滚动轴承故障诊断 文献综述
轴承运行状态监测与故障诊断方法研究【文献综述】
毕业设计开题报告测控技术与仪器轴承运行状态监测与故障诊断方法研究1前言装备制造业是为国民经济和国防建设提供技术的重要产业，而振兴装备制造业的重中之重是提高装备的创新和产品的国产化，轴承产品作为装备制造业中重大装备的基础零件，也必须实现其自主创新和国产化。
从文献所知，国务院在《关于加快振兴装备制造业若干意见》中提出,选择16个对国家经济和国防建设有重要影响的关键领域，以重大装备为重点，尽快扩大自主装备的市场占有率[1]。
而在这16个关键领域中的重大技术装备中,绝大部分都要装用轴承，并且需要高技术的轴承来保证其精度、性能、寿命和可靠性。
据数据显示,至2010年，这16个关键领域每年要配套轴承约 550.5万套，产值约 116.5亿元。
滚动轴承作为机械设备中重要的零件，是机械设备的重要故障源之一。
统计表明：在使用滚动轴承的机械中，大概有 30%的机械故障是由滚动轴承引起的。
在感应电机故障中，滚动轴承故障约占电机故障的40%左右,而齿轮箱各类故障中的轴承故障率仅次于齿轮占20%。
有关资料表明，我国现有的机车用的滚动轴承，每年约40%要经过下车检验，其中的33%左右被更换。
因此，改定期维修为状态监控维修，研究机车轴承故障监测和诊断，有重要的经济效益和实用价值[2]。
据统计，对机械设备应用状态监测与故障诊断技术，事故发生率可降低75%，维修费用可减少25～50%。
滚动轴承的状态监测与故障诊断技术在了解轴承的性能状态和及时发现潜在故障等方面起着至关重要的作用，并且可以有效提高机械设备的运行管理水平及维修效能，具有显著的经济效益。
2主题现在，我国在滚动轴承监测与故障诊断技术方面的研究经历了2个重要阶段:从70年代末到80年代初，主要吸收国外先进技术，并对一些故障原理和诊断方法展开研究；从80年代初期到现在，全面开展了对滚动轴承的故障诊断新理论及其应用的研究工作，引入了先进技术，大大提高了诊断系统可实施性，并取得了丰硕成果[1]。
基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究综述
基本内容
摘要：本次演示综述了基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究进展，概述了 深度学习在滚动轴承故障诊断中的应用和优缺点，并提出了未来研究的方向和重 点。关键词：深度学习，滚动轴承，故障诊断，机械故障，
引言：滚动轴承是机械设备中的重要组成部分，其故障会对设备的正常运行 产生严重影响。因此，滚动轴承故障诊断具有重要意义。随着人工智能技术的发 展，深度学习作为一种强大的机器学习分支，已在许多领域取得了显著成果。本 次演示将综述基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究进展，以期为相关领域的研 究提供参考。
文献综述：近年来，深度学习在滚动轴承故障诊断中得到了广泛。根据应用 的不同，可以分为以下几类：
1、基于卷积神经网络的故障诊断：卷积神经网络（CNN）是一种适用于图像 处理的深度学习算法。有研究表明，将CNN应用于滚动轴承故障诊断，可以有效 地识别轴承表面的损伤图像。通过构建特定的CNN模型，将损伤图像作为输入， 可以实现故障的自动诊断。然而，CNN方法需要大量的标注数据，且对数据的质 量和数量要求较高。
未来研究可以从以下几个方面展开：首先，加强数据预处理工作，提高数据 质量，以减轻深度学习算法对数据的依赖程度。其次，改进现有深度学习算法， 解决其存在的问题，提高算法的稳定性和泛化能力。此外，研究多源信息融合方 法，综合利用不同信息源的特征进行滚动轴承故障诊断，以提高诊断准确性和鲁 棒性。最后，开展实验研究，验证改进算法的有效性，为滚动轴承故障诊断提供 新的解决方案。
