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直升机传动系轴承健康的评估

Tips:轴承,转盘轴承，回转支承

轴承是直升机传动系统中的重要零部件。轴承故障不仅会危及飞机的飞行安全，而且会造成附带损害，增加额外的维护成本。由于故障轴承所发出的微弱信号常常被传动系中的其它噪音所掩盖，因此探测轴承故障仍旧是个难题。我们借助从30架美国军用黑鹰直升机数据中搜集的HUMS数据，得到了较多关于运行环境中轴承故障行为的信息。通过该项目我们吸收到教训，获益匪浅，进一步提高轴承健康评估方法，达到根据维修状况实施监测的目的。

简介

美国军方对其UH-60L和其它直升机维护，正经历从现有的计时检修（TBM以时间为依据进行检修）到状况检修（CBM，即以状况为依据进行检修）的转变阶段。与TBM的根据固定运转时间表进行零部件保养或更换不同，CBM要求在零部件故障之前及时更换或维修零部件（即非计划维修）。值得探讨的是，对直升机传动系的CBM要求自动诊断和预测来提供零部件的实时状况，并在其使用寿命终结之前提前预判出其剩余寿命。这种全新的维护理念必定可以降低总体维护成本，同时提升直升机的战备性。

轴承是飞机动力传动的零件之一，应对其施行CBM（状态检修）。如果早期探知轴承状况恶化，维护者就可以提前安排维修方案，降低对飞机战备性的影响，并在多数情况下使附带损害的程度降至最低。同时可安排交付周期，订购需要更换的零件并在飞机无法服役之前交货，当技术人员、场地空间和专用工具都具备时，则可完成更换零件工作。同样，最低化附带损伤还有可能最小化成本，并节约大修母部件所需的时间。

军方为实现CBM，采取了若干具体步骤。其中包括营级演示古德里奇集成机械健康诊断仪和为30架UH-60L黑鹰直升机 [1]安装应用监测系统（IMD HUMS）。古德里奇IMD HUMS方法是工业标准和个人研发诊断与管理技术相结合的产物。多数个人研发技术都集中在转子轨迹与平衡(RTB)及自动机械诊断（AMD）领域。该技术历经数年研究和开发，与政府人员在测试台环境和飞机数据搜集方面进行了合作。

测量机械状况及评估机械健康的技术和理念日臻成熟。这些技术均在IMD HUMS中得以体现并在当前广泛应用。探索的一般规则是，从小样品组和试验单元发展到另外还需要解读未知空间区域的大样品尺寸。一直期望对这种技术有个精细化算法和技术的预调配计划的理想阶段。

出于种种原因，自动机械诊断（AMD）是一个难题。与不平衡状况下的主转子相对比，正常运行过程中极少发生机械故障。因此在未发生机械故障的情况下提供可靠的诊断系统证据也是一个挑战难题。在没有运行证据的情况下，能提供的就只有理论和更为重要的测试装置数据。海军和古德里奇已经完成了各种故障信号数据库的编纂。通过尽力解读简单机械异常现象的理论性反应，测量受控试验设备的回应，使整个课题得以进展至我们今日看到的IMD HUMS AMD功能中的内容。第二个主要难点就是以数据的视觉表征为基础，恰当地模拟所测量零件状况回应之间的关系。

古德里奇计划用弱化有限样品尺寸效应的方法逐渐增大阈值，并在获取瞬时数据时使用数据融合技术。在未获得故障数据的情况下，报道出与瞬时常态数据之间的偏差。假设已有足够证据证明测量结果对状况变差的模型很敏感，那么所统计得到的与瞬时常态数据之间的偏差即可认为是将实现或已经实现了探测缺陷。

除了为军方人员配备的HUMS地面软件，自2002年起，古德里奇还研发出名为机械诊断分析工具包（MDAT）的多功能工程软件设备，可详细分析HUMS数据。人们使用MDAT进行详细数据分析，完成解决不同运行环境下UH-60L传动系统的相关难题所需的高速仿形。借助该数据，研究人员可改善和细化HUMS的功能性，其中包括轴承诊断的计算方法。此外，该数据还是进行多机统计分析的基础，也是发展先进预测计算方法的基础。

