Transcript 王洪伟博士开题PPT下载 - 智能诊断与专家系统研究室

基于油液监控的航空发动机滚动轴承
故障预测技术研究
学生： 王洪伟
导师： 陈果 教授
专业： 载运工具运用工程
南京航空航天大学智能诊断与专家系统研究室
http://ides.nuaa.edu.cn
2015/4/9
目
录
一、课题研究的意义
二、国内外研究现状
三、课题研究方案
四、课题研究的具体内容
五、拟解决的关键问题及解决途径
六、研究计划和进度
七、预期研究成果
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一、课题研究的意义
 航空发动机：飞机心脏，发生故障直接危及飞行安全
特点：结构极其复杂，工作环境恶劣、可靠性要求高
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一、课题研究的意义
2010年12月8日，美军一架F-18战斗机因发动机故障坠入居民区，造成3人死亡。
中国一架歼-10战斗机因发动机故障坠毁
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一、课题研究的意义
滚动轴承：航空发动机承力传动系统关键部件，工作条件恶劣、负荷
大，容易造成发动机故障
 故障率高：因轴承故障原因导致的飞行事故一直在各类事故中占较大
的比例
失效模式：以疲劳剥落为主，失效速度快，产生磨粒尺寸大
对故障发展中的轴承，一般可通过传统的振动分析和油液分析的
方法，获取状态监控信息进行故障诊断。对于尚未出现明显故障征兆的
轴承，难以通过传统的手段和故障诊断技术预测即将出现的危险性故障。
本文研究通过开发应用新型油液监控技术手
段，系统研究滚动轴承故障预测技术，研究成果可
应用于航空发动机状态监控领域，对于保障航空发
动机安全使用具有重要意义。
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二、国内外研究现状
滚动轴承故障诊断技术
常用滚动轴承故障诊断技术：
1. 振动监测
2.声发射技术
3.油液监控
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二、国内外研究现状
滚动轴承故障诊断技术
（1）振动监测
原理： 振动监测是通过安装在轴承座或箱
体适当位置的振动传感器监测轴承振动
信号，并对此信号进行分析与处理来判
断轴承工况与故障。
优点：数据获取简单、应用广泛
缺点：滚动轴承早期故障的振动信号微弱，
容易被环境噪声淹没
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二、国内外研究现状
滚动轴承故障诊断技术
（2）声发射技术
原理：通过接收和分析材料的声发
射信号来评定材料性能或结构完
整性的无损检测方法。材料中因
裂缝扩展、塑性变形或相变等引
起应变能快速释放而产生的应力
波现象称为声发射。
优点：故障信号敏感，在线获取信号
容易。
缺点：信号处理、试验设备要专门设
计，易收外界干扰。
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二、国内外研究现状
滚动轴承故障诊断技术
（3）油液监控
原理：油液监控就是将采集到的设备润
滑油或工作介质，利用光学、电学、
磁学等分析手段，分析其性能指标，
检测其所携带的磨损和污染物颗粒，
评价机器的工作状况和预测故障。
优点：数据直接表征磨损程度
缺点：油液检测数据难以实时采集，通
常采用离线检测。
由于油液监控法通过对发动机油液磨粒进行检测分析，诊断更为
直接、可靠。因此，本文采用油液监控方法进行航空发动机滚动轴承
故障预测技术研究。
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二、国内外研究现状
油液监控技术
离线式
油液
监控
离线检测
在线式
在线检测
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二、国内外研究现状
离线油液检测技术
光谱分析
离
线
油
液
检
测
铁谱分析
自动磨粒分析
污染度检测
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二、国内外研究现状
在线油液检测技术
在线油液磨粒传感器
Metalscan油液磨损金属监测传感器
研制公司：加拿大GasTops公司
应用领域：航空发动机,已应用 于F22、F117
等飞机
QDM碎屑监测器
研制公司：美国 Vickers Tedeco
应用领域：航空发动机,已应用于波音777300ER飞机
WEARSCAN传感器
研制公司：德国DB公司
应用领域：风电
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二、国内外研究现状
在线油液检测技术
国内研究情况
西安交通大学研制利用铁谱在线检测黑色金属磨粒的方法
