轧机轴承_齿轮箱的故障诊断技术

合集下载

基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断

基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断摘要：轧机齿轮箱故障直接影响着轧线的生产，对轧机齿轮箱进行状态管理是现代冶金设备管理的发展方向。

本文通过对经验模式分解方法进行介绍并通过经验模式分解(EMD)方法对现场齿轮箱振动信号进行处理，对处理前后的振动信号进行比较并对处理后的振动信号进行分析,对齿轮箱故障进行诊断，对现场轧机齿轮箱状态进行把握，最终实现设备的状态管理。

关键词：轧机齿轮箱，经验模式分解，故障诊断1前言关齿轮箱的监测诊断已经有很多有效的技术,比如振动信号的功率谱分析、小波分析、魏格纳分布、短时富立叶分析、现代谱分析等各种频谱和时频分析,大部分是与传统的富立叶变换相关的信号分析技术。

齿轮箱传动系统的振动源包括齿轮箱的传动齿轮的啮合冲击振动、轴承部件的冲击振动、这些部件因故障破损引起的附加振动、动力输入、输出装置的振动、结构的共振等其它振动源。

根据振动的传播可知,这些振源产生的振动通过连接结构以纵波和弯曲波的形式散射和反射传播,最后汇聚到检验点,这样所获得的信号实际上是很复杂的,不是简单的线性叠加,而是非线性的。

显然,应用以上信号分析技术分析齿轮箱振动信号从理论上来说是有缺陷的。

2经验模式分解经验模式分解(EMD)是有效的非线性、非平稳信号处理方法，它可以将任意信号分解为若干个基本模式分量(IMF)及一个余项的和，从而反映信号的内部特征。

EMD方法能将信号自适应地分解到不同的时间尺度上，非常适合于非平稳信号处理，并广泛应用于工程领域。

基于基本模式分量的定义，我们可以提出信号的模式分解原理，信号模式分解的目的就是要得到使瞬时频率有意义的时间序列——基本模式分量。

而基本模式分量必须满足两个条件。

EMD先分解出时间尺度最小的模式分量,然后所分解出的模式分量的时间尺度逐步增大,直到分解结束。

所得到的模式分量要满足两个条件:(1)分解得到的IMF模式分量的极值(包括极大值和极小值)数目和过零点数目要相等或仅差1;(2)由极大值所确定的上包络与由极小值所确定的下包络计算出的局部均值是零。

基于SVM的齿轮箱轴承故障诊断(含matlab程序)

基于支持向量机（SVM）的齿轮箱轴承故障识别一、轴承故障诊断1、概述轴承是旋转设备的一个重要部件，它提供重要的负载承受能力，以支撑转子系统抵抗静态的和动态的外力。

轴承构件，由于它的使用寿命长、负载能力高、能量损失低而被广泛应用于工业和公用设施，是大型机械装备(包括动力机械、机车车辆、泵与风机等)中的关键部件。

高速运转的大型机械装备，其轴承的载荷重且为交变载荷，而且工作环境恶劣，经常发生轴承性能劣化和损坏，影响整个装置的安全可靠性，一旦出现故障将导致严重的损失，有必要对轴承工作状态进行模式识别与诊断。

轴承根据工作的摩擦性质不同可分为滑动摩擦轴承（简称滑动轴承）和滚动摩擦轴承（简称滚动轴承）两大类。

本文所测得的数据来自实验室齿轮箱的滑动轴承，滑动轴承的特点有：(1)在高速重载下能正常工作，寿命长。

(2)精度高。

(3)滑动轴承可做成剖分式的，能满足特殊结构的需要。

(4)液体摩擦轴承具有很好的缓冲和阻尼作用，可以吸收震动，缓和冲击。

(5)滑动轴承的径向尺寸比滚动轴承的小。

(6)起动摩擦阻力较大。

通过对轴承进行故障诊断有以下优势：(1)早期预报、防止事故发生，降低事故发生率;(2)预知性维修，提高设备管理水平，降低维修费用，减少维修时间，增加运行时间;(3)提高设备的设计、制造水平，改进产品质量;(4)确定复杂机器的最佳工作参数，提高效率;(5)降低噪声，泄露等污染，保护环境。

2、滑动轴承失效形式（1）磨粒磨损进入轴承间隙的硬颗粒（如灰尘、砂粒等），在起动、停车或轴颈与轴承发生边缘接触时，都将加剧轴承磨损，导致几何形状改变、精度丧失，轴承间隙加大，使轴承性能在预期寿命前急剧恶化。