根据飞机的数量和所生成的数据，已经开发出可自动对每个传动系统零部件进行健康状况评估的健康评估工具。借助该工具可快速辨别出带损伤零部件的飞机，然后再进行具体分析。用分析结果用来验证自动探测的结果。

本文中探讨了轴承健康评估的相关问题，并示出关于轴承状况恶化的理论认识和实际观察之间的相同点和不同点。同时叙述若干IMDHUMS轴承数据相关的重要发现。

轴承检测面临挑战的相关难题

如今，由于故障轴承所产生的片刻振动常常被传动系统中的其他噪音源所掩盖，因此探测轴承故障仍旧是个难题。由于安装不同，轴承运行环境各异，因此轴承信号也呈现一定程度的分散性。这些因素都使恰当探测和量化轴承故障这一工作更为复杂。

过去数十年中已开发出许多轴承检测技术，例如用振动分析法、声发射法和残油分析法来解决这一难题。其中证明振动检测法是机上操作最为可靠和经济的方法。机上操作的好处是可以在飞机降落之前下载数据，有些情况下还可以在机上发出飞行运行中的故障警报。实现后者效果需要整体上极为精确且高度可靠的探测系统。

轴承故障进程

轴承故障进程可描述为4个不同阶段（见参考文献[2])。故障的症状通常激发在高频时，之后随着损伤发展转移至低频，如图1所示。

在第I阶段，超声区域（4区）出现一些超高频活动，这些活动表示轴承上的微小缺陷产生了“峰值能量”。只有专用传感器才能在该区域探测到这种“峰值”。

在第II阶段，当故障轴承的故障被激发时，它们开始发出与正常轴承零件固有频率相关联的信号。该阶段在第3区和第4区的信号明显增大。通过检测可发现故障的起始信号。

在轴承故障的第III阶段开始出现轴承损伤基本频率。根据损伤数量和在轴承滚道附近的分布情况，可能出现这些频率的高次谐波。有时，当这些损伤与轴转动之间发生作用时，这些频率会经过轴频率调节。在第2区可观察到轴承缺陷频率及其谐波。而第3区和第4区的信号则显示在该阶段的延续发展。

第IV阶段是轴承发生完全失效之前的最后阶段。该阶段中出现大量调制后的基本频率和谐波，表明在轴承滚道附近分散着缺陷。由于轴承状况在逐步恶化，轴承的内游隙变得更大，这样就增大了轴自由振动的程度。最终即可观察到轴的基本频率和谐波增大，这些将导致轴失衡、不对准和/或松动。在第IV阶段将要结束的时候，轴承的基本频率将实际上真实降低，并在较高频率时替换为不断升高的本底噪声或“干草堆状”噪声信号。在4区中，信号将降低，随后在轴承完全失效前明显增大。

轴承振动监测

一般而言，振动监测是探测滚动轴承故障最普遍的方法。现已具备轴承故障相关特性的全面记录和获取相关信息的成熟技术[3][4]。此外，在传动系统中，用于监测轴承的加速度计也适用于监测轴和齿轮。如此看来，振动检测是无需添加硬件设施而最具成本效益的解决方案。

在滚动轴承中，轴的基本振动还要加上其附带轴承零件本身的机械作用。健康轴承产生很小的振动，或不产生振动；而受损轴承有独特的振动特征。该振动特征典型地与轴承载荷成正比。

典型的轴承故障起始于外滚道破裂或剥落。这些故障可在变得严重之前的数月至半年探测出来。通常，这些缺陷不久就会变得较为稳定。内滚道故障通常由外滚道故障发展而来，可在变得严重之前的数周探测出来。由于经过调制，内滚道故障通常显示在某些侧面边带。滚动体和保持架上的缺陷预示着轴承故障发展到了最后阶段。出现这些缺陷的轴承通常持续仅工作几小时后就会完全失效。

可利用包络谱分析技术探测轴承缺陷，该技术揭示了由轴承缺陷所产生的周期性脉冲。包络谱分析解调窄频带宽上的振动信号（在第2区），主要针对结构性的共振。在这些周期性脉冲之间的时间周期，通过共振作用得以强化，它们可暗示出轴承损伤所在位置和损伤性质。这是因为脉冲频率是通过四种轴承缺陷的频率产生的，这四种轴承缺陷为：保持架缺陷、球体/滚动体缺陷，外滚道缺陷和滚道缺陷。

