轴承故障诊断技术
轴承故障的诊断与预测
轴承故障的诊断与预测第一章：引言轴承作为机器中的重要部件，对于机器的运行起着至关重要的作用。
轴承的故障会给生产过程带来不便，甚至导致设备瘫痪、生产中断。
因此，预测和诊断轴承故障至关重要，这不仅能够保障设备的正常运转，还能节省时间和资源。
第二章：轴承故障的分类轴承故障是指轴承在运行过程中出现的故障，根据故障的特征和表现，可以将轴承故障分为以下几类：1.疲劳故障：轴承因长时间的负荷使用而引起的故障，通常与轴承材料的强度有关。
2.过载故障：轴承因承受瞬时过载而发生故障，过载通常由负载增加或轴承受到意外力量引起。
3.润滑故障：轴承因为润滑不足或润滑不良引起的故障。
通常指轴承摩擦表面不能有效地形成油膜，从而导致轴承磨损。
4.灰尘、污垢故障：轴承因进入灰尘、污垢等杂质而发生故障。
5.安装错误故障：轴承因为安装不当引起的故障。
第三章：轴承故障的诊断方法轴承故障的诊断方法可以采用以下几种方法：1.视觉检查：使用工具检查轴承的外观和表面状况，例如检查轴承的表面是否有磨损痕迹、轴承是否有生锈迹象等等。
2.听觉检查：使用专用工具听取轴承滚球的声音，以判断轴承是否正常。
3.振动检查：使用专用仪器来测量轴承振动的强度和频率，以判断轴承是否正常。
4.温度检查：使用温度计测量轴承的温度，判断轴承是否存在过热现象。
第四章：轴承故障的预测方法轴承故障的预测方法可以采用以下几种方法：1.振动分析法：利用振动信号的特点来分析轴承的状态和预测轴承的寿命。
2.声学分析法：利用声学信号的变化来预测轴承的故障。
3.热分析法：利用轴承的温度变化来预测轴承的故障。
4.液压分析法：通过分析液压系统中的压力信号和流量变化等指标来预测轴承的故障。
第五章：结论准确地预测和诊断轴承故障对于设备维修和运行起着至关重要的作用。
诊断和预测方法的选择和应用应综合考虑不同类型的轴承，轴承的工作环境和工作状况，以及设备运行的要求。
这样，在设备维修中选择正确的方法，准确的预测和诊断轴承故障，以保障设备的正常运行，提高生产效率，降低设备故障率，节省更多的时间和资源。
轴承故障诊断原理
轴承故障诊断原理引言：轴承是工业中常见的一种重要零部件，广泛应用于各种机械设备中，承担着支撑和传递载荷的重要功能。
然而，由于工作环境的恶劣和长时间的使用，轴承往往容易出现各种故障。
因此，轴承故障的诊断和预测具有重要意义。
本文将介绍轴承故障的诊断原理，帮助读者更好地了解轴承故障的表现和诊断方法。
一、振动信号分析法振动信号分析法是一种常见的轴承故障诊断方法。
通过采集轴承振动信号，分析其频谱和波形，可以判断轴承故障类型。
例如，当轴承内环故障时，振动信号的频谱会出现特征频率和倍频的峰值，波形会有明显的冲击和脉冲信号。
而当轴承外环故障时，振动信号的频谱则会出现特征频率和倍频的谷值，波形会有较为规则的周期性振动。
通过分析振动信号，可以准确判断轴承故障类型，并及时采取维修措施。
二、声音信号分析法声音信号分析法是另一种常用的轴承故障诊断方法。
通过采集轴承工作时的声音信号，分析其频谱和波形，可以判断轴承故障类型。
例如，当轴承出现裂纹或磨损时，会产生高频的杂音信号；当轴承出现滚珠错位或脱落时，会产生低频的冲击声。
通过分析声音信号，可以快速准确地判断轴承故障类型，从而采取相应的维修措施。
三、温度信号分析法温度信号分析法是一种简单有效的轴承故障诊断方法。
通过监测轴承的温度变化，可以判断轴承是否存在故障。
例如，当轴承内环故障时，由于摩擦和磨损产生的热量增加，轴承温度会升高；当轴承外环故障时，轴承温度则会降低。
通过分析温度信号，可以及时察觉轴承故障，并采取相应的维修措施。
四、油液分析法油液分析法是一种常用的轴承故障诊断方法。
通过对轴承工作时的润滑油进行取样分析，可以判断轴承的磨损和污染情况。
例如，当轴承出现磨损时，润滑油中会出现金属颗粒和磨粒；当轴承受到污染时，润滑油中会出现水分和杂质。
通过分析油液信号，可以及时判断轴承的工作状态，进行维护和更换。
五、红外热像仪诊断法红外热像仪诊断法是一种非接触式的轴承故障诊断方法。
通过使用红外热像仪对轴承进行热像检测，可以观察轴承的温度分布情况。
轴承故障诊断与分析
轴承故障诊断与分析
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主要内容
1 2 3 4
轴承相关简介 滚动轴承故障诊断与分析 滑动轴承故障诊断与分析
参考文献
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轴承（Bearing）是机械中的固定机件。当其他机件在轴上彼此产生 相对运动时，用来保持轴的中心位置及控制该运动的机件，就称之为 轴承。轴承是各种机电设备中的重要组成部件,在各个机械部门有着 广泛的应用。
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小波包分析
