滚动轴承故障诊断分析
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。
滚动轴承故障诊断系统设计
滚动轴承故障诊断系统设计滚动轴承是机械传动系统中常用的一种轴承结构，其故障对机械设备的运行稳定性和工作效率都有着重要影响。
为了及时发现并准确诊断滚动轴承故障，设计一个滚动轴承故障诊断系统至关重要。
本文将以滚动轴承故障诊断系统为例，对其进行详细的设计。
滚动轴承故障主要分为疲劳破裂、轴承内部损伤和润滑不良等几种情况。
为了对这些故障进行准确判断，我们可以采用振动特征和声音特征相结合的方法进行诊断。
系统的设计主要包括传感器采集、信号处理和故障诊断三个部分。
1.传感器采集传感器采集是整个系统的基础，需要采集滚动轴承运行状态下的振动信号和声音信号。
振动信号可以通过加速度传感器或振动传感器获取，而声音信号可以通过麦克风获取。
在采集信号时，需要注意信号的采样频率和分辨率，以充分获取故障特征。
2.信号处理采集到的振动信号和声音信号需要经过信号处理，提取其中的故障特征。
常用的信号处理方法包括时域分析、频域分析和小波分析。
时域分析可用于提取振动波形的均值、峰值和波形形状信息；频域分析可用于提取振动信号在不同频率上的能量分布，如功率谱密度和频率谱图；小波分析能够同时提取时域和频域特征。
3.故障诊断通过信号处理后，可以得到滚动轴承的振动特征和声音特征。
对这些特征进行分析和对比，即可进行故障诊断。
例如，如果识别到频率谱图上存在明显的功率峰，且其频率接近滚动轴承的特征频率，可以判断为疲劳破裂故障；如果声音信号中出现明显的金属碰撞声，可以判断为滚动体和内圈或外圈之间的摩擦故障。
此外，滚动轴承故障诊断系统还可以进行故障程度评估，即评估轴承故障的严重程度。
这可以通过比较故障特征与正常状态下的参考特征进行，如与正常振动信号的差异、与故障前的特征进行对比等。
以上是滚动轴承故障诊断系统的设计方案。
它可以实时监测滚动轴承的运行状态，及时发现并准确诊断故障，为机械设备提供保护。
同时，系统设计还可以根据实际情况进行扩展，如添加温度传感器用于检测滚动轴承的温度等。
《滚动轴承复合故障的智能诊断系统研究》范文
《滚动轴承复合故障的智能诊断系统研究》篇一一、引言随着现代工业的快速发展，滚动轴承作为机械设备的重要部件，其故障诊断显得尤为重要。
由于多种因素影响，滚动轴承可能会出现复合故障，如内外圈故障、滚动体故障、保持架磨损等。
这些故障若不及时发现和处理，可能导致设备停机、损坏甚至引发安全事故。
因此，研究滚动轴承复合故障的智能诊断系统，对于提高设备运行可靠性、减少维修成本和保障人员安全具有重要意义。
二、研究背景与意义近年来，随着传感器技术和人工智能技术的快速发展，滚动轴承故障诊断技术得到了广泛关注。
传统的故障诊断方法主要依靠人工经验和专业知识，但面对复杂的复合故障，人工诊断存在效率低、准确性差等问题。
因此，研究智能诊断系统，利用机器学习和深度学习等技术，实现滚动轴承复合故障的自动识别和诊断，对于提高诊断效率和准确性具有重要意义。
三、智能诊断系统设计1. 系统架构设计：本智能诊断系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、模型训练层和诊断输出层。
其中，数据采集层负责采集滚动轴承的振动、温度等信号；数据处理层对采集的数据进行预处理和特征提取；模型训练层采用机器学习和深度学习算法对提取的特征进行训练，构建故障诊断模型；诊断输出层根据诊断模型输出故障类型和严重程度。
2. 数据采集与预处理：通过安装传感器，实时采集滚动轴承的振动、温度等信号。
针对采集的数据，进行去噪、滤波等预处理操作，提取出有用的特征信息。
