燃油泵故障診斷試驗裝置及試驗方案優化設計

劉曉東， 景 博， 石 慧， 羌曉清， 盛增津

(1.航空工業金城南京機電液壓工程研究中心 南京，211106) (2.航空機電系統綜合航空科技重點實驗室 南京，211106) (3.空軍工程大學航空航天工程學院 西安，710038) (4.北京復興路14號74分隊 北京，100843) (5.95966部隊 哈爾濱，150060)

燃油泵故障診斷試驗裝置及試驗方案優化設計

劉曉東1,2， 景 博3， 石 慧4， 羌曉清5， 盛增津3

(1.航空工業金城南京機電液壓工程研究中心 南京，211106) (2.航空機電系統綜合航空科技重點實驗室 南京，211106) (3.空軍工程大學航空航天工程學院 西安，710038) (4.北京復興路14號74分隊 北京，100843) (5.95966部隊 哈爾濱，150060)

針對現有燃油泵測試平臺只能夠完成簡單的功能測試，在多故障模式條件下故障檢測率低的問題，設計了一套燃油泵故障診斷試驗裝置及試驗方案，并依據試驗結果對方案進行了優化。該裝置可針對燃油泵7種典型故障進行故障試驗，并實時準確地采集其振動及出口壓力信號。對采集到的信號進行故障特征提取，構造不同故障特征向量，比較不同傳感器信號組合時的診斷效果，優化了傳感器的布局。試驗驗證表明，該裝置能夠為燃油泵故障診斷提供可靠的故障數據，并且只需一個振動傳感器和一個壓力傳感器就可以實現對泵的故障診斷，減小了工程應用中機載燃油泵狀態監測系統的體積及復雜性。

燃油泵； 故障診斷； 試驗裝置； 試驗方案; 優化設計

引 言

為發動機提供規定流量和壓力燃油的燃油泵，是飛機燃油系統的核心部件之一，對其進行故障診斷是提高飛機燃油系統安全性與可靠性的關鍵。故障診斷依據的是燃油泵所表征的一切有用的信息，如振動、轉速、壓力及流量等，因此，實時準確地采集燃油泵故障信息是故障診斷研究的基礎。

目前，國內某些航空院校[1-2]及相關研究所采用的燃油泵性能測試設備主要檢測泵的進出口壓力、流量等基本性能參數，且對采樣頻率及精度的要求較低，主要用于修理后或裝機前對泵進行性能檢測，判斷其性能是否達標，很難滿足故障診斷及故障定位的要求。

根據故障診斷的需求，國內外學者基于泵的故障機理對傳統測試設備進行了改進。文獻[3-5]均采用先進的振動傳感器采集離心泵不同工作狀態下徑向和軸向的振動信號，并對采集到的信號進行了時頻特性分析及故障特征提取。田海雷等[6]在離心泵故障診斷研究中發現即使非常輕微的一些機械缺陷或損傷都會引起整個系統的振動。文獻[7-8]研究發現故障狀態下泵出口壓力信號頻率特征與故障類型相關，離心泵的機械故障必然導致壓力產生脈動。文獻[9-10]用高頻壓力傳感器采集泵的出口壓力，并采用小波分析對壓力信號進行特征提取，最終實現燃油泵故障診斷。因此，在離心泵狀態監測中，壓力信號和振動信號一樣，蘊含了豐富的故障信息。研究人員往往只采用振動信號或者壓力信號中的一種作為離心泵的故障信號[9-12]，然而，燃油泵工作環境復雜，故障模式眾多，僅僅考慮單一信號的診斷方法在多故障模式條件下診斷精度并不理想。

針對上述問題，筆者研制了一套燃油泵故障診斷試驗裝置，該裝置可同時采集燃油泵徑向和軸向的振動加速度信號及出口壓力信號。在分析某型離心式機載燃油泵故障機理的基礎上，從試驗件選型、傳感器選型及布局、數據采集設備選型等方面對試驗裝置進行了分析。針對7種典型故障模式，設計試驗方案，采集故障信號。對試驗數據進行時頻特性分析及特征提取，并用支持向量機(support vector machine，簡稱SVM)[13]進行故障分類，依據診斷結果，對傳感器的布局進一步優化，實現了用最少的傳感器，達到最大故障檢測率的目標。

