轴承故障诊断原理
轴承故障诊断与预测技术研究
轴承故障诊断与预测技术研究一、前言轴承是企业生产过程中非常重要的一个部件，如何提高轴承的使用寿命和可靠性是企业工程技术人员关注的重点。
轴承故障是因为在使用的过程中承载超过轴承额定承载能力而产生的，严重影响企业的生产效率和经济效益。
因此，如何有效地诊断轴承故障和预测轴承性能退化状态成为企业工程技术研究的热点和难点。
二、轴承故障诊断技术1.基于信号处理的故障诊断技术信号处理是轴承故障诊断技术最重要的一部分，通过对采集到的振动信号，识别出其中的故障特征信息进行故障诊断。
现阶段已经发展出很多不同的故障诊断方法，包括功率谱密度分析法、小波分析法、时域统计学方法等等。
这些方法都具备一定的优点，但是由于轴承工作环境的复杂性，单一的方法并不能满足所有情况的诊断需要，需要结合多种诊断方法进行综合分析。
2.基于数据融合的故障诊断技术数据融合是指将来自多个传感器的数据进行集成分析，通过提高故障特征的可靠性和准确性来提高轴承的诊断效果。
目前最常用的数据融合方法是主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），通过这些方法可以将数据降至低维度，提高故障特征的显著性，从而提高轴承故障的诊断能力。
三、轴承故障预测技术由于轴承的寿命和可靠性直接影响企业的生产效率和经济效益，因此对于轴承预测技术的研究日益受到重视。
轴承的预测技术是通过对轴承状态进行持续监测、分析和预测，及时发现轴承的性能下降趋势并采取有效措施，从而提高轴承寿命和可靠性。
1.基于统计学的预测技术统计学方法主要是通过历史数据和经验知识对未来轴承性能进行预测。
目前最常用的统计学方法是基于时间序列分析的ARIMA模型和基于监督学习的支持向量机（SVM）模型。
这些方法通过对历史数据进行建模和预测，可以有效地预测轴承未来可能出现的问题，提高轴承的可靠性和寿命。
2.基于机器学习的预测技术机器学习是最新的一种预测技术，通过对大量数据进行训练和学习，可以准确地预测未来可能出现的轴承故障。
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。
轴承故障诊断与分析
轴承故障诊断与分析
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主要内容
1 2 3 4
轴承相关简介 滚动轴承故障诊断与分析 滑动轴承故障诊断与分析
参考文献
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轴承（Bearing）是机械中的固定机件。当其他机件在轴上彼此产生 相对运动时，用来保持轴的中心位置及控制该运动的机件，就称之为 轴承。轴承是各种机电设备中的重要组成部件,在各个机械部门有着 广泛的应用。
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小波包分析
小波包分析(Wavelet Packet Analysis) 是一种比小波分析更精细的分析方 法,它将频带进行多层次划分,并对小波变换中没有细分的高频部分做进一步 分解,从而提高时频分辨率。 小波包分解是一种分解更为精细的分解方法,它不仅对低频段部分进行分解, 而且对高频段部分也进行分解,并能根据分析信号的特征,自适应地选择相应 的频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高时频分辨率。因此,小波包分析可以 提取振动信号中能量突出的频带,分析其频率特征,找出故障产生的根源。
故 障 诊 断 技 术
时频域分析 光纤诊断分析 油液诊断分析 轴承润滑状态监测诊断法 声学诊断分析（基于声发射）
热诊断（热成像诊断和温度诊断）
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基于振动信号诊断技术及分析
基于振动信号的诊断技术能够诊断大多数滚动轴 承故障，其优点是可在运动中测得轴承信号。目 前国内外开发生产的各种滚动轴承故障诊断与监 测仪器大都是根据振动法的原理制成的。 步骤：
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小波变换
