振動是航空發(fā)動機(jī)的一個重要監(jiān)控參數(shù)，發(fā)動機(jī)在進(jìn)行試驗(yàn)時，需要解決各種振動問題。發(fā)動機(jī)振動之所以特別重要，是因?yàn)檎駝又苯佑绊懓l(fā)動機(jī)的正常工作和壽命，如果發(fā)動機(jī)出現(xiàn)振動異常而不及時加以檢查排除，就有可能造成嚴(yán)重的后果。因此，航空發(fā)動機(jī)振動故障診斷一直都是航空發(fā)動機(jī)試驗(yàn)測試中的一個重要研究課題。

航空發(fā)動機(jī)的振動故障具有復(fù)雜性和隨機(jī)性，引起發(fā)動機(jī)振動故障的原因多種多樣，其振動故障現(xiàn)象各不相同，典型的航空發(fā)動機(jī)振動故障及其特征簡要?dú)w納見表1。

表1   典型航空發(fā)動機(jī)振動故障原因及振動特征

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

振動測量系統(tǒng)包含測振托架、振動傳感器、傳輸電纜、信號適調(diào)器、數(shù)據(jù)記錄（存儲）、分析儀和以計(jì)算機(jī)為中心的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等部分。測量時應(yīng)合理布置振動監(jiān)測點(diǎn)，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(fā)動機(jī)振動測量中，廣泛采用的振動傳感器是壓電式加速度計(jì)，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(yōu)點(diǎn)。

航空發(fā)動機(jī)振動測量分為靜態(tài)和動態(tài)兩種。靜態(tài)測量是在研制過程中為了獲取發(fā)動機(jī)的靜態(tài)振動特性和結(jié)構(gòu)模型參數(shù)，采用加激勵的方法進(jìn)行測量。動態(tài)測量是在發(fā)動機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)情況下進(jìn)行的，用于實(shí)時監(jiān)測發(fā)動機(jī)工作狀態(tài)、診斷振動故障。

目前，航空發(fā)動機(jī)整機(jī)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(shù)和限制參數(shù)。一般說來，對于較低頻率振動用振動位移進(jìn)行顯示和限制；對于中等頻率振動用振動速度進(jìn)行顯示和限制；而較高頻率振動則用振動加速度進(jìn)行顯示和限制。從對發(fā)動機(jī)整機(jī)振動限制的基本要求和發(fā)展趨勢看，選擇用振動速度進(jìn)行顯示和限制相對較多。因?yàn)檎駝铀俣燃饶芊从嘲l(fā)動機(jī)振動能量的大小，又可以反映發(fā)動機(jī)結(jié)構(gòu)的應(yīng)力水平，不論發(fā)動機(jī)的尺寸、轉(zhuǎn)速如何，其振動速度基本上為一個數(shù)量級，一般在20～70mm/s范圍內(nèi)，便于給出一個統(tǒng)一的振動限制標(biāo)準(zhǔn)。

航空發(fā)動機(jī)振動故障診斷就是通過對發(fā)動機(jī)的振動信號進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的識別和預(yù)測，在事故發(fā)生前及時進(jìn)行診斷，從而提高發(fā)動機(jī)運(yùn)行的可靠性及安全性。

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(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對轉(zhuǎn)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(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下的轉(zhuǎn)子和部件的振動參數(shù)，如轉(zhuǎn)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(shù)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(biāo)，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(fā)動機(jī)各種試驗(yàn)的振動監(jiān)控。

當(dāng)齒輪和滾動軸承出現(xiàn)局部損傷類故障時，會產(chǎn)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(jì)）的諧振（共振）。將傳感器拾取的振動信號進(jìn)行放大，然后經(jīng)過中心頻率等于傳感器諧振頻率的帶通濾波器濾波，再經(jīng)解調(diào)器進(jìn)行包絡(luò)檢波，得到了與脈沖沖擊發(fā)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(jìn)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(shù)就是共振解調(diào)法，共振解調(diào)技術(shù)與快速傅里葉變換（FFT）分析的對比如圖1所示。

圖1  振動信號FFT分析與共振解調(diào)分析對比

共振解調(diào)技術(shù)對診斷齒輪和滾動軸承的損傷類故障效果非常好，該技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。

細(xì)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。

圖2  ZOOM-FFT算法原理

細(xì)化譜分析能使感興趣的頻段得到較高的分辨率，進(jìn)而按頻率逐段局部放大就能使整個頻譜圖得到詳細(xì)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(shù)據(jù)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

倒頻譜（cepstrum）分析可分析復(fù)雜頻譜圖上的周期結(jié)構(gòu)，分離和提取在密集調(diào)頻信號中的周期成分，對于具有多成分邊頻等復(fù)雜信號的分析非常有效。在齒輪磨損、偏載等故障的發(fā)動機(jī)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(xiàn)頻率調(diào)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(shù)，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(shí)現(xiàn)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(nèi)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(jié)果。

小波分析是一種信號的時頻分析方法，它能夠?qū)⒏鞣N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(zhì)，適于分析檢測具有瞬時突變等特征的非平穩(wěn)信號，因而能有效地應(yīng)用于故障診斷、信噪分離等問題。

