174航　空　动　力　学　报第24卷

轴承疲劳失效故障更有效,所以设置得最高,而总

磨粒数的可信度较各类单项磨粒浓度要高,光谱数据次之.

从表5的诊断结果可以看出,D2S证据理论融合诊断有效地融合了各种证据对故障的支持程度,融合后的故障置信度均比融合前要高,最终计算出发动机“轴承疲劳失效”的可信度达到0.93.该发动机经返厂分解检查,发现其中一个主轴轴承的滚棒和内外钢套存在疲劳剥落.因此,诊断结论反映了本文方法的有效性.另外,在实际应用中,需要根据实际情况对各检测数据异常下对故

图3　发动机滑油监控信息融合诊断过程

Fig.3　Sketchmapoffusiondiagnosisforengine

oilmonitoring

障发生的规则可信度CFR进行设置以获取更为可信的诊断结论,同时,各检测数据异常的证据可

信度也可通过修改模糊隶属度函数来得到更恰当的诊断结论.

目前,,,.

4.2　诊断实例

　　因主轴轴承疲劳失效的某故障发动机,光谱监控数据中Fe含量浓度值达到6.7×10-6,超过警告值,其它元素征兆正常;自动磨粒检测数据中,疲劳磨粒浓度达到38个/mL,到81个/mL,均超过异常值,.

)可程度、由式(),由式(6)采用D2S证据理论融合各证据信度.相关计算结果如表5所示.在表5中,根据各种检测方法对于诊断轴承疲劳失效故障的有效性不同,选取了不同规则的可信度数值CFR,其中考虑到自动磨粒数据对于检测

表5　待诊断油样的融合诊断结果

Table5　Fusiondiagnosisresultsofoilsample

结　论

　　1)提出了基于滑油光谱分析和自动磨粒检测的综合监控技术,比较分析了磨粒诊断和光谱

诊断对轴承疲劳失效故障诊断的有效性,表明了融合诊断能够有效解决某型发动机轴承故障预报的难题.

2)提出了一种D2S证据理论融合诊断的支持信度的计算方法,通过实际案例进行了验证,表明了方法的有效性,同时开发出具有较强实用性的发动机滑油监控专家系统,对某型发动机实现了滑油综合监控和融合诊断.

融合诊断结果

证　据

CFE

CFR

CF

参考文献:

[1]　RhineWE,SabaCS,KaufmannRE.Metalparticlede2

tectioncapabilitiesofrotatingdiskemissionspectrometers[J].LubricationEngineering,1986,42(12):755.

[2]　HuntTM.Handbookofweardebrisanalysisandparticle

detectioninliquids[M].London:ElsevierAppliedSci2encePublishersLtd.,1993:263.

(针对“轴承疲劳

失效”的可信度)

Fe浓度Cu浓度

0.680.180.770.671.001.00

0.500.500.300.300.500.60

0.340.090.230.200.500.60

0.93

切削磨粒浓度严重滑动磨粒浓度疲劳磨粒浓度总磨粒浓度

[3]　DempsterAP.Upperandlowerprobabilitiesinducedbya

multi2valuedmapping[J].AnnalsofMathematicalStatis2tics,1967,38:3252339.

[4]　陈果.航空发动机磨损故障的智能融合诊断[J].中国机

械工程,2005,16(4):2992302.

CHENGuo.Intelligentfusiondiagnosisofaero2enginewearfaults[J].ChinaMechanicalEngineering,2005,16(4):2992302.(inChinese)

注:CFE为滑油监控数据为异常的可信度;CFR为规则的可信度;CF为规则的综合可信度.