主軸軸承運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(yīng)力相關(guān)。L?P（Lundberg?Palmgren）理論^[19]可以對軸承疲勞壽命進行估計，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代表通過試驗確定的Weibull參數(shù)。

在復(fù)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伴隨著聲發(fā)射現(xiàn)象。因此可以采用振動^[21]、潤滑油光譜、磨損顆粒計數(shù)器、聲發(fā)射、溫度等類型傳感器進行監(jiān)測。

1.2  磨損

磨損指粗糙表面在高拖動力下表面材料以顆粒形式脫落的現(xiàn)象^[22]。在理想潤滑條件下，接觸表面間會由潤滑油膜完全隔開，但實際上在高速重載的工況下，無法保證主軸軸承接觸區(qū)的粗糙峰被完全隔開。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代表滑動距離，σ_o代表材料硬度。通過公式可以計算主軸軸承的磨損體積，評估磨損狀態(tài)。

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

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

1.3 熱損傷

主軸軸承在運轉(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）標準通過潤滑油品質(zhì)因數(shù)考慮熱效應(yīng)對軸承壽命的影響，但此標準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代表滾動體與滾道的摩擦因數(shù)，p_1jp_2j代表第j個滾動體與外圈、內(nèi)圈接觸區(qū)的接觸壓力，v_1jv_2j代表第j個滾動體與外圈、內(nèi)圈接觸區(qū)的相對滑動速度。根據(jù)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發(fā)生熱損傷。

陳觀慈等^[26]對高速球軸承各個熱源分別進行生熱計算，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；高速沖擊滑動接觸在主軸軸承中比較常見，Wang等^[27]研究發(fā)現(xiàn)M50鋼在高速沖擊滑動接觸時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)計參數(shù)、裝配工藝、變形等都會影響發(fā)熱量，工作中過高的溫度會造成潤滑劑劣化加快，零件尺寸變化，異常振動，表面燒傷甚至材料軟化脫落等?？梢圆捎脺囟取櫥蛡鞲衅鞯冗M行監(jiān)測，合理調(diào)整工況參數(shù)、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)動機工作時存在大工況波動，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)中的滾動體在離心效應(yīng)的作用下與內(nèi)圈脫離接觸，拖動力不足產(chǎn)生打滑；剛剛進入承載區(qū)的滾動體突然獲得拖動力轉(zhuǎn)速猛增出現(xiàn)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(zhuǎn)速，ω_c代表保持架實際轉(zhuǎn)速?？梢愿鶕?jù)打滑率判斷當前打滑情況。

打滑會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，潤滑油黏度下降并劣化加速；滾動體與滾道間若產(chǎn)生劇烈滑動可能導(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理，并推導(dǎo)了滾動體和保持架理論轉(zhuǎn)速的精確計算公式，得到了滾動體不發(fā)生打滑的臨界負荷；李軍寧等^[29]提出一種高速滾動軸承滑蹭試驗系統(tǒng)，研究了多個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，并對其高速防打滑特性展開研究。

主軸軸承打滑蹭傷會導(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、潤滑油污染等，且打滑會導(dǎo)致故障特征頻率的理論值與試驗值產(chǎn)生較大偏差。可以通過電磁或光纖等類型的傳感器測量保持架轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速下的離心應(yīng)力以及加工損傷等都可能導(dǎo)致過早失效。

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]認為造成高Dn值軸承保持架斷裂的主要原因為高轉(zhuǎn)速下的離心應(yīng)力與兜孔圓角過小造成的應(yīng)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體和保持架接觸力過大會引起保持架磨損、不穩(wěn)定運動等最終導(dǎo)致軸承失效；張濤等^[33]總結(jié)了保持架動態(tài)特性理論和試驗研究進展、保持架穩(wěn)定性影響因素、穩(wěn)定性判據(jù)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(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?？刹捎谜駝印囟?、潤滑油、聲學(xué)傳感器等對主軸軸承的保持架進行監(jiān)測并分析，但現(xiàn)有方法在觀測保持架運動、測量保持架磨損、預(yù)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(xiàn)出損傷特征到失效的時間較短，因此一旦發(fā)現(xiàn)故障征兆，應(yīng)果斷調(diào)整運行工況，盡快安排檢修。依據(jù)傳感器監(jiān)測信號類別的不同，傳感器分為振動傳感器、聲傳感器、聲發(fā)射傳感器等。