1 燃油泵故障機理分析

筆者以某型離心式交流電動泵作為研究對象，該型號燃油泵是機載燃油系統中的核心部件之一，用于散熱分系統輸油和供油箱輸油，其工作介質是航空噴氣燃料RP-3，工作參數見表1。

表1 燃油泵主要工作參數

表中泵增壓為溫度-60℃～+85℃時的最低要求燃油泵結構見圖1。

1-電動機；2-墊圈；3-盤形彈簧；4-調整墊片；5-葉輪；6-擴散管；7-墊圈；8-圓柱頭螺釘；9-油泵口；10-軸流葉輪；11-調整墊片；12-墊片；13-螺釘；14-濾網；15-鍵；16-密封圈；17-沉頭螺釘；18-密封圈；19-密封圈；A-可調整間隙圖1 燃油泵結構圖Fig.1 Structure of the fuel pump

該型燃油泵工作主要分3個流程，即“電機流程-傳動-泵流程”。當電機1通電時，電機軸的旋轉力矩通過平鍵(15)傳遞給葉輪(5)及軸流葉輪(10)。來自儲油箱的工作燃油經過濾網(14)進入軸流葉輪(19)和葉輪(5)。在離心力的作用下，燃油從葉輪葉間甩向葉輪外徑，同時獲得附加動能。燃油從葉輪出口流出之后，燃油經擴散管(6)進入燃油系統的集油管，此后燃油被壓入飛機燃油總管，輸送到供油箱內。

對該型離心式燃油泵典型故障模式及其原因分析如下。

1) 異物損傷，主要分3種：a.葉輪損傷；b.擴散管損傷；c.葉輪、擴散管同時損傷。由圖1可見，任何細小的零件(例如螺釘)掉入油液進入燃油泵內都將導致葉輪葉片損傷和擴散管損傷，這些屬于突發性故障，將直接導致燃油泵不能正常工作。

2) 刮蹭，主要分2種：a.葉輪與擴散管刮蹭；b.葉輪與泵口刮蹭。由圖1可見，葉輪在擴散管工作腔中的位置由擴散管與葉輪之間的間隙A確定，間隙A的調整范圍為0.3～0.5 mm。通過選取調整墊片(4)來保證間隙A，如果墊片厚度不合適，將會導致葉輪與擴散管或者泵口之間的刮蹭。

3) 滲漏。密封圈使用中容易損壞及老化，是導致燃油滲漏、泵增壓值下降的主要原因。

4) 軸承磨損。軸承受到的溫度及振動載荷較大，易出現磨損，是燃油泵的重要故障模式之一。

綜上所述，筆者主要針對該燃油泵7種典型故障模式進行試驗并采集其故障信號。

2 試驗裝置及試驗方案設計

所設計的燃油泵故障信號采集裝置結構如圖2所示，主要包括3個振動加速度傳感器、1個壓力傳感器、數據采集設備、計算機和顯示器。下面從試驗件選型、傳感器選型與布局、數據采集設備選型等方面對上述試驗裝置進行分析。

圖2 燃油泵故障診斷實驗裝置結構圖Fig.2 Structure of the fault diagnosis experimental device for fuel pump

2.1 試驗件選型

根據上述7種典型故障模式，對其故障件選型。如圖3所示，均是機上使用后拆卸下來的故障件，其中：(a)和(b)分別為異物打傷后的離心葉輪與擴散管；(c)為上沿與泵口刮蹭而被磨尖發亮的葉輪；(d)為與葉輪發生刮蹭的擴散管；此外還有老化的密封圈和磨損失效的軸承。