3. 特征提取与模型训练：采用信号处理技术和机器学习算法，从预处理后的数据中提取出能够反映轴承状态的特征。
然后，利用这些特征训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，构建故障诊断模型。
4. 诊断输出与优化：根据训练好的诊断模型，对滚动轴承进行故障诊断，输出故障类型和严重程度。
同时，通过反馈机制对诊断结果进行优化，不断提高诊断准确性和效率。
四、实验与分析1. 数据来源与实验环境：本研究所用的数据来自实际工业现场的滚动轴承数据集。
滚动轴承故障及其诊断方法
滚动轴承故障及其诊断方法
滚动轴承是一种很常见的机械元件，广泛用于工业和消费市场，用于
转动机械装置的旋转部件。
它们的主要功能是支撑和稳定轴，允许轴在指
定的位置和方向上旋转，以及在转动时减少摩擦和重复负载。
滚动轴承可
以在各种不同类型的机械设备中找到，例如汽车，风能发电机，摩托车，
电机，空调，电气箱等。
滚动轴承可以长期高效工作，但如果不适当地维护和维修它，可能会
导致故障。
常见的滚动轴承故障包括损坏，轴承旋转变慢，轴承外壳发热，内部损坏，轴键变形，低速磨擦，扭矩问题等。
解决这些问题的关键是找
出故障的根本原因，并根据现场条件采取正确的解决方案。
要有效诊断滚动轴承故障，可以采用以下方法。
1.检查外壳：检查轴承外壳表面，以及固定螺丝和轴承挡圈是否松动、弯曲或破损。
检查底座是否正确安装，轴是否紧固，以及轴承应用的负载
是否正确。
2.状态检查：检查轴承内部和外壳的温度，查看是否有油漆和碳垢，
并检查轴承内部有无异响和异常磁性。
3.拆卸检查：仔细检查轴承内部的轴承衬套、滚珠和圆柱滚道，查看
是否有损坏、磨损或异物。
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。
滚动轴承的故障诊断
滚动轴承的故障诊断一、滚动轴承的常见故障滚动轴承是转动设备中应用最为广泛的机械零件，同时也是最容易产生故障的零件。
据统计，在使用滚动轴承的转动设备中，大约有30%的机械故障都是由于滚动轴承而引起的。
滚动轴承的常见故障形式有以下几种。
1. 疲劳剥落（点蚀）滚动轴承工作时，滚动体和滚道之间为点接触或线接触，在交变载荷的作用下，表面间存在着极大的循环接触应力，容易在表面处形成疲劳源，由疲劳源生成微裂纹，微裂纹因材质硬度高、脆性大，难以向纵深发展，便成小颗粒状剥落，表面出现细小的麻点，这就是疲劳点蚀。
严重时，表面成片状剥落，形成凹坑；若轴承继续运转，将形成大面积的剥落。
疲劳点蚀会造成运转中的冲击载荷，使设备的振动和噪声加剧。
然而，疲劳点蚀是滚动轴承正常的、不可避免的失效形式。
轴承寿命指的就是出现第一个疲劳剥落点之前运转的总转数，轴承的额定寿命就是指90%的轴承不发生疲劳点蚀的寿命。
2. 磨损润滑不良，外界尘粒等异物侵入，转配不当等原因，都会加剧滚动轴承表面之间的磨损。
磨损的程度严重时，轴承游隙增大，表面粗糙度增加，不仅降低了轴承的运转精度，而且也会设备的振动和噪声随之增大。
3. 胶合胶合是一个表面上的金属粘附到另一个表面上去的现象。
其产生的主要原因是缺油、缺脂下的润滑不足，以及重载、高速、高温，滚动体与滚道在接触处发生了局部高温下的金属熔焊现象。
通常，轻度的胶合又称为划痕，重度的胶合又称为烧轴承。
胶合为严重故障，发生后立即会导致振动和噪声急剧增大，多数情况下设备难以继续运转。
4. 断裂轴承零件的裂纹和断裂是最危险的一种故障形式，这主要是由于轴承材料有缺陷和热处理不当以及严重超负荷运行所引起的；此外，装配过盈量太大、轴承组合设计不当，以及缺油、断油下的润滑丧失也都会引起裂纹和断裂。