小波包分析(Wavelet Packet Analysis) 是一种比小波分析更精细的分析方 法,它将频带进行多层次划分,并对小波变换中没有细分的高频部分做进一步 分解,从而提高时频分辨率。 小波包分解是一种分解更为精细的分解方法,它不仅对低频段部分进行分解, 而且对高频段部分也进行分解,并能根据分析信号的特征,自适应地选择相应 的频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高时频分辨率。因此,小波包分析可以 提取振动信号中能量突出的频带,分析其频率特征,找出故障产生的根源。
故 障 诊 断 技 术
时频域分析 光纤诊断分析 油液诊断分析 轴承润滑状态监测诊断法 声学诊断分析（基于声发射）
热诊断（热成像诊断和温度诊断）
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基于振动信号诊断技术及分析
基于振动信号的诊断技术能够诊断大多数滚动轴 承故障，其优点是可在运动中测得轴承信号。目 前国内外开发生产的各种滚动轴承故障诊断与监 测仪器大都是根据振动法的原理制成的。 步骤：
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小波变换
小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平 移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频 处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析 的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，有人把小波变换 称为“数学显微镜”。 小波分析是调和分析的重大突破。它继承和发展了Gobor 变换的局部化思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化、 缺乏离散正交基的缺点，不仅是比较理想的局部频谱分析 工具，而且在时域也具有良好的局域性。通过小波分解能 够把任何信号(平稳或非平稳)映射到由一个小波伸缩、平 移而成的一组基函数上，在通频范围内得到分布在各个不 同频道内的分解序列，其信息量是完整的。
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
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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
滚动轴承故障诊断方法与技术综述
滚动轴承故障诊断方法与技术综述引言：滚动轴承作为机械设备中常用的零部件之一，承担着支撑和传递载荷的重要作用。
然而，由于使用环境的恶劣和工作条件的复杂性，滚动轴承往往容易出现各种故障。
因此，为了保证机械设备的正常运行和延长轴承寿命，对滚动轴承的故障进行准确诊断非常重要。
一、故障诊断方法1. 观察法观察法是最常用的故障诊断方法之一。
通过观察滚动轴承的外观和运行状态来判断是否存在故障。
例如，如果发现滚动轴承有异常噪声、温度升高、润滑油泡沫、振动加剧等现象，很可能是轴承出现了故障。
2. 振动诊断法振动诊断法是一种先进的故障诊断方法，可以通过检测轴承的振动信号来判断轴承是否存在故障。
通过分析振动信号的频谱图，可以确定轴承故障的类型和位置。
常用的振动诊断方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
3. 声音诊断法声音诊断法是一种通过听觉判断轴承故障的方法。
通过专业人员对轴承产生的声音进行听觉分析，可以判断轴承是否存在异常。
常见的轴承故障声音包括金属碰撞声、摩擦声和振动声等。
4. 热诊断法热诊断法是一种通过测量轴承的温度来判断轴承故障的方法。
由于轴承在故障状态下会产生摩擦热，因此轴承的温度可以间接反映轴承的工作状态。
通过测量轴承的温度分布，可以判断轴承是否存在异常。
二、故障诊断技术1. 模式识别技术模式识别技术是一种基于机器学习的故障诊断技术，可以根据轴承的振动信号和声音信号等特征，通过训练模型来识别轴承的故障类型。
常用的模式识别技术包括支持向量机、神经网络和决策树等。
2. 图像诊断技术图像诊断技术是一种通过图像处理和分析来判断轴承故障的技术。
通过对轴承的外观图像进行特征提取和分类，可以实现对轴承故障的自动诊断。
常用的图像诊断技术包括边缘检测、纹理分析和目标识别等。
3. 声音信号处理技术声音信号处理技术是一种通过对轴承声音信号进行滤波、频谱分析和特征提取等处理，来判断轴承故障的技术。
通过对声音信号的频谱图和时域图进行分析，可以判断轴承故障的类型和位置。
汽车变速器轴承故障的诊断技术
汽车变速器轴承故障的诊断技术汽车变速器轴承故障是汽车维修中一个相当常见的问题。
如果轴承故障不及时处理，会导致车辆性能下降、行驶不稳定，严重时可能会导致变速器损坏。
因此，轴承故障的诊断和解决是非常重要的。
一、轴承故障的原因1. 油脂污染：如果长时间没有更换保养油脂，或者使用了质量不好的油脂，就会造成轴承故障。
2. 轴承磨损：使用时间长了，轴承表面就会出现磨损现象，主要原因是使用不当或者长期承受高负荷压力。
