粗糙云模型与PROMETHEE的航发主轴轴承失效模式重要度评估

牛凯岑; 邱明; 李军星; 许艳雷; 李燕科

doi:10.13433/j.cnki.1003-8728.20200538

粗糙云模型与PROMETHEE的航发主轴轴承失效模式重要度评估

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200538

牛凯岑^1,,
邱明^{1, 2, ,},
李军星¹,
许艳雷¹,
李燕科¹

1.
河南科技大学机电工程学院，河南洛阳　471003
2.
机械装备先进制造河南省协同创新中心，河南洛阳 471003

基金项目: 国家重点研发计划项目（2019YFB2004403）

详细信息

作者简介:
牛凯岑（1998−），硕士研究生，研究方向为滚动轴承故障诊断与状态监测，1347263287@qq.com

通讯作者:
邱明，教授，博士生导师，qiuming@haust.edu.cn

中图分类号: X931;V46
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出版历程
- 收稿日期: 2021-01-04
- 网络出版日期: 2023-02-18
- 刊出日期: 2022-12-05

Rough Cloud Model and PROMETHEE Failure Mode Importance Evaluation for Aeroengine Spindle Bearings

NIU Kaicen^1
,,
QIU Ming^{1, 2
, ,},
LI Junxing¹,
XU Yanlei¹,
LI Yanke¹

1.
School of Mechatronics Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, He'nan, China
2.
Henan Collaborative Innovation Center for Advanced Manufacturing of Mechanical Equipment, Luoyang 471003, He'nan, China

摘要

摘要: 针对目前航空发动机主轴轴承关键失效模式确定困难的问题，提出了一种粗糙云模型与偏好顺序结构评估（PROMETHEE）的航发主轴轴承失效模式重要度评估方法。结合失效模式与影响分析（FMEA）方法，通过专家系统构建主轴轴承各失效模式的风险评估矩阵；运用粗糙集理论与云模型理论，将风险评估矩阵转换为粗糙云评估矩阵，描述专家评价信息中存在的主观性、模糊性和随机性问题；运用PROMETHEE计算各失效模式的流出量、流入量与净流量，根据净流量的大小对航发主轴轴承的6种失效模式进行风险排序，为制定预防措施和降低风险提供可靠依据。
- 失效模式与影响分析 /
- 粗糙集 /
- 云模型 /
- 偏好顺序结构评估 /
- 航空发动机主轴轴承
Abstract: In order to solve the problem that it is difficult to determine the critical failure mode of aeroengine spindle bearing,a method of failure mode importance evaluation for aeroengine spindle bearing based on rough cloud model and preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE) is proposed in this study. Combined with the failure mode and effects analysis (FMEA) method, the risk assessment matrix of each failure mode of spindle bearing was first constructed by expert system.Using rough set theory and cloud model theory, the risk assessment matrix was then transformed into rough cloud assessment matrix to describe the subjectivity, fuzziness and randomness of expert assessment information.After using PROMETHEE to calculate the leaving, entering and net flow of each failure mode, the six failure modes of aeroenginespindle bearing were ranked according to the net flow, providing a reliable basis for formulating preventive measures and reducing risks.
- FMEA /
- rough sets /
- cloud model /
- PROMETHEE /
- aeroengine spindle bearing

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图 1 改进FMEA方法的框架流程图

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表 1 语言术语集

等级	语言术语
Ⅰ	极低
Ⅱ	非常低
Ⅲ	低
Ⅳ	中低
Ⅴ	中等
Ⅵ	中高
Ⅶ	高
Ⅷ	非常高
Ⅸ	极高

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表 2 航发主轴轴承主要潜在失效模式

编号	失效模式	形成原因	预防措施
FM₁	摩擦磨损	润滑剂承载能力低；润滑剂污染；轴承装配后游隙不合理	改进轴承结构与精加工工艺；选择合适的润滑条件（润滑种类与方式等）；保证清洁的工作环境，严格过滤润滑油
FM₂	锈蚀锈斑	润滑油变质等引起的电化学腐蚀；摩擦热等引起的摩擦腐蚀	按标准进行轴承的存放保管，定期做防锈处理；安装时仔细清洗轴承；选用有防腐蚀功能的润滑剂
FM₃	打滑蹭伤	高速轻载使主动套圈与滚动体间的拖动力过小	保持架采用高强度轻质材料；适当减小径向游隙；使用附着系数大的润滑油；采用外圈椭圆法
FM₄	划伤压坑	安装不当；润滑剂污染（混入磨损产生或外界进入的硬质颗粒）	保证清洁的工作环境，严格过滤润滑油；严格按照标准清洗、安装轴承；安装过程中避免污染物的掉入；改变润滑方式，如：环下供油
FM₅	疲劳剥落	次表面形成疲劳裂纹；润滑条件劣化引起表面损伤	改善润滑条件；优化材料、热处理工艺，改善表面质量
FM₆	保持架损坏	其他部件有较大振动或发生偏载；保持架存在装配损伤；保持架结构设计不合理	改进结构设计；保持架采用高强度轻质材料；严格按照标准清洗、安装轴承