5. 锈蚀锈蚀是由于外界的水分带入轴承中；或者设备停用时，轴承温度在露点以下，空气中的水分凝结成水滴吸附在轴承表面上；以及设备在腐蚀性介质中工作，轴承密封不严，从而引起化学腐蚀。
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。
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。
滚动轴承故障机理分析 (DEMO)
滚动轴承故障的机理分析一、轴承产生振动机理由于滚动轴承的内、外圈和滚动体都是弹性体，构成振动系统或以子系统的形式耦合在整个系统中。
内、外圈和滚动体都有自己的振动特征----固有频率和振型。
所以从轴承的振源不同，滚动轴承的振动可分为非轴承故障性振动和轴承故障性振动。
使用同步平均处理拾得的振动信号来寻找轴承故障几乎是不可能的，因为轴承信息中的基频是非同步的。
滚动轴承有损伤时，其振动波形往往是调幅波。
相当于载波的是轴承各部件及传感器本身以其固有频率振动的高频成分，起调制作用的是与损伤有关的低频成分。
冲击振动从分析的角度来看可以分为两种类型。
第一种是直接分析由于滚动体通过工作面上的缺陷、产生反复冲击而形成1kHz以下的低频振动，或称为轴承的通过振动，它是滚动轴承的重要特征信息之一。
但是由于这一频带中的噪声干扰很大，所以不容易捕捉到早期诊断信息。
第二类是分析由于冲击而激起的轴承零件的固有振动。
实际应用中可以利用的固有振动有三种：1)轴承内、外圈一阶径向固有振动，其频带范围一般在1—8kHz之间。
2)轴承零件其他固有振动，其频率范围多在20一60kHz之间。
3)加速度传感器的一阶固有频率，其频率中心通常选择在10一25kHz附近。
1、非轴承故障性振动非轴承故障性振动主要有安装不当或制造误差引起的偏心，转子或转轴不平衡引起的振动，这类振动往往被用来作为对转子故障进行诊断的信息。
在滑动轴承和高速旋转机械中更是如此。
2、滚动轴承结构引起的振动对于水平轴旋转时，每个钢珠通过轴的正下方时，轴就会略为向上升起。
这样就产生了回转轴端部的上下运动。
这种运动也称为滚动元件的通过振动。
3、轴承故障性振动轴承故障性振动主要由下列各种原因引起：1）由于载荷过大引起内、外圈和滚动体变形过大导致的旋转轴中心随滚动体位置变化所引起的振动----传输振动。
还有因安装不准确或滚动体大小不一致引起的振动。
一般情况下，这样的振动其频率较低（≤1KHz）。
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滚动轴承故障诊断滚动轴承是应用最为广泛的机械零件质疑，同时，它也是机器中最容易损坏的元件之一。
许多旋转机械的故障都与滚动轴承的状态有关。
据统计，在使用滚动轴承的旋转机械中，大约有30%的机械故障都是由于轴承而引起的。
可见，轴承的好坏对机器工作状态影响极大。
通常，由于轴承的缺陷会导致机器产生振动和噪声，甚至会引起机器的损坏。
而在精密机械中（如精密机床主轴、陀螺等），对轴承的要求就更高，哪怕是在轴承上有微米级的缺陷，都会导致整个机器系统的精度遭到破坏。
最早使用的轴承诊断方法是将听音棒接触轴承部位，依靠听觉来判断轴承有无故障。
这种方法至今仍在使用，不过已经逐步使用电子听诊器来替代听音棒以提高灵敏度。
后来逐步采用各式测振仪器、仪表并利用位移、速度或加速度的均方根值或峰峰值来判断轴承有无故障。
这可以减少对设备检修人员的经验的依赖，但仍然很难发现早期故障。
随着对滚动轴承运动学、动力学的深化研究，对轴承振动信号中频率成分和轴承零件的几何尺寸及缺陷类型的关系有了比较清楚的了解，FFT级数的发展也使得利用频率域分析和检测轴承故障成为一种有效的途径。
