滚动轴承振动信号特性分析
关于滚动轴承故障检测的改进包络分析
关于滚动轴承故障检测的改进包络分析滚动轴承是机械设备中常见的零部件，负责支撑和转动设备中的轴，因此其运转状态直接关系到设备的正常运转和寿命。
滚动轴承故障的检测一直以来是一个重要的课题，传统的故障检测方法往往不够精确和高效。
为了提高滚动轴承故障检测的精度和效率，近年来，学者们开始利用包络分析方法进行故障诊断。
本文将从滚动轴承故障检测的现状和包络分析方法的改进两个方面进行探讨。
一、滚动轴承故障检测的现状目前，滚动轴承故障检测主要依靠振动信号分析。
一般来说，通过对轴承振动信号的采集和分析，可以识别出不同类型的故障，包括滚动体故障、内外环故障和保持架故障等。
传统的振动信号分析方法存在一些问题。
对振动信号的分析需要专业的设备和技术，成本较高，不适合大规模生产的需求。
传统的振动信号分析方法针对不同类型的故障识别效果不尽如人意，特别是对于早期故障的检测效果不佳。
为了提高滚动轴承故障检测的精度和效率，有必要探索新的方法和技术。
二、包络分析方法的改进包络分析是一种常见的信号处理方法，它可以通过对原始信号的包络线进行分析，来识别出信号中的重要信息。
在滚动轴承故障检测中，包络分析方法可以用来分析轴承振动信号，从而识别出轴承的故障类型和程度。
目前的包络分析方法在滚动轴承故障检测中存在一些问题，主要表现在以下几个方面：1. 效果不尽如人意：在实际应用中，现有的包络分析方法对于不同类型故障的识别效果不尽如人意，特别是对于早期故障的诊断效果较差。
2. 计算复杂度高：现有的包络分析方法需要大量的计算资源和时间，不适合实时和在线的故障诊断需求。
为了改进包络分析方法在滚动轴承故障检测中的应用效果，需要从以下几个方面进行改进：1. 改进包络分析算法：针对滚动轴承振动信号的特点，有必要开发新的包络分析算法，以提高对不同类型故障的诊断效果。
2. 优化计算方法：对于包络分析算法的计算复杂度进行优化，以提高其实时性和在线性。
3. 结合其他信号处理方法：将包络分析方法与其他信号处理方法相结合，以提高对滚动轴承故障的诊断精度和效率。
滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法
2.3 滚动轴承的振动类型及故障特征分析 .................................9
2.3.1 滚动轴承的旋转机构 ..................................................................9 2.3.2 滚动轴承的振动类型 ................................................................10 2.3.2.1 滚动轴承的固有振动频率 ...............................................11 2.3.2.2 滚动轴承的缺陷特征频率 ...............................................11 2.3.2.3 滚动轴承的振动及其故障特征 ........................................12
Keywords: Rolling-Element bearing Hilbert transform
Gears
Fault Diagnosis
Envelope Analysis
Correlation-Envelope Analysis
- II -
西北工业大学硕士学位论文
目
录
目
录
第一章 绪
论 ................................................................... 1
3.4 齿轮振动信号的特征 ........................................................ 25
3.4.1 啮合频率及其各次谐波 .............................................................26 3.4.2 隐含成分 ..................................................................................26 3.4.3 调制效应产生边频带 ................................................................26 3.4.3.1 幅值调制 ........................................................................27 3.4.3.2 调频效应 ........................................................................27 3.4.4 轴速频率及其低次谐波 .............................................................27 3.4.5 啮合频率及其各次谐波的分析 ..................................................27 3.4.6 边带分析 ..................................................................................28
滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法
滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法目录一、内容综述 (2)二、滚动轴承振动信号分析 (3)1. 滚动轴承工作原理及结构特点 (4)2. 振动信号产生机制 (5)3. 振动信号采集与处理 (6)三、齿轮振动信号分析 (7)1. 齿轮工作原理及故障类型 (8)2. 振动信号特征提取 (10)3. 齿轮故障识别与诊断 (11)四、滚动轴承与齿轮振动信号分析方法 (12)1. 时域分析 (13)2. 频域分析 (14)3. 时频域联合分析 (16)五、故障诊断方法 (17)1. 基于振动信号特征的故障诊断 (18)2. 基于模型的故障诊断 (20)3. 基于智能算法的故障诊断 (21)六、实验与应用实例 (22)1. 实验设计 (24)2. 实验结果与分析 (25)3. 应用实例介绍 (26)七、结论与展望 (28)1. 研究结论 (29)2. 展望未来发展趋势 (29)一、内容综述本文档旨在全面阐述滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的研究现状、发展趋势及其重要性。
随着工业领域的快速发展，滚动轴承和齿轮作为机械设备中的关键部件，其运行状态的正常与否直接关系到整个系统的稳定性和效率。
针对滚动轴承和齿轮的振动信号分析以及故障诊断方法的研究具有极其重要的实际意义。
滚动轴承和齿轮的故障诊断主要依赖于振动信号分析，通过对振动信号的特征提取和模式识别，实现对设备状态的实时监测和故障诊断。
随着信号处理技术和人工智能技术的不断进步，滚动轴承和齿轮振动信号分析的方法日趋成熟，为设备的故障诊断提供了有力的技术支持。
本文首先概述了滚动轴承和齿轮的基本结构、工作原理及其在机械设备中的重要地位。
然后重点介绍了振动信号分析的基本原理和方法，包括信号采集、特征提取、模式识别等关键环节。
接着详细阐述了基于振动信号的故障诊断方法，包括传统方法如频谱分析、包络分析等，以及近年来新兴的基于机器学习和深度学习的诊断方法。
对滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的未来发展趋势进行了展望。
滚动轴承振动信号特性分析
滚动轴承振动信号特性分析滚动轴承是一种常见的机械元件，在机械系统中起到支撑转动轴承、减少摩擦和传递载荷的作用。
然而，由于长期使用或其他原因，滚动轴承可能会出现一些故障，如疲劳破坏、过度磨损和松动等。
因此，滚动轴承的振动信号特性分析对于故障检测和预测具有重要的意义。
滚动轴承的振动信号是由于内外圈的滚珠与滚道之间的相对运动而产生的，这些振动信号可以通过加速度传感器等设备进行采集。
基于振动信号的特性分析，可以帮助我们了解滚动轴承在运行过程中的状况，从而判断是否存在故障。
下面将从不同的角度分析滚动轴承振动信号的特性。
首先，可以从时间域来分析滚动轴承的振动信号特性。
利用时间域信号，可以直观地观察到滚动轴承振动信号的波形变化。
通过观察振动信号的幅值和周期，可以初步判断是否存在异常。
通常情况下，正常的滚动轴承振动信号应该是稳定和准周期的。
如果出现振动信号的幅值波动较大或周期不规则，可能表示滚动轴承存在故障。
其次，可以从频域来分析滚动轴承的振动信号特性。
频域分析可以将信号从时域转换为频域，通过频谱图来观察不同频率分量的强度。
通过对滚动轴承振动信号进行傅里叶变换，可以得到其频谱图。
正常的滚动轴承振动信号的频谱图应该是窄带的，且主要集中在轴承的基频和谐波频率上。
如果出现频谱图突然增加了一些频率分量，可能表示滚动轴承存在故障，如滚珠松动、内圈或外圈的损伤等。
此外，滚动轴承的振动信号还可以通过时频分析方法进行特性分析。
时频分析可以将信号的时域信息和频域信息进行联合分析，可以观察到信号在时间和频率上的变化。
通过应用时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）和小波变换，可以查看滚动轴承振动信号在时间和频率上的瞬态和局部特性。