小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平 移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频 处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析 的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，有人把小波变换 称为“数学显微镜”。 小波分析是调和分析的重大突破。它继承和发展了Gobor 变换的局部化思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化、 缺乏离散正交基的缺点，不仅是比较理想的局部频谱分析 工具，而且在时域也具有良好的局域性。通过小波分解能 够把任何信号(平稳或非平稳)映射到由一个小波伸缩、平 移而成的一组基函数上，在通频范围内得到分布在各个不 同频道内的分解序列，其信息量是完整的。
轴承故障检测、诊断、分析技巧
为了尽可能长时间地以良好状态维持轴承本来的性能，必须保养、检测、检修、以求防事故于未然，确保运转的可靠性，提高生产性、经济性。
对长期运行中的设备来讲，平时的检测跟踪尤为重要，检测项目包括轴承的旋转音、振动、温度、润滑剂的状态等，根据检测结果，设备维护人员可以准确地判断设备的问题点，提早作出预防和解决方案。
一、异常旋转音分析诊断异常旋转音检测分析是采用听诊法对轴承工作状态进行监测的分析方法，常用工具是木柄长螺钉旋具，也可以使用外径为20mm左右的硬塑料管。
相对而言，使用电子听诊器进行监测，更有利于提高监测的可靠性。
轴承处于正常工作状态时，运转平稳、轻快，无停滞现象，发生的声响和谐而无杂音，可听到均匀而连续的“哗哗”声，或者较低的“轰轰”声。
异常声响所反映的轴承故障如下：1、轴承发出均匀而连续的“咝咝”声，这种声音由滚动体在内外圈中旋转而产生，包含有与转速无关的不规则的金属振动声响。
一般表现为轴承内加脂量不足，应进行补充。
若设备停机时间过长，特别是在冬季的低温情况下，轴承运转中有时会发出“咝咝沙沙”的声音，这与轴承径向间隙变小、润滑脂工作针入度变小有关。
应适当调整轴承间隙，更换针入度大一点的新润滑脂。
2、轴承在连续的“哗哗”声中发出均匀的周期性“嗬罗”声，这种声音是由于滚动体和内外圈滚道出现伤痕、沟槽、锈蚀斑而引起的。
声响的周期与轴承的转速成正比。
应对轴承进行更换。
3、轴承发出不规律、不均匀的“嚓嚓”声，这种声音是由于轴承内落入铁屑、砂粒等杂质而引起的。
声响强度较小，与转数没有联系。
应对轴承进行清洗，重新加脂或换油。
4、轴承发出连续而不规则的“沙沙”声，这种声音一般与轴承的内圈与轴配合过松或者外圈与轴承孔配合过松有关系。
声响强度较大时，应对轴承的配合关系进行检查，发现问题及时修理。
二、振动信号分析诊断轴承振动对轴承的损伤很敏感，例如剥落、压痕、锈蚀、裂纹、磨损等都会在轴承及振动测量中反映出来。
所以，通过采用特殊的轴承振动测量器（频率分析器等）可测量出振动的大小，通过频率分布可推断出异常的具体情况。
滚动轴承故障及其诊断方法
而一旦有了压痕，压痕引起的冲击载荷会进一步引起附近 表面的剥落。
这样，载荷的累积作用或短时超载就有可能引起轴承塑性 变形。
1滚动轴承异常的基本形式
(4).腐蚀
润滑油、水或空气水分引起表 面锈蚀（化学腐蚀）
轴承内部有较大的电流通过造 成的电腐蚀
2.3 滚动轴承的振动及其故障特征
2. 幅值域中的概率密度特征 滚动轴承正常时和
发生剥落损伤时的轴 承振动信号的幅值概 率密度分布如图。
轴承振动的概率密度分布
从图中可以看出，轴承发生剥落时，幅值分布的幅 度广，这是由于存在剥落的冲击振动。这样，从概率 密度分布的形状，就可以进行异常诊断。
3 滚动轴承故障诊断方法
2.2 滚动轴承的特征频率
➢ 为分析轴承各部运动参数，先做如下假设： (1)滚道与滚动体之间无相对滑动； (2)每个滚道体直径相同，且均匀分布在内外滚道之间 (3)承受径向、轴向载荷时各部分无变形；
方法： 研究出不承受轴向力时轴承缺陷特征频率，进而，推导出 承受轴向力时轴承缺陷特征频率
1. 不承受轴向力时 轴承缺陷特征频率
d Dm
)
fr
滚动轴承的特征频率
➢ (3) 轴承内外环有缺陷时的特征频率：
➢ 如果内环滚道上有缺陷时，则Z个滚动体滚过该缺陷时的