圖3 故障件實物圖Fig.3 Pictures of the failed components

2.2 傳感器選型及布局

2.2.1 振動傳感器的選型及布局

振動傳感器主要分位移、速度和加速度3種。位移傳感器一般都是非接觸式的，由于燃油泵安裝在油箱內，因此必須將位移傳感器安裝在油箱內壁，這樣工作過程中油箱自身的振動會對測試結果造成較大誤差。速度傳感器與加速度傳感器同屬于接觸式測量傳感器，這兩種傳感器安裝簡單，但是速度傳感器的頻率響應范圍比加速度傳感器小，而且加速度傳感器更能反映故障信號中高頻分量或者脈沖量的變化。因此，筆者選擇聯能科技有限公司生產的型號為CA-YD-182-10的振動加速度傳感器，其頻率響應范圍廣，量程大，質量輕，能夠滿足測試需求。傳感器外形如圖4所示。

圖4 振動傳感器Fig.4 Vibration sensors

為獲得加速度傳感器的最佳使用性能，應盡可能靠近其要求的試驗部位，使其具有同樣的運動。

由泵的結構可知，泵的機械故障會直接導致軸承振動加劇，偏離常態，因此加速度傳感器必須安裝在靠近軸承的位置。

參照圖5，x軸、y軸和z軸是笛卡爾坐標系中互相垂直的3個方向。其中，x軸方向、y軸方向為電機徑向方向，且x-y平面與前軸承在同一水平面上；z軸方向為沿電機軸過電機殼頂蓋中心的方向。正式測試前進行預測試，測試結果表明，故障狀態下，該型燃油泵沿著燃油入口方向上的B點及其垂直方向上的A點振動幅值較大，綜合這兩個測點位置的特殊性及其信號優越性，筆者選擇該點作為徑向測點，分別測取燃油泵徑向y軸、徑向x軸的振動加速度信號。軸向振動傳感器安裝在電機殼頂蓋中心測點C處，測取泵的軸向振動加速度信號。

圖5 振動信號測點位置Fig.5 Test point of vibration signals

加速度傳感器安裝方法主要有螺釘安裝、膠粘安裝和磁吸座安裝3種。

螺釘安裝方式對于螺孔加工的精度要求比較高，螺釘在螺孔中碰到底部，這可能導致兩安裝面中有小間隙，從而使剛度降低，帶來運動失真。

膠粘安裝方式需要一個相對干燥的環境，在燃油環境中，膠水不易固化，或者出現粘不牢的現象。

磁吸座安裝方式如圖6所示，磁吸座安裝拆卸方便，適合快速測量，可在測試過程中根據實時分析結果調整傳感器布局。

圖6 磁吸座安裝示意圖Fig.6 Magnetic bock installation diagram

根據已確定的測點A，B和C，將振動傳感器以磁吸座安裝方式安裝在電機殼上。圖7為振動傳感器安裝實物圖。

2.2.2 壓力傳感器的選型及布局

壓力傳感器主要有壓電式和壓阻式兩種，壓電式壓力傳感器是利用壓電材料的壓電效應將被測壓力轉換為電信號的傳感器，其優點是頻率范圍寬、動態響應快，缺點是靈敏度較低，一般都用于兆帕(MPa)級的壓力測量。實際上該燃油泵的正常輸出壓力在70 kPa～80 kPa之間，因此壓電式壓力傳感器不適合該測試。壓阻式壓力傳感器直接將壓力信號轉換為電壓信號，無需外加信號調理器，安裝方便，靈敏度高，適合小量程的測量。因此該測試選用聯能科技有限公司生產的型號為CY-YZ-001的壓力傳感器，其測量范圍為0～100 kPa，外形如圖8所示。

