滚动轴承振动信号特性分析
基于振动分析的滚动轴承故障诊断技术概述及发展趋势
。机械 与电子 ０
Ｓ ＩＮＣ ＣＥ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ ＯＧ Ｆ Ｒ Ｅ Ｈ ＯＬ ＹＩ Ｏ ＭＡＴＯ Ｎ ＩＮ
２１ ０ １年
第２ ３期
基于振动分析的滚动轴承故障诊断 技术概述及发展趋势
滕 丽丽 唐 涛 王明锋 （ 山东滕州兖矿鲁南化肥厂 山东 滕州 ２ ７ ２ ） ７ ５７
０ 前 言
滚动轴承是机械设备 中最常用也最易损坏的零件之一。 据不完全 统计 ． 旋转机械的故障约有 ３ ％是 因滚动轴 承引起 的。滚 动轴 承有多 ０ 种损坏形式 ， 常见的有磨损失效 、 疲劳失效 、 腐蚀失效 、 断裂失 效 、 压痕 失效和胶合失效 。
１ 滚 动 轴 承 的 振 动 特 征
一
２ 滚动轴承的振动诊断ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ法
从振动信号 中分析 出故障并不是很简单 。 在滚动轴承的振动诊断 中， 常用的诊断方法有倒 频谱 分析 、 较 特征参数分 析法 、 冲击 脉冲法 、 包络分析法 、 小波分析等 ： ２１ 倒频谱分析法 ． 倒频谱分析也称为二次频谱分析 ， 是对信号 ｘ ｔ （ 作进 一步的谱分 ） 析而得到 的， 中较常用的一种工程用定义为 ： 其
ｌ １ Ｉ ２
（） ｆ １ ０ Ｉ ＝Ｆ ｛ ｒ ９｝
工程上常用其开方 ． 称为倒频率 ． 即
ｃ （）、 （ ＝ （ ∽ ） ｒ：／ ｒ Ｉ １ ） １
其 中： ｛为傅里叶逆变换 ： Ｆ。 ｝ ｒ为时间变量 ，。 ｓ 通过对 滚动轴承典 型故障 的振 动信号功率谱 和倒 频谱 的比较分 析． 可知倒频谱能将主要 的信息从复杂的频率成分和 噪声 中识别 出来， 能较好地辨别 出故障特征频率和其它特征频率 在相关文献中采用倒 频谱分析技术准确 ． 快速地判定故障发生在轴承滚动体上。 ２２ 特征参数分析法 ． ２ ． 时域特征参数分析 ．１ ２ 时域的特征参数分析包括有效值 ． 峰值 ． 峰值因子 。 峭度指标 等方 法 。有效值是指振动振幅的均方根值 ． 表现滚动轴承振动 的瞬时值随 着时间在不断地进行变化 ． 可用于检测表面皱裂无规则振动波形 的异 ３ 基于振动分析的滚动轴承故障诊 断技 术发展趋势 常 ．但对表面剥落或伤痕等具有瞬变冲击振动 的异常是不适 用的 ： 峰 值是在某个 时间 内振 幅的最大值 ．对 瞬时现象也 可得 出正确 的指示 ３１ 各种振动信号处理技术信号之间的融合 ． 随着机械故障诊断技术的发展 ． 单一的信号处理技术 已不 能很好 值， 对滚 动体对保 持架 的冲击及突发性外 界干扰 、 或灰 尘等原 因引起 的瞬时振动 比较 敏感 ： 峰值 因子是峰值 与有效值 的比 ． 该值适用 于点 地满 足故 障诊 断要求． 各种信号处理技 术相互融合成为发展方 向 比 蚀类故障 的诊断 。通过对峰值 因子值 随时间变化趋势的监测， 以有 如小波分形 、 可 包络小波 、 分形神经网络 、 模糊神经 网络及传统 的振动技 频带能量分析和包络 效地对滚 动轴承进行 早期预报 ， 能反 映故障 的发展趋势 ： 并 峭度 指标 术结合等 。唐贵基提 出了一种基于小波包分析 、 Ｋ 定义为归一化 的 ４阶矩 ． 于其振幅满足正态分布规 律的无故障 分析相结合 的滚动轴承故障诊断方法 ｖ 对 首先利用小波包将滚动轴承振 轴承 。 峭度指标值 约为 ３随着故 障的出现和发展 ， 其 ， 峭度指标值 具有 动信号分解 到不 同的节 点上 ． 然后求 出各频率段 的能量 ． 根据频带 能 与峰值因子类似的变化趋势 ： 量 的变化情况 ． 出滚动轴承 的故障所在 的频带 最后对故 障频带 的 找 重 构信 号做包络谱 ， 将谱 峰处 的频率 同滚动轴 承的故 （ 转第 ９ 下 ５页 ） ２ ． 频域特征参数分析 ．２ ２
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。
机械振动信号的特征分析与故障诊断
