2012版轴承故障诊断案例-1
轴承损伤的12个典型案例，原因分析及解决方案
轴承损伤的12个典型案例，原因分析及解决方案轴承在运转中无法直接观察，但通过噪音、振动、温度、润滑剂的消耗等状况可以察觉轴承异常。
应及时检查分析故障原因，避免更大的损失。
本文分享轴承损伤的12个代表案例。
1、裂纹缺陷部分缺口有裂纹。
原因：主机的冲击负荷过大，主轴与轴承配合过盈量大；也有较大的剥离摩擦引起裂纹；安装时精度不良；使用不当（用铜锤、卡入大异物）和摩擦裂纹。
解决措施：应检查使用条件，同时设定适当过盈及检查材质，改善安装及使用方法，检查润滑剂以防止摩擦裂纹。
2、滚道表面金属剥离运转面剥离。
剥离后呈明显凹凸状。
原因：轴承滚动体和内、外圈滚道面上均承受周期性脉动载荷作用，产生周期变化的接触应力。
当应力循环次数达到一定数值后，在滚动体或内、外圈滚道工作面上就产生疲劳剥离。
如果轴承的负荷过大，会使这种疲劳加剧。
另外，轴承安装不正、轴弯曲也会产生滚道剥离现象。
解决措施：应重新研究使用条件和选择轴承及游隙，并检查轴和轴承箱的加工精度、安装方法、润滑剂及润滑方法。
3、烧伤轴承发热变色，进而烧伤不能旋转。
原因：一般是润滑不足，润滑油质量不符合要求或变质，以及轴承装配过紧等。
另外游隙过小和负荷过大（预压大），滚子偏斜。
解决措施：选择适当的游隙（或增大游隙），要检查润滑剂的种类，确保注入量，检查使用条件，以防定位误差，改善轴承组装方法。
4、保持架碎裂铆钉松动或断裂，滚动体破碎。
原因：力矩负荷过大，润滑不足，转速变动频繁、振动大，轴承在倾斜状态下安装，卡入异物。
解决措施：要查找使用条件和润滑状态是否适宜，注意轴承的使用，研究保持架的选择是否合适和轴承箱的刚性是否负荷要求。
5、蠕变内径面或外径面打滑，造成镜面或变色，有时卡住。
原因：配合处过盈不足，套筒紧固不够，异常升温，主机负荷过大等。
解决措施：要重新研究过盈量是否合适，检查使用条件，检查轴和轴承箱的精度。
6、生锈腐蚀表面局部或全部生锈，滚动体变线条状生锈。
原因：保管状态不良，包装不当，防锈剂不足，水分酸溶剂等侵入，直接用手拿轴承。
滚动轴承引起的故障事故案例
滚动轴承引起的故障事故案例滚动轴承是机械设备中常见的部件，但如果使用不当或者出现问题，可能会导致故障事故。
以下是一些可能由滚动轴承引起的故障案例：
1.轴承损坏：如果滚动轴承受到过大的负荷、振动或者温度过高，可能会导致轴承损坏。
例如，轴承过载或不正确的安装可能会导致轴承内部零件断裂或损坏，进而引发设备停机或者事故。
2.轴承磨损：长时间的运行或者不及时的维护保养可能会导致轴承磨损。
磨损轴承可能会导致设备运行不稳定、噪音增加以及性能下降，进而影响设备的正常运行。
3.轴承过热：轴承过热可能会由于润滑不足、轴承内部有异物、轴承密封不良等原因引起。
过热的轴承可能会造成润滑脂老化、轴承材料硬化，甚至引发润滑脂着火，造成设备损坏或者火灾事故。
4.轴承卡滞：如果轴承受到严重的污染或者润滑不良，可能会导致轴承卡滞。
轴承卡滞可能会导致设备运转不畅，增加摩擦力，最终引发设备故障或者事故。
5.轴承断裂：轴承断裂通常是由于过载、冲击负荷或者材料缺陷等原因引起的。
轴承断裂可能会造成设备停机、部件损坏甚至危及人身安全。
这些故障案例都说明了滚动轴承在机械设备中的重要性，以及在使用过程中需要进行适当的维护保养和监测，以确保设备的安全运行。
定期检查和维护轴承，保持良好的润滑状态，以及根据实际情况调整负荷和运行参数，都是预防轴承故障的关键措施。
滚动轴承故障诊断实例
滚动轴承故障诊断实例
滚动轴承故障诊断实例可以包括以下几种情况：
1. 声音异常：当滚动轴承出现故障时，可能会出现异常的噪音，如嘶嘶声、刮擦声或者咔咔声等。
这种情况下，可以通过听觉判断故障的类型和位置。
噪音一般源于滚珠或滚道表面的损伤或者磨损。
2. 振动异常：故障的滚动轴承会导致轴承运行不稳定，产生过大的振动。
可以通过振动传感器来检测振动的频率和幅度，进而判断故障的严重程度和位置。
振动异常可能是由于轴承内部松动、滚子损伤或滚道不平整等问题引起的。
3. 温度异常：滚动轴承运行时，由于磨擦和摩擦产生的热量，轴承温度会有所上升。
但是，如果滚动轴承的温度明显高于正常值，可能表明存在故障。
可以通过红外测温仪或接触式温度计来测量轴承的温度，判断是否存在异常。
4. 润滑问题：滚动轴承需要得到正确的润滑以保持正常运行。
如果滚动轴承出现故障，润滑不足或者污染等问题，会导致滚动轴承的寿命缩短。
可以通过观察润滑脂或润滑油的颜色、黏度以及滚动轴承周围是否有渗漏等来判断润滑是否正常。
上述实例中的故障诊断需要依靠专业的设备和工具，同时需要具备相应的专业知识和经验，建议请专业人士进行诊断和修复。
滚动轴承故障诊断分析与典型案例
五、滚动轴承故障案例
案例2—某电厂#3炉B吸风机推力轴承故障
