航空发动机轴承数据集 | 写论文再也不用担心没数据集啦！

今天给大家推荐一个航空发动机轴承公开数据集，该数据集是以航空发动机为原型搭建的试验台，与航空发动机工况更接近，诊断起来也更具有挑战性。该数据集是2023年公开的，因此目前基于该数据集的论文不是很多，小伙伴们赶紧用起来吧！对于研究航空发动机诊断的小伙伴们，再也不用担心写论文因为只用了公开试验台数据集而被审稿人质疑啦。
论文信息
论文题目：An Inter-shaft Bearing Fault Diagnosis Dataset from Aero-engine System
DOI: https://doi.org/10.37965/jdmd.2023.314
年份：2023
作者：Lei Hou 1* , Haiming Yi 1 , Yuhong Jin 1 , Min Gui 2 , Lianzheng Sui 2 , Jianwei Zhang 2 , Yushu Chen 1
机构：1) School of Astronautics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;

Factory of Xiang Yang Hang Tai Power Machinery, Xiangyang 441000, China

摘要

本文针对航空发动机轴间轴承故障进行了试验，首次提出了基于转子和机匣振动信号的数据集。首先，建立了以航空发动机为原型的试验台，该试验台采用电动机驱动，并安装了润滑系统。然后，按照规范流程拆卸组装航空发动机，更换人为故障的轴间轴承。接下来，在28组高、低压速度下进行航空发动机试验。设置6个测点，其中2个位移传感器用于测试低压转子的位移振动信号，4个加速度传感器用于测试机匣的加速度振动信号。测试结果被整合到轴间轴承故障数据集中。最后，在本文数据集的基础上，利用频谱、包络谱、CNN、LSTM和TST进行故障诊断，并与CWRU和XJTU数据集的结果进行比较。结果表明，在本文数据集对应的频谱和包络谱中不能直接找到特征故障频率，而在CWRU和XJTU数据集中可以找到特征故障频率。本文使用CNN、LSTM和TST对数据集进行故障诊断，准确率分别为83.13%、85.41%和71.07%，远低于CWRU和XJTU数据集的诊断结果。可以看出，本文的数据集更接近实际的故障诊断情况，是一个更具挑战性的数据集。该数据集为故障诊断方法的验证提供了新的基准。

数据获取：https://github.com/HouLeiHIT/HIT-dataset
上述链接若打不开，文末有百度网盘链接。

1. 引言

在现有的航空发动机飞机滚动轴承故障诊断的机器学习方法研究中，训练和测试集是基于公开发布的轴承故障数据集。轴间轴承的更换复杂而困难，目前尚无公开发布的基于航空发动机转子和机壳信号的飞机滚动轴承故障数据集。本文搭建了试验台，对航空发动机轴间轴承故障进行了试验，并建立了基于试验结果的数据集。

本文的主要贡献如下:
(1)首次发布了基于航空发动机系统的轴间轴承故障数据集，该数据集来自航空发动机转子和机壳的振动响应，而不仅仅是来自轴承试验台数据。发布的数据集更接近航空发动机的实际激励状态和振动耦合。

(2)数据集包括健康、内圈故障和外圈故障三种类型的数据。转子转速范围为1000r/min ~ 6000r/min。测点设置在转子和机匣上，振动信号包括位移和加速度信号。

(3)本文采用频谱、包络谱、CNN、LSTM、TST等方法对数据集进行初步分析，发现可以使用现有的故障诊断方法对数据集进行诊断，具有通用性。

将诊断结果与XJTU和CWRU数据集的诊断结果进行比较，发现本文数据集的故障诊断更为复杂，为后续故障诊断方法的性能评价提供了具有挑战性的新基准。

2. 实验装置支架

在本研究中，我们建立了一个基于真实航空发动机的试验台，以测量发动机在运行过程中的振动响应。该试验台由三个主要部分组成：一个改装的航空发动机、一个电机驱动系统和一个润滑油系统。改装后的航空发动机是试验台的核心部件，负责产生运行过程中的振动信号。另一方面，电机驱动系统为航空发动机在不同速度和负载下运行提供必要的驱动力，而润滑油系统则确保发动机平稳高效地运行。试验台实物图如图1所示。