通过比较编码向量在不同状态下的差异，可以实现对轴承故障的诊断。然而， AE的诊断效果受限于所提取的特征的有效性，如何选择合适的特征仍是一个问题。
结论：基于深度学习的滚动轴承故障诊断研究取得了一定的进展，但仍存在 一些问题和不足。首先，深度学习算法的应用仍受限于数据的质量和数量，尤其 是在CNN方法中。其次，深度学习算法本身也存在一些问题，如RNN中的梯度消失 和梯度爆炸问题。此外，如何选择合适的特征以及如何构建有效的深断：循环神经网络（RNN）是一种适用于序列 处理的深度学习算法。在滚动轴承故障诊断中，RNN可以处理时间序列数据，如 振动信号等。通过将振动信号转化为序列数据，并输入到RNN模型中进行训练， 可以实现对轴承故障的预测和诊断。但是，RNN模型训练过程中容易出现梯度消 失或梯度爆炸的问题，导致模型无法有效学习。
滚动轴承故障诊断方法综述
滚动轴承故障诊断方法综述摘要：机械装备的安全运行对于现代工业发展具有重要的现实意义，同时也能有效保障人员安全和降低企业经济损失，因此相关的设备故障诊断技术也得到极大关注。
轴承作为机械装备特别是旋转机械设备中的重要基础部件，各种复杂工况下，容易发生滚动体变形、磨损、腐蚀、裂缝等各种形式的缺陷，因此如何实现对滚动轴承的故障检测和识别具有重要的意义。
关键词：机械；滚动轴承；故障诊断引言轴承故障诊断主要采用的手段是获取设备的振动信号、声发射信号、电磁信号、超声信号等，通过一定的手段从这些信号之中获得轴承的相关故障信息。
通常所采集得到的信号不能直接作为模式识别工具的输入数据，因为这些原始信号不仅数据量大同时对于轴承所处的工况比较敏感，需要对采集的数据进一步处理。
从某种意义上讲，机械故障诊断可视为一个故障模式识别过程，模式识别技术的发展对于机械故障诊断技术的发展有着直接的影响。
通过设计合理的模式分类器来进行故障模式识别是故障诊断的又一关键步骤[2]。
目前在轴承故障诊断领域主要采用统计模式识别方法和人工智能识别方法两大类。
随着人工智能技术的不断发展，为解决滚动轴承的故障诊断问题提供了新的手段和方法，本文主要针对滚动轴承故障模式识别方面的研究工作进行综述，并给出相关的研究趋势。
1基于贝叶斯推理的故障模式识别技术首先采用小波包分解得到峭度特征量；然后，采用主成分分析法、核主成分分析法等降维方法选择合适的特征量，最后将选择的特征量送入到朴素贝叶斯分类器和线性判别分析模型（LDA）中，从而实现对轴承的故障进行分类。
基于红外图像分割的旋转机械故障诊断方法，首先采用图像分割算法对红外图像进行特征提取，然后采用特征融合算法进行故障特征融合，最后将融合后的特征量分别作为朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类模型的输入量，对这两种识别模型进行训练并将训练后的模型用于故障识别。
实验结果表明该算法具有故障模式识别分类准确度高、速度快等优势。
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。
滚动轴承的故障诊断方法研究
滚动轴承的故障诊断⽅法研究滚动轴承的故障诊断⽅法研究第1章绪论1.1研究的⽬的和意义滚动轴承是⽣产机械中的地位⽆可替代，当然也最易损坏的部件。
其运⾏状态会直接影响整台机械⼯作效率、精度寿命和可靠性。
滚动轴承的损坏会导致⽣产机械剧烈振动，并伴有强⼤噪声，不仅会影响产品的加⼯质量，严重时会导致⽣产机械的损坏或机械事故。
随着电机的⼴泛应⽤及其⾃动化程度的不断提⾼，对其安全性、精度和故障诊断的准确性的要求也随之提⾼。
传统的诊断⽅法不仅成本较⾼、准确率偏低，并且更新费⽤⾼，已然不能满⾜⾼科技设备的需求。
基于以上原因，本⽂在虚拟仪器的环境下，利⽤多传感器信息融合技术，实现滚动轴承的故障诊断，会对现在和将来的⽣产技术提供强有⼒的帮助。
