來源：西安交大航發所

近年來，得益于人工智能算法的發展，軸承故障診斷新算法層出不窮，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大。

在我的觀點里，工科碩士和博士開展研究工作，首先要提出一個“真問題”，其次要找到一個好方法。在此基礎上，如果能在某個研究點上，實現基礎理論或方法的突破就更好了。

然而幾個月前，在碩轉博答辯現場，我發現一個現象：幾位準備研究軸承故障診斷的同學，并沒有提出一個“真問題”，研究工作的目標是偏離實際需求的。

幾位同學的問題出在哪里？航空發動機軸承健康管理究竟應該研究什么？概括起來主要有以下幾點。

01 將軸承故障隔離（定位）到內外圈、滾動體、保持架等部件有意義嗎？

從工程應用角度講，沒有意義！沒有必要！

實際上，目前軸承不是“外場可更換單元”（Line Replaceable Unit），內外圈、滾動體、保持架更不是外場可更換部件（LRC），無論是內圈、外圈還是滾動體發生故障，一旦發現故障，整臺發動機將返廠維修。至于究竟是內圈、外圈還是滾動體發生故障，維修廠拆解拆解軸承組件后很容易判斷。

故障診斷可分為故障檢測、故障隔離、故障預測和故障處置等層次。各層次的含義如下：

故障檢測（Fault Detection）：檢測可能逐漸導致系統或部分系統故障的異常行為的存在。

故障隔離（Fault Isolation）：又可稱為故障定位，確定故障的部位，一般隔離到外場（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，預測部件剩余壽命。

故障處置（Fault Accomodation）：根據故障情況進行調整，在包容故障的情況下盡可能維持系統性能。包含故障程度估計和處置決策兩部分。

目前故障處置主要采用分層級告警的方式，根據故障程度由重至輕，實施向飛行員告警、向地面維修人員告警、向地面維修人員建議等處置決策。

在一些文獻中，也將故障估計（Fault Identification）單獨作為一個層次，其含義為定量估計故障的嚴重程度。

作為外場應用級故障診斷系統的一環，軸承故障診斷的目的在于，在故障早期就發現故障，避免故障惡化，導致危害性更大的后果。

因此，對于現階段發動機軸承故障診斷而言，Z重要的是故障檢測和故障預測。

雙轉子渦扇發動機主軸上一般布置有5個以上的軸承，（除泵、電機等內部的小軸承外），只要發現軸承故障，無需知道是哪個軸承故障，處置措施基本一樣，即發動機返廠維修。

因此，在現階段外場軸承故障診斷中，定位到哪個軸承故障意義不大，定位到軸承內部的故障部件更沒有必要。

故障隔離，又稱故障定位，其主要目的是方便維修。因此，故障隔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換單元”或“90%的檢測機械故障可以隔離到3個外場可更換單元，并按照故障概率排序，序位的準確性不低于60%“。這樣外場維修就很方便了，先檢測和更換哪個部件就清楚了。

故障隔離也可以為故障處置提供信息基礎，知道哪個部件故障了，可以更好的決策是實時向飛行員告警，還是事后向地面人員警示。

不能輕易向飛行員告警，任何給飛行員的虛警都至少是D級故障。

此外，當軸承發生磨損后，故障會加速擴展：早期、中期、后期…….嚴重的軸承故障容易引發葉片碰磨、軸承座損壞、滑油系統污染等并發故障，如果軸承故障發展到后期才檢測到故障，則為時已晚。

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

02 發動機軸承故障率很高嗎？故障后果危險嗎？

軸承故障率很低。

發動機平均無故障工作時間（Mean Time Between Failure）可達數百小時，且約80%故障來源于傳感器、線纜、活門、泵等成附件，軸承故障率很低。

軸承故障相對較危險，但在適航體系內，它不是危險性故障（Hazardous Engine Effect），因此軸承一般不屬于安全性關鍵件。

實際上，在適航體系內，故障由A~E分為5級。A級為災難性故障，B級為危險性故障，C級為重大故障，D級為輕微故障，E級為無影響。軸承早期故障屬于D級甚至E級故障，后期故障也僅為C級故障，故障后果并不十分危險。

03 能為軸承單獨配裝一個傳感器嗎？

從發動機整機設計來講，不能！

發動機上有很多需要診斷的部件，軸承只是其中的一小項，不能為軸承單獨配裝一個傳感器。

首先，發動機上“寸土寸金”，且受限于重量和安裝位置，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?障，每增加一個傳感器，都會影響發動機的平均無故障工作時間，增加外場維護的負擔。

因此，發動機一般只有兩到三個振動傳感器。僅有的振動傳感器要為所有通過振動信號進行故障診斷的部件服務，包括機匣、軸、軸承、葉片葉盤、齒輪箱等。

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。

如果給每個軸承單獨配裝一個傳感器，則其它同等需要和更需要診斷的部件也要單獨配裝一個傳感器，那么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滿足，多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。

這時健康管理系統反倒對發動機的可靠性、飛機的經濟性起了反作用。

04 軸承故障診斷的難點在哪兒？

1、振動信號個體差異大

軸承等部件的振動頻率、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，同型號各臺發動機個體之間、某臺發動機不同工作狀態、飛機的過載狀態下，軸承振動信號差異都較大。這就要求軸承故障診斷系統能有很好的自適應修正能力。

2、其它振動信號的干擾

發動機系統是個工作在極端條件下的復雜轉子系統，既有發動機高低壓轉子等主激振源，也有油泵等小型激振源；同時葉片、不同位置的機匣、成附件等各部件均有自己的共振頻率，這些雜波信號都會傳遞給傳感器。

當軸承發生故障時，雖然自身的振動頻率發生變化，但又很可能會和另一個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淹沒，難以被故障診斷系統識別。

3、傳輸距離遠

振動傳感器無法安裝到軸承座上，而是安裝在離軸承很遠的機匣上。這就相當于故障診斷系統隔著好幾堵墻監聽軸承喊“救命”。這難度，不可謂不大。

正是因為這些難點，軸承故障診斷才遲遲沒有得到應用。

然而，對于現有的大部分算法，驗證數據均來自軸承座上的傳感器，且試驗環境中只有一個或少數幾個轉子。

由于驗證方式與實際場景存在巨大差異，許多在試驗條件下表現良好的算法在包含以上難點的真實應用場景下，表現都不盡人意。

此外，發動機電子控制系統的內存和算力約束也是橫在軸承故障診斷算法邁向應用前的一座大山。

只有在算法設計階段就考慮這些難點，提出相應的解決方案，軸承故障診斷算法才能和外場需求握手，真正向“可用”、“好用”發展。