★第9章 轴承状态监测与故障诊断技术
轴承故障监测诊断
轴承故障监测诊断技术新进展1 前言机械是装备制造业的核心行业。
装备制造业是为国民经济和国防建设提供技术装备的战略性产业。
轴承是装备制造业的关键基础件。
党和国家审时度势做出了大力振兴装备制造业的战略决策。
振兴装备制造业的核心是重大装备的自主创新和国产化。
作为装备制造业重大装备关键基础件的轴承产品也必须实现自主创新和国产化。
国务院《关于加快振兴装备制造业若干意见》中提出，要选择16个对国家经济安全和国防建设有重要影响的关键领域，以其重大技术装备和产品为重点，实现重大突破，尽快扩大自主装备市场占有率。
这16个关键领域的重大技术装备和产品，绝大部分都要装用轴承，需要高技术含量的轴承来保证其精度、性能、寿命和可靠性。
因此，重大技术装备配套轴承的自主创新和国产化的任务十分艰巨而紧迫。
据初步测算，至2010年，这16个关键领域年需要配套轴承约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旋转零件，也是机械设备的重要故障源之一，统计表明：在使用滚动轴承的旋转机械中，大约有30%的机械故障是滚动轴承引起的，感应电机故障中的滚动轴承故障约占电机故障的4O%左右，齿轮箱各类故障中的轴承故障率仅次于齿轮而占20％。
据有关资料表明，我国现有的机车用滚动轴承，每年约有40%要经过下车检验，而其中的33%左右被更换，因此研究机车轴承故障监测和诊断，改定期维修为状态维修，有重要的经济效益和实用价值。
据统计，对机械设备应用状态监测与故障诊断技术后，事故发生率可降低75％，维修费用可减少25%～5O%。
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早发现潜在故障等方面起着至关重要的作用，而且还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。
随着科学技术的进步和生产力的发展，机械设备和生产系统日益向大型化、精密化、高速化和自动化方向发展，一方面提高了生产效率、降低了生产成本，另一方面对机械的设计、制造、安装、使用、维修和可靠运行提出了更高、更严格的要求。
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。
本科生-机械故障诊断学-第9章-轴承诊断方法
正常与故障轴承的概率密度函数曲线
四、滑动轴承的特点及主要故障形式
1、滑动轴承结构
滑动轴承具有结构简单、制造方便、工作平稳、
可靠、无噪声、承载能力强等特点。
油膜还具有一定吸振能力等独特的优点。
2、滑动轴承的运行特点
1）高转速； 2）高支承定位精度； 3）高振动和冲击载荷； 4）要求支承为剖分形式； 5）小的径向尺寸； 6）工作条件特殊（在水或腐蚀性介质中工作） 等等场合。
3）热应力引起的疲劳失效。由于轴承工作时产生 的磨擦热和咬粘现象，轴承工作表面温度升高产生 热应力，导致裂纹的萌生和扩展，形成疲劳剥落。
3、腐蚀失效
主要由环境介质与轴承工作表面间产生的化学反应所引 起，常见有三类腐蚀失效：
1 ）电解质腐蚀：由于表面金属被溶解或在表面形成硬
而脆的氧化膜，在载荷作用下破碎，从而在轴承表面形成
第三篇轴承故障诊断方法
中国石油大学（北京） 梁伟
轴承故障诊断方法
一、滚动轴承的特点及主要故障形式 二、滚动轴承的振动诊断机理 三、滚动轴承的振动诊断方法
四、滑动轴承的特点及主要故障形式
五、滑动轴承的振动诊断法 六、滑动轴承的温度诊断法 七、滑动轴承的油液分析诊断法
一、滚动轴承特点及主要故障形式
1、滚动轴承结构
由内圈、外圈、滚动体和保持架四种元件组成。 滚动体的形状有球形、圆柱形、锥柱形、鼓形等。 内圈与轴颈、外圈与轴承座孔装配在一起。 多数轴承内圈随轴回转，外圈不动；但也有外圈回 转、内圈不转的轴承。
2、滚动轴承的运行特点
1)中等转速；
2)小起动力矩； 3)安装维修方便； 4)不允许大量采用润滑油液； 5)价格较低。