3. 生锈：如果在存放或者使用过程中，轴承表面被外界空气、潮湿等因素污染，也会导致油脂污染等轴承故障。
二、轴承故障的症状1. 发出异响：变速器突然之间发出“哒哒哒”的声音，这是轴承严重磨损导致的，此时需要更换轴承。
2. 行驶不平稳：在行驶中，车辆环境变化较大，如果出现变速器整个震动或者稳定性差的情况，就要考虑轴承是否出现故障。
3. 变速无力：如果在换挡时，发现变速无力，车辆加速度下降，那就意味着轴承故障已经比较严重。
三、轴承故障的检测方法1. 观察外观：先检查轴承的表面有没有腐蚀、磨损、变形等现象。
2. 试压法：使用试压法检测是比较常见的方法，通过压缩空气喷射来辨别轴承是否脆弱。
3. 模拟负载法：使用特殊的试验台，在模拟汽车行驶情况下，检测轴承稳定性和寿命。
四、轴承故障的解决方法1. 更换轴承：如果轴承已经损坏，就需要及时更换，以防对汽车造成深层次的影响。
2. 洗涤清洁：如果仅仅是因为污染导致的轴承故障，可以尝试进行洗涤清洁，以及更换更好的油脂。
3. 维护保养：日常维护保养也是预防轴承故障不可缺少的环节，每隔一段时间就要进行轴承清洗和更换，养成良好的保养习惯，以防汽车产生故障。
总之，对于轴承故障要及时进行诊断和解决，保持良好的汽车维护保养习惯，才能保持汽车的正常运行。
机械设备轴承故障自动化诊断技术
机械设备轴承故障自动化诊断技术摘要：随着工业自动化水平的不断提高和机械设备的广泛应用，轴承故障成为影响机械设备运行稳定性和寿命的主要问题之一。
为了实现轴承故障的早期诊断和有效预警，本论文研究了机械设备轴承故障自动化诊断技术。
首先，介绍了轴承故障的常见类型和影响因素。
然后，综述了现有的轴承故障诊断方法和技术，包括振动分析、声音诊断、红外热像技术等。
接着，着重讨论了基于机器学习和智能算法的轴承故障自动化诊断技术。
通过采集和分析轴承振动信号、声音信号和红外热像图像等多种传感器数据，利用机器学习算法建立轴承故障模型，并实现自动化诊断和预警。
最后，对未来机械设备轴承故障自动化诊断技术的发展趋势进行了展望。
关键词：机械设备；轴承故障；自动化诊断一、轴承故障的常见类型和影响因素轴承故障的常见类型和影响因素是轴承故障诊断和预防的关键内容。
下面是轴承故障的一些常见类型和影响因素的介绍：1.常见类型：疲劳损伤：疲劳是轴承故障中最常见的类型之一。
长期运行和循环载荷会导致轴承材料的疲劳破裂，出现裂纹和断裂现象。
磨损：磨损是轴承故障中的另一个常见类型。
磨损可以分为表面磨损和内部磨损。
表面磨损包括磨粒磨损、磨蚀和磨粒颗粒聚集等。
内部磨损包括疲劳裂纹和磨粒进入轴承间隙等。
过热：轴承过热可能由于润滑不良、过载、外界环境温度过高等原因引起。
过高的温度会导致轴承材料膨胀，油脂失效，甚至引起轴承损坏。
杂质污染：轴承中的杂质（如尘埃、水分、金属屑等）会污染润滑剂和接触面，导致摩擦增加和磨损加剧。
安装错误：错误的安装方法和参数（如过紧或过松的装配，不正确的轴向和径向间隙等）会导致轴承的异常工作和损坏。
2.影响因素：轴承工作负荷：工作负荷是导致轴承故障的主要因素之一。
过大的负荷会导致轴承过载和超负荷工作，加速轴承的磨损和疲劳。
运转速度：高速旋转会使轴承面临较大的离心力和摩擦力，增加了故障的发生概率。
润滑状态：良好的润滑是轴承正常运行的关键。
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。
轴承故障诊断技术及发展现状和前景
轴承故障诊断技术及发展现状和前景摘要本文分析了轴承故障信号的基本特征,并将共振解调技术的原理和基于振动信号的信号处理方法用于滚动轴承的故障诊断. 在实践中运用该技术手段消减了背景噪声的干扰,提高了轴承的信噪比, 取得了与实际情况完全吻合的诊断结果。
并概述了滚动轴承故障监测和诊断工程与试验应用技术的现状，并预测了滚动轴承故障监测和诊断技术应用新进展和发展方向。
关键词：滚动轴承；共振解调；小波分析；信噪比(SN R )；变速箱；故障监测；信号处理；故障诊断；应用技术。
1 轴承故障信号的基木特征机器在正常工作的条件下其转轴总是匀速转动的. 由轴承的结构可知,当轴承某元件的工作而产生缺陷时,由加速度传感器所测取到的轴承信号具有周期性冲击的特征，由信号理论可知, 时域中短暂而尖锐的冲击信号变换到频域中去时必具有宽频带的特性, 而非冲击的干扰信号则不具有上述特性，所以时域中的周期性冲击与频域中的宽频带特性构成了轴承故障信号区别于其它非冲击性干扰信号的基木特征。
2 用共振解调技术提高轴承信号的信噪比我们来考察一下用共振解调技术提高轴承信号信噪比的过程。
传感器拾取到的轴承信号包含两部分内容, 即轴承的故障信号和干扰噪声两部分。
带通滤波器的中心频率与传感器的安装片振圆频率相一致, 它将保存被传感器的共振响应所加强了的冲击性故障信号, 滤除掉频率较低的干扰噪声信号, 这种保留下来的瞬态冲击信号经过包络检波器后就形成了一个与故障冲击重复频率相一致的包络脉冲串, 然后对该脉冲串进行普分析便在低频域内得到一个与冲击币复频率相一致的峰值。
峰值的大小反映了冲击的强弱即故障的严重程度这样我们就借助共振解调技术实现了故障信号与干扰信号的分离, 并在低频域内重新得到了故障冲击的信息。