机械振动信号的特征分析与故障诊断引言近年来，随着科技的不断发展，机械设备的应用越来越广泛。
然而，由于长时间工作和不良工作环境等因素，机械设备的故障率也逐渐增加。
因此，进行机械设备的故障诊断和预测对于提高设备的可靠性和工作效率至关重要。
本文将探讨机械振动信号的特征分析与故障诊断。
一、机械振动信号的特征分析1. 振动信号的采集机械设备中的振动信号通常通过加速度传感器进行采集。
采集的数据可以是时域信号，也可以进行傅里叶变换得到频域信号。
2. 时域分析时域分析是对振动信号在时间上的变化规律进行分析。
通过观察振动信号的波形、幅值和频率等特征，可以初步判断出机械设备的工作状态。
例如，当振动信号呈现规律性的周期性波形时，说明机械设备正常运行；而当出现突然的幅值变化或频率变化时，可能存在故障。
3. 频域分析频域分析是将振动信号从时间域转换到频率域进行分析。
通过傅里叶变换等方法，可以得到振动信号的频谱图。
频谱图可以清晰地显示振动信号在不同频率上的分布情况。
根据不同频率上的峰值和频率分布情况，可以分析出机械设备的工况和故障情况。
例如，当频谱图中出现特定频率的峰值时，可能说明存在共振或传动系统故障。
二、机械振动信号的故障诊断1. 故障特征提取在进行机械设备的故障诊断时，首先需要从振动信号中提取故障特征。
根据机械设备的不同类型和工作方式，故障特征可能具有多种形式。
例如，对于滚动轴承故障，常用的特征包括脉冲特征、包络谱特征和细节系数特征等。
2. 故障诊断方法针对不同类型的故障，可以采用不同的诊断方法。
常见的故障诊断方法包括模式识别、神经网络和支持向量机等。
这些方法可以通过对机械振动信号进行特征提取和分析，建立故障诊断模型进行故障判断。
3. 故障诊断系统为了实现机械设备的在线故障诊断和预测，可以搭建故障诊断系统。
故障诊断系统将振动传感器、数据采集模块、信号处理模块和故障诊断模型等部件进行集成，实时监测和分析机械设备的振动信号，并输出故障诊断结果。
滚动轴承监测技术之冲击脉冲法介绍_0
滚动轴承监测技术之冲击脉冲法介绍_0冲击脉冲法（Shock Pulse Method）是一种用于滚动轴承监测的技术。
这种方法可以通过分析滚动轴承中的冲击脉冲信号，来判断轴承的健康状况和剩余寿命。
冲击脉冲法的基本原理是：当滚动轴承发生故障时，轴承内部会产生冲击脉冲信号。
这些信号可以通过适当的传感器和监测设备进行采集和分析。
在正常运行状态下，轴承内部的载荷会均匀地分布在滚动体和滚道之间。
但是，当轴承受到损坏或磨损时，载荷分布会变得不均匀，产生冲击和振动。
这些冲击和振动将通过轴承壳传播出来，形成冲击脉冲信号。
冲击脉冲信号的特征包括幅值、频率和能量等。
通过对这些特征进行分析，我们可以判断轴承是否存在故障，并评估其剩余寿命。
一般来说，故障越严重，冲击脉冲信号的幅值和能量就越大，频率也会发生变化。
冲击脉冲法在轴承监测中具有以下优点：1.非接触性：冲击脉冲法只需要在轴承外部设置适当的传感器，无需拆卸轴承或直接接触轴承内部，因此对轴承的监测不会对轴承本身造成额外的损伤。
2.灵敏性：冲击脉冲法可以有效地检测到轴承内部的微小损伤或磨损。
即使在早期故障阶段，冲击脉冲信号的变化也会被准确地捕捉到。
3.实时性：冲击脉冲法采用实时监测方法，可以随时对轴承的状态进行监测和评估。
这样可以及时发现潜在的故障并采取相应的维修措施，避免因故障而导致的生产停机和损失。
4.可靠性：冲击脉冲法的结果可靠性较高。
通过与其他传统的振动分析方法进行对比，冲击脉冲法能够提供更准确和可靠的故障诊断结果。
冲击脉冲法是一种非常有效的滚动轴承监测技术。
它不仅能够检测轴承是否存在故障，还能够评估轴承的剩余寿命。
通过及时监测和诊断轴承的状况，我们可以采取相应的维修和保养措施，提高设备的可靠性和使用寿命。
因此，冲击脉冲法在工业生产中具有重要的应用价值。
滚动轴承故障诊断的频谱分析
滚动轴承故障诊断的频谱分析滚动轴承在机电设备中的应用非常广泛，滚动轴承状态的好坏直接关系到旋转设备的运行状态，因此在实际生产过程中作好滚动轴承的状态监测与故障诊断是搞好设备维修与管理的重要环节。