撕裂破坏形成粘附磨损。
2、疲。剥落类型有：
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。
滚动轴承的状态检测与故障诊断
d BSF = 2D [1− ( D cosθ)2 ]× f0 d
d FTF = 1 (1− D cosθ) × f0 2
有时难以测量轴承的几何尺寸，在知道滚动体数目的情况下，可以用以下公 式估算轴承的故障频率：
内
环：
BPFI = ( n +1.2) × f 0 2 BPFO = ( n −1.2) × f 0 2
3.轴承故障频率计算
内环滚动，外环固定，这是滚动轴承最常见的安装方式。其故障 频率分别为： 内 环： 外 环： 滚动体： 保持架： 式中： n——滚动体数目 d——滚动体直径 D——轴承节径，即外环内径与内环外径的平均值 θ——接触角，对于推力轴承，接触角θ为90°。
d BPFI = n (1+ D cosθ ) × f0 2
1）第一阶段：轴承的超声频率振动阶段
轴承最早期的故障是表现在250kHz～350kHz范围的超声频率的振动异常，随着故 障的发展，异常频率逐渐下降移到20kHz～60kHz。
2）第二阶段：轴承的固有频率振动阶段
随着轴承的运转，轴承滚动表面会产生轻微的缺陷，这些轻微缺陷引 起的振动会激起轴承部件的固有频率(fn)振动或轴承支承结构共振，一般振 动频率在500Hz～2kHz。
二、诊断技术和方法
1.滚动轴承的失效形式 1.滚动轴承的失效形式 2.滚动轴承的失效过程 2.滚动轴承的失效过程 3. 故障频率计算 4.振动特征的分析方法 4.振动特征的分析方法
1.滚动轴承的失效形式
1）疲劳剥落
滚动轴承的内外滚道和滚动体交替进入和退出承载区域，这些部件因长时间承 受交变载荷的作用，首先从接触表面以下最大交变切应力处产生疲劳裂纹，继而扩 展到接触表面在表层产生点状剥落，逐步发展到大片剥落，称之为疲劳剥落。疲劳 剥落往往是滚动轴承失效的主要原因，一般所说的轴承寿命就是指轴承的疲劳寿命。
滚动轴承状态的监测及故障识别方法
大 ， 出现异音 ， 动增大 的变化较缓慢 ， 时 ， 承幅 有时 但振 此 轴
度值开始突然达 到一定数值 。此时轴承 即表现为初期 故障。
这时 ， 就要对该轴承进行严密监测 ， 密切注意其变化 。此后 ，
运转 ， 采取必要的防范措施 。使 用热 感器可 以随时监测 轴承 的工作温度 ， 并实现 温度超过 规定值 时 自动报警 或停止 ， 防
１Байду номын сангаас ６
农 机 使 用 与 维 修
２０ ０８年第 ６期
滚 动 轴 承 状 态 的 监 测 及 故 障识 别 方 法
安 技 业 差陈浩 萎 国 工 学 大 徽Ｎ － 科 院…一
１滚 动 轴 承 状 态 的 监 测 ．
音与非轴 承声音 ， 为此 ， 应尽量 由专人来 进行这项 工作 。用
温度定单位显示 。正常情况 下 ， 轴承在 刚润滑或再润滑过后 会有 自然 的温度上升 ， 并且持续一或二天 。 通过润滑剂的状态进行识别 。对润滑剂 采样分析 ， 通过 其污浊程 度是否混 入异 物或金属 粉末 等进行 判断。该方法
不通过拆卸检查 即可识 别或预 测运转 中的轴 承有无 故
障， 这对提高生产率和经济性是 十分 重要的。运转 中的检查
项 目有轴承的滚动声 、 振动 、 温度的状态等 ， 主要 的识别 方法
如下 ：
通过轴 承的滚动声 音进行 识别。通过声 音进 行识别 需 要有丰富的经验 ， 必须经过充分的训练达 到能够识 别轴 承声
听音器或听音棒贴在外壳上可清楚地 听到轴承 的声音 ， 也可 采用测声器对运转中的轴 承的滚动声大 小及音质进行检查 ，
滚 动轴承的应用非常广泛 ， 其状态好坏 直接关系 到机械 车辆 的运行状态 。因此 ， 实际生产 中做好 滚动轴承状态监 测
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