（2）刮伤进入轴承间隙中的硬颗粒或轴颈表面粗糙的轮廓峰顶，在轴承上划出线状伤痕，导致轴承因刮伤失效。

（3）咬合（胶合）当轴承温升过高，载荷过大，油膜破裂时，或在润滑油供应不足条件下，轴颈和轴承的相对运动表面材料发生粘附和迁移，从而造成轴承损坏。

轴承和齿轮箱的故障诊断

轴承和齿轮箱的故障诊断摘要：本文针对轴承和齿轮箱的故障诊断展开分析，思考了轴承和齿轮箱的故障诊断的方法和基本的措施，希望可以为今后的轴承和齿轮箱的故障诊断工作带来参考。

关键词：轴承；齿轮箱；故障；诊断前言在轴承和齿轮箱的故障诊断的过程中，应该清楚诊断的方法和原理，明确轴承和齿轮箱的故障诊断的具体的技术，才能够提高轴承和齿轮箱的故障诊断的效果。

1、齿轮箱故障诊断特点与诊断方法1.1常见的齿轮箱故障形式通常齿轮箱运行过程中，由于齿轮箱本身制造装配误差以及操作维护不善或者不合适的环境下使用等，均会使其极易产生各种形势的故障。

故障类型也会随着齿轮材料、热处理工艺程度、运转状态等因素的不同而产生不同的变化。

常见的齿轮箱故障形式有：齿面磨损、粘着撕伤、齿面疲劳剥落、轮齿龟裂和断齿、齿面点蚀、齿面胶合与擦伤以及齿面接触式疲劳、弯曲疲劳等故障。

1.2齿轮箱的振动特征在齿轮箱高速运转状态下，伴随着内部构件故障的发生与发展，必定会产生异常的振动，振动信号可以很快的反映出齿轮箱的运行状态，判别出各构件是否出现异常。

大量实验证明，对齿轮箱故障检测进行振动分析是最有效的方法。

由于齿轮箱的零部件在工作过程中所受得激励源不同会使其产生出多种复杂的振动类型，而且其中齿轮在啮合过程中产生的齿形和周期误差、偏心以及质量不平衡等故障，同时还会是齿轮箱工作过程中发生齿面磨损、疲劳断齿等故障[2]，严重影响到机械设备的运行，进而影响的经济效益，甚至出现伤亡事故。

由于故障对振动信号的影响是多方面的，因此如果仅仅依靠对齿轮箱振动信号出现啮合频率和倍频成分的差异来识别齿轮箱各部件的故障是远远不够的，其中包括幅值调制、频率调制等频率成分进行诊断。

1.3故障诊断过程对小波的内在需求小波分析应用于机械故障诊断，快速准确的识别故障，是小波分析要完成在齿轮箱的故障诊断过程对小波的内在需求中的主要任务。

通过实验研究说明，机械故障诊断和信号特征提取的所采用的方式是对特征信号进行高效的时域-频域分析，该分析方法是故障诊断的必要要求。

机械设备齿轮和轴承故障诊断及改进措施

机械设备齿轮和轴承故障诊断及改进措施发布时间：2023-02-16T06:27:10.502Z 来源：《科学与技术》2022年第19期作者：陈增林[导读] 随着经济的发展和社会的进步，生产资源和输送能力是我国工业生产常见的问题之一。

陈增林广州集装箱码头有限公司广东省广州市 510730摘要：随着经济的发展和社会的进步，生产资源和输送能力是我国工业生产常见的问题之一。

机械设备齿轮和轴承作为其中不可或缺的重要组成部分，在我国工业生产中扮演着重要的角色。

因此，本文主要是分析和介绍了机械设备齿轮和轴承故障及原因，对比不同故障诊断的方式与技术，并提出了相应的优化措施，以为我国机械设备齿轮和轴承故障检测工作提供参考，从而为我国工业生产和国民经济发展作出一定的贡献。