中南大学对双激励螺线管式的磨粒传感器工作机理进行了探讨
武汉理工大学开发了基于电感与光纤原理的油液检测系统
中航工业634所研究一种在线磨屑传感器，并开展了相关试验
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二、国内外研究现状
故障预测技术研究现状
作为 PHM (Prognostics and Health Management,预测和健康管理技术)
的关键技术之一，故障预测是指利用数据信息和推理技术评估系统的剩余
寿命（ RUL），预测其未来的健康状态。预测技术主要可以分为三大类：
（1）基于模型的预测技术(Model-Based Approach)
优点：深入对象系统本质，预测精度高。
缺点：数学模型建立难。
（2）基于知识的预测技术(Knowledge-Based Approach)
优点：充分运用专家知识和经验，不需要精确数学模型
缺点：不适合定量计算
（3）基于数据的预测技术(Data-DrivenApproach)
优点：不需要对象系统的先验知识
缺点：精确模型建立困难
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二、国内外研究现状
故障预测技术
基于数据的预测技术
人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)
奚立峰等人针对球轴承的剩余寿命问题，采用神经网络方法提出一套预
测球轴承剩余寿命的方法体系。Samanta等人将遗传算法和神经网络结
合起来，实现了旋转机械的故障诊断。
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
苗学问提出了一种基于SVM和模糊逻辑推理的飞机发动机轴承等级寿命
预测模型。Abbasion利用SVM实现了对电机输入输出端的两个滚动轴承
的状态识别。研究了 SVM 在机械系统状态趋势预测中的应用，提出了
基于 SVM 的组合预测模型。
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二、国内外研究现状
故障预测技术
基本于数据的预测技术
支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD)
潘玉娜等人提出了一种基于小波包－支持向量数据描述的轴承性能退化
评估方法。胡桥等人将 SVDD用于智能评估模型中，根据模型中得出的
无量纲参数能够成功识别出诸如轴系不平衡、轴承座松动等故障。
隐马尔可夫(Hidden Markov Model, HMM)
Ocak等人将 HMM 与小波包分析结合，实现了滚动轴承的故障识别。冯
长建等人混合 SOM 和 HMM 方法在旋转机械升速全过程故障诊断中的
应用。
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二、国内外研究现状
故障预测技术
所查文献中轴承故障数据的获取途径
1.实际统计样本
从正常到失效全过程数据获
取困难，样本少
2.模拟实验
模拟实验平台大多不能真实反应轴
承实际工况，数据实际工程意义不
高
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二、国内外研究现状
小结
1
传统油液监控技术手段主要针对渐进性磨损故障模式，目
前尚缺乏针对轴承疲劳失效模式的有效监控手段。
2
文献中有关轴承故障预测技术主要基于振动检测技术，所
获取的数据大多来源于实现室原理实验平台，未见系统开
展基于油液监控技术的轴承故障预测技术。
因此，研究开发适合预测轴承疲劳失效的新型油液监
控手段，并建立基于油液监控的轴承故障预测模型具有现
实工程价值。
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三、课题研究方案
研究内容
1
离线油液磨粒检测技术研究
2
在线油液磨粒检测技术研究
3
基于油液监控参数的滚动轴承故障
预测方法研究
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三、课题研究方案
研究目标
 1.研究磨粒图像分析和识别关键技术，开发10微米级离线
式油液磨粒智能检测系统，满足航空轴承疲劳失效模式磨
粒快速检测需求。
 2.研究电磁感应原理磨粒实时检测技术，开发在线式油液
磨粒检测系统。
 3.研究建立基于上述2种手段的航空发动机轴承故障预测
模型。
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三、课题研究方案
技术路线
离线油液磨
粒检测技术
研究
航空发动机滚
动轴承失效试
验
在线油液磨
粒检测技术
研究
数据处理
油液数据采集
1.预处理
2.特征提取
建立故障预测模型
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四、课题研究的具体内容
1.离线油液磨粒检测技术研究
