近年來，得益於（yú）人工（gōng）智能算法的發展，軸承故障診斷新算（suàn）法（fǎ）層出不窮，但因為對應用背景的了解不夠，現有的一些航空發動機（jī）軸承故障診斷方法的立腳點以及驗證方式與實際外場需求差距較（jiào）大。

在我的觀點裏，工科碩士和博士開展研究工作，首先要提出（chū）一個“真問（wèn）題（tí）”，其次要找到一個好（hǎo）方法。在此基礎上，如果能（néng）在某（mǒu）個研究點上，實現基礎理論或方法的（de）突破就更好了（le）。

然（rán）而幾個月前（qián），在碩轉博答辯現場，我發現一個現象（xiàng）：幾位準備研究（jiū）軸承故障診（zhěn）斷的同學，並沒有提出一個“真問題”，研究工作的目標（biāo）是偏離實際需求的。

幾位同學的問題出在（zài）哪裏？航空發動機軸承健康管理究竟應該研（yán）究什麽？概括起來主（zhǔ）要有以下幾點。

01 將軸（zhóu）承故障隔（gé）離（lí）（定位）到內外圈、滾動體（tǐ）、保持架（jià）等部件有意義嗎？

從工程應（yīng）用角度講，沒有意義！沒有必要（yào）！

實際上，目前軸承不（bú）是“外場可更換單元”（Line Replaceable Unit），內外圈、滾動體、保持架更不（bú）是外場可更換部件（LRC），無論是內圈、外（wài）圈還是滾動體發生故障（zhàng），一旦發現故障，整台（tái）發動機將返廠維修。至於究竟是內圈、外圈還是滾動體發生故（gù）障，維修廠拆解拆解軸承組件後很容易判斷。

故障（zhàng）診斷可（kě）分為故障（zhàng）檢測、故障隔離、故障預測和故障處置等層次。各層次（cì）的含義如下：

故障檢測（Fault Detection）：檢測可能逐漸導致係統或部分係統故障的異常（cháng）行為的存在。

故障隔離（Fault Isolation）：又可（kě）稱為故障定位，確定故障的部位，一（yī）般隔離到外場（在線）可更換單元或外場可更換部件。

故障預測（Fault Prognostication）：分析部件性能趨勢，預測部件剩餘壽命（mìng）。

故障處置（zhì）（Fault Accomodation）：根據故障情況進行調整，在包容故障的情（qíng）況（kuàng）下盡可（kě）能維持（chí）係統（tǒng）性能。包含故障程度估計和處（chù）置決策兩（liǎng）部分。

目前故障處置主要采用分層級告警的方式，根（gēn）據故障程度由重至輕（qīng），實施向飛行（háng）員告警、向地麵（miàn）維修人（rén）員告警、向地麵維修人（rén）員建議等處置決策。

在一些文獻中，也將故（gù）障（zhàng）估計（Fault Identification）單獨作為一個層次，其（qí）含義（yì）為定（dìng）量估計故障的嚴（yán）重程度（dù）。

作為外場應用級故障（zhàng）診斷係統的一（yī）環，軸（zhóu）承故障診斷的目的在於，在故障早期就發現故障，避免故障（zhàng）惡化，導致危害性更（gèng）大的後（hòu）果。

因（yīn）此，對於現階段發動（dòng）機軸承故障診斷而言，Z重（chóng）要的是故障檢測和故障（zhàng）預測。

雙轉子渦（wō）扇發動機（jī）主軸上一般布（bù）置（zhì）有（yǒu）5個以上的軸承，（除泵、電機等內部的小軸（zhóu）承外），隻要發現軸承故障，無需知道是哪個軸承故障，處置措施基本一樣，即發動機返（fǎn）廠維（wéi）修。

因此，在（zài）現階段外場軸承故障（zhàng）診斷中，定位（wèi）到哪個軸承故障意義不大，定位到軸（zhóu）承內部的故障部（bù）件更沒有必要。

故障隔離，又稱故障定位，其主要目的是方便維（wéi）修。因此，故（gù）障隔（gé）離的指標主要表述為：“90%的檢測電子電氣故障可以隔離到一個外場可更（gèng）換單元”或“90%的檢（jiǎn）測機械故（gù）障可以隔離到3個外場可更換單元，並按照故障（zhàng）概率排序，序位的準（zhǔn）確性不低於（yú）60%“。這樣外（wài）場維修（xiū）就很方便了，先檢（jiǎn）測和更換哪個部件就清楚了。

故障隔離也可以為故障（zhàng）處置提供信息基礎，知道哪個部件故障了（le），可以更好的決策是實時（shí）向飛行員告警，還（hái）是事（shì）後向地麵人員警示。

不能輕易向飛行員告（gào）警，任何給（gěi）飛行員的虛警都至少是D級故（gù）障。

此外，當軸承發生磨損後，故障會加速擴展：早期、中期、後期…….嚴重的軸承（chéng）故障容易引發葉片碰磨、軸承（chéng）座損（sǔn）壞、滑油係統汙染等並（bìng）發故障，如果軸（zhóu）承故（gù）障（zhàng）發展到後期才檢測到故障，則為時（shí）已晚。

