滚动轴承故障振动信号组成
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。
滚动轴承振动信号特性分析
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
fo
f Bo Z
1 (1 2
d Dm
)
f
r
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
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。
机械设备典型故障的振动特性
机械设备典型故障的振动特性1. 引言机械设备在正常运行过程中，可能会出现各种故障，其中振动故障是一种常见的故障类型。
振动特性是用来描述机械设备振动状态的重要参数，通过对振动特性的分析，可以确定故障的类型和严重程度，并采取相应的维修措施。
本文将介绍机械设备典型故障的振动特性，包括离心机械设备的不平衡振动、齿轮传动的故障振动、轴承的故障振动以及主轴的故障振动。
2. 离心机械设备的不平衡振动离心机械设备的不平衡振动是一种常见的故障类型。
当离心机械设备的转子存在不平衡时，会导致设备产生振动。
不平衡振动的特点是振动频率较低，振动幅值较大。
不平衡振动的振动特性可以通过振动传感器进行监测和分析。
常见的振动特性参数包括振动幅值、振动频率和相位。
3. 齿轮传动的故障振动齿轮传动是机械设备中常用的传动方式之一，但是在使用过程中会出现齿轮的故障，导致振动增大。
齿轮传动的故障振动可以分为齿轮啮合故障和轴承故障两种情况。
•齿轮啮合故障振动：齿轮啮合故障会导致传动系统产生周期性振动，其频率与齿轮的啮合频率有关。
常见的齿轮啮合故障包括齿轮齿面磨损、齿轮齿面脱落等。
•轴承故障振动：轴承是机械设备中常见的零部件之一，当轴承出现故障时，会导致传动系统产生高频振动。
轴承故障的振动特点包括高频率、小幅度的振动，振动信号中常含有谐波成分。
轴承是机械设备中常见的关键零部件之一，其故障会导致设备振动增大。
轴承的故障振动可以分为内圈故障、外圈故障和滚动体故障三种情况。
•内圈故障振动：内圈故障会导致轴承产生低频振动，其振动频率一般较低，并且振动幅值较大。
•外圈故障振动：外圈故障会导致轴承产生高频振动，其振动频率一般较高，并且振动幅值较小。
•滚动体故障振动：滚动体故障会导致轴承产生特定频率的振动，其频率与滚动体的旋转频率有关。
主轴是机械设备中常见的关键部件之一，其故障会导致设备振动增大。
主轴的故障振动特点与轴承的故障振动类似，包括低频振动、高频振动以及特定频率的振动。
滚动轴承振动信号降噪及故障识别研究
滚动轴承振动信号降噪及故障识别研究滚动轴承振动信号降噪及故障识别研究随着现代工业的发展，滚动轴承作为一种常见的机械零件，在各种机械设备中广泛应用。
然而，由于长时间运转和不良工作环境的影响，滚动轴承往往容易出现故障，导致设备停机和生产线中断，给生产和产品质量带来严重影响。
因此，滚动轴承的及时故障诊断和预测成为了非常重要的研究领域。
振动信号分析是滚动轴承故障诊断的一种常用方法。
通过对滚动轴承振动信号进行采集和分析，可以判断轴承的工作状态和是否存在故障。
然而，由于机械系统本身的振动和其他干扰因素的存在，滚动轴承的振动信号往往呈现出多种噪声，并且这些噪声会对故障诊断的准确性造成不利影响。
为了降低滚动轴承振动信号的噪声，目前研究人员提出了各种降噪算法和方法。
其中，基于小波变换的降噪方法是较为常用的一种。
小波变换具有良好的时频局部性特性，可以有效地分析信号的不同频段和时间段特征。
通过对滚动轴承振动信号进行小波变换，可以将信号变换为时频图像，同时抑制不同尺度的噪声成分。
然后，利用小波域的低频系数重构信号，实现降噪效果。
此外，自适应滤波器也是一种常用的降噪方法。
自适应滤波器根据信号的特点自动调整滤波参数，以提取信号中的有用信息并抑制噪声。