1.2国内外电机滚动轴承故障诊断的研究现状近现代以来，国内和国外的研究机构及学者在电机滚动轴承故障诊断的理论、技术与⽅法等⽅⾯进⾏了⼤量的研究分析⼯作，发表了诸多研究成果。
在国外，美国南卡罗林娜⼤学运⽤振动响应的多参数多频率的⽅法，对具有裂纹的和损伤的故障轴承进⾏诊断，⽬前已经取得了良好的成果。
美国宾州⼤学采⽤alpha beta -gamma跟踪滤波器和Kalman滤波器，对轴承故障的智能预⽰实现了完美成功。
⽇本九州⼯业⼤学运⽤基因算法优化组合特征参数，成功诊断出⼯况滚动轴承微弱故障。
意⼤利的Cassino⼤学，使⽤⾃谱技术对出现的轴承进⾏检测，判断故障轴承的初始问题，到⽬前为⽌也取得了有效的研究成果。
国外的这些技术有我们值得借鉴的地⽅，去其糟粕取其精华，研究更有技术的故障轴承诊断系统。
在国内，当滚动轴承存在故障时，⼤都以振动检测为主，因为轴承故障后常伴随巨⼤的声响，以及明显的外观表现。
国内的主要研究成果如下图所⽰。
或⾃⾝故障等多个⽅⾯的原因，会对故障造成误判或错判，如:声级计传感器易受到噪声的⼲扰，不能准确、⽆失真的反映滚动轴承的真实信号，温度传感器由于易受到外界温度的⼲扰，也常会出现误判或者错判等等。
铁路货车滚动轴承故障诊断方法研究
铁路货车滚动轴承故障诊断方法研究1. 引言1.1 研究背景铁路货车是运输重要货物和物资的重要交通工具，其运行安全和效率对经济和社会发展至关重要。
在铁路货车的各个部件中，滚动轴承是承载货车重量和减少摩擦的关键部件之一。
由于长时间运行和大负荷工况的影响，滚动轴承容易出现故障，如磨损、疲劳、错位等，导致铁路货车运行中断，甚至发生事故。
对铁路货车滚动轴承的故障诊断方法进行研究具有极其重要的意义。
通过有效的故障诊断方法，可以及时发现和修复轴承故障，提高铁路货车的运行安全性和可靠性，减少事故发生的可能性。
目前，传统的故障诊断方法在一定程度上已经满足了实际需求，但受限于技术和方法的局限性，依然存在着一些不足之处。
本文旨在探讨基于机器学习、振动信号以及声音信号等先进技术的故障诊断方法，以提高铁路货车滚动轴承故障诊断的准确性和效率，为铁路货车运行安全提供更有力的保障。
1.2 研究目的铁路货车滚动轴承是铁路货运系统中非常重要的零部件，其运行状态直接影响到列车的安全性和运行效率。
由于铁路货车运行环境的复杂性和轴承自身的特点，滚动轴承故障的诊断一直是一个具有挑战性的问题。
本研究的目的在于通过对铁路货车滚动轴承故障诊断方法的研究，提高轴承故障的准确率和效率，从而保证铁路货车的安全运行。
具体来说，研究目的包括：1. 分析铁路货车滚动轴承故障的特点，探讨不同类型故障的表现形式和影响程度，为后续的诊断方法提供依据；2. 分析传统的滚动轴承故障诊断方法的优缺点，总结经验并指出存在的问题；3. 探讨基于机器学习的故障诊断方法在铁路货车滚动轴承故障诊断中的应用前景；4. 研究基于振动信号和声音信号的故障诊断方法，探讨其在铁路货车滚动轴承故障诊断中的可行性和有效性。
1.3 研究意义铁路货车滚动轴承是保障铁路列车正常运行的重要部件，其运行状态直接关系到列车的安全和稳定性。
对铁路货车滚动轴承的故障诊断方法进行研究具有重要的意义。
研究铁路货车滚动轴承故障诊断方法可以提高铁路货车的运行效率和安全性。
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滚动轴承是机械设备中常见的一种元件，其作用是在旋转运动中支撑轴与轴承座之间的转动。
然而，由于长时间的使用或者操作不当，滚动轴承可能会出现故障，导致设备运行不稳定甚至完全停止工作。
因此，对滚动轴承的故障进行及时的诊断是非常重要的。