而在常规的信号分析与处理过程中一开始就使用了抗混频滤波器(低通滤波器这种分析方法没有利用轴承故障信号的特点, 经抗混频滤波器后将被传感器的共振以加强放大了的故障特征信号无情地滤除了, 所剩下的只是强大的背景噪声信号及微弱的故障特征信号, 因此用常规的信号分析方法难以排除干扰信号的影响而采用共振解调技术就可以排除背景噪声的干扰, 提高轴承故障诊断的有效率。
短时傅里叶和小波变换轴承故障诊断方法
短时傅里叶和小波变换轴承故障诊断方法短时傅里叶和小波变换是一种常用的信号处理技术,广泛应用于轴承故障诊断领域。
该技术可以对轴承振动信号进行快速、准确的分析,从而诊断轴承是否存在故障。
本文将介绍短时傅里叶和小波变换轴承故障诊断方法的基本原理和应用场景。
1. 短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)
短时傅里叶变换是一种将时间域信号转换为频域信号的方法。
通过将信号分解成不同频率的正弦波,可以分析信号的频率特性、时域特征和基带结构等。
在轴承故障诊断中,STFT可以将轴承振动信号分解成不同频率的正弦波,从而识别轴承故障的类型和程度。
2. 小波变换(Wavelet Transform,WT)
小波变换是一种将高维信号分解为低维信号和基函数的变换方法。
与STFT 不同,小波变换可以分析信号的非线性和多变性,因此更加适用于轴承故障诊断。
WT可以将轴承振动信号分解成不同尺度和频率的小波函数,从而识别轴承故障
的类型和程度。
在轴承故障诊断中,可以使用WT对轴承振动信号进行频域和时域分析。
通过对小波函数的分解,可以识别轴承故障的类型,如轴承磨损、裂纹、松动等。
同时,WT还可以分析轴承振动信号的非线性和多变性,如周期性、幅频特性等,从而更加准确地诊断轴承故障。
短时傅里叶和小波变换是一种有效的轴承故障诊断方法,可以分析轴承振动信号的频率特性、时域特征和基带结构等。
在实际应用中,需要结合具体情况选
择合适的信号处理技术,从而提高诊断准确性和可靠性。
轴承故障诊断及python代码
轴承故障诊断及python代码轴承故障诊断是指通过对轴承的振动、噪声、温度等信号进行分析，判断轴承是否存在故障，并确定故障类型和严重程度。
轴承故障诊断可以采用的技术有很多，常用的有以下几种：1.振动分析：振动分析是轴承故障诊断中最常用的技术之一。
轴承故障会导致轴承的转速、振动幅度和频率发生变化。
通过分析轴承的振动信号，可以判断轴承是否存在故障，并确定故障类型和严重程度。
2.噪声分析：噪声分析与振动分析类似，都是通过分析轴承的声音信号来判断轴承是否存在故障。
3.温度分析：轴承故障会导致轴承的温度升高。
通过监测轴承的温度，可以判断轴承是否存在故障。
以下是使用Python实现轴承故障诊断的代码：●import numpy as np●import pandas as pd●import matplotlib.pyplot as plt●读取振动数据●data=np.loadtxt(data.csv,delimiter=,)●进行傅里叶变换●fft_data=np.fft.fft(data)●计算振动幅值●amplitude=np.abs(fft_data)●计算频率●frequency=np.linspace(0,data.shape[1],data.shape[1])●绘制振动幅值频谱图●plt.plot(frequency,amplitude)●plt.xlabel(Frequency(Hz))●plt.ylabel(Amplitude)●plt.show该代码首先读取振动数据，然后进行傅里叶变换。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号。
频域信号可以反映信号的频率成分。
在该代码中，我们计算了振动幅值频谱图。
振动幅值频谱图可以反映信号的频率成分和振动幅值。
滚动轴承常见故障及故障程度诊断方法
滚动轴承常见故障及故障程度诊断方法滚动轴承是一种常见的机械传动部件，广泛应用于各种设备和机器中。
然而，由于长期的运转和使用，滚动轴承可能会出现各种故障。
及早诊断并解决这些故障，可以提高设备的工作效率和寿命。
下面将介绍一些常见的滚动轴承故障以及相应的故障程度诊断方法。
1.磨损故障：磨损是滚动轴承最常见的故障之一、它可能是由于振动、超负荷、不当润滑或外部杂质等因素引起的。
磨损故障的特点是滚道、轴承座和滚珠表面的磨损或变形。
在诊断方面，可以使用肉眼观察滚道和滚珠表面的磨损情况，并通过手感判断是否存在磨损故障。
2.疲劳故障：疲劳是滚动轴承的另一种常见故障。
它通常是由高载荷、频繁起停、轴向冲击或轴承内部结构缺陷等因素引起的。
疲劳故障的特点是滚珠或滚道出现裂纹或剥落。
在诊断方面，可以使用显微镜观察滚珠和滚道表面的裂纹或剥落情况，或者进行动态振动分析以检测是否存在疲劳故障。
3.温升故障：温升是滚动轴承的常见故障之一，通常是由于不当润滑、过高的润滑脂粘度、轴承过紧或过松、内部结构问题等因素引起的。
温升故障的特点是轴承运行时温度升高。
在诊断方面，可以使用红外热像仪测量轴承温度，或使用测温仪对轴承不同部位进行温度测量，以判断是否存在温升故障。