滚动轴承是一种常见的机械设备，用于支撑旋转轴的运动。
由于长时间工作和外界环
境的影响，滚动轴承容易出现故障，对设备运行造成不良影响。
对滚动轴承的状态进行监
测和故障判断非常重要。
滚动轴承的状态监测主要包括振动、温度和声音三个方面。
振动监测是滚动轴承状态监测中最常用的方法之一。
通过对滚动轴承的振动信号进行
采集和分析，可以判断滚动轴承是否存在异常。
通常采用加速度传感器安装在滚动轴承上，通过测量振动信号的振幅、频率和相位等参数，可以判断轴承是否存在轴向、径向和角向
振动异常。
温度监测也是滚动轴承状态监测中的重要方法。
由于滚动轴承在工作过程中会产生摩
擦和热量，因此温度的升高可能是滚动轴承存在问题的信号。
通过在滚动轴承上安装温度
传感器，可及时监测轴承温度的变化，当温度超过设定的阈值时，即可判断轴承存在异常
情况。
对于滚动轴承的故障判断，可以通过上述状态监测方法得到的数据进行分析和对比。
当滚动轴承的振动频率突然增大、温度异常升高、噪音变得异常大时，很有可能是滚动轴
承出现了故障。
还可以制定一套滚动轴承健康状态和故障特征的模型，通过监测数据和模
型进行对比分析，准确判断滚动轴承是否存在故障。
滚动轴承的状态监测和故障判断是保证设备安全运行和提高设备可靠性的重要手段。
通过振动、温度和声音监测等方法，可以实时监测滚动轴承的状态，并根据监测结果进行
故障判断和预测，为设备的维护提供科学依据。
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是工业中常见的重要零部件，它承载着旋转机械中的轴承负荷，保证了机械设备的正常运转。
由于滚动轴承长期在高速高温、重负荷等恶劣环境下工作，容易出现磨损和故障。
对滚动轴承的状态进行监测和故障判断对于机械设备的正常运转和安全生产至关重要。
一、滚动轴承的状态监测方法1. 振动和声音监测：通过监测轴承在运转过程中的振动和声音变化，可以判断轴承是否存在异常。
当轴承损坏或磨损时，会产生异常的振动和噪音，通过监测振动和声音可以及时发现轴承的故障。
2. 温度监测：轴承在工作时会产生摩擦热，因此轴承的温度是一个重要的监测指标。
通过监测轴承的温度变化，可以判断轴承是否存在异常情况，及时进行维护和检修。
3. 润滑状态监测：滚动轴承的正常运转需要良好的润滑状态，因此监测轴承的润滑状态对于预防轴承故障至关重要。
可以通过监测润滑油的清洁度、油液中的杂质、油液的粘度等参数来判断轴承的润滑状态。
4. 裂纹监测：轴承在工作时受到很大的载荷和振动，容易产生裂纹和损伤。
通过检测轴承表面的裂纹和损伤情况，可以及时发现轴承的故障。
4. 观察表面损伤：通过观察轴承表面的磨损和裂纹情况，可以判断轴承的故障程度。
当轴承表面出现严重的磨损和裂纹时，需要及时更换轴承以避免设备的故障和事故。
滚动轴承的状态监测和故障判断对于机械设备的正常运转和安全生产至关重要。
通过采用多种监测方法和故障判断方法，可以及时发现轴承的故障，避免设备的停机和事故，提高设备的运行可靠性和安全性。
企业在实际生产中应加强滚动轴承的状态监测和故障判断，建立健全的轴承维护管理制度，确保设备的正常运转和安全生产。
滚动轴承的状态监测与故障判断
滚动轴承是旋转机械的重要组成部分，同时也是旋转机械中最容易出现故障的部件之一。
它具有造价较低、润滑冷却方便、运行灵敏、使用效率较高、维修便捷等优点，在机械行业应用广泛。
据有关统计显示，在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于滚动轴承发生故障而引起的，所以，对滚动轴承的状态监测和故障诊断进行研究势在必行。
监测与诊断的目的和意义滚动轴承正常运行与否，对于整机的可靠性、精度以及寿命等性能有很大的影响。
据有关统计显示，在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于滚动轴承发生故障而引起的，在将故障诊断技术运用到生产中以后，事故率降低近70%，同时降低的维修费用也有近40%。