滚动轴承故障的诊断方法与技术可以分为传统的诊断方法和基于智能化技术的诊断方法。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要包括观察法、听诊法和振动分析法。
观察法是最简单直观的一种诊断方法，通过观察滚动轴承的外观是否有异常情况，如颜色变化、表面磨损、断裂等，来判断其是否存在故障。
然而，此方法只适用于故障较为明显的情况，对于隐蔽性较强的故障无法有效判断。
听诊法是通过听取滚动轴承工作时产生的声音来判断其是否存在异常情况。
例如，当滚动轴承出现磨损或损坏时，会产生噪音，通过听诊器可以准确地判断故障的类型和程度。
然而，此方法需要专业的听诊仪器和经验丰富的技术人员，对于一般使用者来说并不容易操作。
振动分析法是一种常用的滚动轴承故障诊断方法，它通过对滚动轴承振动信号的分析来判断其是否存在故障。
滚动轴承在正常工作时会产生一定的振动，当滚动轴承出现故障时，振动信号会发生变化。
通过对滚动轴承振动信号的频谱分析、时域分析和幅值分析，可以准确地判断滚动轴承的故障类型和严重程度。
基于智能化技术的滚动轴承故障诊断方法包括人工智能、模式识别和机器学习等。
这些技术可以通过对滚动轴承振动信号进行大数据分析，利用模型和算法来自动识别故障类型和预测故障发生的概率。
相比于传统的诊断方法，基于智能化技术的方法具有更高的准确性和效率。
在实际应用中，滚动轴承故障的诊断通常是综合应用多种方法和技术。
例如，可以先通过观察法和听诊法初步判断滚动轴承是否存在故障，再通过振动分析法进行进一步的诊断，最后利用基于智能化技术的方法对故障进行确认和预测。
滚动轴承故障的诊断是保证设备正常运行的关键之一。
无论是传统的诊断方法还是基于智能化技术的方法，都需要经验丰富的技术人员进行操作和分析。
滚动轴承故障诊断方法综述
Internal Combustion Engine &Parts1滚动轴承的主要故障分析滚动轴承的结构具有一定的复杂性，主要是由外圈、内圈、滚动体、保持架等部分组成的。
因此，在具体的运转中可能会存在许多的问题，引起滚动轴承的故障，甚至会导致滚动轴承中出现异物和腐蚀等问题。
虽然在安装和润滑的过程中都是处于一个正常的状态，但是经过一段时间的运转之后，轴承也会因为疲劳和磨损而不能正常工作。
一般来说，轴承的故障主要表现在以下几个方面：首先，是滚动轴承的疲劳点蚀和塑性变形。
在重力的负荷下，滚动体的内外圈之间会发生一定的接触，这种内外圈产生的接触产生的力量被称为接触应力。
当内外圈的接触应力达到一定的数值之后，内外圈的滚动体表面就会形成疲劳点蚀。
疲劳点蚀是滚动轴承的主要故障之一，它的危害性主要表现在轴承工作能力的丧失。
也就是通常所说的轴承失效。
与此同时，在滚动轴承的故障中还存在着塑性变形的问题。
所谓的塑性变形主要指的就是轴承受到过大的冲击荷载的时候、或者是轴承热变而导致的额外载荷和异物侵入导致的轴承划痕等。
这些问题的出现都会导致轴承在实际的工作中产生严重的噪音和振动。
另外，一旦轴承有了压痕就会引起冲击载荷附近区域的表面发生脱落的问题。
其次，是滚动轴承的磨损和疲劳剥落。
滚动轴承由于使用时间、使用次数的增加会出现一定的故障。
例如：在使用的过程中，由于出现了异物或者是尘埃，就会导致滚动轴承和滚动体的相对运动，进而引起滚动体的表面磨损，导致轴承的间隙增大，也让轴承的表面变得更加的粗糙，降低轴承的运转精度和机器的运动精度。
与此同时，也会在运转的过程中出现一些噪音。
而对于一些精密机械的轴承来说，也会在一定程度上缩短机械使用的时间长度和使用寿命。
还有一些由于轻微振动而引起的磨损问题。
主要是轴承在不旋转的情况下，滚动体和滚道之间会有微小的接触，其不断的接触之后就会导致滚道的磨损问题，进而形成不必要的磨痕。
而疲劳剥落主要指的是滚动轴承的内外滚道和滚动体表面的承受载荷导致的问题。