4.噪声故障：噪声是滚动轴承常见的故障之一，通常是由于轴承松动、滚珠损坏、滚子不对中、不正确的润滑或外部冲击等因素引起的。
噪声故障的特点是轴承运行时产生噪声。
在诊断方面，可以使用听诊器或声音分析仪对轴承的运行声音进行监测和分析，以判断是否存在噪声故障。
5.润滑故障：滚动轴承的润滑是保证轴承正常运行的重要因素，不当的润滑可能会导致轴承故障。
润滑故障的特点是润滑油脂污染、量不足或过多、润滑脂分解或硬化等。
在诊断方面，可以通过观察润滑油脂的颜色、质地和气味来判断是否存在润滑故障。
除了上述常见的滚动轴承故障，还有一些其他故障，如过载、轴向偏移、振动等。
对于这些故障，可以使用适当的仪器和设备，如振动测量仪、位移传感器等进行诊断和监测。
轴承故障诊断技术的发展历史
轴承故障诊断技术的发展历史英文回答：The development history of bearing fault diagnosis technology can be traced back to the early 20th century when the first attempts were made to identify and diagnose bearing failures. Over the years, significant advancements have been made in this field, leading to more accurate and efficient diagnosis techniques.In the early stages, bearing fault diagnosis relied heavily on visual inspection and subjective judgment. Engineers would manually examine the bearings for signs of wear, damage, or abnormality. While this method could identify obvious faults, it lacked precision and often missed subtle issues.With the advent of vibration analysis technology in the 1970s, a major breakthrough occurred in bearing fault diagnosis. Vibration analysis involves measuring thevibrations produced by a bearing and analyzing them to detect faults. By monitoring the frequency and amplitude of the vibrations, engineers can identify specific fault characteristics, such as unbalance, misalignment, or bearing defects.In addition to vibration analysis, other techniques have also been developed in recent years to enhance bearing fault diagnosis. These include acoustic emission analysis, infrared thermography, and oil analysis. Acoustic emission analysis detects the high-frequency signals generated by bearing faults, while infrared thermography measures the temperature distribution on the bearing surface. Oil analysis, on the other hand, examines the condition of the lubricating oil to identify any contaminants or abnormal wear particles.Furthermore, the advancement of computer technology has greatly improved the accuracy and efficiency of bearing fault diagnosis. Computer-based algorithms and machine learning techniques can now process large amounts of data collected from sensors and provide real-time analysis anddiagnosis. This has significantly