上述四种轴承缺陷频率可根据所测得的轴速度和轴承几何参数（滚动体直径和球间距，滚动体数量和接触角）计算得出。图2示出某滚动轴承的几何参数以及计算缺陷频率[5]的方程式。轴承制造商通常会在轴承说明书中给出轴承几何数据和/或轴承缺陷频率系数。但由于轴承载荷和轴承发生滑动，实际频率会与说明书中的数据略有差异，但可望接近理论频率值。然而，如果径向力与轴向力的比值不互为恒量（如随着接触角变化而变化）或轴承球体滑动量过大（如松动的间隙配合），这样理论频率值就变得不可靠。

除了振动监测，通常还使用下列技术来诊断轴承健康

• 使用专用声波或超声波发射传感器在超高频范围（大于250KHz）内探测轴承的微小缺陷信号

• 使用热探头探测轴承的任何温度变化。如果测得温度上升，则通常预示可能缺乏润滑油或轴承损伤过多而导致球体之间摩擦力增大，随后将导致轴承故障。

• 采用油碎屑监测仪和碎屑探测器来探测是否存在金属磨损并推测润滑是否完好。用原子发射或原子吸收仪进行的润滑油分析是在极低浓度下采用流体样本光谱分析，它可探测是否存在磨损金属。

• 利用包络谱分析技术，IMD HUMS对来自多种高频加速度计中的振动数据进行分析以确定轴承健康。从包络谱数据中提取若干状况指示值（CIs），随后将其合并入健康指示值（HIs）中来反映出各轴承的健康状况。HI的值在0（健康）到1（故障）之间。

轴承健康分析

军方HUMS演示程序的主要目的之一是验证和确认IMD HUMS的CIs和HIs的相关诊断程序。与测试环境不同[6]，由于零件使用程度不同、飞机与飞机间也有差异，因此在工作环境下为30架直升机管理零部件健康是一个复杂的工作。每个直升机的传动系统包含70多个需要监测的轴承。也就是说30架飞机总共有2100个轴承。

为了能够实现健康评价过程的自动化，我们开发出一种对比分析工具。该分析结果是一张示出零件His值升高和/或明显升高的列表。通过规则和数据处理统计法将列表中的HIs混入一组选取轴承的CIs数据。该列表随后将作为对这些零部件进一步工程研究的基础。

借助这些对比分析，确定出某些轴承具有潜在缺陷。其中一个是一架飞机上中间齿轮箱（IGB）输入推力轴承。图3示出30架飞机上该类轴承的健康状况，按照其HIs值排列顺序。可以观察到，在这30架飞机中，AC#11的HI值最高（接近0.9），是第二高值的4倍多。

通过该升高的HI值，可对受测轴承进行一个更为综合性的工程分析。通过一些获取手段，可从MDAT工具中观察到并提取出CIs和原始/中间数据。图4示出显示出受测轴承CIs值的MDAT工具的截屏，从若干CIs中可观察到该值有增大的趋势。

为了证实轴承有缺陷，须将CIs值追溯至更早期出现的一个或多个轴承缺陷频率。因此提取并检查了若干获取信号中的包络谱。图5示出147个包络谱群的分布图，以平均发动机扭矩大小进行排序。从图中可看到与轴承频率相关的若干不同音频，包括保持架、外滚道（OR）、内滚道（IR）和2XOR。此外除了轴承频率外，还出现了在高扭矩下更加持久的齿轮啮合（GM）频率。

图6示出AC#11的一个包络谱和表示健康轴承的AC#6的一个包络谱之间的比对。在AC#11谱中可清楚辨识出OR和2X OR音调，一同出现的还有较高的本底噪音。

以上分析展示了IMD HUMS在辨识缺陷轴承方面的轴承诊断能力。下一步就是要使CIs的分散程度降至最小，这样就可获得与图7中所示相反的更加一致的HI。

经对包络谱中的理论OR频率和实际频率仔细研究后，发现实际频率平均比理论频率低1.5Hz（见图8）。这就说明用来计算轴承频率的轴承几何参数并不精确。在图谱中唯一可观察到的另外一个频率是IR频率，它示出其实际频率平均比理论频率高1.87Hz。于是在方程式中，用降低接触角几个度数的方法可获得更为合理的OR和IR频率值。这样，通过微调轴承缺陷频率，我们可获得更为稳定的CIs和HIs值。

