基于振动和滑油屑末信息融合的主轴承状态监测方法

针对实际服役状态下航空发动机主轴承在线状态监测和故障诊断问题,提出了一种基于振动和滑油屑末信息融合的主轴承状态监测方法。通过发动机外机匣指定位置处测得振动信号的频域特征定义滚动轴承故障损伤因子,采集回油路滑油金属屑末信息确定屑末数量增长率,将二者通过模糊推理相融合,实现滚动轴承状态的在线监测。开展了部件试验器条件下航空发动机主轴承典型损伤剥落扩展试验和整机试验,同步测试振动信号及滑油屑末信息,进行信息融合轴承状态监测方法验证。结果表明:将轴承剥落中期时的振动和滑油屑末信息输入建立的模糊推理模型,输出结果为0.59,根据定义输出数值在0~0.25区间表示轴承状态良好,输出数值在0.25~0.75区间表示轴承状态异常,输出数值在0.75~1区间表示轴承故障严重,该数值置于轴承状态异常区间,据此判断此时轴承存在故障、需及时检修。所提方法可为航空发动机主轴轴承状态监测及故障诊断提供参考。

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本文档关键词:主轴,振动,融合,状态,信息