涡轮盘是航空发动机的关键传动部件之一，其作用是将高温燃气中的部分热能和势能转换成机械能，并驱动压气机和附件工作。飞机需要频繁地完成起飞、巡航、着陆等任务，该飞行过程使涡轮盘承受循环载荷的影响而极易产生疲劳失效，进而导致涡轮盘爆裂，造成机毁人亡的灾难性后果。因此，预测涡轮盘的剩余常规使用的寿命(Remaining Useful Life, RUL)对于降低事故率，提高运行安全具备极其重大意义。

  付洋, 曹宏瑞, 郜伟强, 高文辉. 数字孪生驱动的航空发动机涡轮盘剩余寿命预测[J]. 机械工程学报, 2021, 57(22):106-113.

  为解决航空发动机涡轮盘剩余寿命在线预测难题，西安交通大学曹宏瑞教授团队提出一种数字孪生驱动的涡轮盘剩余寿命预测方法。在建立数字孪生模型的过程中，首先，分析涡轮盘疲劳裂纹损伤机理，构建性能退化指标，建立涡轮盘性能退化过程的共性表征模型；其次，分析多种不确定性因素，采用状态空间模型建立涡轮盘性能退化过程的个性表征模型；然后，通过动态贝叶斯网络描述状态空间模型随时间的演化规律，建立涡轮盘性能退化过程的动态演化模型；最后，采用粒子滤波算法实现涡轮盘退化状态追踪和剩余寿命预测，从而完成涡轮盘性能退化数字孪生模型的建立。随后，融合涡轮盘实时传感数据，通过贝叶斯推理实现对该数字孪生模型的动态更新。通过某型涡轮盘试验数据对该办法来进行验证，结果表明该数字孪生模型能够较好地解决涡轮盘剩余寿命在线预测问题。

  （1）本研究所提出的涡轮盘性能退化数字孪生模型能够根据实时的传感数据，通过贝叶斯更新技术动态修正模型的参数，模型参数的概率密度变得越来越瘦高，表明更新过程有效地降低了模型参数的不确定性，体现出涡轮盘性能退化数字孪生模型的自我学习能力。

  （2）所提出的数字孪生模型能够有效地预测涡轮盘的RUL，通过不断接收新的观测信息，模型不断地进行自我更新，RUL预测结果逐渐接近真实值，置信区间也逐渐聚集，预测结果的不确定性大幅减小，最终在涡轮盘破裂前15次循环给出精确的RUL预测值。

  （3）所提出数字孪生模型在大部分时刻对涡轮盘RUL进行预测的时间消耗小于2 s，最大时间消耗约为10.9 s，远远低于一次循环所用的时间，因此所提出方法能够满足实际工程中的实时性要求，实现涡轮盘RUL的在线预测。

  提出一种数字孪生驱动的涡轮盘RUL在线预测方法，所建立的涡轮盘性能退化数字孪生模型从共性特征、个性特征、演化过程、退化状态预测等四个方面描述涡轮盘的性能退化过程。通过涡轮盘疲劳寿命试验对该数字孪生模型做验证，根据结果得出所提出方法能够准确的预测涡轮盘的RUL，并且计算效率高，能够很好的满足涡轮盘RUL在线预测的工程需求。

  涡轮盘是航空发动机的关键传动部件之一，飞机需要频繁地完成起飞、巡航、着陆等任务，该飞行过程使涡轮盘承受循环载荷的影响而极易产生疲劳失效。本研究可为涡轮盘健康监测与故障预警系统提供理论基础和技术上的支持，提高发动机的可靠性，降低重大事故发生。此外，本研究为涡轮盘的维修决策提供相关依据，避免涡轮盘被提前更换，减少涡轮盘寿命的浪费，实现由“定期维修”到“基于状态的维修”的转变，来提升涡轮盘的使用效率，提升经济效益。

  [1] 刘魁，王潘，刘婷. 数字孪生在航空发动机运行维护中的应用[J]. 航空动力，2019，4：70-74.