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图1 基于真实航空发动机的试验台
试验台使用的改进型航空发动机包括去除转子叶片、燃烧室和某些附件壳体。并保留了构成航空发动机主要部件的关键双转子结构。这种双转子结构包括低压(low pressure, LP)压气机和高压(high pressure, HP)压气机以及低压涡轮和高压涡轮。主承重套管，轴间轴承和五个支撑轴承也被保留。双转子结构如图2所示，轴间轴承如图3所示。表1提供了相关参数信息。
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图2 双转子结构的三维模型
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图3 轴间轴承
表1 轴间轴承参数信息
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在电机驱动系统中，试验台采用两台电机分别驱动低压转子和高压转子。低压电机直接驱动低压转子，高压电机通过提速齿轮箱驱动高压转子。图4为试验台使用的电机，表2为电机的参数信息，包括额定电流、额定力矩和额定转速。电机在试验台中起着至关重要的作用，因为它们驱动转子并产生振动响应。因此，选择合适的电机和合适的参数对于保证测试结果的准确性和可靠性至关重要。根据试验台的要求，仔细选择了低压电机和高压电机，确保它们符合试验台的必要规格。

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图4 低压电机和高压电机
表2 LP电机和HP电机信息
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在试验台上安装了润滑系统，起到润滑和冷却的作用。它包括三个给油泵，一个扫油泵，以及一个配有温度传感器的热泵，使系统能够实现温度控制功能，并保持稳定的温度以获得最佳性能。供油泵如图5所示。

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图5 供油装置
此外，为了保证测试人员和设备的安全，安装了三个金属防护罩，防止零件掉落造成任何事故。监控系统还可以实时检测任何潜在的异常情况，从而迅速采取行动。如图6所示，可以详细观察到金属保护罩和监控系统，可以全面了解试验台的安全措施。
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图6 (a)金属保护罩 (b)监测系统

3. 轴间轴承人为故障

轴承故障诊断的研究往往涉及人为制造故障并进行模拟试验以获得故障特征。该方法也可应用于航空发动机轴间轴承故障诊断。人为的故障，比如在内环和外环中发现的故障，会在滚动体的旋转过程中引起周期性的冲击。这些周期冲击信号与实际故障产生的周期冲击信号相似，是诊断故障的有效工具。本研究将三个人为故障的轴间轴承依次安装到改装后的航空发动机上。其中包括一个轴承外圈故障和两个轴承内圈故障。通过线切割产生人为故障，如图7所示，相关轴承信息和故障尺寸列于表3。

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图7 (a)外圈故障 (b)内圈故障 ©内圈故障
表3 人为故障轴间轴承故障信息
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4. 航空发动机轴间轴承故障数据集

试验进行了5次，得到了轴间轴承3种状态的5个数据集，并以时间序列的形式存储。每个数据集存储为三维数组，如“× × ×”。

原始数据是15秒采样的长时间序列。采样频率为25000Hz。原始数据被分割和截断，以便随后分析成包含20480个数据点的短时间序列。剔除无效数据后，数据集中总共保留2412组数据。

对于每个数据集，每行对应于相同的测试，前两列存储位移响应，第3到6列存储加速度响应。第7列存储了该测试的高速和低速信息。
在数据集中，用标签来区分轴间轴承的状态，
标签“0”表示“健康轴间轴承”，
标签“1”表示“内圈故障轴间轴承”，
标签“2”表示“外圈故障轴间轴承”。

标签信息存储在第8列。数据集的示意图如图15所示，数据集的基本信息如表6所示。

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图15 数据集示意图
表6 数据集信息
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5. 频谱分析的基准研究

在轴承故障诊断的研究中，频谱分析是一种常用的方法。通过分析频谱上的特征频率峰值，可以判断故障是否发生。对于噪声成分过多的原始振动信号，可以通过对原始信号进行包络变换得到包络信号，减少噪声成分的干扰。为了将本文数据集与CWRU和XJTU数据集进行比较，以一组轴承内圈故障信号为例，这些数据集信号信息见表7。三个数据集的加速度时域图如图16所示，频谱如图17所示。

表7 三个数据之间的比较信息
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图17 轴承内圈故障频谱图 (a)本文数据集 (b)CWRU数据集 ©XJTU数据集
从图16的加速度时域图可以看出，本文的振动信号更接近于随机信号，而CWRU和XJTU的振动信号表现出更明显的冲击现象。从图17所示的频谱可以看出，频谱中出现了大量的频率分量。