壓力傳感器一般選擇易于操作、維護的地方進行安裝，并且應盡量遠離振動源和熱源。

參照圖9，壓力傳感器安裝在泵出口的輸油管上，在距離儲油箱出口50～100 cm處安裝轉接管，將壓力傳感器與轉接管進行連接。圖10為該試驗壓力傳感器的安裝實物圖。

1-轉接管； 2-壓力傳感器圖10 壓力傳感器的安裝實物圖Fig.10 Distributions of pressure sensor

2.3 數據采集設備選型

數據采集設備的主要性能指標有通道數、精度及采樣頻率。因為該測試測取3路振動信號及1路壓力信號，因此數據采集設備必須是4通道以上，并且必須能夠同步采樣。

對于精度需求，國內數據采集設備一般都采用24位分辨率的ADC。

該測試對采樣頻率要求最高，根據采樣定理，采樣頻率fs與信號最高頻率fmax之間必須滿足fs≥2fmax，才可避免頻譜混疊。該型燃油泵的轉速是恒定的，為5 600 r/min，因此泵的基頻在93 Hz左右，如果離心葉輪10個葉片全部損傷，則故障信號的頻率將高達930 Hz。根據奈奎斯特采樣定理，采樣頻率必須高于最高有用頻率的2.56倍，因此當葉片全部損傷時，采樣頻率必須達到2 380 Hz以上才能獲取信號的完整信息。

該測試選擇杭州憶恒公司型號為MI-7008的數據采集與分析儀，采樣頻率最高可達192 kHz，并且支持同步采樣，采用高速USB2.0接口保證了連接PC的方便性及數據的高速傳輸，能夠高效快捷地獲得測試結果，適合現場測試。設備外形如圖11所示。

圖11 數據采集分析儀Fig.11 Data collector and signal analyzer

2.4 試驗方案設計

本設計試驗步驟如圖12所示。

圖12 試驗步驟流程圖Fig.12 Experimental procedure

試驗前，對圖3中的故障部件做好備份，另外準備一臺正常工作的燃油泵。試驗時，針對每一種故障模式，選擇其對應的故障部件替代燃油泵中的正常件，裝配后進行傳感器安裝和試驗接線。

試驗時，控制泵輸出額定流量為12 000 L/h。根據2.3節分析，采樣頻率必須達到2 380 Hz，實際測試時，采樣頻率可設置比理論值高一些，設為6 kHz。采樣時間不宜太長，否則數據文件太大，不方便后期數據分析處理。筆者將采樣時間設置為5 s，每種故障狀態下測30組數據，每組數據包括3路振動信號和1路壓力信號。計算機將振動信號以時間(s)-振動幅值(m/s2)格式進行保存，將壓力信號以時間(s)-壓力(kPa)格式進行保存。

每種狀態試驗結束之后，將試驗接線和傳感器拆卸下來，更換故障件進行下一組試驗。重復上述步驟，直至完成燃油泵正常狀態及7種故障狀態下的測試，停止試驗。

3 試驗數據分析及試驗方案優化

為了優化傳感器布局及減小數據處理復雜程度，筆者對采集到的故障信號進行時頻特性分析，根據信號時域和頻域特征，篩選故障特征明顯的信號進行故障特征提取。最后將故障特征參數進行不同組合，以求采用最少的傳感器，實現最大故障檢測率。

3.1 試驗數據及其頻譜

圖13為正常狀態、葉片損傷狀態及擴散管損傷狀態下的振動信號及其頻譜。由圖可見，燃油泵不同工作狀態下，振動信號的能量空間分布變化較大，所以對振動信號進行分析處理，能夠提取出有效的故障信息。z方向的振動信號頻譜各分量幅值較小，故障特征并不明顯。相比之下，x方向和y方向振動信號的頻率成分變化明顯，說明徑向振動對故障較為敏感。因此對于故障識別而言，徑向的振動信號優于軸向的振動信號，筆者選擇x軸和y軸振動信號作為故障分析信號。

圖14為正常狀態、葉片損傷狀態及擴散管損傷狀態下的壓力信號及其頻譜，壓力信號在頻域的特征并不明顯，其基礎頻率99Hz及倍頻199，597Hz成分基本沒有大的變化，但是不同故障狀態下壓力信號幅值明顯改變。實際應用中，當泵發生故障時，將直接影響出口壓力，當壓力達不到增壓要求時，泵就無法正常工作。因此，出口壓力信號也可作為該燃油泵的重要故障分析信號。