reduced the reliance on manual inspections and subjective judgments.To illustrate the development of bearing faultdiagnosis technology, let's consider an example. In theearly days, if a bearing was suspected to be faulty, an engineer would visually inspect it for signs of wear or damage. However, this method was not always reliable, as some faults were not visible to the naked eye. With the introduction of vibration analysis, engineers could measure the vibrations produced by the bearing and analyze them to detect faults. For instance, if the vibration analysis showed a high amplitude at a specific frequency, it could indicate a bearing defect. This allowed for more accurate and timely diagnosis, leading to improved maintenance practices and reduced downtime.中文回答：轴承故障诊断技术的发展可以追溯到20世纪初，当时人们开始尝试识别和诊断轴承故障。
轴承的故障诊断技术
轴承的故障诊断技术摘要：轴承属于机械设备中的重要零件，轴承的正常运作具有重要意义，可以降低摩擦，促进回转精度的提升。
为避免轴承在运作中出现故障，本文通过查阅文献以及实际工作经验，对轴承的故障诊断技术进行了研究，首先概述了轴承，然后分析了轴承故障诊断发展史，最后对轴承故障诊断技术展开了研究，通过合理的诊断技术，可以保证轴承的正常运行。
关键词：轴承；故障；诊断技术引言：旋转机械都有轴承零件，旋转机械设备比较容易发生故障，主要原因是轴承发生了故障。
通过调查发展，轴承发生故障一般是因为内外圈磨损所导致的。
如果机械设备中轴承发生故障，机械设备的运行就会停止，给企业带来一定的经济损失，甚至会危害到操作人员的人身安全，带来难以挽回的损失，因此对轴承的故障进行诊断，保证机械设备能够正常工作至关重要。
一、轴承概述作为机械设备中的关键零部件，轴承的作用是稳定支撑机械旋转体，有助于降低机械设备旋转过程中的摩擦，以此来提高回转精度。
以摩擦性质为标准进行分类，轴承可以分为两种。
一是滚动轴承。
主要由内圈、外圈、滚动体与保持架组成[1]。
内圈和轴相适应，与轴同步旋转。
外圈和轴承座相适应，具有一定的支撑作用。
滚动体固定在保持架上，处于内外圈之间，滚动体与轴承使用年限和性能息息相关。
滑动轴承的工作方式为上下运动，具有较大的起动摩擦，运行时噪声较低。
下图一分别为滚动轴承（左）和滑动轴承（右）。
图一轴承滚动轴承和滑动轴承相比，具有更高的启动性能和可靠性，其承载能力更强，但是其减振性较弱。
本文主要对滚动轴承故障诊断进行分析。
滚动轴承包括滚针轴承、推力球轴承以及深沟球轴承等多种结构，不同种类的滚动轴承，有着不同的特征和应用。
滚动轴承极易发生故障，因为其在工作中一直处在高速运转状态下，同时承受着一定的负载。
这可能导致轴承产生裂痕等，进而发生故障。
二、轴承故障诊断技术发展轴承在运行的过程中很容易发生故障，一直以来，国内外学者都在对轴承故障诊断进行研究。
轴承故障诊断技术的应用与发展
轴承故障诊断技术的应用与发展随着机械设备的自动化和智能化程度不断提高，对轴承故障诊断技术的需求也越来越迫切。
目前的轴承故障诊断技术主要包括声学方法、振动分析法、热成像法、电涡流检测法等，在实际应用中得到了广泛的应用。
本文将分别从这几个方面介绍轴承故障诊断技术的应用与发展。
一、声学方法声学方法是利用声音传播的特性对轴承进行诊断的方法，主要包括声发射法和声表面波法。
声发射法是将轴承安装在特制的测试系统中，在轴承工作时对其发生的声信号进行监测与分析，从而判断轴承是否存在故障。
声表面波法则是通过声表面波的传播速度和波形的改变来判断轴承的故障情况。
这两种方法的主要优点是无需拆卸轴承即可进行检测，但是其检测精度和可靠性相对较低，往往需要结合其他方法进行验证。
二、振动分析法振动分析法是利用振动信号对轴承进行诊断的方法，该方法主要包括时域分析、频域分析和小波分析法。
时域分析是将振动信号通过微处理器进行处理，得出时域波形和频率分布图，从而判断是否存在故障。
频域分析法则是通过将振动信号进行傅里叶变换，将信号转换为频率分布图，从而判断轴承的故障类型和位置。
小波分析法则是针对信号非稳态的情况下对信号进行分析，从而得出轴承故障的类型和位置。
