以及對應的工況參數，以海量數據作為支撐，結合人工智能技術(shù)對主軸軸承的設計參數、加工方法、裝配方式等進(jìn)行指導，優(yōu)化數字模型，修正失效邊界，并給出故障預警閾值的參考。

引用本文：劉朋，王黎欽，張傳偉，等.航空發(fā)動(dòng)機主軸軸承狀態(tài)監測研究現狀與發(fā)展趨勢［J］.航空動(dòng)力學(xué)報，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)機主軸軸承狀態(tài)監測研究。

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

基金信息：國家重點(diǎn)研發(fā)計劃（2018YFB0703804）

中圖分類(lèi)號：V233.1； TH133.334

文章編號：1000-8055（2022）02-0330-14

文獻標識碼：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

    軸研所公眾號       軸承雜志社公眾號