这种分析方法可以帮助我们检测滚动轴承振动信号的瞬态特征和突变情况，提高故障检测和预测的准确性。
最后，滚动轴承的振动信号特性还可以通过统计学方法进行分析。
通过统计学参数，如均值、标准差和峭度等，可以观察滚动轴承振动信号的集中程度、离散程度和峰态等特性。
滚动轴承的振动测量和简易诊断
滚动轴承的振动测量与简易诊断（1）由于滚动轴承的故障信号具有冲击振动的特点，频率极高，衰减较快，因此利用振动信号对其进行监测诊断时，除了参考前面已经介绍的旋转机械、往复机械的振动测试方法以外，还应根据其振动特点，有针对性地采取一些措施和方法。
一、测点的选择滚动轴承因故障引起的冲击振动由冲击点以半球面波方式向外传播，通过轴承零件、轴承座传到箱体或机架。
由于冲击振动所含的频率很高，每通过零件的界面传递一次，其能量损失约80％。
因此，测量点应尽量靠近被测轴承的承载区，应尽量减少中间传递环节，探测点离轴承外圈的距离越近越直接越好。
图1表示了传感器位置对故障检测灵敏度的影响。
在图1 (a)中，假如传感器放在承载方向时为100%，则在承载方向士45°方向上降为95％（- 5dB），在轴向则降为22%-25%（-12～13dB）。
在图1 (b)中，当止推轴承发生故障产生冲击并向外散发球面波时，假如在轴承盖正对故障处的读数为100%，则在轴承座轴向的读数降为5%（-19dB)。
在图1 (c) 和(d)中给出了传感器安装的正确位置和错误位置，较粗的弧线表示振动较强烈的部位，较细的弧线表示因振动波通过界面衰减导致振动减弱的情形。
图1 传感器位置对故障检测灵敏度的影响由于滚动轴承的振动在不同方向上反映出不同的特性，因此应尽量考虑在水平（x）、垂直（y）和轴向（z）三个方向上进行振动检测，但由于设备构造、安装条件的限制，或出于经济方面的考虑，不可能在每个方向上都进行检测，这时可选择其中的两个方向进行检测。
二、传感器的选择与固定方式根据滚动轴承的结构特点，使用条件不同，它所引起的振动可能是频率约为1kHz以下的低频脉动（通过振动），也可能是频率在1kHz以上，数千赫乃至数十千赫的高频振动（固有振动），通常情况下是同时包含了上述两种振动成分。
因此，检测滚动轴承振动速度和加速度信号时应同时覆盖或分别覆盖上述两个频带，必要时可以采用滤波器取出需要的频率成分。
轴承振动特征分析
06 结论与建议
结论总结
轴承故障诊断的准确性得 到提高
通过分析振动信号，可以更准确地判断轴承 的运行状态，及时发现潜在的故障。
故障模式识别更加明确
振动特征分析有助于识别轴承的故障模式，如内圈 、外圈或滚动体的故障，为后续的故障原因分析和 修复提供依据。
定量评估轴承性能
通过分析振动信号的频谱、幅值等信息，可 以对轴承的性能进行定量评估，为轴承的维 护和更换提供决策依据。
原因
主要包括轴承座刚度不足、安装 不良、基础松动等。
振动特征分析方法
通过频谱分析、波形分析、轴心 轨迹分析等方法，对轴承座的振 动信号进行采集、处理和分析， 提取出轴承座的振动特征。
实例分析结果
轴承座的振动特征主要表现为低 频振动信号，其频率与轴承座的 结构和基础有关，通过分析这些 特征可以判断轴承座的工作状态 和故障类型。
轴承振动概述
轴承振动是指轴承在运转过程中产生的振动 现象，其产生的原因主要包括轴承内部元件 的相互作用、轴承座的不稳定以及外部激励 等。
轴承振动特征分析主要通过采集轴承的 振动信号，利用信号处理技术提取特征 ，进而对轴承的工作状态进行评估。
轴承振动通常采用振动烈度来描述， 其评价指标包括加速度、速度和位移 等。
02 轴承振动产生的原因
制造误差
材料不均匀
轴承材料内部存在不均匀性，导 致在运转过程中受力不均，引起 振动。
热处理不当
轴承的热处理工艺不佳，导致材 料内部存在残余应力，在运转过 程中产生振动。
装配误差
安装位置不准确
轴承在安装过程中位置不准确，导致运转过程中受力不均， 引起振动。
装配间隙不当
轴承的装配间隙过小或过大，都会影响轴承的正常运转，产 生振动。
滚动轴承常见故障及其振动信号特征
滚动轴承常见故障及其振动信号特征作者：武栋梁来源：《科技资讯》2012年第18期摘要:轴承为机械设备的关键部件之一,轴承损坏能直接影响设备正常运作,影响生产效率。
本文对轴承的常见故障原因及形式进行分析,并总结其故障检测方法和轴承在发生故障时的振动信号特征。
关键词:轴承故障振动信号中图分类号:TH133 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)06(c)-0085-02及时对系统关键部件进行维修和更换可以在一定程度上避免系统工作过程中关键部件损坏带来的系统故障造成的经济损失和人员伤害。