利用轴承状态监测技术可以了解轴承的使用性能，并对可能发生的故障进行早期检测，分析和预测可能发生的故障，进一步提高设备的管理水平和维修效率，经济效益十分显著。
轴承故障诊断的发展历程轴承故障诊断刚开始主要是依靠人工听觉来诊断，再有就是利用探听棒，这种方法在许多企业中目前仍在使用，不过一些工具已经被改进到电子听诊器等。
例如，当使用电子听诊器检测轴承故障时，具有经验丰富的人员可以凭经验诊断轴承疲劳剥落，有时还可以诊断出损伤发生的位置，但由于其它的外部原因，这种方法的可靠性有时会无法得到保证。
随着科技的发展，越来越多的振动仪器被运用到滚动轴承的状态监测工作中。
这些仪器利用振动位移、速度和加速度的均方根值（RMS）或峰值来判断轴承是否有故障。
这些仪器减少了我们对经验的依赖，使得监测和诊断的准确性有了很大的提高，但是在故障发生的初始阶段仍然很难及时做出准确的诊断。
瑞典公司在多年研究轴承故障机理的基础上，于1966年发明了脉冲计检测轴承损伤的方法，很大程度上提高了滚动轴承故障诊断工作的准确性和及时性。
此后，许多公司都安装了大量的振动监测传感器来监测轴承的长期运行，再有就是航天领域也采用了这样的监测仪器。
1976-1983年，公司研制了NB系列轴承监测仪，利用轴承振动信号的1~15kHz范围，测量了轴承故障的均方根和峰值。
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随着工业自动化水平的不断提高，滚动轴承作为机械设备中重要的动力传递部件，在机械设备中得到了广泛的应用。
由于滚动轴承工作环境的复杂性和工作条件的限制，滚动轴承会受到各种力和振动的影响，从而导致滚动轴承的状态发生变化，甚至出现故障。
滚动轴承的状态监测与故障判断显得尤为重要。
通过对滚动轴承的状态进行实时监测和故障进行判断，可以有效预测滚动轴承的寿命，提前发现滚动轴承的故障状态，确保机械设备的正常运转，减少停机维修时间，提高生产效率和设备可靠性，降低维护成本。
本文将从滚动轴承的故障原因、常用的状态监测方法和故障判断技术等方面进行综述，为相关领域的研究和实践提供参考。
一、滚动轴承的故障原因1.1载荷在机械设备的工作过程中，滚动轴承承受来自外部环境和工作负荷的作用，包括径向载荷、轴向载荷和转矩载荷等。
当载荷过大或者不均匀分布时，会导致滚动轴承的变形和损伤，从而降低滚动轴承的寿命。
1.2振动振动是导致滚动轴承故障的常见原因之一。
机械设备在工作过程中会产生各种振动，而过大的振动会直接影响滚动轴承的工作稳定性，引起滚动体和轨道的磨损和损伤。
1.3温度滚动轴承在工作时会因为摩擦和载荷的作用而产生热量，使得滚动轴承的温度升高。
当滚动轴承的温度超过设计范围时，会导致滚动轴承内部的润滑脂老化和流失，使得滚动轴承的摩擦系数增大，从而加速滚动轴承的磨损和损伤。
1.4润滑良好的润滑可以有效减少滚动轴承的摩擦和损耗，延长滚动轴承的使用寿命。
而不良的润滑会导致滚动轴承的磨损和损坏，进而引起滚动轴承的故障。
1.5封闭滚动轴承的封闭性能直接影响着滚动轴承的使用寿命。
当封闭性能不足或者密封件老化破损时，会导致外部杂质和水分进入滚动轴承内部，进而引起滚动轴承的故障。
2.1振动监测振动是导致滚动轴承故障的重要原因之一。
通过监测滚动轴承的振动情况，可以及时发现滚动轴承的异常状态，预测滚动轴承的寿命。
常用的振动监测技术包括加速度传感器和振动分析仪等。
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是一种常见的机械设备中的元件，其主要作用是减少机械设备中的摩擦和磨损，以达到增加机械设备使用寿命的目的。
随着现代工业的不断发展与进步，滚动轴承在机械设备中的使用也越来越普遍。
然而，长期以来，滚动轴承的故障和损坏一直是机械设备运行中不可忽视的问题。
因此，及时做好滚动轴承的状态监测与故障判断对于机械设备的正常运行和保养非常重要。
