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
(完整word版)(整理)滚动轴承故障诊断分析章节
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。
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。
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滚动轴承振动信号特性分析
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。
关键词：滚动轴承;信号;分析
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。
一、轴承结构和故障机理
滚动轴承是一类广泛应用的精细的机械构件。
滚动轴承的作用是将运转的轴承座和轴相互的滑动类型的摩擦转换为滚动类型的摩擦。
其一般包括四个部分：滚动体，外圈，内圈和保持架。
内圈能和轴进行配合共同旋转。
外圈则是与轴承座进行配合并且起着支撑的作用。
滚动体均匀分布在内外圈之间，对轴承的运转性能和使用寿命有着重要的影响。
保持架起着让滚子分布均匀的功能，引领滚子旋转而且具有润滑功能以及避免滚子掉落。
总体说来轴承工作时的振动通常分为以下两种：与轴承工作面的裂痕、波纹相关和与轴承弹性相关的振动。
其中与轴承表面裂痕、波纹相关振动能够反映其损伤的情况。
工作面若有损坏，当滚子在损坏面运转的时侯，某种交变的激振力将会出现。
因为轴承滚动表面损伤形状并不规则。
由此，产生的振动也会是一种
随机振动并包含了多种频率成分。
通常来说，轴运转的速率以及轴承面损坏样式是激振力的频率的首要性因素。
而激振系统传递相关的因素由轴承和外壳来决定。
总而言之，轴运转的速率、外壳和轴承的振动传递因数以及轴承面损坏样式等一起确定了因轴承异常而产生的振动频率。
一般而言，轴承具有越高的振动频率则表明轴有越严重的损伤或者有越高的旋转速度，另外滚动轴承的固有振动频率会随着滚动轴承尺寸的增大而有所降低。
因而，所有异常的轴承产生振动时都不会是一个特定的频率。
同样的，当某个轴承发生异样的时侯，也非仅仅只发生单一的频率振动。
二、共振解调故障诊断技术
2.1共振解调技术原理
共振解调技术（IFD）是由振动测试分析技术中演变而成的一项新技术是研究轴承早期损伤故障的常用方法。
共振解调非常适合损伤故障特征提取，因为通过共振和带通滤波放大以及分离了轴承零件故障的特性信号，从而增大了信噪比。
实际上，轴承故障冲击的频谱线并不能够看到，但轴承故障冲击具有很宽的频带，该频带中有设备里其他所有振动都没有的高频能量。
共振解调技术不敏感于常规振动，但是却能够灵敏地提取到细小的故障冲击。
“共振”是指提取该高频能量并且进行放大的过程，一般采用利用机械或者电子谐振的方法。
这个过程中能够过滤掉没有价值的常规振动，使信噪比提高。
“解调”是指通过包络检波，为了获取仅仅含有轴承故障特性信息的低频包络信号，而将高频不断衰减的信号成分丢掉的过程。
经过此过程后，后续信号的处理难度得到了很大的降低，然后对该包络信号频谱分析，滚动轴承的故障信息便能轻易地获取到。
2.2共振解调技术局限性
一般的共振解调法也存在着一些局限性：
（1）要提取出损伤激起的突变信号，传统的基于傅里叶变换的滤波方法不是十分适合。
（2）需要预先确定带通滤波器的中心频率和滤波带宽。
对于不同的轴承，其结构和支承系统的固有频率并不相同，要预先确定其固有频率显得十分困难。
另外，若滤波带宽太窄，可能会遗漏共振的中间频率，丧失其诊断的能力。
若滤波带宽太宽，消噪效果将会受到影响。
谱峭度理论在共振解调技术中的使用可以完美的解决一般的共振解调法的局限性问题。
三、谱峭度法在共振解调故障诊断技术中的应用
3.1谱峭度理论
共振解调技术在滚动轴承故障特性进行分析的过程当中，其带通滤波器参数的选取十分重要同时也十分困难。
谱峭度法则能自动确定带通滤波器中心频率和滤波带宽。
在噪声干预不大的测试条件下，可使用峭度值对奇异信号的灵敏性特点从而将滚动轴承进行粗略的状况检测。
可是，峭度值是一个整体性的指数，对特定信号分量改变情形并不能表现出来。
同时，峭度也不适应于在强烈噪声条件下的状态监测。
3.2快速峭度图
谱峭度计算与频率的分辨率Δf的选取有比较大相关性。
在极端情况下，Δf 趋近于零的时侯，谱峭度也为零值，但是当Δf相对较大的时侯，谱峭度对于加性平稳宽带噪声里的窄带瞬时状态不能测试到。
所以，对于非平稳进程而言，谱
峭度是关于频率f和分辨率Δf的函数。
对于随意信号来说，怎么在确定的f处选取谱峭度的最适合的Δf变为了问题的关键。
站在检测角度而言，使得谱峭度最大的（f/Δf）组是存在的。
基于STFT进行计算的“峭度图”表示在频率f和窗长平面上的谱峭度值。
对于汉宁窗来说，，指的是信号的采样频率，使得谱峭度值最大，相对应的（f/Δf）组就是带通滤波器最佳的滤波中心频率和滤波带宽。
本文运用matlab工程软件，基于塔式算法的计算方法使计算时间得到明显减少。
最终得到的二维图像被称之为“快速峭度图”。
在“快速峭度图”中，其横坐标表示频率f，纵坐标表示分解的层数K，其中，图像上不一样深浅得颜色代表各个不一样的f和Δf下的谱峭度值。
结语：
由于社会经济与科技的持续发展，机械设备也愈发复杂化、精密化和自动化。
由于滚动轴承的优点众多，在工程实践中得到充分的应用。
但是滚动轴承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但可能引起机械设备故障失效，乃至造成更为严重或许是毁灭性的事故。
总而言之对轴承振进行振动信号的特性分析，由此而研究轴承的故障诊断拥有重要的意义。
参考文献
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