在图17(a)所示的本文数据集的频谱中，主要的频率成分为频率及其倍频 , 等。组合频率也对应一个频率峰值。但在频谱中找不到内部故障特征频率，因此很难直接通过频谱进行故障诊断。
在图17(b)的CWRU频谱中，可以找到内环故障特征频率及其倍频和，在图17©的XJTU频谱中，可以找到内环故障特征频率及其倍频、、、和，这些明显的故障特征可以直接用于故障诊断。
综上所述，本文无法对数据集的频谱进行分析以进行故障诊断。主要原因是测试点布置在机匣上。因此，故障特征在传动过程中出现畸变。在传递过程中，故障特征信号逐渐变弱，连接结构之间的碰撞可能产生噪声，使振动信号的组成更加复杂。此外，在CWRU和XJTU数据集的频谱中，除了故障特征之外，还有许多其他频率成分。为减小噪声信号的干扰，放大冲击效应，经包络变换得到的包络信号如图18所示，包络谱如图19所示。

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图19 轴承内圈故障包络谱 (a)本文数据集 (b)CWRU数据集 ©XJTU数据集
从图18的包络信号可以看出，图18(a)的包络信号不表现为显著周期，而CWRU和XJTU数据集的信号表现为显著周期性。在图19(b)和图19©的CWRU和XJTU数据集的包络谱中，内圈故障特征频率比频谱中更明显。在图19(a)中本文数据集的包络谱中，频率分量较为复杂，这意味着故障特征在传递过程中失真严重。包络频谱具有更多的组合频率分量，特别是与和相关的频率分量。故障频率在图19(a)中表现为组合频率的形式，但包络谱中各峰幅值近似，与故障频率相关的峰并不是最高的。这意味着包络谱难以作为故障诊断的依据。传统的故障诊断方法如频谱分析和包络分析无法分离出故障特征。这也表明基于机匣信号的轴间轴承诊断具有挑战性，本文的数据集值得进一步的故障诊断研究。

6. 机器学习基准研究

基于本文收集的数据集，利用CNN(Convolutional Neural Network)、LSTM( Long Short-Term Memory)和TST(Time Series Transformer)模型进行轴间轴承故障诊断，其对比结果如表13所示。

表13 基于本文数据集的诊断结果与其它数据集的比较
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表9的结果显示，在CNN、LSTM和TST的对比中，本文数据集的诊断准确率低于现有的轴承数据集。与本文数据集的精度相比，准确率差异最大可达40.40%。这些都意味着本文的数据集更接近实际工程，更难以诊断，这对故障诊断方法提出了新的挑战。

结论
本研究建立了一个基于航空发动机的试验台，该试验台包括电机驱动系统和润滑系统。采用人为故障轴承替换轴间轴承的方法，获得了航空发动机轴间轴承故障时的振动信号。对不同轴间轴承工况下的试验数据进行整合处理，形成航空发动机轴间轴承故障试验数据集2412个。基于该数据集，采用频谱分析、包络谱分析、CNN、LSTM和TST等方法进行故障诊断。结果表明，由于航空发动机机壳信号的处理难度较大，传统的故障诊断方法如频谱分析、包络谱分析等无法实现有效的故障诊断，而机器学习方法如CNN、LSTM、TST等可以实现相对有效的故障诊断，但其在现有数据集上的性能远远不如。对故障诊断方法进行进一步的优化研究，使其更具通用性。未来的研究可以在此数据集的基础上探索更有效的故障诊断方法，以验证故障诊断方法的有效性，特别是基于Transformer的改进方法。还可以开展航空发动机模态参数辨识等方面的研究。此外，本研究的实验是基于电机驱动的，未来可以进行更接近航空发动机实际工作状态的燃烧驱动测试。轴承保持架和滚子故障将是对数据集的很好的补充。
README.md
This is a dataset of inter-shaft bearing based on the vibration signal of rotors and casings, which comes from a aero-engine test with inter-shaft bearing fault.
If using this dataset,please cite the following paper:
Hou, L., Yi, H., Jin, Y., Gui, M., Sui, L., Zhang, J., & Chen, Y. (2023). Inter-shaft Bearing Fault Diagnosis Based on Aero-engine System: A Benchmarking Dataset Study. Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics. https://doi.org/10.37965/jdmd.2023.314
Due to the large size of the dataset file, we uploaded the dataset to Google Drive with the link as: https://drive.google.com/drive/folders/1Km1Go4ilB_bI033SBJ7eJ0uCzbqEqbgt?usp=sharing

数据集获取方法：公众号《故障诊断与python学习》后台回复“航空发动机轴承公开数据集”