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表 3 航发主轴轴承失效模式的风险评估矩阵

FM_i	O	S	D
FM₁	（Ⅸ,Ⅶ,Ⅸ,Ⅷ,Ⅷ）	（Ⅷ,Ⅷ,Ⅷ,Ⅶ,Ⅶ）	（Ⅶ,Ⅵ,Ⅶ,Ⅵ,Ⅵ）
FM₂	（Ⅷ,Ⅸ,Ⅷ,Ⅸ,Ⅷ）	（Ⅷ,Ⅶ,Ⅶ,Ⅷ,Ⅶ）	（Ⅵ,Ⅶ,Ⅶ,Ⅵ,Ⅶ）
FM₃	（Ⅴ,Ⅴ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅳ）	（Ⅸ,Ⅸ,Ⅸ,Ⅷ,Ⅷ）	（Ⅳ,Ⅴ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅴ）
FM₄	（Ⅸ,Ⅷ,Ⅸ,Ⅸ,Ⅷ）	（Ⅷ,Ⅷ,Ⅶ,Ⅶ,Ⅶ）	（Ⅳ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅳ,Ⅲ）
FM₅	（Ⅱ,Ⅲ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅲ）	（Ⅸ,Ⅸ,Ⅸ,Ⅷ,Ⅷ）	（Ⅳ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅴ,Ⅴ）
FM₆	（Ⅲ,Ⅲ,Ⅱ,Ⅱ,Ⅲ）	（Ⅸ,Ⅷ,Ⅸ,Ⅷ,Ⅷ）	（Ⅲ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅳ,Ⅴ）

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表 4 TM₁的粗糙集评估矩阵

FM_i	O	S	D
FM₁	（8.2,9）	（7.6,8）	（6.4,7）
FM₂	（8,8.4）	（7.4,8）	（6,6.6）
FM₃	（4.6,5）	（8.6,9）	（4,4.6）
FM₄	（8.6,9）	（7.4,8）	（3.6,4）
FM₅	（2,2.6）	（8.6,9）	（4,4.6）
FM₆	（2.6,3）	（8.4,9）	（3,3.8）

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表 5 TM₁的粗糙云评估矩阵

FM_i	O	S	D
FM₁	（8.2,9,0.133,0.1）	（7.6,8,0.067,0.1）	（6.4,7,0.1,0.1）
FM₂	（8,8.4,0.067,0.1）	（7.4,8,0.1,0.1）	（6,6.6,0.1,0.1）
FM₃	（4.6,5,0.067,0.1）	（8.6,9,0.067,0.1）	（4,4.6,0.1,0.1）
FM₄	（8.6,9,0.067,0.1）	（7.4,8,0.1,0.1）	（3.6,4,0.067,0.1）
FM₅	（2,2.6,0.1,0.1）	（8.6,9,0.067,0.1）	（4,4.6,0.1,0.1）
FM₆	（2.6,3,0.067,0.1）	（8.4,9,0.1,0.1）	（3,3.8,0.133,0.1）

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表 6 专家成员与风险元的权重

TM_i	专家权重	RPN元素	O	S	D
TM₁	0.4	客观权重	0.80	0.04	0.16
TM₂	0.2	客观权重	0.80	0.04	0.16
TM₃	0.2	主观权重	0.45	0.35	0.2
TM₄	0.1	主观权重	0.45	0.35	0.2
TM₅	0.1	综合权重	0.625	0.195	0.18

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表 7 加权粗糙云评估矩阵

FM_i	O	S	D
FM₁	（7.853,8.74,0.15,0.1）	（7.48,7.92,0.075,0.1）	（6.24,6.76,0.088,0.1）
FM₂	（8.12,8.58,0.078,0.1）	（7.20,7.70,0.085,0.1）	（6.30,6.80,0.085,0.1）
FM₃	（4.42,4.88,0.078,0.1）	（8.48,8.92,0.075,0.1）	（4.24,4.76,0.088,0.1）
FM₄	（8.42,8.88,0.078,0.1）	（7.24,7.76,0.088,0.1）	（3.42,3.88,0.078,0.1）
FM₅	（2.24,2.76,0.088,0.1）	（8.48,8.92,0.075,0.1）	（4.24,4.76,0.088,0.1）
FM₆	（2.42,2.88,0.078,0.1）	（8.24,8.76,0.088,0.1）	（3.23,4.08,0.143,0.1）

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表 8 总体风险指数

FM_i	FM₁	FM₂	FM₃	FM₄	FM₅	FM₆
FM₁	－	0.366	0.263	0.356	1.683	1.336
FM₂	3.221	－	2.958	0	4.904	4.557
FM₃	0.670	1.036	－	0	1.946	1.996
FM₄	3.947	0.838	3.894	－	5.222	4.797
FM₅	0.670	1.036	0	0.618	－	0.397
FM₆	1.002	1.097	0.458	0.602	0.805	－

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表 9 航发主轴轴承失效模式风险排序

FM_i	流出量	流入量	净流量	排序
FM₁	0.801	1.902	− 1.101	4
FM₂	3.128	0.874	2.254	2
FM₃	1.129	1.515	− 0.385	3
FM₄	3.740	0.315	3.424	1
FM₅	0.544	2.912	− 2.368	6
FM₆	0.793	2.617	− 1.824	5

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表 10 3种不同FMEA方法的风险排序结果

FM_i	传统FMEA方法					粗糙云与TOPSIS		粗糙云与PROMETHEE
FM_i	O	S	D	RPN乘积	排序	CC_i	排序	排序
FM₁	8.2	7.6	6.4	398.848	2	3.030	3	4
FM₂	8.4	7.4	6.6	410.256	1	3.052	2	2
FM₃	4.6	8.6	4.6	181.976	4	− 1.104	4	3
FM₄	8.6	7.4	3.6	229.104	3	3.646	1	1
FM₅	2.6	8.6	4.6	102.856	5	− 3.453	6	6
FM₆	2.6	8.4	3.8	82.992	6	− 3.211	5	5

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