3.2 故障特征提取

本研究采用小波分析[14]對振動信號進行故障特征提取。用db3小波對振動信號進行3層小波包分解，分解為D0～D7這8個頻段的信號。ej為Dj頻段內信號能量

(1)

其中：xj(k)為Dj頻段信號的離散點的幅值；n為信號長度。

由圖13可見，故障狀態下，x軸和y軸方向振動信號主要分布在0～1 500Hz的頻段，其對應3層小波包分解的前4個頻段，因此，筆者提取x方向和y方向振動信號的前4個頻段的信號能量ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3作為故障特征參數。

由于壓力信號在頻域的特征并不明顯，因此小波包分解信號頻段并不能提取有用的故障信息。但是不同狀態下壓力信號振幅的平均水平變化較大，因此，筆者提取壓力均值作為故障特征參數。

圖13 振動信號及其頻譜Fig.13 Vibration signals and spectrum

圖14 壓力信號及其頻譜Fig.14 Pressure signals and spectrum

根據式(2)計算壓力均值

(2)

其中：n為信號長度；pk為第k個采樣點壓力值。

根據式(1)和式(2)在每組試驗數據中提取9維故障特征參數ep,ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3，每種狀態下分別提取60組特征參數，共構成480個歷史樣本。

3.3 試驗方案優化

筆者采用支持向量機對故障特征參數進行分類，將480個故障樣本隨機分配240個作為訓練集，另外240個作為測試集。

為簡化傳感器布局，以實現用最少的傳感器，達到最大故障檢測率的目標，筆者對提取的9維特征參數進行重新組合，構造不同特征向量T，比較不同傳感器信號組合時的診斷效果。表2為在不同故障特征向量下SVM的診斷結果。

表2 不同故障特征向量的診斷結果

根據診斷結果可得如下結論。

1) 由T=[ex0,ex1,ex2,ex3]/[ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]的診斷結果可知，文獻[11-13]提出的只采用振動信號或者壓力信號中的一種作為故障信號的方法，并不能滿足多故障模式下故障診斷精度要求，出口壓力作為燃油泵的重要性能參數，將其與振動信號一起作為故障分析信號，能大大提高燃油泵的故障檢測率。

2) 由T=[ep,ex0,ex1,ex2,ex3,ey0,ey1,ey2,ey3]/[ep]/[ep,ey0,ey1,ey2,ey3]的診斷結果可知，故障特征向量維數過大或過小，都會影響SVM的分類準確率。維數過大，存在信息冗余，干擾SVM的分類；維數過小，信息太少，無法區分眾多故障。該裝置的傳感器布局可以進一步優化，只需在泵的入口方向(即y方向)安裝一個振動傳感器，泵出口處安裝一個壓力傳感器就可以實現最大的故障檢測率。

4 結 論

1) 筆者設計的試驗裝置可實時、準確地采集燃油泵故障信息，為故障診斷提供可靠的故障數據。

2) 將振動信號和出口壓力信號結合起來，可以在多故障模式條件下，大大提高燃油泵的故障診斷準確率。

3) 該裝置的傳感器布局可以進一步優化，只需在泵的入口方向(即y方向)安裝一個振動傳感器，泵出口處安裝一個壓力傳感器，就可以實現對泵典型故障的診斷。

4) 以上結論對于改進現有的燃油泵測試方法，減小工程應用中機載燃油泵監測系統的體積、功耗及復雜性有一定的參考意義。

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10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2017.06.018

航空科學基金資助項目(20142896022)

2016-03-21；

2016-06-03

TP277; TH311

劉曉東,男，1984年4月生，高級工程師。主要研究方向為飛機燃油泵及燃油系統設計。曾發表《Fuel system configuration and restructuring of MALE and HALE UAV》(《Applied Mechanics and Materials 》2015，Vol.779)等論文。

E-mail: bettercc@sohu.com