滚动轴承在其使用过程中表现出很强的规律性，并且重复性强。
正常优质轴承在开始使用时振动和噪声均比较小，但频谱有些散乱，幅值比较小。
运动一段时间后，振动和噪声保持在一定水平，频谱比较单一，仅出现一，二倍频，极少出现三倍工频以上频谱，轴承状态非常平稳，进入稳定工作期。
持续运行后进入使用后期，轴承振动和噪声开始增大，有时出现异音，但振动增大的变化比较缓慢，此时，轴承峭度值开始突然到达一定值。
可以认为此时轴承出现了初期故障。
这时就要对轴承进行严密监测，密切注意其变化。
此后轴承峭度值又开始快速下降，并接近正常值，而振动和噪声开始显著增大，其增大幅度开始加快，其振动超过标准时（ISO2372），其轴承峭度值也开始快速增大，当轴承超过振动标准，峭度值也超过正常值时，可认为轴承已进入晚期故障，需要及时检修设备，更换滚动轴承。
1、滚动轴承故障诊断方式振动分析是对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的常用方法。
一般方式为：利用数据采集器在设备现场采集滚动轴承振动信号并储存，传送到计算机，利用振动分析软件进行深入分析，从而得到滚动轴承各种振动参数的准确数值，进而判断这些滚动轴承是否存在故障。
采用恩递替公司的Indus3振动测量分析系统进行大中型电机滚动轴承的状态监测和故障诊断，经过近几年实际使用，其效果令人非常满意。
要想真实准确反映滚动轴承振动状态，必须注意采集信号的准确真实，因此要在离轴承最近的地方安排测点。
2、滚动轴承正常运行特点与诊断技巧滚动轴承的运转状态在其使用过程中有一定的规律性，并且重复性非常好。
例如，正常优质轴承在开始使用时，振动幅值和噪声均比较小，但频谱有些散乱(图1)这可能是由于制造过程中的一些缺陷，如表面毛刺等所致。
轴承分析报告
轴承分析报告1. 概述本报告对轴承进行了详细的分析和评估。
轴承作为机械设备中的重要组件之一，对于设备的正常运行起着至关重要的作用。
通过对轴承的分析，可以发现其潜在的问题，并采取相应的措施进行修复或维护，以保证设备的稳定运行。
2. 轴承类型和结构根据轴承的不同用途和工作条件，轴承可以分为多种类型，常见的有滚动轴承、滑动轴承、推力轴承等。
滚动轴承由内外圈和滚动体组成，滚动体可以是钢球、圆柱滚子或锥形滚子。
滚动轴承通过滚动体的滚动来减小滑动摩擦，提高效率和承载能力。
滑动轴承由内外圈和一层润滑油膜组成，工作时通过内外圈之间的摩擦减小轴承的磨损。
推力轴承通常用于承受轴向力，它由凸轮、滚针或圆柱滚子组成。
3. 轴承故障类型及原因轴承故障主要分为以下几种类型：3.1 疲劳失效疲劳失效是轴承最常见的故障类型之一。
疲劳失效通常是由于长时间的循环载荷导致的。
频繁的载荷加载和卸载会导致轴承材料的疲劳破裂。
3.2 过载失效过载失效是由于轴承承受了超过其承受能力的载荷而导致的。
超负荷的载荷会导致轴承的破坏或损坏。
3.3 磨损失效磨损失效是由于轴承表面的磨损或磨粒导致的。
磨损可以是由于颗粒污染、润滑不足或使用环境恶劣等原因引起的。
3.4 温度过高轴承在工作过程中会产生热量，如果无法有效散热，轴承的温度会升高。
高温会导致轴承材料的变形和润滑剂的失效，进而引起轴承故障。
4. 轴承分析方法轴承的分析可以采用多种方法，常见的方法包括以下几种：4.1 外观检查通过对轴承的外观进行检查，可以观察到是否有明显的损坏或磨损现象。
外观检查是最直观、简单的一种分析方法。
4.2 振动分析振动分析是通过检测轴承的振动信号来判断其状态的一种方法。
不同故障类型的轴承在振动信号上表现出明显的差异。
4.3 温度监测通过监测轴承的温度变化，可以评估轴承的工作状态。
异常的温度升高可能意味着轴承存在故障。
4.4 声音分析通过对轴承运行时产生的声音进行分析，可以判断轴承是否存在异常情况。
振动信号分析方法
包络频率
包络波形
gSE值
gSE谱/包络谱
Accelerometer 1#(High SNR)
Accelerometer 2#(Low SNR)
Bearing with outer race fault
Normal Bearing
原始信号，直接 做频谱，很难分 析出特征！