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滚动轴承故障诊断文献综述[ 2008-4-2 14:38:00 | By: mp2 ]推荐文献综述——滚动轴承故障诊断1.前言滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械零件，它是机器最易损坏的零件之一。
据统计。
旋转机械的故障有30％是由轴承引起的。
可见轴承的好坏对机器的工作状况影响很大。
轴承故障诊断就是要通过对能够反映轴承工作状态的信号的测取，分析与处理，来识别轴承的状态。
包括以下几个环节：信号测取；特征提取；状态识别：故障诊断；决策干预[1]。
滚动轴承故障诊断传统的分析方法有冲击脉冲法，共振解调法，倒频谱分析技术。
在现代分析方法中，小波分析是最近几年才出现井得以应用和发展的一种时—频信号分析方法。
它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点．用它分析非平稳信号比传统的傅里叶分析更为最著。
由于滚动轴承的故障信号中禽有非稳态成分，所以刚小波分析来处理其振动信号．可望获得更为有效的诊断特征信息[2]。
滚动轴承故障的智能诊断技术就是把神经网络、专家系统、模糊理论等技术与滚动轴承的特征参数有机地结合起来进行综合分析的故障诊断技术。
2.故障信号诊断方法2.1冲击脉冲法(spm)SPM技术(Shock Pulse Method)，是在滚动轴承运转中，当滚动体接触到内外道面的缺陷区时，会产生低频冲击作用，所产生的冲击脉冲信号，会激起SPM 传感器的共振，共振波形一般为20kHz～60kHz，包含了低频冲击和随机干扰的幅值调制波，经过窄带滤波器和脉冲形成电路后，得到包含有高频和低频的脉冲序列。
SPM 方法是根据这一反映冲击力大小的脉冲序列来判断轴承状态的。
此种方法目前被公认为对诊断滚动轴承局部损伤故障工程实用性最强的。
此方法虽然克服了选择滤波中心频率和带宽的困难，但这种固定中心频率和带宽的方法也有其局限性，因为，一些研究结果表明，滚动轴承局部损伤故障所激起的结构共振频率并不是固定不变的，在故障的不同阶段可能激起不同结构的共振响应,而不同部位的故障(内、外圈、滚子)也会激起不同频率结构的共振响应。
显然，固定的滤波频带有其局限性。
实际使用情况表明，当背景噪声很强或有其他冲击源时，SPM诊断效果很差，失去实用价值。
2.2共振解调技术共振解调法(Demodulated Resonance Analysis)也称包络分析法或高频共振技术是处理机械冲击引起的高频响应信号的有效方法。
当机械故障引起等间隔的高频冲击脉冲响应信号时，用硬件进行高通滤波，检波和低通滤波提取信号的包络，或对用硬件或软件进行高频带通滤波后的信号进行Hilbert变换求包络；对包络信号检测其峰值P、均值R或P／R值，可诊断滚动轴承的某些故障。
当以轴承结构系统的共振频率为滤波器的中心频率时，包络分析方法存在着如何确定带通滤波器的中心频率和带宽的问题。
由于预先难以确定设备结构系统的共振频率，不同设备结构系统共振频率的变化范围又较大，为了使滤波器具有较大的适应性，只好选择较宽的滤波频带，但是，较宽的频带势必引入大量的干扰噪声，降低信噪比；若带宽选得过窄则有可能漏掉结构系统的共振频率。
对包络信号进行谱分析可识别出冲击产生的频率，但是当出现谐波或由于包络信号存在幅值调制而引起和频、差频时，包络谱变得十分复杂，难以识别；而此时，包络谱单一谱峰的峰值也不能用于评价故障的严重程度。
2.3小波分析小波变换是近年来发展起来的一种新的时频信号分析方法，由于其良好的时频特性，被国内外广大科研工程人员应用于故障诊断领域。
文献[21]以Haar小波变换为基础，采用脉冲指标为诊断参数，对滚动轴承进行故障诊断。