滚动轴承的状态监测主要包括以下几个方面：1. 声音状态监测：通过听声识别轴承故障的声音，判断轴承是否存在噪声等异常声音。
2. 温度状态监测：通过测量轴承的温度来判断轴承是否存在过热现象，以及过热现象是否足以影响轴承的使用寿命。
3. 振动状态监测：通过振动传感器对轴承进行振动监测，判断轴承是否存在振动异常，并分析振动的原因。
4. 油润滑状态监测：通过判断轴承油液的清洁程度和油液质量，来判断轴承的润滑状态。
以上状态监测的方法综合运用，可以有效地对滚动轴承的状态进行监测，及时发现轴承存在的问题，并进行必要的修复措施。
1. 外观判断：通过对轴承的外观进行检查，判断轴承是否存在外观缺陷。
3. 油液检查：通过对轴承的润滑油液进行检查，判断轴承是否存在油液污染、流量不足等问题。
滚动轴承的故障判断需要对轴承进行全方位的检查，尤其对于内部零件的检查和油液状态的检查是关键。
通过多种故障判断方法的综合应用，可以更为准确地判断轴承的故障状况，更好地进行修复措施。
总之，滚动轴承的状态监测与故障判断工作对于机械设备的正常运行和保养同样重要，应该得到足够的重视和关注。
通过对滚动轴承的状态进行及时监测，可以避免轴承故障导致机械设备的停机维修，从而提高机械设备的运行效率和使用寿命。
★第9章 轴承状态监测与故障诊断技术
9 轴承状态监测与故障诊断技术滚动轴承常见故障滚动轴承特征频率与振动信号特征滚动轴承故障简易诊断法滚动轴承故障精密诊断法滚动轴承的损伤现象和检测方法（3）胶合在A点以前，振动加速度略微下降，温度缓慢上升。
A点之后振动值急剧上升，而温度却还有些下降，这一段轴承表面状态已恶化。
在B点以后振动值第二次急剧上升，以致超过了仪器的测量范围，同时温度也急剧上升。
在B点之前，轴承中已有明显的金属与金属的直接接触和短暂的滑动，B点之后有更频繁金属之间直接接触及滑动，润滑剂恶化甚至发生炭化，直至发生胶合。
从图中可以看出，振动值比温度能更早地预报胶合。
3、滚动轴承故障简易诊断法•1966年，瑞典SKF公司发明了用冲击脉冲仪（Shock Pulse Meter）检测轴承损伤，将滚动轴承的故障诊断水平提高了一个档次。
之后，多家公司安装了大批传感器用于长期监测轴承的运转情况，在航空飞机上也安装了类似的检测仪器。
•1976年，日本新日铁株式会社研制了MCV系列机器检测仪（Machine Checker），可分别在低频、中频和高频段检测轴承的异常信号。
同时推出的还有油膜检查仪，利用超声波或高频电流对轴承的润滑状态进行监测，探测油膜是否破裂，发生金属间直接接触。
随机振动时历曲线a)轴承故障引起的冲击脉冲F(t)b)经传感器拾取及电路谐振，得到放大的高频衰减振动a(t)c)经包络检波得到的波形a1(t)，相当于将故障引起的脉冲加以放大和拓宽，并且踢除了其余的机械干扰d)最后作频谱分析可以得到与故障冲击周期T相对应的频率成分及其高次谐波。
0 f（1）倒谱分析法由于倒谱分析受传输途径的影响很小，并且能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线，所以用于齿轮箱故障诊断具有特殊的优越性；（a）功率谱图，边带信号的谱线间隔为20Hz（b）倒谱图，图中谱峰的间隔为0.05s（20Hz）Ao B' S o'o频率为704Hz；采样长度为8192点。
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【摘要】滚动轴承是机械设备中广泛应用的零部件，其状态监测与故障判断对设备的运行稳定性和安全性至关重要。
本文通过介绍滚动轴承的工作原理，常见故障特征的监测方法，故障判断技术，状态监测与诊断系统以及应用案例分析，探讨了滚动轴承状态监测与故障判断的重要性。
未来，随着技术的不断进步，滚动轴承状态监测与故障判断的发展趋势将更加智能化和精准化，为提高设备的运行效率和延长设备寿命提供更好的技术支持。
通过本文的研究总结，我们可以更好地了解滚动轴承状态监测与故障判断的重要性，并为未来的研究和实践提供参考指导。