解调后，再做频 谱，容易分析出 特征！
高碑店污水处理厂消化加热循环泵故障
一、消化加热循环泵概况 二、故障原因分析 三、故障解决方案
消化加热循环泵实物照片和BH500设备组态图
•巡检人员通过每天对所监测的设备进行巡检，发现一台 二期消化加热循环泵即13号右侧振动值偏大。
•螺杆泵由电机通过减速箱减速后转速为210RPM，BH500 巡检仪对电机出口侧、齿轮箱入口侧和泵侧轴承进行监测， 主要通过加速度传感器对轴承箱进行加速度振动值测量， 并配合进行gSE分析，发现加速度值和gSE值都偏大。
FT
采样定理
采样频率
时域 离散 采样
采样间隔
频率混叠
时域 加窗 截断
频率泄漏
频域 离散 采样
频域分辨率
DFT
栅栏效应
DFT IDFT
X kf
x(nt )e
N 1 n 0
j 2 nk N
k 1,2,, N
1 N 1 xnt X kf e j 2nk / N N k 0
•gSE值超大已经比较明显，说明故障已经不可忽略，建议做 好维修准备
13号右侧泵4通道圆锥滚子轴承外圈损坏情况
13号右侧泵4通道圆锥滚子轴承滚动体损坏情况
独山子石化乙烯装置 轻烃反应高速反应泵齿轮箱故障
一、高速反应泵概况 二、故障原因分析 三、故障解决方案
机电设备实验报告
实验一振动检测故障诊断一、实验内容与目的1、了解振动信号采集、分析与处理的整个过程及注意事项；2、了解并掌握测试仪器的连接、信号的敏感参数选取、测点布置及各注意事项；3、掌握信号的时域分析、频域分析理论与特点。
二、实验设备⑴振动实验台，电机及数据线等；⑵振动加速度传感器YD36(2只）：电荷灵敏度SC=7。
99 PC/m.s-2；⑶DLF2通道四合一放大滤波器;⑷INV306DF 16通道智能信号采集仪；⑸Coinv Dasp2003专业版信号采集分析与处理系统。
信号采集与分析系统基本框图如图1－1所示。
图1 信号采集与分析系统框图另外，简易诊断设备有BZ－8701A便携式测振仪。
三、实验原理1、振动测量敏感参数的选取常用的振动测量参数有加速度a(t）、速度v(t)和位移x（t）。
假定振动位移信号x（t）为：x(t)= Asin（ωt+ϕ）（1)则振动速度信号为：v(t）= Aωcos(ωt+ϕ) （2)ωsin（ωt+ϕ） (3）振动加速度信号为：a(t）=-A2由上式可知，当传感器拾取的信号很微弱时,位移信号x（t）和速度信号v(t)幅值很小,由于频率的放大作用，加速度的信号的幅值相比相应的位移和速度分量的幅值要大得多,加速度参数在高频范围更加敏感，所以选择加速度振动信号.实用上，参数的选定可参考以下频率范围进行：低频范围（10~100Hz）―位移参数;中频范围(10～1000Hz）―速度或称振动烈度（Vrms)；高频范围（＞1000Hz)―加速度参数。
2、振动信号分析与处理（傅里叶级数)对于一个复杂的周期振动信号可以用傅里叶级数展开,即可将这个信号分解成许多不同的频率的正弦和余弦的线性叠加.四、实验步骤1、根据选取的敏感参数选择振动传感器；2、合理布置测点，测点布置的是否合理，直接关系到采集信号的真空性。
要注意以下：⑴所布置的测点要固定，且固定面要光滑、绝缘，并且要用特殊明显的标记符号标出。
(完整word版)滚动轴承故障诊断分析全解
滚动轴承故障诊断分析学院名称：机械与汽车工程学院专业班级：学生姓名：学生学号：指导教师姓名：摘要滚动轴承故障诊断本文对滚动轴承的故障形式、故障原因、常用诊断方法等诊断基础和滚动轴承故障的振动机理作了研究，并建立了相应的滚动轴承典型故障（外圈损伤、内圈损伤、滚动体损伤）的理论模型，给出了一些滚动轴承故障诊断常见实例。
通过对滚动轴承故障振动机理的研究可以帮助我们了解滚动轴承故障的本质和特征.本文对特征参数的提取，理论推导，和过程都进行了详细的阐述，关键词：滚动轴承；故障诊断;特征参数；特征；ABSTRACT ：The Rolling fault diagnosisIn the thesis ,the fault types,diagnostic methods and vibration principle of rolling bearing arediscussed。