因此需（xū）要通過振動值大小和（hé）雜質含量等對軸承故障進行預測，發現早期故障或亞（yà）健康征兆。

02 發動機軸承故障率很高（gāo）嗎？故障後果危險嗎？

軸承故障率很低。

發動機平均（jun1）無故障工（gōng）作時間（Mean Time Between Failure）可達數百小（xiǎo）時，且約80%故障來（lái）源於傳感器、線纜、活門、泵等成附件，軸承故障率很低。

軸（zhóu）承故障（zhàng）相對較危險，但在適航體係內，它不是危險性（xìng）故（gù）障（zhàng）（Hazardous Engine Effect），因此（cǐ）軸承一般不屬於（yú）安全性關鍵件（jiàn）。

實際上，在適航體係內，故障由A~E分為5級。A級為災難性故（gù）障，B級為危（wēi）險性故障，C級為重大故障，D級為輕微故障，E級?無影響。軸承早（zǎo）期故障屬於D級甚至E級故障，後期故障也僅為C級故障，故障後（hòu）果並不十分危險。

03 能為（wéi）軸（zhóu）承單（dān）獨配裝一個傳感（gǎn）器嗎？

從發動機整機設計來講，不能！

發動機上有（yǒu）很多需要診斷的部件，軸承隻是其（qí）中的（de）一小項，不能為軸承單獨配裝一個傳感器。

首先，發動機上“寸土寸金”，且受限（xiàn）於重量和安裝（zhuāng）位置，適合安裝傳感器的位置本就不多。其次，傳感器本身也會發生故障，每增加一個傳感器，都會影響發動機的平均無故障工作（zuò）時（shí）間，增（zēng）加外場維護的負擔。

因此，發動機一般隻有兩到（dào）三個振（zhèn）動傳感器。僅（jǐn）有（yǒu）的振動傳感器要為所有通過振動信號進（jìn）行故障診斷的部件服務（wù），包括機匣、軸、軸承、葉片葉（yè）盤（pán）、齒（chǐ）輪箱等。

滑油傳感器同理，要為所有通過滑油雜質進行故障診斷的部件服務，包括各種傳動機構、軸承等。

如果給每個軸承（chéng）單獨配（pèi）裝一個傳感器，則其它同等（děng）需要和更需要診斷的（de）部件也要單（dān）獨配（pèi）裝一個傳感器，那麽發動機上將會多出幾十個傳感器。

且不論安裝位置和重量是否能（néng）滿足，多（duō）出的幾十個傳感器會顯著降低發動機的平均無故障工作時間，顯著提高外場維護的成本。

這時健康管理係統反倒（dǎo）對發（fā）動機（jī）的可靠性、飛機的經濟性起了反作（zuò）用。

04 軸承故障診（zhěn）斷的（de）難點在哪兒？

1.振動信號個體差（chà）異大

軸承等部件的振（zhèn）動頻率、振幅受安裝間隙、潤滑影響非常大，間隙稍有不同，軸承本身的振幅可能有數倍的差異，頻（pín）率也發生改變，而滑油溫度的變化也將影響頻率。

因此，同型號各台發動機個體之間、某台發動機不同工作狀態、飛機的過（guò）載狀態下，軸（zhóu）承振動信號差異（yì）都較大。這就要求軸承故障診斷係統能有很好的自適應修正能力。

2.其它振（zhèn）動信號的幹擾

發動機係統是個工作在極端條件下的複雜轉子係（xì）統，既有發（fā）動機高低壓轉子等主（zhǔ）激振源，也有油泵等小型激振源；同時葉片（piàn）、不同位（wèi）置的機匣、成附件等各部件均有自己（jǐ）的共振頻率，這些雜波（bō）信號都會傳遞給傳感器。

當軸承發（fā）生故障時，雖然自身的振動頻率發生變化，但又（yòu）很可能會和另一個（gè）部件的正常工作頻率混淆。

軸承的“救命”聲被其它部件的聲音（yīn）淹沒，難以被故障診（zhěn）斷（duàn）係統識別（bié）。

3.傳輸（shū）距離遠（yuǎn）

振動傳感器（qì）無法安裝到軸承座上（shàng），而是安裝在離軸承（chéng）很遠的機匣上。這就相（xiàng）當於故障診斷係統隔著好幾堵牆監聽軸（zhóu）承（chéng）喊“救命”。這難度，不可謂不大。

正（zhèng）是因為這（zhè）些（xiē）難點，軸承（chéng）故障診斷才（cái）遲遲沒有（yǒu）得到（dào）應（yīng）用（yòng）。

然而，對於現有的（de）大部分算法，驗證數據（jù）均來自軸承座上的（de）傳感器，且試驗（yàn）環境（jìng）中隻有（yǒu）一（yī）個或少數幾個轉子。

由於驗證方式與實際場景存在巨（jù）大差異，許多在試驗條（tiáo）件下表現良好的算法（fǎ）在包含以上難點的真實應用場景（jǐng）下，表現都不盡人意。

此外，發動機電子控（kòng）製係統的（de）內存和算力約束也是橫在軸承故障診斷算（suàn）法邁向應用前（qián）的（de）一座大山（shān）。

隻有在算法設（shè）計階段就考慮這些難點（diǎn），提出相應的（de）解決方案，軸承故障診斷（duàn）算法才能和外場需求握手（shǒu），真正向“可用”、“好（hǎo）用”發展。

（來源：西安交大航發所）