振动分析法的优点是精度高、检测范围广，适用于各种工况。
但是该方法需要专业的仪器设备和操作人员，成本相对较高。
三、热成像法热成像法是利用红外线相机对轴承进行诊断的方法，该方法主要通过检测轴承表面温度分布的变化来判断轴承的故障类型和位置，比如局部过热或润滑不良等。
这种方法的优点是无需拆卸轴承即可进行检测，同时检测速度快、可靠性高，适用于不同形状的轴承。
但是其准确性受环境温度和湿度等因素影响较大，需要考虑去除干扰因素。
四、电涡流检测法电涡流检测法是利用涡流感应原理进行轴承故障诊断的方法，该方法主要通过检测涡流信号的变化来判断轴承的故障类型和位置。
这种方法的优点是能够检测非金属材料的轴承，比如陶瓷轴承等，并且能够检测轴承的纵向和横向缺陷。
轴承故障诊断与分析
轴承故障诊断与分析轴承是重要的旋转机械零部件，广泛应用于汽车、船舶、机械设备等领域。
轴承故障会导致机械设备的损坏和停机，给生产和运行带来很大的损失。
因此，轴承故障的诊断和分析对于维修和管理人员至关重要。
本文将从轴承故障的种类、诊断方法和故障分析等方面进行讨论。
轴承故障种类较为复杂，常见的故障有疲劳、磨损、缺损和润滑不良等。
疲劳是轴承最常见的故障类型，长时间高速旋转和负荷导致轴承金属疲劳断裂，通常表现为裂纹和断裂。
磨损故障是因为摩擦和磨损引起的，包括表面磨损和厚度磨损两种类型。
缺损是指轴承表面出现块状或点状的缺口，通常是由于杂质、异物或外力导致的。
润滑不良是指轴承润滑不足或润滑油质量差，导致摩擦增大、磨损加剧和故障发生。
轴承故障的诊断方法主要有观察法、听觉法和振动诊断法。
观察法是通过检查轴承表面的情况来判断故障的。
如果出现明显的疲劳裂纹、磨损或缺损，说明轴承已经发生故障。
观察法需要专业的技术和经验支持，无法适应高速运转的设备。
听觉法是通过听声音来判断轴承故障。
轴承故障时会发出噪音，根据噪音的类型和频率可以判断故障的类型和程度。
但听觉法受环境噪音的影响较大，准确性有限。
振动诊断法是通过测量振动信号来判断轴承的工作状态。
正常工作的轴承会产生规律的振动信号，而故障轴承的振动信号会有明显变化。
振动诊断法可以实时监测设备的状态，准确度较高，但需要专业的仪器设备和专业的技术人员。
轴承故障的分析主要包括故障原因分析和故障后果分析。
故障原因分析是为了找出故障的根本原因，以便采取相应的维修和改进措施。
故障原因分析包括外因和内因两个方面。
外因是指由外界环境、工况和外力等因素引起的故障，例如恶劣的工作环境、过大的负荷、不合适的润滑条件等。
内因是指由轴承自身结构、材料和制造工艺等因素引起的故障，例如材料缺陷、过载应力、不合理的设计等。
故障后果分析是为了评估故障的严重程度和对设备和生产的影响。
故障后果分析包括经济损失、设备停机时间、安全事故等方面。
轴承故障诊断
01
良
02
当（间隙过大，间隙过小）
03
摩
半速涡动 ωj=ω/ 2 ω—轴角频率
ωj—轴径中心O’ 绕轴承中心旋转角频率，方向同。 一般ωj ≤ ω/ 2
油膜振荡
当转子转速升高到第一临界转速两倍时，而 ωj= ω/2= ωr，此时会产生激 烈振动，振幅突然升高。 ωr —谐振角频率
油液不结会引起运转不稳
03
额定功率1860KW，额定转速72094R/MIN，五块可倾瓦径向轴承
问题：
压缩机曾进水并造成机组功率突然提高，排水后重新开车，振动恶化。
在800ch，振值由4μm增到10μm
在801ch，振值达满量程
但机组轴瓦温度及润滑油温度没变化
01
02
03
04
二频F0振值明显增大，在1/2 F0 处出现低值宽带，但振值不稳定，机组负荷由80%提高到85%时，全频道振值增大，在1/2处振幅增大更明显。
指轴与轴瓦间不能形成稳定油膜来支撑转子运转。
小——不能形成稳定的油膜层，有小的高频的振动，间有低频振动。 可以通过瓦温与回油温度即可判别。 大——主振频率为轴频Fo（与不平衡及平行不对中故障类似）径向振动大。 同处：A）单一方向定向振动（松动是上下的） 振动随负荷增大而增大 降低油温回有好转 频谱图上会出现高信频率成分
“咣！咣！咣！”的声音，滑动轴承停机时间过长，轴承润滑油流失，在启动时的瞬间润滑油未形成一个完整的具有流体压力的油膜，未将轴“托”起来，使轴颈与轴承没有足够的油膜完全隔开，相互接触的缘故。
2
处理：把油温降低50C
反应：振动值下降从160μm降至150μm，主频转为Fo
效果：一切正常
维修：把油过滤除去油中杂质及水分
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诊断方法：
基于振动信号的故障监测和诊断技术（√√） 基于油液的故障监和诊断技术（√） 基于温度的故障监测和诊断技术（√） 基于声学的故障监测和诊断技术 基于油膜电阻的故障监测和诊断技术 基于光纤的故障监测和诊断技术 综合故障监测和诊断系统（趋势）
基于振动信号的故障监测和诊断技术
综合故障监测和诊断系统
综合故障诊断的过程事实上也是诊断信 息融合的过程，模糊数学理论、模式识别理 论、专家系统技术、人工神经网络技术、灰 色理论、可拓数学、信息科学理论以及概率 理论对故障细致划分和识别的可行性也逐渐 在诊断工程中得到应用。
滚动轴承故障诊断技术发展趋势