2019年12月28日，生产实时数据#3锅炉B吸风机振动值在逐步增大。2020年1月7日， 风机在线水平振动为6.1mm/s（轴承箱），而就地测量振动值为1.8mm/s（机壳）。于8 日7点14分停风机进行检查，未发现故障点，叶轮上有少量积灰，予以清理，8日22点41 分启动风机运行，在线振动值在5.0mm/s左右。
风机解体发现的主要问题
1、吸风机推力轴承滚动体、内圈、外圈有较大的麻坑。 2、检查轴承箱，底部有金属屑。 3、解体轮毂，发现#6叶片对应的叶柄轴承，滚珠有一道沟痕，长×宽×深约
15×2×2mm。 4、振动测点信号线老化。
五、滚动轴承故障案例
案例2—某电厂#3炉B吸风机推力轴承故障
检修主要内容及更换的备品配件
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三、滚动轴承故障特征频率
滚动轴承故障频率 计算经验公式：
外环故障频率：
BPFOr≌ 0.4Nn
内环故障频率： BPFIr≌ 0.6Nn
保持架故障频率： FTFr≌ 0.4N n=滚动体数目； N=轴的转速。
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三、滚动轴承故障特征频率
轴承故障特征频率特点：
1、轴承的故障频率与其他故障频率不同； 2、轴承故障频率是转速频率的非整数倍； 3、内外环故障频率的和频=“轴承滚动体通过频率”（滚动体个数×RPM）； 4、轴承内环故障频率往往伴有1X转速频率的边带； 5、轴承外环故障频率的幅值高于轴承内环故障频率的幅值； 6、轴承故障一般在发展到滚动体和保持架出现故障之前首先出现的是内环或外环故障频率；
五、滚动轴承故障案例
案例1—#8机A凝结水泵轴承故障
滚动轴承故障诊断与案例分析
Fault diagnosis of rolling bearing and case analysisO LI Zhiwen(Yueyang Forestry and Paper Co., Ltd., Yueyang 414002, Hunan, China)滚动轴承故障诊断与案例分析©李志文（岳阳林纸股份有限公司，湖南岳阳414002）李志文先生高级工程师；工作方向为设备故障诊断；现 负责公司设备状态监测及故障诊断工作。
中图分类号：TS73文献标志码:B文章编号：1007-9211 （2020）24-0070-04摘 要：主要针对滚动轴承的点蚀、剥落故障诊断进行了说明，并对滚动轴承故障频率公式进行了详细地解读。
然后结合现场实际诊断案例来说明如何通过滚动轴承故障频率来对轴承故障进行精确地诊断。
关键词：滚动轴承；轴承故障频率；BPFO ； BPFAbstract: This paper focuses on the pitting and flaking of rollingbearing, and gives a detailed explanation to the formula of b earing fault frequency. Based on case analysis, it also describes how to diagnose the bearing fault according to bearing fault frequency. Key words: rolling bearing; bearing fault frequency; BPFO; BPFI1前言在工业发展的历程中，轴承（以下如无特别说明，均特指“滚动轴承”）一直扮演着非常重要的角色。
可 以说几乎所有传动机械都离不开轴承这个关键部件，因此，在工业领域轴承被形象地比喻为设备的“心脏”，足见其重要性。
(完整word版)机械故障诊断 滚动轴承故障诊断(DOC)
《机械故障诊断技术》读书报告滚动轴承的诊断案例分析综述Rolling Bearing Fault Diagnosis ApproachBased on Case-Based Reasoning学院：机械与汽车工程学院专业:机械设计制造及其自动化班级:机制一班姓名:王天宇学号：1102135004指导教师：郑冬学年学期：2014—2015学年第一学期摘要：针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种采用案例推理的诊断方法，为了解决检索相似案例时案例属性多、人工确定关键属性及其权重困难的问题，提出了一种复合特征选择算法，用领域粗糙集算法粗选属性，用遗传算法进一步精选属性和优化权重,并有效地解决了领域粗糙集算法中需要人工确定领域大小的问题，以滚动轴承运行时的振动信号为基本信息，建立了滚动轴承案例库，从案例库中检索与问题案例相似的历史案例,并根据这些历史案例来判断问题案例的故障类别，试验结果表明,故障诊断的正确率达到100%，故障位置诊断的正确率达到93.3％,且算法具有较好的稳定性.关键词:案例推理；滚动轴承；故障诊断Abstract：The case—based reasoning approach is introduced into rolling bearing fault diagnosis。