滚动轴承为旋转机械的关键部件,其运行状态直接决定转动部件的效率和安全,本文总结了常见的滚动轴承故障种类和轴承故障检测方法,并对轴承振动信号特点进行分析。
本文对轴承故障的诊断和设备的维修提供参考作用,有助于实现对轴承故障的原因和种类的预先判断。
1 轴承故障形式及原因分析滚动轴承在工作过程中,由于装配不当、润滑欠缺、异物侵入或者超负荷运转等都可能引发轴承损坏,或者过载等都可能引发轴承损坏,或者长时间工作后产生疲劳剥落或者自然磨损导致系统故障。
常见的轴承故障可总结为损伤和磨损两大类。
常见的损伤类故障有疲劳剥落、塑性变形、轴承烧伤、锈蚀、断裂、胶合六种；磨损类故障为轴承长期正常工作引起的渐变性故障。
1.1 疲劳剥落滚动轴承发生故障的典型方式是其滚动接触发生单纯的疲劳剥落。
在工作中,轴承滚子和滚道接触面相对滚动的同时又互相挤压,加上周期交变载荷的作用,长时间工作后,轴承部件接触面将产生小的剥落坑,最终发展为大面积剥落,该现象称作疲劳剥落。
1.2 塑性变形当工作载荷过重时,由于滚动轴承承受的过大的冲击力和静载荷的原因,轴承滚道的表面上形成的不均匀凹坑,这种现象主要发生在低速旋转的轴承上。
另外由于热变形而引起的额外的载荷也可能使轴承产生塑性变形[1]。
1.3 断裂过大的负荷是轴承内部部件断裂的主要原因,另外工作过程中摩擦产生的热应力过大时也能引起轴承零件的断裂。
滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究共3篇
滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究共3篇滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究1滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究随着工业自动化的推进和智能化的发展，机械设备的使用率越来越高，滚动轴承作为最常用的机械元件之一，其使用寿命的长短直接关系到整个机械设备的寿命。
如果能够在使用前预测轴承故障的发生，及时进行维护，就可以极大地提高设备的可靠性和使用寿命。
因此，如何对滚动轴承进行振动信号处理及特征提取成为了机械故障预测领域的热门研究方向。
滚动轴承的振动信号可以通过加速度、速度、位移等参数来表征。
振动信号处理的基本内容包括数据采集、滤波、去噪、分析和特征提取等步骤。
数据采集是为了获取原始振动信号，通常使用加速度传感器将振动信号转换成电信号采集下来。
然后对采集到的振动信号进行滤波和去噪处理来消除环境噪声和其他信号干扰，以便于分析和提取轴承特征信息。
在分析振动信号时，需要从几个方面入手。
首先是时域分析，通过对振动信号的时间序列进行统计分析，可以得到均值、方差、峰值、波形等信息。
其次是频域分析，可以将时域信号转化为频域信号来分析频率分布特征。
最后是时频域分析，可以将振动信号拆分成多个小时间段，然后在每个时间段内进行频域分析，进一步揭示振动信号的时变特性。
特征提取是对振动信号分析的最核心步骤。
特征提取旨在从振动信号中提取出对轴承状态诊断有意义的特征量，以实现机械设备健康状态的检测和故障诊断。
目前常用的特征量包括时域特征、频域特征、时频域特征等。
时域特征包括均值、方差、峰值、脉冲因子、裕度因子等；频域特征包括能量、均值频率、频率幅值、谱峰等；时频域特征包括小波包能量特征、小波包熵特征与小波包谱能量特征等。
总之，滚动轴承的振动信号处理及特征提取是机械预测维护的重要内容，其研究对于提高机械设备的可靠性和使用寿命具有重要的意义。
未来，随着新技术的不断引入和发展，机械故障诊断和维护模式也将不断升级，从而为滚动轴承振动信号处理及特征提取的研究提供更加广泛和多样化的应用场景滚动轴承是工业生产中不可或缺的机械零件，但其长期运行可能会受到各种因素的干扰而导致故障，因此开展振动信号处理及特征提取研究对于机械设备的预测维护具有重要的意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
西南交通大学本科毕业设计（论文）滚动轴承振动信号特性分析年级:2010级学号:**********:***专业:机械制造工艺及其设备****:***2014年 6月院系机械工程系专业机械设计制造及其自动化（机械制造）年级 2010级姓名刘元是题目滚动轴承振动信号特性分析指导教师评语指导教师 (签章) 评阅人评语评阅人 (签章) 成绩答辩委员会主任 (签章)年月日毕业设计（论文）任务书班级 2010机制1班学生姓名刘元是学号 20107151 发题日期：2014年 2月 24日完成日期： 6月 20日题目滚动轴承振动信号特性分析1、本论文的目的、意义：滚动轴承的优点众多，因此滚动轴承在工程实践中得到充分的应用。
但是滚动轴承有时的工作条件十分恶劣并且在机械设备中承载载荷、传递载荷。