2.1 振動特征監(jiān)測方法

主軸軸承產(chǎn)生疲勞、磨損等故障時，會產(chǎn)生異常的振動。振動監(jiān)測方法通過在軸承座或箱體適當方位安裝振動傳感器采集信號并進行分析得以實現(xiàn)。

振動傳感器安裝位置受限于發(fā)動機結(jié)構(gòu)，通常只在航空發(fā)動機的機匣處安裝一個振動傳感器，且航空發(fā)動機系統(tǒng)存在振動傳遞路徑長，頻率成分復(fù)雜，信號衰減嚴重等問題，這對振動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信號進行主軸軸承故障診斷的靈敏性問題，當滾動軸承和機匣的連接剛度較小時振動信號會產(chǎn)生很大的衰減，但通過選擇合適的方法依舊可以進行較為準確的診斷；張向陽等^[36]提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機匣振動信號軸承故障診斷方法，通過試驗證明了該方法的有效性。

通過對振動信號計算時域特征、頻域特征以及時頻域特征參數(shù)可以進行診斷^[37?38]。時域參數(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)、裕度指標等無量綱參數(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；時頻方法包括短時傅里葉變換、Wigner?Ville分布^[39]、譜峭度^[37,40]、小波分析^[41]、隨機共振^[34,42]等。

國內(nèi)外的學(xué)者基于航空發(fā)動機主軸軸承的振動信號提出了許多故障診斷方法，通過試驗等方法證明其具有較高的實用性與準確性。Zhang等^[43]提出一種AMS（alternative minimization solver）?CluLR方法（圖2），通過航空發(fā)動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)動機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)動機中介軸承振動信號頻譜中會產(chǎn)生不隨轉(zhuǎn)速變化的倍頻“恒間距”特征，通過試驗證明該特征可以作為故障診斷的依據(jù)。

由于振動信號采集方便，傳感器價格相對較低，理論較為成熟等原因，國內(nèi)外的各種滾動軸承監(jiān)測系統(tǒng)大多基于振動傳感器進行開發(fā)。

2.2 聲學(xué)特征監(jiān)測方法

本質(zhì)上，聲音是由振動產(chǎn)生并經(jīng)過介質(zhì)進行傳播的，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和振動信號基本一致，但傳感器易受各種雜音干擾，技術(shù)難度較高，應(yīng)用不及振動方法廣泛。

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)，通過軸承噪聲試驗，證明聲學(xué)監(jiān)測方法可以有效地采集軸承的特征信號，并可以根據(jù)采集數(shù)據(jù)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，在某些安裝振動傳感器存在一定困難的復(fù)雜條件下，聲學(xué)方法具有其獨特的優(yōu)勢。

2.3 聲發(fā)射特征監(jiān)測方法

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)速軸承的信號分析中更具優(yōu)勢。Liu等^[48]通過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(xiàn)軸承在裂紋在萌生、擴展及退化失效階段會產(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，通過試驗驗證了方法的有效性。

聲發(fā)射技術(shù)是一種動態(tài)的無損檢測方法，不會對零件造成損傷。這種監(jiān)測方法的優(yōu)點在于，傳感器不需要外部提供能量，具有較強的環(huán)境適應(yīng)性，對設(shè)備的尺寸與負載不敏感，不易受到低頻噪聲干擾；缺點在于，受到構(gòu)件材料影響較大，對已經(jīng)存在但未發(fā)生擴展的裂紋無法進行檢測，且對數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)與信號分析系統(tǒng)要求較高。

2.4 潤滑油特征監(jiān)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(xiàn)磨損、疲勞等會產(chǎn)生顆粒進入潤滑油。潤滑系統(tǒng)中的磨屑質(zhì)量濃度和顆粒尺寸會隨時間變化，如圖4所示，根據(jù)潤滑系統(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。

潤滑油監(jiān)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(shù)^[57]等。在潤滑系統(tǒng)中通常都會安裝過濾網(wǎng)，過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)境下的潤滑油過濾網(wǎng)具有不同的過濾精度，見表1。

表1 不同應(yīng)用中的潤滑油過濾網(wǎng)過濾精度

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(jiān)測各類技術(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)測方法