通过对滚动轴承振动信号进行自适应滤波，可以降低噪声干扰，提高故障特征的提取效果。
同时，还可以根据自适应滤波器的输出结果，判断滚动轴承的工作状态和是否存在故障。
在滚动轴承振动信号降噪的基础上，故障识别是另一个重要的研究方向。
通过对滚动轴承振动信号中的特征参数进行提取和分析，可以识别轴承的不同故障类型，如滚珠损伤、内圈损伤、外圈损伤等。
常用的故障特征参数包括峭度、峰值因子、包络频谱等。
通过对这些特征参数的计算和比较，可以判断滚动轴承的工作状态和是否存在故障。
此外，还可以借助机器学习算法来实现滚动轴承故障识别。
将滚动轴承振动信号的特征参数作为输入，利用机器学习算法训练模型，可以实现对滚动轴承故障的自动识别。
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）。
滚动轴承的状态监测与故障判断
滚动轴承的状态监测与故障判断滚动轴承作为工业设备中常见的零部件之一，承载着机器运行过程中的重要轴向负荷。
滚动轴承的状态监测与故障判断对于设备的正常运行和维护至关重要。
本文将探讨滚动轴承的状态监测技术、故障判断方法以及相关的应用实例。
一、滚动轴承的状态监测技术1. 振动监测技术振动监测是最常见的滚动轴承状态监测技术之一。
通过在轴承上安装振动传感器，可以实时监测轴承运行时所产生的振动信号。
根据振动信号的频率、幅值和波形等特征参数，可以判断轴承的运行状态，从而及时发现轴承的异常情况。
声音监测是利用特定的声学传感器对轴承运行时产生的声音信号进行监测和分析。
通过分析声音的频谱、频率和幅值等参数，可以判断轴承的工作状态和存在的故障问题。
温度监测是通过在轴承上安装温度传感器，实时监测轴承的工作温度。
当轴承发生异常时，温度会升高，通过监测温度的变化可以及时发现轴承故障的存在。
4. 油膜厚度监测技术滚动轴承常常需要润滑油润滑，在轴承内形成一定厚度的油膜以减少摩擦和磨损。
油膜厚度监测技术可通过超声波传感器或其它传感器测量油膜的厚度，判断油膜的完整性和润滑效果，进而判断轴承的工作状态。
二、滚动轴承的故障判断方法1. 振动特征分析法通过对轴承振动信号的频谱分析、包络分析和趋势分析等方法，判断轴承是否存在异常振动，以及具体的故障类型，如轴承内环、外环或滚动体的故障。
通过监测轴承的工作温度，分析温度的变化趋势和幅值变化，判断轴承是否存在异常，例如摩擦热、润滑不良或局部热点等故障。
1. 航空发动机轴承的状态监测与故障判断航空发动机轴承是航空发动机中的重要部件，其状态的监测与故障的判断对飞机的安全运行至关重要。
航空发动机轴承通常采用振动监测和声音监测技术，通过监测振动信号和声音信号的特征参数，判断轴承的工作状态和可能存在的故障问题。
滚动轴承的状态监测与故障判断是工业生产中的重要课题，通过采用多种监测技术和故障判断方法，可以有效地保障轴承的安全运行，延长其使用寿命，提高设备的可靠性和运行效率。
- 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)。
滚动轴承故障振动信号的组成主要包括以下部分：
1.正常故障模式：轴承的安装、润滑及维护良好的情况下，内外圈或滚动体遭
到点蚀损坏。
这是由于重复受到大量变化的应力导致的。
轴承因点蚀而损坏时，在运行过程中通常会产生强烈的振动、噪声和热量。
2.非正常故障模式：由于轴承安装不当、润滑和维护不良引起的其他故障模式。
例如，当润滑油不足时，轴承烧伤，润滑不良导致轴承表面直接接触或异物掉落导致过度接触，轴承因装配不当而损坏，内圈破损，内外圈和保持架被挤碎。
滚动轴承的特征频率：
1.滚动体在外圈滚道上的通过频率zfc为：
2.zfc=2π(d/2r1)fi=πfi(D-dcosa)
3.滚动体在内圈滚道上的通过频率Zfic为：
4.Zfic=2π(d/2r1)fO=πfO(D+dcosa)
5.保持架上的通过频率（即滚动体自转频率fbc）为：
6.fbc=1/2(Vi+VO)=πfcD。