基于方向敏感性的振动特征融合技术，用于水润滑轴承磨损演变特性分析

《Ocean Engineering》：Direction-sensitive vibration feature fusion for wear evolution characterization of water-lubricated bearings

水润滑轴承在低速重载条件下磨损加速，需改进监测方法以捕捉细微信号变化和方向依赖性。本研究提出融合时域统计特征与EEMD多尺度能量特征的方向敏感检测框架，通过标准化、降维及相关性分析优化特征选择，发现垂直径向振动最敏感，水平振动提供互补信息，不同频段特征对磨损响应差异显著，支持多维监测策略。

　　

陈建宇|朱汉华|寇新军|王斌

武汉理工大学船舶与海洋能源动力工程学院，中国武汉，430063

摘要

水润滑轴承是船舶推进系统中的关键部件，在低速重载条件下磨损会加速，因此及时进行状态监测至关重要。现有研究主要集中在滚动元件轴承上，通常采用时域或频域分析方法。虽然这些方法在识别明显的振动变化方面有效，但在捕捉与磨损演变相关的细微信号变化方面能力有限。此外，经常忽略振动的方向依赖性，而水润滑轴承在不同方向上的响应不同，这降低了传统检测框架的灵敏度和可解释性。为从信号处理的角度解决这些问题，本文提出了一种方向敏感的检测框架，该框架结合了时域统计特征和使用集合经验模态分解（EEMD）提取的多尺度能量特征。特征经过Z分数标准化并通过主成分分析（PCA）进行降维，同时使用Spearman相关性和最小冗余最大相关性（mRMR）准则来量化相关性并识别方向敏感指标。结果表明，垂直径向振动对轴承状态的变化最为敏感，而水平径向振动提供了稳健的补充信息。与磨损相关的高频成分响应更强烈，而时域特征则表现出更强的方向特异性。这些发现支持了一种多维度检测框架，为低速重载条件下水润滑轴承的磨损状态监测提供了一种灵敏且适应性强方法。

引言

与传统油润滑轴承相比，由于其环境效益和低维护要求，水润滑轴承越来越受到大型船舶的青睐（Liu等人，2025a）。在船舶推进轴系统中，水润滑尾轴承的可靠性直接影响动力传输效率和航行安全（Chen等人，2024；Liu等人，2022；Wodtke等人，2025）。然而，水润滑的固有局限性，如低粘度和倾向于混合润滑或边界润滑，使得这些轴承在复杂和可变载荷条件下容易加速磨损（Li等人，2023；Lin等人，2025）。此外，与磨损相关的响应演变通常表现出非线性和多尺度特性（Lin等人，2023；Zhang等人，2024b），这些特性使用传统方法难以捕捉（Lin等人，2021；Liu等人，2023）。关于水润滑复合材料的实验研究表明，通过聚酰亚胺改性可以显著改善基于UHMWPE的复合材料的摩擦学性能，特别是在极端工作条件下（Guo等人）。这些发现表明，磨损性能受到实际船舶推进环境中载荷条件和润滑制度的双重影响（Guo等人，2025）。先前的研究表明，船舶轴系统的大量故障可能与未监测的尾轴承磨损有关（Ouyang等人，2023），如果这种磨损持续发展，可能会导致轴振动不稳定和摩擦引起的动态现象（Hu等人，2023；Huang等人，2022），从而可能造成重大经济损失（Litwin和Dymarski，2016；Tao等人，2022）。

尽管基于振动的状态监测在工业应用中的滚动元件轴承中已经得到广泛应用，但其应用于水润滑轴颈轴承的磨损评估仍处于学术研究阶段。这主要是由于这两种轴承类型的润滑机制、振动产生过程和磨损演变特性存在根本差异。在学术探索的背景下，可以使用振动信号来研究水润滑轴颈轴承的磨损，这些信号通常分为时域和频域方法。时域方法直接捕捉信号幅度的统计特性，并对信号分布的变化敏感（Chen等人，2025a）；然而，在复杂和可变的工作条件下，单个特征的稳定性可能会降低。例如，峰度对非高斯信号成分敏感，但可能受到噪声的影响（Chen等人，2025b），而在相对稳定的工作状态下，均方根值更具代表性（Daas等人，2025）。这种工作条件依赖性限制了时域方法在不同磨损阶段的适用性（Ding等人，2023）。频域方法可以通过带分解提取能量熵和边际谱熵等特征，但它们对整体频率分布的关注可能会降低对与逐渐磨损演变相关的低能量调制的响应能力（Sun等人，2022）。为了克服这些限制，人们越来越多地探索时频分析方法来表征非平稳信号，结合时间和频谱信息以增强特征表示（Luo等人，2025；Xu等人，2021）。在这些方法中，集合经验模态分解（EEMD）凭借其自适应的噪声辅助机制（Liang等人，2020；Tian等人，2024），在稳健性和计算效率之间提供了合理的折中方案，并可应用于实际场景中分析弱信号成分。然而，在信噪比较低的情况下，EEMD仍需要适当的特征选择机制来减少模式混合效应并提高可解释性（Li等人，2021；Liu等人，2025b；Zhou等人，2023）。