另一个轴承案例涉及到变化的轴承缺陷频率。通常假设四个轴承缺陷频率在给定的轴转速下近似恒定不变，这是因为各频率仅通过轴转速和轴承几何参数的方程式表达，如图2中的方程所示。

近来，对一架飞机（AC#7）检测后发现其右侧输入螺旋锥齿轮球轴承（见图9）的球动力CI值有所上升。这些较高的数据点大大高于其它飞机中的正常数据分布。于是我们开展了更为深入的分析以确定出现这些高数据点的原因。

通过研究这些轴承相关的包络谱，发现球的频率及其轴的调制频率随扭矩的变化而变化，也就是较高扭矩产生较高频率，如图10所示。同时也显示出当发动机扭矩降至40%以下时，产生的振动非常小。

图11示出作为右侧发动机扭矩函数的球频率。随着发动机扭矩增大，球频率发生了从低到高的变化，其值在1720Hz（40%Q）到1920Hz（80%Q）之间。预计频率在1820Hz左右，相当于约50%Q。

假设当从轴向对轴承施加不同动力时，轴向载荷和径向载荷之比率将发生变化。此外，由于缺陷影响到内部游隙（即产生较大沟隙），从而加剧了球发生过多滑动，这也同样影响到缺陷通过频率。

除了以上所述两种情况，该对比分析还示出一些案例。案例中尾部传动轴轴承的HIs值升高，但实际中却并未发现轴承缺陷音频调。HIs值反而受到高水平宽带噪音值的支配。这一情况随后被现场工程师认定为是产生在轴承上过大端载荷的不当匀场所致。其它安装问题也可产生高强度轴振动，反过来也会造成轴承松动，对轴承产生较高载荷。通常认为上述安装问题是加速轴承磨损和过早发生故障的原因。而IMD HUMS能辨识出这些安装问题，对延长轴承寿命极为重要。

结论

已决定为累积平均飞行2000个小时的30架飞机建立军用IMD HUMS程序，而且对包含按日期搜集的典型战术动作变化的累积结果进行了验证，飞机在涉及各种专业的情况下累积平均飞行2000个小时。当前，正如安装在UH-60L飞机上的系统那样，IMD HUMS能够在机上探测轴承恶化状况。

通过采用如MDAT和对比分析的若干分析工具/技术表明，它们在HUMS数据分析和解读方面是有效的。已证明MDAT是控制数据分散非常重要的工具，并为将来的快速仿形技术提供了集成开发环境，该技术对开发先进的快速而广泛诊断方面非常重要。

上述程序确认了轴承缺陷相关的一些重要发现，在较早期的控制测试单元或单个飞机测试中我们并没有观察到这些发现。得益于这些发现，我们可以在实际工作环境下，从复杂的直升机传动系统中深刻理解轴承的故障行为；还可以改善/开发更高效而可靠的诊断/预测模型，这是我们向CBM过渡的关键步骤。

IMD HUMS轴承数据的重大发现及其影响总结如下：

• 经对有故障的IGB输入推力轴承进行机上探测的飞行后分析验证，证实IMD HUMS能够自动探到正在进展中的轴承缺陷。

• 上文报道的机尾转子驱动轴轴承探测证实IMD HUMS能够自动探测到传动系统轴承安装不当的问题。

• 轴承计算方法的改进确保了在有宽带噪音的情况下能够可靠探测到缺陷恶化的情况，这表明AMD轴承计算方法在高噪音环境下仍有效运行可用。

• 由于AMD可提前探知缺陷以避免飞行时轴承处于接近故障状况，因此可确保飞机的适航性。同时在飞行过程中，它自动探测并报告显示轴承可能即将故障的极高HIS值也可确保飞机的适航性。

• 通过预判HIs走势来预测轴承剩余的工作寿命，有助于实现营级CBM管理。

• 通过早期探测、追踪和报告正在发生劣化的轴承状况，有助于军队CB后勤管理。

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