也是目前滚动轴承监测诊断的基础。
从发展的历程看，滚动轴承故障检测诊断技术大致经历了以下阶段：1961年，W.F.Stokey完成了轴承圈自由共振频率公式的推导，并发表；1964年，O.G.Gustafsson研究了滚动轴承振动和缺陷、尺寸不均匀及磨损之间的关系，这与目前诊断滚动轴承故障的方法是基本一致的；1969年，H.L.Balderston根据滚动轴承的运动分析得出了滚动轴承的滚动体在内外滚道上的通过频率和滚动体及保持架的旋转频率的计算公式。
至此，有关滚动轴承监测诊断的理论体系已经基本完成；1976年，日本新日铁株式会社研制了MCV-021A机器检测仪，其方法是通过检测低频、中频和高频段轴承的信号特征来判断轴承的工作状态；1976～1983年之间，日本精工公司也积极在滚动轴承检测仪器方面做工作，相继推出了NB系列轴承检测仪，利用1～15kHz范围内的轴承振动信号的有效值（rms）和峰峰值（p－p）来诊断轴承的故障；1980年代至今，以改良频率分析的方法来精密诊断滚动轴承的故障、确定故障位置，一直是精密诊断采取的必备方法，其中包括细化谱分析、倒频谱分析、共振解调技术、包络分析技术等。
在检测用传感器技术方面，除了加速度传感器外，还发展了红外、声发射、接触电阻、滚动轴承专用检测传感器（如美国本特利公司的REBAM），其目的都是尽量提高故障信号的灵敏度和信号的直接感知程度。
从滚动轴承监测诊断技术的发展来看，解决滚动轴承故障诊断的基本方法主要有：1、传感器技术；2、合理的滤波技术；3、与传统FFT技术的结合。
本章介绍的方法仍以振动分析方法为主。
10.1 滚动轴承的主要故障形式1. 疲劳剥落滚动轴承工作时，滚道和滚动体表面既承受载荷又相对滚动，由于交变载荷的作用，首先在表面一定深度处（最大剪应力处）形成裂纹，继而扩展到接触表层发生剥落坑，最后发展到大片剥落，这种现象就叫疲劳剥落。
疲劳剥落会造成运转时的冲击载荷，使振动和噪声加剧。
在正常工作条件下，疲劳剥落往往是滚动轴承寿命的主要原因。
我们习惯上所说的轴承寿命就是指轴承疲劳寿命。
我们可以将滚动轴承的疲劳剥落过程总结如下表：2. 磨损由于滚道和滚动体的相对运动（包括滚动和滑动）和尘埃异物的侵入等都会引起表面磨损，而当润滑不良时更是加剧了表面磨损。
磨损的结果使轴承游隙增大，表面粗糙度增加，从而降低了轴承的运转精度，因而也降低了机器的整体运动精度，振动及噪声也随之增大。
对于精密机械中所使用的轴承，往往就是因为磨损量限制了轴承的寿命。
此外还有一种所谓的微振磨损。
当轴承本身不旋转而手到振动时，由于滚动体和滚道接触面间有微小的、往复的相对滑动，因而导致微振磨损产生，其结果在滚道上形成波纹状的磨痕。
在工作负荷过重的情况下，轴承受到过大的冲击载荷或静载荷，或者因为热变形引起额外的载荷，或者当有高硬度的异物侵入时，都会在滚道表面上形成凹痕或划痕。
这将使轴承在运转时产生剧烈的振动和噪声。
而且，一旦产生上述凹痕，由此所引起的冲击载荷可能还会进一步引起附近表面的剥落。
4. 腐蚀腐蚀也是滚动轴承的常见故障之一。
当水分直接侵入轴承时就会引起轴承腐蚀，另一方面，当轴承停止工作时，轴承温度下降达到露点，空气中的水分凝结成水滴吸附在轴承的表面上也会引起腐蚀。
此外，当轴承内部有电流通过时，在滚道和滚动体之间的接触点处，电流通过很薄的油膜引起火花，使表面局部熔融，在表面上形成波纹状的凹凸不平。
高精度的轴承往往由于表面腐蚀，丧失精度而不能继续工作。
5. 断裂当载荷超过轴承滚道或滚动体的强度极限时会引起轴承零件的破裂。
此外，由于磨削加工、热处理或装配时引起的残余应力、工作时的热应力过大等都有可能造成轴承零件的断裂。
