航空發動機振動故障診斷技術及發展趨勢

■ 吳偉力 陳大力/中國航發動研所

（吳偉力，中國航發動研所，研究員，主要從事航空發動機測試及故障診斷研究）

航空發動機是結構緊湊的高速旋轉機械，在運行過程中經常會出現振動方面的故障。發展綜合振動故障診斷技術，開展振動故障機理研究，是解決航空發動機振動故障的有效途徑。

振動是航空發動機的一個重要監控參數，發動機在進行試驗時，需要解決各種振動問題。發動機振動之所以特別重要，是因為振動直接影響發動機的正常工作和壽命，如果發動機出現振動異常而不及時加以檢查排除，就有可能造成嚴重的后果。因此，航空發動機振動故障診斷一直都是航空發動機試驗測試中的一個重要研究課題。

典型的發動機振動故障

航空發動機的振動故障具有復雜性和隨機性，引起發動機振動故障的原因多種多樣，其振動故障現象各不相同，典型的航空發動機振動故障及其特征簡要歸納見表1。

發動機振動測量

建立滿足測試目的和要求的振動測量系統、選擇相應的振動測量方法是開展振動故障診斷的重要基礎。

表1 典型航空發動機振動故障原因及振動特征

振動測量系統

振動測量系統包含測振托架、振動傳感器、傳輸電纜、信號適調器、數據記錄（存儲）、分析儀和以計算機為中心的數據處理系統等部分。測量時應合理布置振動監測點，選取并正確安裝滿足要求的振動傳感器，選用符合要求的電纜并合理固定，確保絕緣性和屏蔽性，保證信號有效傳輸，避免干擾和失真。目前，在航空發動機振動測量中，廣泛采用的振動傳感器是壓電式加速度計，該類傳感器具有頻響范圍較寬、體積較小、使用壽命較長等優點。

表1 典型航空發動機振動故障原因及振動特征（續）

振動測量方法

航空發動機振動測量分為靜態和動態兩種。靜態測量是在研制過程中為了獲取發動機的靜態振動特性和結構模型參數，采用加激勵的方法進行測量。動態測量是在發動機運轉情況下進行的，用于實時監測發動機工作狀態、診斷振動故障。

目前，航空發動機整機振動測量時，均采用振動位移、振動速度或振動加速度作為顯示參數和限制參數。一般說來，對于較低頻率振動用振動位移進行顯示和限制；對于中等頻率振動用振動速度進行顯示和限制；而較高頻率振動則用振動加速度進行顯示和限制。從對發動機整機振動限制的基本要求和發展趨勢看，選擇用振動速度進行顯示和限制相對較多。因為振動速度既能反映發動機振動能量的大小，又可以反映發動機結構的應力水平，不論發動機的尺寸、轉速如何，其振動速度基本上為一個數量級，一般在20～70mm/s范圍內，便于給出一個統一的振動限制標準。

振動故障診斷方法

航空發動機振動故障診斷就是通過對發動機的振動信號進行分析和處理，實現發動機運行狀態的識別和預測，在事故發生前及時進行診斷，從而提高發動機運行的可靠性及安全性。

幅值譜診斷法

對一個信號的幅值譜分析，可以得到該信號的各種頻率成分及其幅值和相位。幅值譜診斷法就是利用振動信號的幅值與頻率的對應關系，實現對轉子、齒輪和軸承故障的診斷。通過振動信號幅值譜分析可以獲得發動機運行狀態下的轉子和部件的振動參數，如轉子基頻及其倍頻的幅值、軸心軌跡，齒輪的嚙合頻率幅值、軸承的特征參數幅值以及振動譜上其他重要成分的頻率幅值等。通過觀察各個頻率下的振動幅值，可以判斷出哪些部件的振動超標，哪些部件的振動在合理范圍。

幅值譜診斷法是使用最為廣泛的一種分析方法，適合于發動機各種試驗的振動監控。

共振解調法

當齒輪和滾動軸承出現局部損傷類故障時，會產生周期性的脈沖激勵，由于脈沖激勵是一寬頻信號，必然會激起振動傳感器（壓電加速度計）的諧振（共振）。將傳感器拾取的振動信號進行放大，然后經過中心頻率等于傳感器諧振頻率的帶通濾波器濾波，再經解調器進行包絡檢波，得到了與脈沖沖擊發生頻率（即齒輪、軸承的故障特征頻率）相同的低頻信號，對此信號進行頻譜分析，可以有效地診斷出齒輪和滾動軸承的故障部位，這種技術就是共振解調法，共振解調技術與快速傅里葉變換（FFT）分析的對比如圖1所示。

共振解調技術對診斷齒輪和滾動軸承的損傷類故障效果非常好，該技術得到了廣泛應用。

細化譜分析技術

細化譜（ZOOM）分析是在FFT分析中用以增加頻譜中某段頻率范圍的分辨能力的方法，即局部放大的方法。ZOOM-FFT算法原理如圖2所示。

細化譜分析能使感興趣的頻段得到較高的分辨率，進而按頻率逐段局部放大就能使整個頻譜圖得到詳細的分析。該方法在處理間距很近的共振尖峰、斜度陡變化激烈的相位譜圖、含有大量諧波的振動信號等情況時，能夠得到更高的頻率分辨率，從而有效分析振動數據，提高故障診斷的準確性。