频率为
fi
f Bi Z
1 (1 2
d Dm
) frZ
➢ 如果外环滚道上有缺陷时，则Z个滚动体滚过该缺陷时的
频率为
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Z
➢ (4) 单个滚动体有缺陷时的特征频率：如果单个有缺陷的 滚动体每自传一周只冲击外环滚道（或外环）一次，则其 相对于外环的转动频率为
滚动轴承故障诊断方法与技术综述
滚动轴承故障诊断方法与技术综述引言：滚动轴承作为机械设备中常用的零部件之一，承担着支撑和传递载荷的重要作用。
然而，由于使用环境的恶劣和工作条件的复杂性，滚动轴承往往容易出现各种故障。
因此，为了保证机械设备的正常运行和延长轴承寿命，对滚动轴承的故障进行准确诊断非常重要。
一、故障诊断方法1. 观察法观察法是最常用的故障诊断方法之一。
通过观察滚动轴承的外观和运行状态来判断是否存在故障。
例如，如果发现滚动轴承有异常噪声、温度升高、润滑油泡沫、振动加剧等现象，很可能是轴承出现了故障。
2. 振动诊断法振动诊断法是一种先进的故障诊断方法，可以通过检测轴承的振动信号来判断轴承是否存在故障。
通过分析振动信号的频谱图，可以确定轴承故障的类型和位置。
常用的振动诊断方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
3. 声音诊断法声音诊断法是一种通过听觉判断轴承故障的方法。
通过专业人员对轴承产生的声音进行听觉分析，可以判断轴承是否存在异常。
常见的轴承故障声音包括金属碰撞声、摩擦声和振动声等。
4. 热诊断法热诊断法是一种通过测量轴承的温度来判断轴承故障的方法。
由于轴承在故障状态下会产生摩擦热，因此轴承的温度可以间接反映轴承的工作状态。
通过测量轴承的温度分布，可以判断轴承是否存在异常。
二、故障诊断技术1. 模式识别技术模式识别技术是一种基于机器学习的故障诊断技术，可以根据轴承的振动信号和声音信号等特征，通过训练模型来识别轴承的故障类型。
常用的模式识别技术包括支持向量机、神经网络和决策树等。
2. 图像诊断技术图像诊断技术是一种通过图像处理和分析来判断轴承故障的技术。
通过对轴承的外观图像进行特征提取和分类，可以实现对轴承故障的自动诊断。
常用的图像诊断技术包括边缘检测、纹理分析和目标识别等。
3. 声音信号处理技术声音信号处理技术是一种通过对轴承声音信号进行滤波、频谱分析和特征提取等处理，来判断轴承故障的技术。
通过对声音信号的频谱图和时域图进行分析，可以判断轴承故障的类型和位置。
滚动轴承故障诊断
滚动轴承故障诊断滚动轴承故障诊断初步1、故障原因滚动轴承的早期故障是滚⼦和滚道剥落、凹痕、破裂、腐蚀和杂物嵌⼊。
即主要故障形式：疲劳剥落、磨损、塑性变形、锈蚀、断裂、胶合、保持架损坏。
产⽣主要原因包括搬运粗⼼、安装不当、不对中、轴承倾斜、轴承选⽤不正确、润滑不⾜或密封失效、负载不合适以及制造缺陷。
2、频谱和波形特征滚动轴承它是由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。
当滚动体和滚道接触处遇到⼀个局部缺陷时，就有⼀个冲击信号产⽣。
缺陷在不同的元件上，接触点经过缺陷的频率是不相同的，这个频率就称为滚动轴承的特征频率。
滚动轴承的故障特征频率的数值⼀般在⼏赫兹到⼏百赫兹之间，在频谱图中的1000Hz以内的低频区域轴承故障特征频率如下：1、滚动轴承故障特征频率（外圈静⽌）式中：Z——滚动体个数fr——转频（Hz）D——轴承节径（mm）d——滚动体直径（mm）α——接触⾓（1）滚动轴承内圈故障特征频率（2）滚动轴承外圈故障特征频率（3）滚动轴承滚动体特征频率（4）滚动轴承保持架特征频率2、滚动轴承故障特征频率的计算经验公式：⼆、滚动轴承故障诊断的要素滚动轴承由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成，每个轴承部件对应⼀个轴承故障特征频率。
滚动轴承的故障频率分布有⼀个明显的特点，往往在低频和⾼频两个频段内都有表现。
所以在频率分析时，可以选择在这两个频段进⾏分析。
根据滚动轴承的故障形式在频域中的表现形式，将整个频域分为三个频段，既⾼频段、中频段和低频段。