6. 胶合所谓胶合是指一个表面上的金属粘附到另一表面上的现象。
在润滑不良，重载高速的情况下，由于摩擦发热，轴承零件可能在极短的时间内达到很高的温度，从而导致表面烧伤及胶合。
7. 保持架损坏通常，由于装配或使用不当而引起保持架发生变形，从而就可能增加保持架与滚动体之间的摩擦，甚至使某些滚动体卡死而不能转动，或者由于保持架与内外滚道发生摩擦等均可能引发保持架损坏，导致振动、噪声与发热增加。
10.2 滚动轴承振动信号的特征滚动轴承的振动可以是由于外部的振源所引起，也可以是由于轴承本身的结构特点及缺陷引起。
原则上，可以分为与轴承的弹性有关的振动和与轴承滚动表面状况有关的振动两种类型。
前者无论轴承正常与否，都会产生振动，在一定程度上代表了振动系统传递特性，而后者则反映了轴承的损坏状况。
此外，在滚动轴承的运转过程中还可能存在由于润滑剂而产生的流体动力振动和噪声。
1. 轴承零件的振动固有频率（1）轴承圈在自由状态下径向弯曲振动的固有频率（Hz ）为： 222(1)2(/2)1R k k EIg f A D k ρπ-=+ (10.1)式中： k —— 轴承圈固有振动的节点术（共振阶数为k －1），k ＝2，3，……E —— 弹性模量，钢材为2.1×104（kg/mm 2）；I —— 轴承圈横截面的惯性矩（mm 2）；ρ—— 材料密度，钢材为7,87×10-6（kg/mm 2）；A —— 轴承圈截面积，A ≈b ×h （mm 2）D —— 轴承圈横截面中性轴直径（mm ）g —— 重力加速度，9800（mm/s 2）对于钢材，代入上述诸常数，则有：252(1)0.9410()1R h k k f Hz D k -=⨯⨯⨯+ (10.2)这里的h 是什么？？ 另有公式1)1(104.92225+-⨯⨯⨯=n n n b h f n ，h ：厚度，b ：滚柱直径，该公式验证过。
图10.1计算轴承圈径向弯曲振动固有频率而采用的横截面简化图。
图10.2是当k ＝2和3时轴承圈径向弯曲振动的振型。
利用式（10.1）计算所得的频率是轴承圈在自由状态下的固有频率，当轴承安装到机器中后，由于受到邻近结构零件的影响，此频率将有所变化。
（图10.1 滚动轴承圈横截面简化图） （图10.2 滚动轴承圈径向弯曲振动）例如，6025轴承内圈的弯曲固有频率为：k2 3 4 5 f c (kHz)3.94 11.14 21.36 34.54 （2）钢球的固有频率0.4242bc Eg f R ρ=(10.3) 式中：R 代表钢球半径，其余项意义见上。
例如对于R ＝5/32吋的钢球，其固有频率为f bc ＝386.5kHz 。
2. 滚动轴承的运动学在这里我们以向心推力滚动轴承为例来分析滚动轴承的运动学。
向心推力滚动轴承的结构如图10.3所示，其中（b ）是球轴承的轴向剖面图，（c ）是滚柱轴承的轴向剖面图。
（图10.3 向心推力滚动轴承图）（1）不承受轴向力时的特征频率首先假设滚动体装入保持架后在内外滚道之间呈均匀分布，且同时与内外滚道相接触，工作时无相对滑动。
如图10.4给出了滚动（球）轴承不承受轴向力时的剖面结构图。
（图10.4 滚动（球）轴承不受轴向力时的剖面图）如图10.4所示，滚动体绕O 点作定点运动，它与内圈在A 点接触，与外圈在B 点建造出，滚动体的中心点为C 点。
定义，内圈旋转频率为f i ，在A 点的切线速度为V i ，外圈旋转频率为f o ，在B 点的切线速度为V o ，保持架旋转频率（即滚动体公转频率）为f c ，在C 点的切线速度为V c ，轴承节径（滚动体中心所在圆）为D ，滚动体直径为d 。
