用于航空发动机齿轮故障监测的自驱动振动传感器

郭瑞; 王晓畔; 张继鹏; 赵瑞豪; 张阳; 崔楠

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)10-0075-04

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用于航空发动机齿轮故障监测的自驱动振动传感器

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 用于航空发动机齿轮故障监测的自驱动振动传感器
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2024年第10期页码：75-78
- 作者机构：
  
  1. 太原科技大学机械工程学院
  2. 中国船舶集团汾西重工有限责任公司
  3. 华信咨询设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(52375366);山西省基础研究计划项目(202303021222177,202203021222193);山西省回国留学人员科研资助项目(2023—150);山西省优秀来晋博士科研资助项目(20232056);太原科技大学科研启动基金资助项目(20222079)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)10-0075-04
  中图分类号： TP212;V263.6
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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郭瑞, 王晓畔, 张继鹏, 等. 用于航空发动机齿轮故障监测的自驱动振动传感器[J]. 传感器与微系统, 2024,(10):75-78.
郭瑞, 王晓畔, 张继鹏, 等. 用于航空发动机齿轮故障监测的自驱动振动传感器[J]. 传感器与微系统, 2024,(10):75-78. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)10-0075-04.

DOI：

摘要

目前传统振动监测手段受限于航空发动机高温环境影响，导致振动传感器探测精度难以进一步提升。鉴于此，本文设计了一种基于摩擦电效应和压电效应的自驱动振动传感器，通过对敏感层材料配比的合理选择，实现电学输出性能与高温输出稳定性的兼顾。在最佳振动条件下，摩擦电器件的输出可达5.1 V和0.42μA

而压电器件输出可达1.8 V和0.3μA。基于自驱动传感器优异的电学输出性能，在机器学习算法的帮助下，开发的自驱动振动传感器可对齿轮的点蚀故障以及断齿故障进行精准识别，其识别准确率高达98.2%。实验证明本文开发的自驱动振动传感器能够有效监测航空发动机齿轮的运行状态，为航空发动机智能化健康管理提供了重要的参考价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

李强,邓熠,杨伟,李英杰,刘宇辉,司国雷.航空发动机用齿轮泵齿轮轴疲劳断裂分析与优化设计[J].机床与液压,2024(08).

孙博山,熊继军,李晨.耐高温压力—振动复合传感器设计与仿真[J].传感器与微系统,2022(09).

贾蔓谷,熊继军,李晨.耐高温HTCC无源振动传感器设计与仿真研究[J].传感器与微系统,2021(09).

Wu Pengfan,Wang Fayang,Xu Shiwei,Liu Tao,Qi Youchao,Zhao Xue,Zhang Chi,Mu Xiaojing.A Highly Sensitive Triboelectric Quasi-Zero Stiffness Vibration Sensor with Ultrawide Frequency Response.[J].Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany),2023.

Athira B S,George Ashitha,Vaishna Priya K,Hareesh U S,Gowd E Bhoje,Surendran Kuzhichalil Peethambharan,Chandran Achu.High-Performance Flexible Piezoelectric Nanogenerator Based on Electrospun PVDF-BaTiO3 Nanofibers for Self-Powered Vibration Sensing Applications.[J].ACS applied materials & interfaces,2022.

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