关键词：机械设备齿轮和轴承故障诊断改进措施引言在现代化的实际工业生产过程当中，生产资源及其设备的输送和传动主要依赖于齿轮和轴承的共同作用。

再长时间连续工作的情况下，机械设备齿轮和轴承很可能出现一系列的问题和故障。

特别是对于那些长期处于工作环境较为恶劣的机械设备来说，齿轮和轴承出现问题的几率更高。

一旦两部分出现故障，不能及时采取行之有效的补救和修复措施，会在很大程度上影响生产作业的正常运转，从而出现严重的效益损失。

所以，深入探讨和研究机械设备齿轮和轴承故障的诊断及改进措施，对于企业来说是有效优化自身经济结构的举措之一。

科学合理地诊断齿轮和轴承的故障，能够更清晰地了解和掌握设备运行的实际状态，并分析出现故障的类型和原因，以及时采取行之有效的预控措施，对故障进行快速的检修，尽快恢复正常运行，在有效地降低机械设备维修成本的同时，还能够显著提升机械设备的使用率，充分发挥机械设备在生产过程的实际效用。

1机械设备齿轮和轴承故障及原因分析1.1机械设备齿轮常见故障及原因在机械设备正常运行的过程当中，齿轮很容易出现损坏故障的情况，主要是由于齿轮的生产工艺较为落后且后期运行使用过程中缺乏科学合理地维护和保养措施导致的。

轧机轴承故障分析与解决措施

推力轴承有较大的附加轴向力。精轧机组向心推力轴承型号为８６７３６，此类轴承仅能承受较小的轴向力，一旦轴向力较大时就会造成异常磨损甚至轴
承损坏。
录，按轴承寿命周期进行预知更换；同时固定轧机轴承厂家，保证所供应轴承的高质量，并且做到同
大，发生故障的几率也明显高于相同机型的其他架次。为追求效益指标，生产班组不顾设备状况，强行轧制低温钢、黑头钢，轧制时变形抗力异常增大，
轧制力通过轧辊传递给轧机轴承，轴承外圈在巨大
的冲击载荷下破裂，最终导致轴承损坏。
ｍｉｎ，直接经济损失合计９５－３万元，每月轧废产品２２．９１ｔ，成材率降低０．３５％。通过优化装配工艺、轧
制工艺、设计离线油路检测装置以及加强管理等措
的。点蚀主要有两种原因：热处理不当造成的轴承材质不合格；辊箱内进人异物，轴承运行过程中发
辊现象严重，造成轧辊运转时受力不均引起轴承某点受力大，从而引发轴承故障。
２）向心推力轴承的特性是工作时应保证一定
轧机润滑条件优于传统轧机。经统计，轴承损坏的主要形式为断裂、磨损及点蚀。断裂主要有内外圈断裂、滚动体破裂、保持
收稿日期：２０１３ — ０５ — ０６

机械中齿轮和轴承故障的诊断分析

0引言当现代化设备用于实际的生产时，要想进行设备系统的传动离不开齿轮和轴承的共同运作应力。

此外，由于高强度以及长时间的工作状态，使得两个关键的系统部件极易出现故障。

其中，对于煤矿的开采来说，其机械设备在较为恶劣的作业环境下，发生机械化故障的概率更高。

当发生故障后，若不能及时的进行处理和修复，将很大程度上影响后期的生产作业，从而导致产业的经济损失。

因此，加强对于煤矿机械的齿轮和轴承发生故障原因的诊断力度是企业优化自身经济结构的最为有效的方法之一。

当进行设备诊断时，可以清楚的了解和掌握设备产生故障的原因，进行及时的修复，并尽可能的做出相应的预防措施。

当机械设备的维修次数减少后，不仅节约了维修的造价成本还有效的提升了机械的使用率。

1煤矿机械中有关齿轮和轴承出现的常见故障1.1常见的齿轮故障问题当机械设备内部齿轮在实际的运作过程中，由于其制造工艺较为落后，亦或者在使用时没有进行正确的维护操作，极易发生严重的故障现象。