滚动轴承损坏尤其是突然损坏不仅会导致机械设备的故障失效，甚至可能造成更为严重或许是灾难性的事故。
本论文主要针对滚动轴承振动信号进行研究，在对滚动轴承结构有一定了解的基础上，重点研究滚动轴承振动信号特点，并基于滚动轴承振动实测信号进行分析验证，掌握常见的信号谱分析方法，并尝试对滚动轴承零件故障进行分析。
2、学生应完成的任务（1）基于滚动轴承振动信号进行常见分析的分析方法，如时域分析、FFT分析、功率谱分析研究所实测振动信号，并得出相应结论。
（2）利用小波或其它信号分析方法研究所实测振动信号，并得出相应结论。
（3）利用MATLAB编制信号分析GUI，实现计算信号特征参数及实现简单的信号分析功能。
（4）完成毕业论文。
3、论文各部分内容及时间分配：（共 16 周）第一部分了解滚动轴承的功能、构成 (2周) 第二部分了解滚动轴承常见的失效形式(2周) 第三部分基于实测滚动轴承振动信号利用功率谱等方法分析其特性 (4周) 第四部分利用典型时频分析方法分析滚动轴承振动信号特性并编GUI(6周) 第五部分论文撰写(2周) 评阅及答辩(2周)备注(1)CNKI关于滚动轴承故障分析的论文.（2）功率谱分析、小波分析、希尔伯特-黄变换有关书籍（3）matlab编程方面的书籍指导教师：年月日审批人：年月日摘要滚动轴承在工程实践中得到了充分的应用，但是滚动轴承却十分容易损坏。
滚动轴承的运行状态通常也会直接影响到整个机械设备的性能。
滚动轴承损坏尤其是突然损坏不仅会导致机械设备的故障失效，甚至造成更为严重或许是灾难性的事故。
对滚动轴承进行特征信号分析对其故障进行诊断可以有效地避免事故发生。
本文首先分析了滚动轴承的结构和振动故障机理并对滚动轴承的失效形式、振动类型及产生故障的原因进行了较为全面的探讨。
还简单的介绍了滚动轴承振动信号基于时域、频域的分析方法。
对比了正常信号和各类故障轴承型号的时域特征值参数以及时域波线图、FFT谱以及功率谱图等。
为了有效地提取滚动轴承故障信号特性，提出了一种基于共振解调技术和谱峭度法相结合的方法，并且将其应用到实际的滚动轴承的数据中进行分析处理。
发现能准确的找出其故障部位并得到其故障频率。
其次本文还介绍了小波变换的产生及其发展，并将小波变换与包络谱分析相结合对故障轴承信号进行分析，提取出故障频率并得出分析结果。
最后本文利用matlab软件平台，实现了关于信号分析的用户界面设计（GUI）。
该用户界面设计（GUI）能够实现提取分析信号的特征值，绘制时域、频域图形等功能。
关键词：滚动轴承振动信号故障诊断GUIAbstractRolling has been fully applied in engineering practice, but it is very easy to damage the rolling bearing. Rolling running normally will directly affect the performance of the entire mechanical equipment. Bearing damage, especially damage to not only lead to a sudden failure of mechanical equipment failures, perhaps even more serious cause catastrophic accident. Characteristic signals for rolling bearing fault diagnosis can be analyzed effectively avoid accidents.This paper analyzes the structure and the failure modes of vibration of rolling bearings and roller bearing failure mechanism, vibration type and cause of failure for a more comprehensive discussion. Also briefly introduced the rolling bearing vibration signal analysis method based on the time domain, frequency domain. Comparative characteristics of normal time domain signal and the value of various types of failures bearing model parameters and time-domain wave chart, FFT