To solve the complexity of feature selection and weights optimization， a Filter Wrapper integrated features selection algorithm is proposed。
Neighborhood rough set algorithm is applied to select essential features from the feature candidate set，then genetic algorithm is applied to refine the essential features subset. This method solves the problem of determining the size of neighborhood manually in neighborhood rough set algorithm. Genetic algorithm is also used in feature weights optimization. With the run time vibration signal of rolling bearing as the basic information， a rolling bearing fault case database is constructed。
滚动轴承状态监测及故障诊断实例
承零部件故障造成的。对轴承故障信号进行包络分析，以确定具
断仪测振功能进行测量 后，发现测点 3 加速度有
图 1 机组构成及测点布置示意
体的部位和原因。
效值从 2.6m/s2 增大到 12.3m/s2；用 BH550 自
带的轴承冲击能量测量功能测得该点的
GIE 数值从 0.248 上升到 1.312，大大超过经
△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△△
（3）包络频谱分析
频率影响较多，不能确定。
测点 3 处轴承型号为 NU308E，根据轴承故障特征频率计
3.验证
算公式算出：保持架缺陷频率 f 保=19.37Hz，内圈故障频率 f 内=
综上分析诊断，结合振动趋势和 GIE 冲击能量值的分析，
1.K-502 干气密封结构
因此介质泄漏到大气侧和排气口的泄漏量几乎为零。当主密
K-502 使用的干气密封，是两个单级串联密封组成的带有 封失效时，辅助密封可作为安全密封，保证介质不会泄漏到大
中间迷宫的密封，两个单级密封沿轴向前后放置形成两级密封。 气中。
介质侧密封为主密封，大气侧密封为辅助密封。参照图 1，主密
332.81Hz 和 443.75Hz 及附近均出现故障信号，这说明滚动体存
采用轴承状态监测与故障诊断技术对机泵进行预知检修
在坑蚀类故障。
后，大幅度降低了抢修率及抱轴类故障的发生，对设备的长周期
同样对测点 3 轴承外圈和内圈进行包络分析，确认是否存 安全运行提供了有力保障。
在故障。经过计算得出外圈故障频率 f 外=232.42Hz，由于频率
合。由于 1×=49.1Hz，2×=98.2Hz，排除了是 2×的可能，因此，该频 缺油运行，油脂消耗完后零部件产生疲劳，从而导致外圈滚动
滚动轴承的故障机理与诊断
温度诊断法
总结词
通过测量轴承的温度变化，判断轴承的工作状态是否正常。
详细描述
温度诊断法是一种间接的滚动轴承故障诊断方法。通过在轴承座或轴承端盖上安装温度传感器，监测轴承的工作 温度，可以判断轴承的工作状态是否正常。如果温度过高或温差过大，可能表明轴承存在故障，如润滑不良、摩 擦过大等。
04
滚动轴承故障诊断实例
实例一：振动诊断法的应用
01
总结词
振动诊断法是通过监测滚动轴 承的振动信号来判断其运行状
态的方法。
02
详细描述
振动诊断法具有非破坏性、实 时性等优点，通过分析振动信 号的频率、幅值和波形等信息 ，可以识别滚动轴承的故障类 型和位置，以及评估故障的严
重程度。
03
总结词
振动诊断法需要使用专业的振 动测量仪器，如振动分析仪或 频谱分析仪，对滚动轴承进行
促进智能化发展
随着工业4.0和智能制造的推进，对设备的监测和故障诊断要求越来越高。滚动轴承的故 障机理与诊断研究有助于推动设备智能化的发展，提高生产效率和产品质量。
对未来研究的建议
01
加强跨学科合作
滚动轴承的故障机理与诊断涉及多个学科领域，如机械工程、材料科学
、信号处理等。建议加强跨学科合作，综合运用各学科的理论和方法，
其在实践中的可行性和效果。
THANKS
声学诊断法
要点一
总结词
通过测量轴承的声学信号，分析其频率和幅值等信息，判 断轴承的故障类型和程度。
要点二
详细描述
声在 轴承座或轴承端盖上安装声学传感器，采集轴承的声学信 号，然后分析这些信号的频率和幅值等信息，可以判断轴 承是否存在故障以及故障的类型和程度。常见的故障类型 包括轴承内圈、外圈和滚动体的故障等。声学诊断法的优 点是可以在线监测轴承的工作状态，但受环境噪声影响较 大。