此外，组成齿轮系统的零件在其生产工艺以及材料上也会影响整体系统的稳定性。

经过整理和归纳总结，可将齿轮出现故障的类型分为以下两种：第一，当齿轮系统在正常的生产时，由于原配的制造过程中出现质量上的缺陷，从而产生了设备故障。

比如齿轮间的误差、轴线不对中以及齿轮咬合密度不紧凑，齿轮出现不平等相关问题。

第二，即是齿轮在使用过程中由于系统内部部件之产生的作用力，导致在啮合的齿轮间不能发生相应的滚动或滑动。

当转动时，齿轮之间的摩擦力在作用节点上出现方向相反的现象，也会导致脉动现象。

当长时间使用齿轮后，会出现大面积的磨损、裂纹，严重时还会造成齿轮之间产生断裂现象。

1.2常见的轴承故障问题煤矿设备的轴承出现大大小小的故障频率也很高，且原因也非常多。

主要包括有材料选取、生产工艺以及润滑程度、外物侵入等相关问题。

在设备正常运作时，一旦出现上述的现象都会导致轴承部件出现不同程度的故障。

此外，即使在轴承在安装后，在一定周期性使用中会因为构件之间的摩擦而产生相对程度的磨损、疲劳损伤，进而影响机械的正常运作。

高线轧机齿轮箱轴承故障分析及改进措施

高线轧机齿轮箱轴承故障分析及改进措施摘要：某高线生产线为全连轧热轧生产线，主要产品为Φ5-Φ12盘条和盘螺，设计年生产产量50万吨。

本文主要介绍了该生产线由于设计、制造、控制等一系列问题而进行了主电机励磁控制系统的优化改造。

从励磁控制系统保护不完善、励磁线圈的设计线径较细、电流检测元件检测出现偏差等问题着手，对电机励磁控制程序、WinCC画面和6RA70箱参数进行修改，轧机直流主电机保护得到完善，解决了励磁电流原因引起的电机烧损故障，同时，直流电机运行温度正常，电机振动减少，并且降低了运行噪音。

关键词：高线；轧机直流主电机；励磁控制系统由于部分电控设备不能够正常运行，该生产线生产不能够稳定进行，生产作业率较低。

轧机主电机励磁控制部分故障尤为突出，主要表征为：主电机励磁部分发热打火，致使轧机直流主电机系统报故障，电机励磁部分绝缘下降，甚至出现电机烧毁故障。

经研究分析，以上故障是由于在产前调试过程中，直流主电机传动控制参数设定出现问题，同时设计选型和电机保护控制联锁不完备，从而引起主电机不能稳定的运行，故障率高，直接影响该生产线生产的稳定进行。

依据上述原因，如果不及时解决以上问题，会经常发生设备故障，生产作业率将大大降低。

1 生产过程中轧机直流主电机励磁控制系统遇到的问题直流电机是将直流电能转换为机械能量的电机。

因其良好的调速性能而在轧钢生产中得到广泛应用。

励磁是向电机提供定子电源的装置，是直流电机的重要组成部分。

励磁在直流电机中的作用是产生励磁电流形成磁场来保证直流电机能够进行调速控制。

下面是该高线生产线生产过程中轧机直流主电机励磁控制系统遇到的问题：1）电气设备的长期运行，很多在线检测元件灵敏度下降，励磁保护控制联锁不完备，致使直流电机励磁线圈烧损。

2）直流主电机励磁线圈线径细，无法承载较大的运行电流。

3）轧机直流主电机励磁调节为闭环调节，在生产调速过程中，由控制系统向6RA70控制箱发出励磁电流给定值，同时电流检测元件检测实际运行的电流值，并将实际电流值反馈至控制系统与给定值进行比较，若实际电流值小于控制系统的给定电流值，控制系统将增大励磁给定电流值，6RA70控制箱增大励磁电流；若实际电流值小于控制系统的给定电流值，控制系统将减小励磁给定电流值，6RA70控制箱减小励磁电流。

精轧机齿轮基座轴承故障诊断

电机动不平衡造成，再用从国外带来的数据采集器，在联轴器端加配重，进行了两天的现场动平衡，结果仍振。最后对电机钢支架的四面都用钢板加固，加固后电机的振动
最大值为１ｍｍｓ．］，问题解决。９二、滚动轴承外圈松动２０年２，运行中的乙烯裂解装置的锅炉给水泵电机０８月Ｃ１０出现周期性的噪声、振动波动，波动范围３７ｍｓ，１Ｂ４～ｍ／。电机正常运行时产生异常噪声，通常有如下原因：
状态监测与诊断技术
文章编号：１７ — ７（０４０６ — ２６１０１２１）０ — ０２０１１
精轧机齿轮基座轴承故障诊断
王会军，朱海琴
（．１邯郸钢铁公司连铸连轧厂；２邯郸钢铁公司气体厂，河北．摘邯郸０６１）５０５
断软件中的速度频谱进行故障分析。
二、故障诊断分析，
１点布置预０轧机齿轮基座传动示意图如图１示。在轧机齿轮基座所四个轴承座处布置测点，分别在测点的垂直、水平和轴向三个方向采集振动信号。
机座上轴轴承更换。旧的轴承解体后，可见轴承内圈确实
存在非常严重的点蚀现象。按照轴承故障发展的四个阶段
来说，当轴承出现肉眼可见的缺陷时，是更换轴承的最佳
时期。更换轴承后运行正常。参考文献：