在特征提取过程中，由于轴承磨损机制的空间异质性，不同方向的振动成分对磨损相关动态响应的贡献可能会有所不同（Hongling等人，2020；Xiang等人，2022）。这种方向依赖性通常与水润滑轴承中流体动力膜刚度的各向异性分布有关，垂直分量在载荷下通常表现出更高的敏感性，而水平分量则为状态表征提供了补充信息（Huang等人，2024；Zhang等人，2023）。最近的研究尝试使用多方向振动成分的独立捕获和数值或数字孪生模型来探索这种方向敏感行为；然而，弱磨损相关变化的检测仍受到特征解耦算法的适应性和稳健性的限制（Chang等人，2024；Horng等人，2025；Zhang等人，2024a）。

为了解决上述问题，本研究提出了一种适用于低速重载条件下水润滑尾轴承的方向敏感磨损状态监测框架。该框架结合了从水平和垂直径向振动信号中提取的特征进行多维度评估。提取的特征使用Z分数标准化（Cheadle等人，2003）进行标准化，并通过主成分分析（Zhao等人，2023）进行降维。然后使用Spearman相关性和最小冗余最大相关性方法来量化特征相关性并识别方向敏感指标，从而支持开发出具有更高灵敏度和稳健性的磨损状态评估框架。该框架旨在缓解传统方法在捕捉弱磨损相关信号变化、特征表示（Li等人，2022）和方向敏感性（Zhang等人，2025）方面的局限性。本研究关注与磨损引起的工作条件变化相关的信号级特性，而不是显式的摩擦学建模或定量磨损预测。论文分为五个部分：第一部分介绍研究背景；第二部分详细说明实验设计和程序；第三部分概述信号处理方法；第四部分进行多域特征敏感性分析和特征选择以构建检测框架；第五部分总结主要结论并指出未来研究的潜在方向。

部分摘录

测试装置

为了在低速重载条件下获取磨损的振动信号，在武汉理工大学进行了SSB-100水润滑尾轴承测试装置的磨损测试。测试台由五个主要组件组成：驱动模块、测试模块、加载模块、润滑模块和测量模块。轴承采用倒置结构配置，安装在一个轴承壳体内，其下方放置了一个液压缸以施加载荷

方法论

水润滑轴承中的磨损引起的振动信号表现出明显的非平稳性和宽带随机性。与滚动元件轴承不同，滚动元件轴承的磨损主要是由接触界面的随机划痕和流体动力压力的非线性演变引起的。这种差异使得单维特征不足以全面表征退化情况。

结果

为了提取轴承的磨损特性，选择了实验开始和结束阶段的稳态振动信号，以减少随机波动的影响。信号被划分为不重叠的1秒窗口，构建了两个数据集，每个数据集包含8,820个样本点，用于时域特征提取。在同一1秒窗口内，进行了EEMD分解，从每个原始振动信号中得到了八个IMF成分。

结论

本研究提出了一种用于检测船舶水润滑轴承磨损的创新方法。主要结论如下：

（1）采用基于EEMD的多尺度分析将振动信号分解为具有不同频率特性的成分，增强了磨损相关振动响应与低频背景干扰的区分能力。提取的中高频能量特征表现出明显的方向差异，解决了

利益声明

我们声明与可能不恰当地影响我们工作的其他个人或组织没有财务和个人关系，对任何产品、服务和/或公司的专业或其他个人利益也没有任何可能影响本文所述观点或审稿过程的利益。

CRediT作者贡献声明

陈建宇：撰写——原始草案，调查，正式分析。朱汉华：资金获取，概念化。寇新军：项目管理。王斌：撰写——审阅与编辑，监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能会影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（编号：U2341284）的支持。