the thesis sets up a series of academic models of faulty rolling bearings an d lists some symptom parameters which often used in fault diagnosis of ro lling bearings 。
the study of vibration principle of rolling bearings can hel p us to know the essence and feature of rolling bearings.In this paper， th e parameters of the extraction, theoretical analysis， and process are descr ibed in detail。
Keywords: Rolling Bearing; Fault Diagnosis; Symptom Parameter; Distinctio n Index; Distinction Rate0引言：化方向发展,在提高生产率、降低成本、节约能源、减少废品率、保证产品质量等方面具有很大的优势.但是,由于故障所引起的灾难性事故及其所造成的对生命与财产的损失和对环境的破坏等也是很严重的，这就使得人们对诸如航空航天器、核电站、热电厂及其他大型化工设备的可靠性、安全性提出了越来越高的要求。
基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断
基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断一、本文概述随着工业技术的不断发展，滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，其运行状态直接影响到设备的性能与安全性。
然而，由于工作环境的恶劣、长时间运行以及维护不当等因素，滚动轴承常常会出现各种故障，如疲劳剥落、磨损、裂纹等。
这些故障不仅会降低设备的运行效率，还可能引发严重的安全事故。
因此，对滚动轴承进行故障诊断技术的研究具有重要意义。
本文旨在探讨基于时域和频域分析的滚动轴承故障诊断方法。
文章将简要介绍滚动轴承的工作原理及其常见故障类型，为后续的分析和诊断奠定基础。
然后，重点阐述时域分析和频域分析的基本原理及其在滚动轴承故障诊断中的应用。
时域分析主要关注轴承振动信号的时序特征，通过提取信号中的幅值、相位、频率等信息，揭示轴承的运行状态。
而频域分析则通过对信号进行频谱转换，分析轴承在不同频率下的振动特性，进一步识别潜在的故障特征。
通过结合时域和频域分析，本文旨在提供一种全面、有效的滚动轴承故障诊断方法。
这种方法不仅能够准确识别轴承的故障类型，还能对故障程度进行定量评估，为设备的维护和管理提供有力支持。
本文还将对现有的故障诊断方法进行比较和评价，探讨各种方法的优缺点及适用范围，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
二、滚动轴承故障类型及原因滚动轴承作为机械设备中的重要组成部分，其运行状态直接影响到整个设备的性能和稳定性。
因此，对滚动轴承的故障诊断至关重要。
滚动轴承的故障类型多种多样，主要包括疲劳剥落、磨损、腐蚀、裂纹和塑性变形等。
这些故障的产生往往与多种因素有关，如材料质量、制造工艺、运行环境、操作维护等。
疲劳剥落是滚动轴承最常见的故障类型之一，主要是由于轴承在循环应力作用下，材料表面发生疲劳破坏，形成剥落坑。
疲劳剥落的原因主要包括轴承材料的疲劳强度不足、循环应力过大、润滑不良等。
磨损是轴承在运行过程中，由于摩擦力的作用导致材料逐渐损失的现象。
磨损的原因主要包括润滑不良、异物侵入、材料耐磨性不足等。
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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。