棒线材轧机齿轮箱故障诊断技术

棒线材轧机齿轮箱故障诊断技术作者：黄引团纠永杰来源：《环球市场信息导报》2016年第14期在棒线材轧机中，齿轮箱是主要设备之一，由于需要连续工作，外加工况较为恶劣，极有可能出现故障。

而本文的研究除可减小设备维修费用外，还可改善产品质量、增强其市场竞争力，具有重大意义。

本文将重点探讨轧机齿轮箱的故障诊断技术，希望可为实际使用提供帮助。

传统功率谱剖析等方法，虽然得到了显著提高与全面发展，但因齿轮箱自身结构较为繁琐，存在多种干扰，在故障隐患展现的微冲击信号方面面临提取困难。

另外，部分企业围绕齿轮箱装设了监测系统，但并不存在诊断功能，如果发现异常，无法有效解决。

基于此，亟待加强故障诊断方面的探索。

齿轮箱的常规故障诊断技术与方法双特征剖析法。

机械故障诊断通常是明确机械零件的具体失效程度，仅仅观察信号自身平稳冲击性功率特性便可，其中前者为正弦和近似正弦信号、某些不足产生冲击的一种随机信号，该信号在基本谱图中展现为各个频率的棒线，但后者能够完整展现于共振解调谱图中，同时，利用和零件特征频率一样的棒线来展示；随机冲击则通过全频杂乱谱线族进行呈现。

而双特征剖析法则是依托基本的傅立叶谱图对平稳故障信号属性展开剖析，依托共振解调傅立叶谱图对冲击故障信号属性展开剖析。

一对啮合齿轮包含三个特性频率，具体为两个齿轮对应的轴频率与共有啮合频率，其中前者代表长周期公差反复出现的频率。

对于长周期公差，主要包含周节积累误差与基圆偏心等多种，对于短周期故障一般包含个别齿存在损伤、局部存在损伤等情形。

而啮合频率除能代表啮合齿轮对应短周期误差外，还能够展现长周期误差，在齿轮诊断环节一定要综合思量长、短周期这两个故障。

矩阵判别排除法。

对现场机械而言，其故障诊断通常是参照故障征兆信息研究故障引发因素，机械故障通常是多因多果，简单来说，一种征兆可呈现多种故障，而一种故障可产生多种征兆，原有的推理机制与智能诊断系统存在出入。

在具体的故障分析环节，通过矩阵规则完善判别工作，依托结果寻找原因是常用的过滤法，若不清楚结果，那么任何征兆参数均存在可能；若掌握某些征兆信息，利用矩阵规则判别能够确定其因类，同时，可依照果类获得某种因，所掌握的征兆参数和确定的因呈现负相关，越认清征兆参数，则便越有可能确定唯一的原因。

轴承和齿轮箱的故障诊断

齿轮的中心与轴孔中心不同心，运行中引起振
设备运行正常。２两套微球Ｐ２风机由于振动大，根据监测．一频谱图及参考该设备历史振动数据的变化（风机端振动明显加剧、电机内侧振动上涨幅度也大），分析认为，造成风机轴承箱振动大的主要原因是由于风机叶轮动平衡不好及轴承磨损严重和基础共振所致；造成电机内侧振动大的主要原因是电机轴承跑
３频谱上出现啮合频率及谐波，即基波和二．
次、三次谐波等。４波形图呈离散型，收敛性。．
５齿轮磨损时高次谐波比基波增长快。．
６齿轮正常运行时，啮合频率比二次、三次．
谐波大。
后基础振动值从检修前的７９ｍｓ．／下降为５ｍｍｓｍ．／，９但仍偏大。检修后该设备运行正常。
维普资讯
中彀俺ｚ０．阖程２７８００
篱ｌ妻善篓器蓉冀譬蔓＿ ≤ 曼鹭羹壤萋
状态监测与诊断技术
文章编号：１７ — ７１（０７）０ — ０３０６１０１２０８０５— ２
支撑瓦有碰摩迹象，轴承箱后端振动有增大趋势，
＠Ｄ０＝。
匡 ⑤０匡 ⑤ 匡０
＠
维普资讯
状测与技态监诊断术
文章编号：１７－７（０７８０５－２６１０１２０）０－０４０１