  付洋，男，1992年出生，博士研究生，就读于西安交通大学机械工程学院航空发动机研究所。主要研究方向为机械设备退化评估与寿命预测、数字孪生。

  曹宏瑞(通信作者)，男，1982年出生，博士，教授，博士生导师，德国洪堡学者、国家自然科学基金优秀青年基金获得者，国际生产工程科学院（CIRP） Research Affiliate和陕西省青年科技新星。担任中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事、转子动力学专业委员会理事、陕西省振动工程学会常务理事、西安交通大学航空发动机研究所副所长。长期从事转子轴承系统故障机理分析、故障诊断及预测方面的研究工作。主持国家自然科学基金4项，重大专项、总装预研等其他项目10余项。获陕西省高等学校科学技术一等奖1项，共发表期刊和会议论文80余篇，其中SCI收录50余篇，4篇入选ESI高被引论文，获Int J Mach Tool Manu期刊最佳论文奖（2019）。1篇论文入选中国精品科技期刊顶尖学术论文，获中国机械工程学会、振动工程学会、航空学会等学会优秀论文奖5项。研究成果得到美国、德国、日本、英国等国家10位科学院/工程院院士、10余位CIRP Fellow、ASME Fellow的引用和积极评价。

  课题组长期以来已在机械运行监测与故障预示方面做了深入的研究，在设备、人员、仪器、手段、方法和经验等方面都有长期的积累。承担与机械系统动力学和机械监测诊断有关的973计划、863计划、国家自然科学基金项目、省部委基金、国际和厂校协作项目近百项，取得了丰硕的研究成果。获得与本项目有关的国家及省部级科技进步奖数十余项。发表研究论文500余篇，出版相关论著八部。在机械系统裂纹损伤建模、机理分析、机械信息处理、智能分类、故障预示、寿命预测等方面都进行了深入的研究。尤其是针对转子系统运作时的状态下裂纹的定量动态识别问题，对小波有限元裂纹识别进行了系统研究，已获得了相当诱人的结果，小波有限元在分析裂纹、局部应力集中等大梯度、奇异性问题有着特殊的优越性，使我们也可以更准确分析和揭示机械系统的动力学行为，从而为故障预示提供更为可靠的依据。

  近年来取得的重大科学技术奖励有：“机械结构裂纹的小波有限元定量诊断技术与应用”获2008年国家教育部技术发明一等奖，“大型回转机械结构裂纹动态定量诊断技术与应用”获2009年国家技术发明二等奖，“风电装备变转速监测诊断技术及应用”获2015年国家教育部技术发明一等奖。

  本课题组所在的西安交通大学航空发动机研究所是机械制造系统工程国家重点实验室的重要组成单位。长期以来在机械运行监测与故障预示方面做了深入的研究，在设备、人员、仪器、手段、方法和经验等方面都有丰富的积累。在“西安制造科学与技术”国家实验室申请前期筹备建设、学校行动计划重点项目建设、985平台建设项目等的支持下，依托单位拥有下列相关设备：

  MTS试验机群：包括常规加载试验（拉伸、压缩、剪切、扭转）；三点弯曲、四点弯曲试验；断裂韧性试验；裂纹扩展试验；高低温度的环境测试试验；高周、低周疲劳试验；双轴及多轴拉压、扭转、高低温等复杂加载组合试验。

  拥有多套数据测试仪器、高精度振动位移传感器和加速度计。包括德国Polytec激光测振仪1套、美国NI公司PXI数据采集分析系统2套、日本Sony EX系列数据采集系统1套、40通道LMS测试仪。

  JME学院是由《机械工程学报》编辑部2018年创建，以关注、陪伴青年学者成长为宗旨，努力探索学术传播服务新模式。首任院长是中国机械工程学会监事会监事长、《机械工程学报》中英文两刊主编宋天虎。

  有一种合作叫做真诚，有一种发展可以无限，有一种伙伴可以互利共赢，愿我们合作起来流连忘返，发展起来前景可观。关于论文推荐、团队介绍、图书出版、学术直播、招聘信息、会议推广等，请与我们联系。

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