主軸軸承運行過程中溫度可達200 ℃以上，接觸區(qū)局部瞬閃溫度可達600 ℃以上，對載荷、轉(zhuǎn)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法直接測量，通常通過測量其他表面結(jié)合溫度場計算進行接觸表面的溫度估計，結(jié)合材料性能參數(shù)可以大致判斷主軸軸承是否會發(fā)生熱損傷。常用的主軸軸承溫度監(jiān)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(fù)雜，示溫漆、測溫晶體等無法監(jiān)測溫度的變化過程。一些學(xué)者提出了一些改進方法，如圖6所示。Ebner等^[13]在陶瓷盤表面通過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，基于量子點的光致發(fā)光原理成功測量了1.3 GPa接觸壓力下的接觸區(qū)的溫度，結(jié)果與理論值較為吻合。

溫度監(jiān)測對預(yù)防膠合等熱損傷比較有效，但在監(jiān)測疲勞等損傷時效果較差。因此單一溫度監(jiān)測不適用于主軸軸承的狀態(tài)監(jiān)測，溫度監(jiān)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。

信息融合方法實際上是對人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種模擬。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，通過在空間和時間上充分利用多個傳感器資源，對各種觀測信息進行合理的支配與使用，把冗余互補的信息依據(jù)某種準則進行結(jié)合，產(chǎn)生對觀測對象的一致性描述，同時產(chǎn)生新的融合效果?；诟鱾鞲衅鞯莫毩⒂^測信息，通過對信息的優(yōu)化組合導(dǎo)出更多的有效信息，最終提高整個系統(tǒng)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

單一類型的傳感器采集信息有限，采用多種傳感器可以進行信息互補，提高健康狀態(tài)監(jiān)測的準確率。Duan等^[77]分析了不同類型的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的優(yōu)缺點，認為多傳感器信息融合是未來機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)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，通過試驗證明該方法優(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個級別，數(shù)據(jù)層融合、特征層融合及決策層融合，見圖7。

數(shù)據(jù)層融合直接對傳感器的觀測值進行融合，優(yōu)點在于具有其他層次方法無法企及的精確性。缺點在于運算量較大且無法進行異構(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。

特征層融合由每個傳感器計算出能夠代表該傳感器觀測值的特征向量，并將此向量進行融合處理。優(yōu)點在于，這類方法實現(xiàn)了可觀的數(shù)據(jù)壓縮；缺點在于，原始數(shù)據(jù)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最鄰近分類算法（k?nearest neighbor，kNN）方法等。

決策層融合通過融合每個傳感器的決策得出系統(tǒng)決策。優(yōu)點在于：對運算性能要求較低，不要求采集設(shè)備是同類傳感器。缺點在于原始數(shù)據(jù)損失大，對微小因素的表現(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)的合理表達需要經(jīng)過數(shù)學(xué)方法對信號進行處理，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數(shù)據(jù)按照一定的權(quán)值進行相加，并作為融合的結(jié)果。加權(quán)平均法^[82]的優(yōu)點在于算法的穩(wěn)定性較好，可以突出數(shù)據(jù)中的細微信息；缺點在于相對來說運算量較大。

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

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)點在于具有直接表示“不確定”的能力；缺點在于要求證據(jù)是獨立的，其合成規(guī)則存在比較大的爭議，計算上存在潛在的指數(shù)爆炸等。嚴新平等^[85]提出一種基于D?S證據(jù)理論，利用光譜、鐵譜等進行信息融合對軸承擦傷、熱損傷剝落等進行分類的方法。

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)動機主軸軸承人工智能融合診斷方法，通過試驗數(shù)據(jù)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(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^[93]等。

人工智能方法的優(yōu)點在于診斷結(jié)果依賴于觀測數(shù)據(jù)，與系統(tǒng)復(fù)雜程度無關(guān)，對于一些復(fù)雜的系統(tǒng)有比較好的效果；缺點在于完成學(xué)習(xí)過程需要各種狀態(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)動機的轉(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)測方法存在更大的挑戰(zhàn)。航空發(fā)動機主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測的重點與難點在于準確的數(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世，但要適應(yīng)高溫、高應(yīng)力、油霧環(huán)境、大振動的航空工況是一項非常具有挑戰(zhàn)性的工作，復(fù)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導(dǎo)致傳感器信號變化，集成結(jié)構(gòu)應(yīng)用影響信號傳遞路徑，傳感器工作環(huán)境高溫影響信號穩(wěn)定性，試驗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，而新的本構(gòu)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(shù)據(jù)庫并不斷完善對提升狀態(tài)監(jiān)測效果具有重要價值。