l ⾼频阶段指频率范围处于2000－5000Hz 的频段，主要是轴承固有频率，在轴承故障的早期，⾼频段反映⽐较敏感；中频阶段指频率范围处于800－1600Hz 的频段，⼀般是由于轴承润滑不良⽽引起碰磨产⽣的频率范围；l 低频阶段指频率范围处于0－800Hz 的频段，基本覆盖轴承故障特征频率及谐波；在⾼频段和低频段中所体现的频率是否为轴承故障频率，还要通过其他⽅法进⾏印证加以确认。
轴承故障诊断原理
轴承故障诊断原理
轴承故障诊断原理是指通过对轴承的特征和声学信号分析，可以诊断轴承是否存在故障并确定故障的类型和严重程度的一种方法。
轴承是机械传动系统中的重要组成部分，一旦轴承故障，会影响整个传动系统的运行效率和寿命，因此及时的故障诊断和处理非常重要。
轴承故障诊断原理基于声学信号分析，可以通过振动传感器获取轴承的振动信号，然后对信号进行分析，包括峰值、频域、时域等参数。
基于这些参数，可以判断出轴承是否存在故障，以及故障的类型和严重程度。
具体来说，轴承故障通常会表现出不同的声学信号特征，包括高频噪声、低频振动、非线性振动等。
高频噪声通常表明轴承存在表面磨损或者滚珠损坏等故障；低频振动通常表现为轴承内部的撞击和杂音，可能是因为滚道损坏或者球和滚道之间的间隙过大等原因；非线性振动通常表现为轴承内部的摩擦和振动，可能是因为润滑不良或者轴承过度磨损等原因。
除了声学信号分析外，轴承故障诊断还可以采用视觉检测、热学分析等方法。
视觉检测可以通过检查轴承的表面状况来确定是否存在表面磨损或者裂纹等故障；热学分析可以通过测量轴承的温度变化来诊断是否存在过度摩擦等问题。
总之，轴承故障诊断原理是一种非常重要的机械故障诊断方法，可以帮助工程师及时发现和处理轴承故障，提高机械设备的运行效率和寿命。
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轴承故障诊断原理
引言：
轴承是工业中常见的一种重要零部件，广泛应用于各种机械设备中，承担着支撑和传递载荷的重要功能。
然而，由于工作环境的恶劣和长时间的使用，轴承往往容易出现各种故障。
因此，轴承故障的诊断和预测具有重要意义。
本文将介绍轴承故障的诊断原理，帮助读者更好地了解轴承故障的表现和诊断方法。
一、振动信号分析法
振动信号分析法是一种常见的轴承故障诊断方法。
通过采集轴承振动信号，分析其频谱和波形，可以判断轴承故障类型。
例如，当轴承内环故障时，振动信号的频谱会出现特征频率和倍频的峰值，波形会有明显的冲击和脉冲信号。
而当轴承外环故障时，振动信号的频谱则会出现特征频率和倍频的谷值，波形会有较为规则的周期性振动。
通过分析振动信号，可以准确判断轴承故障类型，并及时采取维修措施。
二、声音信号分析法
声音信号分析法是另一种常用的轴承故障诊断方法。
通过采集轴承工作时的声音信号，分析其频谱和波形，可以判断轴承故障类型。
例如，当轴承出现裂纹或磨损时，会产生高频的杂音信号；当轴承出现滚珠错位或脱落时，会产生低频的冲击声。
通过分析声音信号，
可以快速准确地判断轴承故障类型，从而采取相应的维修措施。
三、温度信号分析法
温度信号分析法是一种简单有效的轴承故障诊断方法。
通过监测轴承的温度变化，可以判断轴承是否存在故障。
例如，当轴承内环故障时，由于摩擦和磨损产生的热量增加，轴承温度会升高；当轴承外环故障时，轴承温度则会降低。
通过分析温度信号，可以及时察觉轴承故障，并采取相应的维修措施。
四、油液分析法
油液分析法是一种常用的轴承故障诊断方法。
通过对轴承工作时的润滑油进行取样分析，可以判断轴承的磨损和污染情况。
例如，当轴承出现磨损时，润滑油中会出现金属颗粒和磨粒；当轴承受到污染时，润滑油中会出现水分和杂质。
通过分析油液信号，可以及时判断轴承的工作状态，进行维护和更换。
五、红外热像仪诊断法
红外热像仪诊断法是一种非接触式的轴承故障诊断方法。
通过使用红外热像仪对轴承进行热像检测，可以观察轴承的温度分布情况。
例如，当轴承出现摩擦和磨损时，轴承的温度会升高，出现局部热点；当轴承受到外界环境影响时，轴承的温度会不均匀。
通过红外热像仪诊断法，可以快速准确地判断轴承的工作状态，进行维护和更换。
结论：
轴承故障诊断原理是通过分析振动信号、声音信号、温度信号、油液信号和红外热像信号等多种信号，判断轴承故障类型和工作状态，从而采取相应的维修措施。
这些诊断方法不仅能够提高轴承的可靠性和寿命，还能够减少设备的维修成本和停机时间。
因此，轴承故障诊断原理在工业领域具有重要意义，值得进一步研究和应用。