因此，内圈的旋转速度（A 点的切线速度）V i 为：12()i i i V r f D d f ππ==- (10.4) 外圈的旋转速度（B 点的切线速度）V o 为：22()o o o V r f D d f ππ==+ (10.5) 因而，公转体公转速度（C 点的速度）V c 为： 1()2c i o c V V V D f π=+= (10.6) 于是，可求得单个滚动体或保持架的公转频率f c 为： 1[(1)(1)]22i o c i o V Vd d f f f D D D π+==-++ (10.7)单个滚动体在外圈滚道上的通过频率，即保持架相对于外圈的旋转频率f oc ，可由式（10.6）和式（10.7）求得为： 2oc o i o i D d f f f f f D-=-=- (10.8) 同样，单个滚动体在内圈滚道的通过频率，即保持架相对于内圈的旋转频率f ic 为： 2ic c i o i D d f f f f f D +=-=- (10.9)滚动体的自转频率，即滚动体相对于保持架的频率为： 222bc o i D d f f f Dd -=- (10.10)这也是滚动体相对于内、外圈滚道的旋转频率。
对于具有Z 个滚动体的滚动轴承，其滚动体在内、外滚道上的通过频率f ip 和f op 分别为：()2ip ic o i Z D d f Zf f f D +==- (10.11) ()2op oc o i Z D d f Zf f f D -==- (10.12)（2）承受轴向力时的特征频率一般来说，滚动轴承其滚动体与滚道之间都存在一定间隙，在受到轴向力作用时就会形成如图10.5所示的状态，此时，轴承的内、外圈在轴向相互错开，使轴承内、外滚道的工作直径分别变大和变小，其原因是滚珠的工作直径由d 减小为cos d α（α称为接触角）。
（图10.5 承受轴向力作用时的滚珠轴承剖面图）于是，在承受轴向力作用时具有Z 个滚动体的滚动轴承的各特征频率计算公式分别为： 滚动体的自转频率：22(cos )2bc o i D d f f f Dd α-=- (10.13) 内滚道通过频率：(cos )2ip o i Z D d f f f D α+=- (10.14) 外滚道通过频率：(cos )2op o i Z D d f f f D α-=- (10.15) 保持架相对内圈滚道的旋转频率：cos 2ic o i D d f f f D α+=- (10.16) 保持架相对外滚道的旋转频率： cos 2oc o i D d f f f D α-=- (10.17)【例】一204型滚珠轴承，其节圆直径D =33.5mm ，滚珠直径d ＝7.938mm ，滚珠数Z =8，接触角α＝3°，当轴转速n ＝3000rpm 、且外圈固定时，其特征频率值为：2222(cos )33.5(7.938cos3)5099.598()2233.57.938o bc i D d f f Hz Dd α--==⨯=⨯⨯ cos 33.57.938cos35030.916()2233.5oic i D d f f Hz D α++==⨯=⨯ foc cos 33.57.938cos35019.084()2233.5oio i D d f f Hz D α--==⨯=⨯ (cos )8(33.57.938cos3)50247.326()2233.5o ip i Z D d f f Hz D α+⨯+==⨯=⨯ (cos )8(33.57.938cos3)50152.672()2233.5o op i Z D d f f Hz D α-⨯-==⨯=⨯ 值得一提的是，从理论上讲滚动轴承的故障频率就等于相应的特征频率，但由于滚珠除正常的公转和自转外，还会发生随轴向力变化而引起的摇摆和横向振动。