齿轮箱故障特征与诊断技术

1.7 轴向窜动
当轴上有两个同时参与啮合的斜齿轮时,有时会发生轴向窜动现象。此时,时域表现为频率与有故障轴上相啮合的两对齿轮中较大的啮合频率相等,一周内有正负各一次大 ห้องสมุดไป่ตู้尖峰冲击振动,频域中啮合频率幅值明显增大。。
1.7 轴向窜动
轴向窜动的主要特征为: (1) 一根轴上有方向相反的两个斜齿轮; (2) 有故障轴上齿数多的齿轮啮合频率的幅值大幅度增加; (3) 振动能量有较大程度的增加
引言
为了满足机械设备向高性能、高效率、高自动化和高可靠性方向发展的需要,提高故障诊断的准确性和快速性,随着各种新技术的产生,针对齿轮箱的故障诊断技术也有了新的发展,例如小波变换、神经网络、专家系统等。下面主要从齿轮箱典型故障振动特征、振动噪声产生的机理以及诊断方法三个方面来叙述。
2. 4
高次谐波的产生
齿轮在稳定旋转过程中受到重合系数等许多因素影响, 在轮齿上所传递的力是随时间变化的周期性函数。由于机械加工或磨损引起轮齿偏离实际情况的偏差, 如均匀分布的磨损产生啮合振动及其高阶啮合频率, 但不引起边带。
齿轮箱故障的诊断方法
齿轮箱的故障诊断方法很多，如油液分析、温度及能耗检测、振动诊断、扭振分析、噪声分析、声发射等。这些方法大体可分为两大类：一类是根据摩擦磨损理论，通过研究分析齿轮箱的温度和润滑油中的磨屑来诊断齿轮的状况; 另一类是通过对齿轮运行中的动态信号的处理分析来诊断，振动、噪声信号由于具有便于记录、处理和不易受干扰等优点而被广泛采用。
齿轮箱故障特征与诊断技术
引言
随着现代工业的发展,齿轮已成为现代工业中最关键的零件之一,齿轮箱由于传动比固定,传动力矩大,结构紧凑,因此在各种机器中得到了广泛的应用,成为各类机器的变速传动部件。据日本新日铁会社的统计,齿轮故障约占机器总故障次数的10.3 %左右。据统计,在齿轮箱失效零件中,齿轮本身的失效比重最大约占60 % ,可见齿轮传动是诱发机器故障的关键部位。因此,齿轮箱的故障诊断技术研究得到了广泛的关注和重视。

机械故障诊断技术8齿轮箱故障诊断

PPT文档演模板
机械故障诊断技术8齿轮箱故障诊断
图8-8是某齿轮箱振动信号的频谱，图8-8a的频率范围为 0~20kHz，频率分辨率为 50Hz，能观察到啮合频率为 4.3kHz及其二次三次谐波，但很难分辨出边频带。
PPT文档演模板
•图8－8 用倒频谱分析齿轮箱振动信号中的边频带 •功率谱：频率f/kHz；倒频谱：周期时间τ/ms
•图8－3 齿轮副的运动学分析
PPT文档演模板
机械故障诊断技术8齿轮箱故障诊断
然而A、B又是被动轮的啮合点，当齿轮副只有一个啮合点时，随着啮合点沿啮合线移动，被动轮的角速度存在波动；当有两个啮合点时，因为只能有一个角速度，因而在啮合的轮齿上产生弹性变形，这个弹性变形力随啮合点的位置、轮齿的刚度以及啮合的进入和脱开而变化，是一个随时间变化的力FC（t）。
•图8－9 齿面磨损导致幅值上升趋势
机械故障诊断技术8齿轮箱故障诊断
② 不均匀的分布故障（例如齿轮偏心、齿距周期性变化及载荷波动等）将产生振幅调制和频率调制，从而在啮合频率及其谐波两侧形成幅值较高的边频带，边带的间隔频率是齿轮转速频率(fr)，该间隔频率是与有缺陷的齿轮相对应的。值得注意的是，对于齿轮偏心所产生的边带，一般出现的是下边带成分，即fz-nfr（n=1，2，3，…），上边带出现的很少。
由于结构和运动关系的原因，存在着运动和
力的非平稳性。图8-3是齿轮副的运动学分
析示意图。图中O1是主动轮的轴心，O2是被动轮的轴心。
假定主动轮以ω1作匀角速度运动，A、B 分别为两个啮合点，则有O1A> O1B，即A点的线速度VA大于B点的线速度VB。
而O2A<O2B，从理论上有ω2＝VB/O2B 、ω3＝VA/O2A ，则ω2<ω3。