对经过小波变换方法处理后的滚动轴承振动信号进行谱分析，以自定义的诊断参数作为识别滚动轴承损伤类故障的特征量，但是，由于该方法采用的变换尺度较小，当存在其他低频段强能量干扰时，该特征量的有效值得怀疑。
小波变换与其他分析方法的结合对滚动轴承进行故障诊断，取得了良好的诊断效果。
文献[22]对振动信号进行小波分解，然后再进行包络解调分析，减小了计算量，提高了诊断准确率。
文献[23]利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解，得到振动信号在不同频带的能量，并以此作为特征向量，然后采用加权k近邻法对滚动轴承进行故障诊断。
文献[24]利用小波包得到的滚动轴承在不同频带的能量特征与径向基函数网络(RBFN)相结合，同样得到了理想的检测结果。
2.4 倒频谱诊断滚动轴承故障在对齿轮箱类设备进行故障诊断时．为更准确地找出故障特征频率。
往往需要进行频率细化分昕。
但在实际分析时发现，仅进行频率细化分析有时还无法看清频率结构。
还需要进一步做倒频谱分析倒频谱能较好地检测出功率谱上的周期成分．通常在功率谱上无法对边频的总体水平做出估计．而倒频谱则具有“概括”能力。
能较明显地显示出功率谱上的周期成分，使之定量化。
将原来谱上成族的边频带简化为单根谱线。
便于观察。
而齿轮、轴承等零部件发生故障时，振动频谱具有的边频带一般都具有等间隔(故障频率)的结构，利用倒频谱的这个优点。
可以检测出功率谱中难以辨识的周期性信号。
3.故障信号的智能诊断技术滚动轴承的智能诊断技术就是利用人工智能技术中的专家系统、知识工程、遗传算法、模糊理论和人工神经网络等技术和滚动轴承的特征参数或其他信号处理方法相结合对轴承故障进行诊断与监测。
文献[25]利用滚动轴承中状态监测中的几个特征量，即峰值、有效值、峭度值，轴承外圈、内圈和滚动体的特征频率幅值等参数作为神经网络的输入参数，对滚动轴承的故障进行诊断，试验表明该方法可以对轴承故障进行有效的监测和诊断。
文献[26]将分形维数概念与多层感知器神经网络结合，以分形维数作为特征量输入的分形神经网络诊断方法，应用到轴承系统实例诊断分析，获得了明显的诊断结果。
文献[27]构造了基于P一范数模糊神经网络，算法可以对Sugeno—Takagi模型进行逼近，因而更便于学习，克服了单纯前向神经网络训练中容易陷入局部极小及收敛速度较慢的缺点。
文献[28]将小波包和神经网络相结合，先利用小波包分解对滚动轴承的动态信号进行分析、提取特征，然后采用Kohonen神经网络进行滚动轴承故障诊断。
文献[29]利用遗传规划的方法对滚动轴承的振动信号幅值特征参数进行自组织，生成了高分辨率的用于逐次诊断的最佳特征参数，以提高轴承故障诊断的准确率。
明延锋在文献[30]中提出了一种基于并行组合模拟退火算法的故障识别方法。
此算法是将模拟退火算法较强的局部搜索能力和遗传算法对搜索过程总体较强的把握能力相结合，相互取长补短，而构成的一种性能优越的全局搜索算法。
试验表明该算法在滚动轴承早期故障信号(弱信号)识别应用中非常有效，但存在运算速度慢的缺点。
3 总结近几年，新技术和新方法层出不穷，人工智能和计算机在轴承故障诊断中的应用越来越广泛，今后的发展方向主要体现在以下方面：(1)时域分析和频谱分析在轴承故障诊断中的应用将日趋完善；(2)对于轴承故障诊断的理论和方法进一步深入研究，并且各种研究成果将会逐步应用到实际生产；(3)故障诊断智能系统进一步的深入研究，多种轴承故障分析方法相结合，如小波神经网络、模糊识别与小波分析相结合等新分析方法应用智能专家系统，提高诊断的效率和准确率；(4)随着计算机和网络技术的发展，远程故障诊断将是现代故障诊断发展的一个重要的方向。
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