spectrum and the power spectrum and so on. In order to effectively extract the rolling bearing fault signal characteristics is proposed based on the resonance demodulation technique and spectral kurtosis method are combined, and apply it to the actual data in the rolling bearing analysis and processing. Found to accurately identify the site and its failure to get its failure frequency. Second, this paper also describes the emergence and development of wavelet transform and wavelet transform and envelope spectrum analysis of the combination of fault bearing signal is analyzed to extract the fault frequency and draw analysis. Finally, the use of matlab software platform, on signal analysis user interface design (GUI). The user interface design (GUI) enables analysis of signal extraction eigenvalues, draw time-domain and frequency-domain graphics functions.Keywords: rolling bearing,vibration signa,fault diagnosis,GUI目录第一章绪论................................................................................................................ V I1.1研究的背景及其意义 (1)1.2 关于滚动轴承故障研究概况及发展趋势 (1)1.2.1 研究概况 (1)1.2.2 国内外研究现状 (2)1.2.3 发展趋势 (4)第二章滚动轴承故障机理及振动信号 (5)2.1 轴承结构和故障机理 (5)2.2 滚动轴承失效形式 (6)2.2.1 正常失效 (6)2.2.2 非正常失效 (7)2.3 滚动轴承的振动频率 (8)2.3.1 固有振动频率 (8)2.3.2 故障缺陷频率 (9)第三章滚动轴承故障信号分析 (11)3.1滚动轴承零件典型故障振动信号 (11)3.1.1 外圈滚道损伤 (11)3.1.2 内圈滚道损伤 (12)3.1.3 滚动体损伤 (12)3.2时域特征参数分析 (13)3.2.1有量纲参数 (13)3.2.2无量纲参数 (15)3.3振动信号的简单频域分析 (17)3.3.1 FFT谱 (17)3.3.2功率谱 (18)第四章共振解调和谱峭度的轴承信号特性分析 (21)4.1共振解调故障诊断技术 (21)4.1.1共振解调技术原理 (21)4.1.2共振解调技术局限性 (22)4.2谱峭度法在共振解调故障诊断技术中的应用 (22)4.2.1谱峭度理论 (22)4.2.2快速峭度图 (23)4.3希尔伯特(Hilbert)变换包络检波原理 (24)4.4工程信号实际分析 (24)第五章基于小波分解的轴承信号包络谱分析 (31)5.1小波变换的产生及其发展 (31)5.2 小波变换的定义 (32)5.2.1 连续小波变换 (32)5.2.2 离散小波变换 (32)5.3实验信号小波分解验证 (33)5.4工程信号实际分析 (34)第六章基于Matlab简单的滚动轴承信号分析图形用户界面 (36)6.1Matlab GUI设计平台简介 (36)6.2信号分析GUI设计 (36)结论 (40)第一章绪论1.1研究的背景及其意义科学在技术不断发展和进步，机械设备也愈来愈复杂化、精细化和自动化。
与此同时机械设备的工作环境也越来越恶劣。
由于滚动轴承的优点十分明显如：摩擦阻力小、便于润滑、高效率、易装配等。
所以滚动轴承在工程实践中得到了充分的应用，例如电站发电机、石油转井机、高速列车转向架、飞机发动机等，它们基本上覆盖了石油、交通、电力以及制造等诸多领域。
滚动轴承对于多数机械设备来讲都是关键的构成部件，不过它却是十分容易被损坏的。