2）動態(tài)特性對傳感器信號采集的影響^[10]。航空發(fā)動機為追求性能提升，不斷進行結(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、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(jié)構(gòu)的動力學(xué)特性進行研究，選擇合適的傳感器測點對減少噪聲干擾，提升信號質(zhì)量具有重要意義。

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

4）試驗參數(shù)對數(shù)據(jù)有效性的影響^[15]。主軸軸承從設(shè)計到應(yīng)用需要經(jīng)過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(tǒng)評價試驗。整個評價的過程中，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，以及能夠縮短時間的等效加速試驗方法。

4.2 傳感器方向

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

1）惡劣工作環(huán)境適應(yīng)^[97]。實現(xiàn)傳感器微型化、無線化，消除因預(yù)留傳感器供電線與傳感器信號傳輸線對發(fā)動機結(jié)構(gòu)的影響，克服復(fù)雜環(huán)境下的信號干擾；針對復(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(tǒng)監(jiān)測^[12,61,99]。潤滑系統(tǒng)中陶瓷、鈦合金等非鐵磁性顆粒數(shù)量、形態(tài)等參數(shù)的實時測量；光譜、鐵譜監(jiān)測方法的在線化；潤滑油理化特性在線監(jiān)測傳感器開發(fā)。

4）高溫測量傳感器^[100?101]。高速重載工況下的旋轉(zhuǎn)套圈溫度測量方法；量子點傳感器的接觸區(qū)溫度與應(yīng)力測量；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）動態(tài)特性監(jiān)測^[102?103]?；诔暤确椒ǖ臐櫥湍ず穸葎討B(tài)測量方法；基于納米發(fā)電材料的轉(zhuǎn)速測量方法；滾動體局部打滑的在線監(jiān)測方法；測量溫度、應(yīng)力、轉(zhuǎn)速等參數(shù)的嵌入式光纖傳感器研究；主軸軸承各個摩擦副的磨損在線監(jiān)測方法；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)測數(shù)據(jù)處理算法的發(fā)展方向^[77,104]。

1）振動監(jiān)測。開發(fā)精度更高、計算更快的數(shù)據(jù)處理算法；解決主軸軸承工作過程中的大范圍工況變化、多振源耦合、高背景噪聲等問題。

2）針對聲發(fā)射信號，開發(fā)高采樣頻率信號的快速處理方法，并通過傳感器信號判斷損傷部位，定量判斷損傷大小。

3）潤滑油監(jiān)測。研究潤滑油更大流量與更高流速下的顆粒計數(shù)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(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、潤滑油性能評估、顆粒計數(shù)與形貌分析。

5）智能傳感器?；跍囟取⒄駝?、潤滑油等多傳感器數(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)測的集成化動態(tài)評估方法；通過集成多傳感器冗余信息結(jié)合信號處理技術(shù)，提升監(jiān)測系統(tǒng)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(tǒng)，根據(jù)軸承理論計算、歷史數(shù)據(jù)和運行數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能技術(shù)推測未來的動態(tài)使用壽命，并依據(jù)一定的規(guī)則，給出主軸軸承潤滑條件等參數(shù)的調(diào)整意見。

4.4 人工智能方法數(shù)據(jù)庫建立

數(shù)字孿生與人工智能^[88,105?108]。建立主軸軸承材料試驗、標準軸承試驗、全尺寸模擬工況試驗和主機系統(tǒng)評價試驗的多傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，建立物理模型與數(shù)字模型，通過物理模型與數(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(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，保存軸承從開始服役到最終失效的全部數(shù)據(jù)以及對應(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)對主軸軸承的設(shè)計參數(shù)、加工方法、裝配方式等進行指導(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)動機主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢［J］.航空動力學(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.)

作者簡介：劉朋（1993-），男，博士生，主要從事航空發(fā)動機主軸軸承狀態(tài)監(jiān)測研究。

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

基金信息：國家重點研發(fā)計劃（2018YFB0703804）

中圖分類號：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

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