【关键词】滚动轴承、状态监测、故障判断、工作原理、监测方法、判断技术、诊断系统、案例分析、重要性、发展趋势、总结。
1. 引言1.1 研究背景滚动轴承是机械设备中常见的零部件，其工作状态直接影响到整个设备的运行稳定性和效率。
随着现代工业的发展，对滚动轴承的状态监测与故障判断需求越来越迫切。
在过去，人们通常采用定期检查的方法来维护滚动轴承，但这种方法无法及时发现潜在的问题，也无法有效预防故障的产生。
研究如何实现对滚动轴承状态的实时监测和故障判断成为了当前工程技术领域的热门课题。
在滚动轴承的工作过程中，常常会受到高温、高速、高载等各种因素的影响，从而导致故障的产生。
研究如何准确监测滚动轴承的工作状态，及时发现故障迹象，对于提高设备的可靠性和安全性具有重要意义。
本文将介绍滚动轴承的工作原理，常见故障特征的监测方法，故障判断技术，状态监测与诊断系统以及应用案例分析，以期为工程技术人员提供参考和借鉴。
1.2 研究意义滚动轴承是机械设备中非常重要的零部件，其工作状态直接影响到整个设备的性能和寿命。
对滚动轴承的状态监测与故障判断具有非常重要的意义。
通过及时监测滚动轴承的工作状态，可以帮助预防设备故障的发生，减少因故障导致的生产线停机时间和维修成本。
这对于生产效率的提高和成本的控制都具有重要意义。
滚动轴承是机械设备中易受损的部件之一，其故障往往会导致设备运行异常或甚至危险。
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在机械设备中起着重要的作用，一旦发生故障，可能会导致设备停机，对生产造成不良影响。
滚动轴承的状态监测与故障判断对于设备的正常运转至关重要。
本文将从滚动轴承的状态监测方法以及故障判断技术两方面进行介绍。
滚动轴承的状态监测可以采用多种方法。
一般来说，常见的方法有振动信号监测、温度监测以及润滑油分析等。
振动信号监测是一种较为常用的滚动轴承状态监测方法。
通过在轴承上设置振动传感器，可以实时采集轴承振动信号，并对其进行分析。
正常情况下，滚动轴承的振动信号应该是稳定的，频率也应该在一定的范围内。
如果发现振动信号出现异常，频率突然增大或者波形发生变化，可能意味着轴承存在故障。
温度监测也是一种常用的滚动轴承状态监测方法。
通过在轴承上设置温度传感器，可以实时监测轴承的温度。
当轴承发生故障时，由于摩擦产生的热量会导致轴承温度升高。
通过监测轴承的温度变化，可以判断轴承是否存在故障。
润滑油分析也是一种常用的滚动轴承状态监测方法。
通过定期检测润滑油中的金属颗粒、污染物和酸值等指标，可以判断轴承的磨损程度和润滑状况。
如果发现润滑油中出现大量的金属颗粒或者酸值超过正常范围，可能意味着轴承存在故障。
除了状态监测，滚动轴承的故障判断也需要采用相应的技术。
常用的故障判断技术主要包括故障模式诊断和故障特征提取。
故障模式诊断是通过分析轴承故障的特征模式，判断故障的类型和程度。
常见的故障模式有疲劳断裂、卡死、胶合、磨损等。
通过对轴承进行振动分析、声学分析和红外热像等技术的应用，可以诊断出轴承的故障模式。
故障特征提取是通过分析轴承振动信号或者其他相关信号的频谱、波形和包络等特征，提取与轴承故障相关的特征参数。
通过对这些特征参数的分析和比较，可以判断轴承的故障类型和程度。
常见的特征参数有峭度、峰值因子、波形因子等。
滚动轴承的状态监测和故障判断对于设备的正常运转至关重要。
通过采用合适的监测方法和故障判断技术，可以及时发现轴承故障，并采取相应的维修措施，保证设备的正常运行。
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是工业领域中常见的机械部件之一，主要用于支撑和转动机械设备。
在使用过程中，滚动轴承可能会出现一些故障，如轴承损耗、磨损等问题。
针对这些故障，及时进行状态监测和故障判断是非常必要的。
本文将从滚动轴承的状态监测和故障诊断两个方面进行介绍。