圖1 振動信號FFT分析與共振解調分析對比

圖2 ZOOM-FFT算法原理

倒頻譜分析技術

倒頻譜（cepstrum）分析可分析復雜頻譜圖上的周期結構，分離和提取在密集調頻信號中的周期成分，對于具有多成分邊頻等復雜信號的分析非常有效。在齒輪磨損、偏載等故障的發動機齒輪箱的振動信號中，其信號功率譜中會含有多個大小和周期不同的成分，且出現頻率調制時，在功率譜圖上各振動頻率混在一起，難以直觀地從譜圖上得出振動特征。利用倒頻譜分析技術，對具有邊帶信號的功率譜再作一次譜分析，則能把具有周期成分的邊帶信號分離出來，從而實現振動故障信息的有效提取。倒頻譜變換能夠在整個功率譜范圍內求取邊頻帶的平均間距，既不會漏掉邊頻信號，又能夠給出精確的間距結果。

小波分析法

小波分析是一種信號的時頻分析方法，它能夠將各種交織在一起的不同頻率組成的混合信號分解成不同頻率的塊信號。小波分析采用改變時間、頻率的分析方法，具有多分辨率分析的特性，很好地解決了時間分辨力和頻率分辨力的矛盾，在時域和頻域都具有很好的局部化性質，適于分析檢測具有瞬時突變等特征的非平穩信號，因而能有效地應用于故障診斷、信噪分離等問題。

利用小波分析法進行故障診斷，首先針對振動信號的特點按照最大相似度準則選取小波基，根據信號采樣頻率對信號進行小波分解，可以利用門限閾值等形式對所分解的小波系數進行處理，對每一層小波系數進行重構，進而通過對重構信號進行頻譜分析，提取異常振動信息，得出診斷結論。在齒輪故障、滾動軸承磨損、剝落等故障中，其振動信號中含有與故障部件對應的沖擊成分，用小波分析法可以提取這些沖擊成分，從而實現對故障的診斷。

此外，常見的振動故障診斷方法還有模態分析法、多相干分析技術、振動信號分形方法、信號盲源分離技術等，在發動機振動故障診斷及排故中時有采用，在此不再贅述。

振動故障診斷技術發展趨勢

隨著傳感器技術、計算機技術、數據處理技術、人工智能技術、網絡技術的迅速發展和深入的應用，航空發動機振動故障診斷技術不斷向傳感器精密化、分析方法多維化、診斷方法智能化的方向發展。

多元傳感器信息的融合

現代化的故障診斷技術要求對發動機進行包括振動參數在內的多種參數的全方位、多角度的監控，以便對其運行狀態有全面的了解。需采用多種類型傳感器同時對發動機的各類參數進行監測，進而對多元信息進行融合，以得到較好的發動機振動故障的診斷結果。例如，將發動機排氣顆粒監測技術、實時滑油顆粒監測技術以及振動聲學早期預警技術融合，可實現發動機的多元信息分析，提高早中期振動故障診斷的可靠性，并實現振動故障的早期預警，保障發動機運行安全。

振動故障診斷方法的融合

隨著新的信號處理技術方法在航空發動機故障診斷領域的應用，傳統的振動故障分析方法技術有了新的突破。如小波技術與模糊理論、神經網絡、分形技術、灰色理論等各種技術以不同的方式相結合，形成了小波神經網絡、分形神經網絡、灰色神經網絡等診斷方法。隨著各種理論的發展，振動故障診斷的準確度得到了提高。利用不同振動故障診斷方法的優點，并將其結合在一起使其共同起作用來進行振動故障診斷將是未來的趨勢。

發動機健康管理技術

發動機健康管理（EHM）技術是在傳統發動機狀態監視、故障診斷的基礎上，綜合利用信息融合技術、人工智能技術研究產生的一種新發動機管理方案，是航空發動機故障診斷技術的必然發展趨勢之一，其中發動機振動監測及故障診斷是EHM技術的重要組成內容。EHM在對發動機信息辨識、處理和融合的基礎上，采取積極主動措施監視發動機健康狀態，可實現發動機全生命周期的振動數據監測和管理，擴展健康監控參數和對象，提高振動故障診斷與預測精度，使發動機從定期維護逐漸向視情維修（CBM）轉變。發動機健康管理技術原理如圖3所示。

遠程化智能化故障診斷技術

發動機的服役分布地域廣、對檢修人員要求高，受地理條件和人員素質的限制，難以在短時間內得到滿足，因此將航空發動機故障診斷技術和計算機網絡技術、數據庫技術相結合實現振動故障診斷技術的遠程化和智能化，是一個迫切的研究課題。發動機的遠程化智能化振動故障診斷技術通過智能化分析建立故障診斷專家系統，通過遠程化診斷實現資源共享，實現多樣本、廣范圍、大數據的同步分析和診斷，進而提高振動故障診斷時效和準確性。遠程化智能化振動故障診斷系統如圖4所示。

圖3 發動機健康管理技術原理

圖4 遠程化智能化振動故障診斷系統示意

結束語

航空發動機振動故障診斷技術是多學科知識的綜合運用，在實際運用中，為了準確監測和分析發動機的振動特性，有效地診斷并預測發動機的振動故障，必須結合具體對象、目的和要求，選取合理適用的測試系統和處理方法。發展綜合振動故障診斷技術，開展振動故障機理研究，是獲得滿意的監測和診斷效果的有效途徑。