基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断

基于经验模式分解的轧机齿轮箱故
障诊断
基于经验模式分解的轧机齿轮箱故障诊断是一种基于数据挖掘技术实现对轧机齿轮箱故障的诊断方法。

该方法将复杂的齿轮箱故障诊断过程分解为多个相关的子问题，由此切分出多个特征空间，并从中提取出有效的特征信息，以用作基础模型的训练和诊断。

通过经验模式分解技术，可以将复杂的齿轮箱故障诊断过程分解为多个子问题，包括轴承故障、齿轮故障和传动系统故障等，并根据齿轮箱具体情况，从特征空间中提取出有效的特征信息，以用作基础模型的训练和诊断。

最后，根据提取出的特征信息，建立一套有效的故障诊断模型，实现对轧机齿轮箱故障的有效识别和定位。

综合实验2-齿轮箱滚动轴承故障诊断试验

实验名称：齿轮箱滚动轴承故障诊断实验试验理论基础：对应于滚动轴承的四种基本故障，即内圈故障、外圈故障、滚动体故障和保持架故障，四个轴承故障特征频率分别被称为内圈通过频率(BPFI)，外圈通过频率(BPFO)。

滚动轴承这四个故障特征频率可通过分析轴承各元件之间的相对运动关系获得。

设轴承外圈固定，内圈随轴旋转的转频为r f ，轴承的节径为P d ，滚动体的直径为B d ，接触角为α，滚动体的个数为z ，并假设滚动体与内外圈之间纯滚动接触。

则(1cos )2r B Pzf dBPFI αd =+ (1cos )2r B Pzf dBPFO αd =- 当轴承发生故障后，在其振动频谱中会出现相应的故障特征频率的谱峰，但实际测得的谱峰对应的频率并不总是精确地等于理论计算所得，这主要是由于实际轴承存在加工误差和安装变形，滚动体并非纯滚动造成的。

故在频谱图中寻找各故障通过频率时需在计算所得的理论值附近寻找。

当轴承表面损伤后，损伤点滚过轴承元件表面时要产生突变的冲击脉冲力，该脉冲力是一宽带信号，除了会在频谱的低频段出现上述的故障特征频率外，必然会覆盖轴承系统的高频固有振动频率而引起谐振，从而引起冲击振动。

受到噪声的影响，直接在振动频谱中寻找故障特征频率显得十分困难，因此工程中普遍采用Hilbert 变换解调技术[100,101]通过对一共振带进行解调，从而分离出轴承故障特征。

试验用变速箱的相关资料：变速箱结构图NNUP311EN型轴承几何参数外径内径节径滚子数滚子直径接触角120mm 55mm 85mm 18 13mm 0°二档时各种输出转速对应的内圈通过频率二档输出转速/rpm 163 243 320 407 483 568 645 转频/Hz 2.72 4.05 5.33 6.78 8.05 9.47 10.75 BPFI/Hz 21.40 31.90 42.01 53.43 63.40 74.56 84.67影响滚动轴承故障诊断的几种因素1采样频率对轴承诊断的影响分析：对于滚动轴承故障的诊断，采用高频率频率进行数据采集和解调分析更有利用轴承故障的诊断。

齿轮箱故障的原因和诊断方法

优点：
能够完整的提取信号的故障信息，提高诊断准确率。（通过对实例的三种不同齿轮裂纹尺寸的故障模式进行识别和分类可以看出。）
齿轮箱故障诊断试验
图（一）
根据综合因数考虑选择齿轮（三）来模拟故障模式。
齿轮箱故障诊断试验

一：齿轮的三种故障模式
表（一）
齿轮裂纹全深度为a=2.4mm，裂纹全宽度为 b=25mm，所选齿轮箱转速为800r/min，载荷为 51.77N*m。
齿轮箱故障诊断试验

二：时域特征提取
当齿轮出现故障时，齿轮箱时域信号会生变化，它的幅值和分布都与正常齿轮的时域信号有差异。每个时域特征参数或者特征量都反映了振动信号的某种特性，通过这些特性可以对不同信号进行区分。对于一组离散的测试信号，本文取 N=1024 ，几个特征参数的计算公式如下：
状态识别
将待检模式与样式模式（故障档案）对比和状态分类，判断齿轮箱是否工作正常或者说有无故障。
诊断决策
根据判断结果采取相应对策，对齿轮箱及其工作进行必要的预测和干预，减少故障所造成的损失。
基于混合特征提取和小波神经网络的齿轮箱故障诊断