指标监测：通过监测关键指标，如轴承的温度、位置振动、噪声等，可以获得轴承的运行状态。
其中，温度的监测是比较常见的方法，通常使用温度计和红外线测温技术进行监测。
对于高速轴承还可以使用锅炉测温计进行实时监测。
位置振动监测是指通过振动传感器或加速度计获取轴承的振动数据，根据振动数据来分析轴承的状态。
如果轴承的振动频率很高，则说明可能存在故障。
油润滑监测：为了确保轴承的正常运行，需要进行油润滑监测。
在油润滑监测过程中需要测量油温、油压、粘度等指标，同时还需要检查油的浑浊度和金属微粒的含量。
这些指标可以帮助判断油润滑的状态是否正常。
损耗诊断：损耗是指轴承零件表面材料的脱落、烧焦、磨损等现象。
通过损耗诊断可以确定损耗的原因，如材料强度、润滑状况等。
损耗诊断可以使用金相分析和扫描电子显微镜等技术。
磨损诊断：磨损是指轴承零件表面材料被磨损或腐蚀的现象。
磨损可能是由于轴承内部的某些因素引起的，例如材质、润滑状况、工作载荷等。
可以使用虚拟仪器技术、金属磨损颗粒分析等方法对轴承的磨损程度进行诊断。
结论通过对滚动轴承的状态监测和故障诊断，可以提高轴承的可靠性和安全性，延长轴承的使用寿命，减少维修和更换的次数和成本。
因此，对滚动轴承进行状态监测和故障诊断是非常重要的。
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摘要：滚动轴承作为旋转机械设备的关键部件，同时也是旋转机械最易损坏的零件之一，其产生失效的初始阶段，由于失效程度较为轻微，往往不易被发现，只有当失效发展到明显过热、强烈振动或滚动噪声足够大时才会被发现。
往往由于发现不及时引起设备停机或设备损坏，造成生产上不应有的损失。
利用监测系统对滚动轴承实施在线监测，可以精确诊断轴承故障，便于制定维护、维修管理方案。
关键词：滚动轴承；状态监测；故障判断前言轴承是影响机械设备的关键，对机组轴承的状态检测、故障诊断与维护势在必行。
随着现代信息技术的进一步发展，信息技术已经被广泛应用在故障诊断中，并成为保证机组轴承运行能力的关键。
1滚动轴承的主要失效形式在轴承的正常运行条件下，振动型号的频谱范围窄，此时所能够产生的振幅小，噪音也很小，此时微小的振动可能是轴承本身所存在的小缺陷所引起的。
在轴承稳定运行期间，振动波形是有规律的，并且振幅也在控制在一定水平下。
而随着运行时间增加，轴承逐渐达到运行寿命，失效现象开始出现，而此时的轴承会因各种失效原因而出现加剧振动问题，此时的轴承出现故障，文章将其分为以下四个时段：（1）滚动轴承故障的初始阶段。
此阶段是故障出现的萌芽阶段，轴承的各项指标都正常，只有在尖峰能量上可以发现少许的变化，同时频谱建设结果也能发现一些异常，机组整体运行相对平稳。
（2）滚动轴承的轻微故障阶段。
此阶段轴承运行期间的噪音逐渐增加，但是统计结果发现轴承的各项运行指标相对正常，而尖峰能力已经发现明显的突变，谱宽明显增大，机组运行失稳现象开始出现。
（3）滚动轴承的宏观故障阶段。
在这个阶段，已经认为听到噪音，监测系统发现轴承的工作温度异常变化，平铺图上能够发现谱宽增加，出现明显的混乱；尖峰能量持续增加，一般在此阶段就是更换轴承的最佳时机。
（4）滚动轴承故障的最后阶段。
该阶段是轴承运行的临界点，随时有可能引发灾难性后果，应该注意避免轴承在此阶段运行。
滚动轴承状态监测与故障检测
本文采用压电式加速度传感器获取原始振动信号序列，经零均值预处理后利用振动信号分析诊断法对滚动轴承运行状态进行智能化监测。
通过MATLAB软件对滚动轴承振动信号进行时域和频域范围的分析，得到时域特征值、频域特征值和FFT谱特征值，对获取的有效特征值归一化处理后作为输入神经元传递到BP神经网络中。
网络模型经过训练使其误差在允许的范围内即模型初步建立，经校验模型符合条件后就可对滚动轴承状态进行模式识别，实现滚动轴承故障的快速诊断。