采用光学检测原理，通过自动采集油液中的磨粒图像，
再由软件对运动颗粒的形貌特征进行识别，得到油液磨损颗粒
的尺寸、类型、浓度等信息。
 图像分割技术
 图像磨粒特征参数提取及优化
 磨粒样本数据挖掘及规则提取
 多功能油液磨粒智能检测与诊断系统开发
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四、课题研究的具体内容
1.离线油液磨粒检测技术研究
研究基础
已完成原理样机平台搭建和验证
光学系统原理图
系统原理框图
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四、课题研究的具体内容
2.在线油液磨粒检测技术研究
传感器原理
采用电磁感应原理，识别油液中铁磁性和非铁磁性颗粒，同时可统计出
各个尺寸范围内的颗粒数量和质量，根据累积数据进行趋势分析。
 传感器模型建立
 输出特性研究
 油液检测系统开发
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四、课题研究的具体内容
2.在线油液磨粒检测技术研究
研究基础
已完成在线油液样机的原理设计和验证
铁磁性磨粒检测结果
传感器原理设计
非铁磁性磨粒检测结果
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四、课题研究的具体内容
 航空发动机滚动轴承失
效试验
拟使用实际的航空发动
机滚动轴承,参照实际工
况条件进行加速失效试
验。
3.基于油液监控参数的滚动轴承故障预测方法研究
试验润滑系统
设备润滑系统
液压加载
系统
 数据采集方案
1.连续采集温度、试验载荷、
转速、振动、在线油液
传感器数据
2.每1h离线采集油液分析
实验主体
 试验次数
10-30次
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航空发动机滚动轴承试验平台
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控制台
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可 同 时 试验 两 套 轴 承
3.基于油液监控参数的滚动轴承故障预测方法研究
四、课题研究的具体内容
支撑轴承
试验轴承
Fr
Fa
2. 悬臂结构
优点：结构灵活，易于实现各种模拟试
试验轴承装拆方便
回油温度可以单独测量
主体结构原理
试验器的主要技术指标：
试验轴承内径范围：φ25 ～φ55 mm
电机功率
15 KW
最高转速
48000 rpm
载荷
径向最大 5 kN
轴向最大10 kN
滑油温度
室温～200 ℃
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四、课题研究的具体内容
3.基于油液监控参数的滚动轴承故障预测方法研究
 磨粒检测数据特征提取
 基于时间序列的故障单步和多步预测
 航空发动机滚动轴承磨损故障监控与寿命预测系统设计与
实现
 故障预测模型的实验验证
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五、拟解决关键问题及解决途径
 离线油液磨粒检测中，磨粒识别问题
拟解决途径：特征分析，必要时开发新的磨粒识别参数，并
使用数学方法对磨粒参数进行筛选，建立磨粒识别策略。
 用于建立轴承故障预测模型的数据获取问题。
拟解决途径：模拟真实轴承工况，使用油液技术手段进行检
测。
 滚动轴承故障预测方法中寿命预测精度问题
拟解决途径：采用多种数学分析方法，优选最佳数据模型，
并进行验证迭代。
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六、研究计划和进度
2012年09月—2013年03月：阅读文献，制定详细研究计划；
2013年03月—2014年03月：研究离线磨粒检测技术，完成试验验
证；
2013年09月—2014年06月：研究在线磨粒检测技术，完成试验验
证；
2014年06月—2014年12月：进行航空发动机滚动轴承失效试验，
获取试验数据；
 2014年09月—2015年03月：研究滚动轴承故障预测方法，建立
基于油液监控参数的故障 预测模型；
2015年03月—2015年06月：学位论文撰写，毕业答辩。
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七、预期研究成果
 一种磨粒识别方法，并开发成功多功能油液磨粒智能
检测与诊断系统。
 开发在线油液磨粒检测系统。
 构建航空发动机滚动轴承故障预测模型，并开发航空
发动机滚动轴承磨损故障监控与寿命评估系统。
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谢谢!
请各位老师多提宝贵意见！
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