这种诊断方法是将振动法里面的时域法，小波包分解，小波分解相结合的方法进行故障诊断。
齿轮箱故障的原因
故障原因所占比例
一
二三四五六
齿轮失效
轴承失效轴的失效箱体失效紧固件失效油封失效
约为60%
约为19% 约为10% 约为7% 约为3% 约为1%
齿轮箱故障诊断方法

温度法
通过监测箱体轴承座处的温度来判断齿轮箱工作是否正常。

油样分析法
从齿轮箱所使用的润滑油中取出油样，通过收集和分析油样中金属颗粒的大小和形状来判断齿轮箱状态。

滚动轴承和齿轮故障诊断和检测

摘要滚动轴承和齿轮是煤矿机电设备机械系统中最基本的元件，其出现故障的概率很高，一旦滚动轴承和齿轮出现故障就会造成巨大的经济损失，因此必须对其进行监测和诊断。

目前的故障诊断方法大都以振动理论为基础，振动信号处理技术是设备故障诊断中最有效、最常用的方法。

本文介绍了故障诊断的目的、意义、国内外研究现状、目前常用的故障诊断方法、Matlab小波工具箱、引起滚动轴承及齿轮故障的主要原因等。

对小波分析法的理论部分进行了深入研究，并利用Matlab小波工具箱对滚动轴承及齿轮的故障信号进行小波分解。

通过对分解所得细节信号的分析，可以准确判断出发生故障的部位及时间。

结果表明，小波分析法可以在早期发现故障及其产生原因，减少维修时间，提高维修质量，节约维修费用，是一种行之有效的故障诊断方法。

关键词：故障诊断；小波分析； Matlab仿真Failure diagnosis of electromechanical device incoal mineAbstract: The condition bearing and gear run is relate to the performance which mechanical system run，the probability it appears the breakdown is very high．Once the bearing and the gear appear the breakdown，can cause the mechanical system to be unable work normally．It will create the huge economic loss．The present method of fault diagnosis mostly bases on the vibration theory and the signal processing technology basing on vibration is the most effective and the most commonly used method. The main significance of fault diagnosis of equipment is state of the implementation of planned maintenance，make early warning of the development of equipment failure. Identificate and evaluate of the reasons，location and degree of risk identification of the fault .Forecast the development trend of the fault. Forecast the development trend of the fault and quickly find fault source. Put forward countermeasures and suggestions. And rapid to the specific circumstances to make response troubleshooting，to avoid or reduce accident，and ensure the smooth progress of production。

包钢薄板厂热轧轧机齿轮箱轴承故障诊断

包钢薄板厂热轧轧机齿轮箱轴承故障诊断
热轧轧机齿轮箱轴承故障诊断主要有以下几个方面的方法：
1. 观察音响：轴承故障时，通常会有明显的噪音，比如金属碰撞声、滚珠摩擦声等。

通过观察轧机运行时的声音变化，可以初步判断轴承是否存在故障。

2. 振动分析：使用振动传感器对轧机进行监测，采集其振动信号。

通过分析振动信号的频谱图和时间波形，可以判断轴承是否存在异常振动。

例如，高频振动和冲击振动都可能是轴承故障的迹象。

3. 温度检测：轴承在工作过程中可能会发生过热现象。

通过安装温度传感器，可以实时监测轴承温度的变化。

异常的温度升高可能是轴承磨损严重或润滑不良的表现。

4. 油液分析：定期采集轧机齿轮箱的润滑油进行化验，分析油液中的金属颗粒数量和种类，以及油液的粘度、氧化度等指标。

过多的金属颗粒和异常的油液指标都可能是轴承故障的迹象。

5. 可视检查：定期检查齿轮箱内部的油液、密封件和轴承的状况。

有时轴承故障会导致油液变黑、污染；密封件损坏可能导致轴承被污染；轴承的异常磨损等也可以通过可视检查来判断。

需要注意的是，以上方法可以结合使用，以提高轴承故障诊断的准确性和可靠性。

同时，定期进行预防性维护和保养也能够延长轴承的使用寿命，减少故障的发生。