利用小波分析法進(jìn)行故障診斷，首先針對振動信號的特點(diǎn)按照最大相似度準(zhǔn)則選取小波基，根據(jù)信號采樣頻率對信號進(jìn)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(shù)進(jìn)行處理，對每一層小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)，進(jìn)而通過對重構(gòu)信號進(jìn)行頻譜分析，提取異常振動信息，得出診斷結(jié)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(yīng)的沖擊成分，用小波分析法可以提取這些沖擊成分，從而實(shí)現(xiàn)對故障的診斷。

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

隨著傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、人工智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展和深入的應(yīng)用，航空發(fā)動機(jī)振動故障診斷技術(shù)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(fā)展。

現(xiàn)代化的故障診斷技術(shù)要求對發(fā)動機(jī)進(jìn)行包括振動參數(shù)在內(nèi)的多種參數(shù)的全方位、多角度的監(jiān)控，以便對其運(yùn)行狀態(tài)有全面的了解。需采用多種類型傳感器同時對發(fā)動機(jī)的各類參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測，進(jìn)而對多元信息進(jìn)行融合，以得到較好的發(fā)動機(jī)振動故障的診斷結(jié)果。例如，將發(fā)動機(jī)排氣顆粒監(jiān)測技術(shù)、實(shí)時滑油顆粒監(jiān)測技術(shù)以及振動聲學(xué)早期預(yù)警技術(shù)融合，可實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)的多元信息分析，提高早中期振動故障診斷的可靠性，并實(shí)現(xiàn)振動故障的早期預(yù)警，保障發(fā)動機(jī)運(yùn)行安全。

隨著新的信號處理技術(shù)方法在航空發(fā)動機(jī)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用，傳統(tǒng)的振動故障分析方法技術(shù)有了新的突破。如小波技術(shù)與模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分形技術(shù)、灰色理論等各種技術(shù)以不同的方式相結(jié)合，形成了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等診斷方法。隨著各種理論的發(fā)展，振動故障診斷的準(zhǔn)確度得到了提高。利用不同振動故障診斷方法的優(yōu)點(diǎn)，并將其結(jié)合在一起使其共同起作用來進(jìn)行振動故障診斷將是未來的趨勢。

發(fā)動機(jī)健康管理（EHM）技術(shù)是在傳統(tǒng)發(fā)動機(jī)狀態(tài)監(jiān)視、故障診斷的基礎(chǔ)上，綜合利用信息融合技術(shù)、人工智能技術(shù)研究產(chǎn)生的一種新發(fā)動機(jī)管理方案，是航空發(fā)動機(jī)故障診斷技術(shù)的必然發(fā)展趨勢之一，其中發(fā)動機(jī)振動監(jiān)測及故障診斷是EHM技術(shù)的重要組成內(nèi)容。EHM在對發(fā)動機(jī)信息辨識、處理和融合的基礎(chǔ)上，采取積極主動措施監(jiān)視發(fā)動機(jī)健康狀態(tài)，可實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)全生命周期的振動數(shù)據(jù)監(jiān)測和管理，擴(kuò)展健康監(jiān)控參數(shù)和對象，提高振動故障診斷與預(yù)測精度，使發(fā)動機(jī)從定期維護(hù)逐漸向視情維修（CBM）轉(zhuǎn)變。發(fā)動機(jī)健康管理技術(shù)原理如圖3所示。

圖3  發(fā)動機(jī)健康管理技術(shù)原理

發(fā)動機(jī)的服役分布地域廣、對檢修人員要求高，受地理?xiàng)l件和人員素質(zhì)的限制，難以在短時間內(nèi)得到滿足，因此將航空發(fā)動機(jī)故障診斷技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合實(shí)現(xiàn)振動故障診斷技術(shù)的遠(yuǎn)程化和智能化，是一個迫切的研究課題。發(fā)動機(jī)的遠(yuǎn)程化智能化振動故障診斷技術(shù)通過智能化分析建立故障診斷專家系統(tǒng)，通過遠(yuǎn)程化診斷實(shí)現(xiàn)資源共享，實(shí)現(xiàn)多樣本、廣范圍、大數(shù)據(jù)的同步分析和診斷，進(jìn)而提高振動故障診斷時效和準(zhǔn)確性。遠(yuǎn)程化智能化振動故障診斷系統(tǒng)如圖4所示。

圖4  遠(yuǎn)程化智能化振動故障診斷系統(tǒng)示意

航空發(fā)動機(jī)振動故障診斷技術(shù)是多學(xué)科知識的綜合運(yùn)用，在實(shí)際運(yùn)用中，為了準(zhǔn)確監(jiān)測和分析發(fā)動機(jī)的振動特性，有效地診斷并預(yù)測發(fā)動機(jī)的振動故障，必須結(jié)合具體對象、目的和要求，選取合理適用的測試系統(tǒng)和處理方法。發(fā)展綜合振動故障診斷技術(shù)，開展振動故障機(jī)理研究，是獲得滿意的監(jiān)測和診斷效果的有效途徑。

(吳偉力，中國航發(fā)動研所，研究員，主要從事航空發(fā)動機(jī)測試及故障診斷研究）    

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