关键词：特征抽取，BP神经网络，MATLAB第一章绪论 (1)1.1．滚动轴承运行状态智能化监测的研究意义 (1)1.2．滚动轴承故障形式分析 (1)1.3．滚动轴承主要的状态监测技术 (2)1.3.1 振动信号分析诊断法 (2)1.3.2轴承润滑状态监测诊断法 (2)1.3.3 油液分析诊断法 (3)1.3.4 温度监测诊断法 (3)1.4．滚动轴承状态监测常用传感检测方法 (3)1.5．滚动轴承运行状态特征信号提取处理方法 (3)1.5.1 时域分析 (4)1.5.2 频谱分析 (4)1.5.3 小波分析 (5)第二章滚动轴承振动信号处理和特征抽取 (5)2.1．滚动轴承振动信号处理 (6)2.1.1MATLAB软件简介 (6)2.1.2 MATLAB软件应用实例 (7)2.1.3 滚动轴承振动信号数据预处理 (7)2.2．滚动轴承振动信号特征抽取 (9)2.2.1滚动轴承振动信号时域特征值抽取 (9)2.2.2 滚动轴承振动信号频域特征值抽取 (11)2.2.3滚动轴承振动信号的FFT谱特征值抽取 (12)2.3．滚动轴承振动信号特征值归一化 (14)第三章基于BP神经网络的滚动轴承故障模式识别 (16)3.1．BP神经网络工作原理 (16)3.2．滚动轴承故障的BP神经网络设计 (18)3.2.1输入层和输出层神经元个数的选择 (18)3.2.2隐含层神经元个数的选择 (19)3.2.3BP神经网络训练参数选择 (19)3.2.4滚动轴承状态模式识别 (19)3.2.5 BP神经网络模型测试 (20)第四章结论 (20)参考文献 (21)附录：MATLAB程序设计 (22)第一章绪论1.1.滚动轴承运行状态智能化监测的研究意义随着现代化生产的日益规模化与自动化，机械设备的故障检测技术愈显重要，机械故障检测也越来越受到重视。
- 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)。
9 轴承状态监测与故障诊断技术
滚动轴承常见故障
滚动轴承特征频率与振动信号特征
滚动轴承故障简易诊断法
滚动轴承故障精密诊断法
滚动轴承的损伤现象和检测方法
（3）胶合
在A点以前，振动加速度略微下降，温度缓慢上升。
A点之后振动值急剧上升，而温度却还有些下降，这一段轴承表面状态已恶化。
在B点以后振动值第二次急剧上升，以致超过了仪器的测量范围，同时温度也急剧上升。
在B点之前，轴承中已有明显的金属与金属的直接接触和短暂的滑动，B点之后有更频繁金属之间直接接触及滑动，润滑剂恶化甚至发生炭化，直至发生胶合。
从图中可以看出，振动值比温度能更早地预报胶合。
3、滚动轴承故障简易诊断法
•1966年，瑞典SKF公司发明了用冲击脉冲仪（Shock Pulse Meter）检测轴承损伤，将滚动轴承的故障诊断水平提高了一个档次。
之后，多家公司安装了大批传感器用于长期监测轴承的运转情况，在航空飞机上也安装了类似的检测仪器。
•1976年，日本新日铁株式会社研制了MCV系列机器检测仪（Machine Checker），可分别在低频、中频和高频段检测轴承的异常信号。
同时推出的还有油膜检查仪，利用超声波或高频电流对轴承的润滑状态进行监测，探测油膜是否破裂，发生金属间直接接触。
随机振动时历曲线
a)轴承故障引起的冲击脉冲F(t)
b)经传感器拾取及电路谐振，得到放大的高频衰减振动a(t)
c)经包络检波得到的波形a1(t)，相当于将故障引起的脉冲加以放大和拓宽，并且踢除了其余的机械干扰
d)最后作频谱分析可以得到与故障冲击周期T
相对应的频率成分及其高次谐波。
0 f
（1）倒谱分析法由于倒谱分析受传输途径的影响很小，并且能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线，所以用于齿轮箱故障诊断具有特殊的优越性；
（a）功率谱
图，边带信号的
谱线间隔为20Hz
（b）倒谱图，
图中谱峰的间隔
为0.05s（20Hz）
Ao B' S o'o
频率为704Hz；采样长度为8192点。
db4小波
某滚动体有缺陷的滚动轴承的轴承座处测得的加速度信号及其频谱图。