在不久的将来，用于滚动轴承故障监测和 诊断的时频分析法、小波分析法、时变参数模 型法、分段平稳AR模型法、自适应AR模型法 等前沿技术将进一步完善，高阶循环统计量技 术、分形维数等技术将有望得到进一步的突破， 专家系统和人工神经网络技术等综合型的故障 智能监测和诊断系统具有很大的发展潜力和广 阔的发展前景。
缺点：表面剥落、压痕、裂纹、点蚀等 异常情况诊断效果较差。
基于光纤的故障监测和诊断技术
光纤诊断技术一般用光导纤维束制成位移传感 器发射和接受光纤束，对轴承工况作出判断，该方 法灵敏度高、信噪比大，可以较直接地反映轴承的 制造质量、表面磨损程度、载荷、润滑和间隙情况。
适用：传感器安装在轴承座内的场合。
峰值、峰值因子、峭度等参数虽对冲击故障敏 感,但当故障进人严重发展阶段时,峰值因子、峭度 等参数处于饱和状态,失去诊断能力
峭度因子是时域指标，对轴承故障产生的异常 脉冲比较敏感，当振动信号服从正态分布时的正常 值为3。所以，对原始信号进行必要的预处理和采 用多参数诊断法，会大大提高故障诊断的可靠性。
缺点：专用设备价格比较昂贵，局限性。
基于油膜电阻的故障监测和诊断技术
原理：如果轴承在运转过程中,滚道和滚
动体之间形成很好的油膜，则内外圈的电阻 值可达兆欧姆以上，但当润滑油膜遭到破坏 后,则内外圈之间的电阻可降低至零欧姆。
适用：旋转轴外露的场合，轴承的润滑 状态和轴承的磨损、腐蚀类的损伤进行监测 和诊断。
统计特征参量随时间呈现周期或多周期的变化 规律，具有循环平稳特性。
1.时间平滑周期图法 2.基于调幅和调频信号模型推导出循环域解调 方法 3.基于谱相关密度
非平稳信号的监测和诊断技术
时频信号分析
1.小波分析
2.振动信号的改进小波包分2
维谱分析
6.分形维数方法
设x i 为采集到的振动序列，i 0,1,2...n
峰值和均方根值是有量纲的参数，峰值因子、 峭度因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子是无量 纲的参数。
无量纲参数对轴承的承载和转速不敏感，无须考 虑相对标准值和与以前的数据进行比较，且对故障 的早期阶段比较敏感，但对严重的故障抗干扰性较 差，易产生误判。
平稳信号的监测和诊断技术
傅立叶频谱分析（频谱图）
缺点：早期故障不够灵敏
时间序列模型（参数模型－ARMA模型、AR模型、MA模型） 1.时域平均方法 2.倒频谱分析 3.包络分析 4.数字滤波技术 5.自适应技术 6.主分量技术 7.细化谱技术 8.双谱技术 9.全息谱技术
循环平稳信号的监测和诊断技术
轴承故障诊断技术
绪言
轴承的故障诊断与状态监测是机械设备故 障诊断技术的重要内容。
旋转机械的故障中轴承的损坏故障约占 30%。
轴承的运行质量除轴承元件本身的加工质 量外，轴承的安装及装配质量影响很大。
轴承使用中，90%以上是滚动轴承。
滚动轴承故障形式
1.疲劳剥落 2.磨损 3.塑性变形 4.锈蚀 5.断裂 6.胶合 7.保持架损坏
7.奇异值分解技术
8.隐马尔经验模态分解技术
9.经验模态分解技术（EMD）
基于油液的故障监和诊断技术
铁谱监测和诊断技术是我国应用最普遍的油 液诊断技术之一，该方法首创于20世纪70年代初， 主要通过对润滑或冷却液中的磨损磨粒在铁谱片 上的分布情况进行定性观察和定量测试来判断轴 承的运行情况和磨损机理研究。 （1）旋转式铁谱仪 （2）直读式铁谱仪 （3）分析式铁谱仪
适用：油润滑或油冷却轴承
基于温度的故障监测和诊断技术
轴承的运转温度主要由轴承的载荷、转速、摩 擦力矩、润滑剂类型、粘度、轴承类型以及轴承 的运转状态等因素决定，因此轴承的温度可以一 定程度上反映轴承的运转参数的变化和运行的故 障，特别对轴承烧伤的诊断效果比较好。
基于声学的故障监测和诊断技术
声学监测和诊断技术是近几年来发展起来的新 技术，通过对轴承由于变形、剥落或裂纹等原因 产生的弹性波的监测来实现对轴承工况的诊断。 由于轴承经常受到冲击的交变载荷作用，使得材 料产生错位运动或塑性变形,在此过程中伴随着声 发射信号的产生，这种声发射的频率一般较宽， 金属材料的发射频率可达几十到几百兆赫兹，其 信号的强度差异一般只有几微伏，故需要电荷放 大器等仪器的辅助。
总结
故障诊断技术是一门集数学、力学、摩擦学、 测控技术、计算机技术、信号处理技术、模式识 别技术、人工智能技术、决策科学、信息科学等 众多科学技术于一体的现代工程新学科，受到越 来越多的重视和关注。检测试验技术、信号处理 技术、模式识别技术和预测评估技术四项基本技 术是轴承诊断关键技术。
了解轴承的性能状态和及早发现潜在故障有 着至关重要的作用，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。
低频分析法和幅值参数指标分析法 平稳信号的监测和诊断技术 循环平稳信号的监测和诊断技术 非平稳信号的监测和诊断技术
适用：疲劳剥落、变形、压痕、局部腐蚀 等故障进行监测与诊断
低频分析法和幅值参数指标分析法
轴承故障特征频率：
轴承振动信号中的许多统计特征参量随着故障的性质及严 重程度发生变化，可以作为轴承故障监测和诊断的依据：
谢谢！
xiexie!