简单轴承故障识别的方法

TFDS故障发现技巧及方法

交叉杆折断一般发生在杆体根部，与夹板接触的位置，交叉杆裂损、折断的故障特征一般为黑印或者亮痕，一般情况下交叉杆折断后杆体与夹板错位，有裂缝，较为严重的折断故障造成交叉杆脱落；交叉杆杆体根部一般在两张图片拼接处，在检查时应将图片放大检查仔细查看。
16．枕弹故障的判断方法方法一：
6．交叉杆端部紧固螺栓松动判断方法
交叉杆端部坚固螺栓松动不是拿螺栓来判断的，而是以锁紧板的状态间接的去分析螺栓的状态。判断此类故障应注意两点：一是看锁紧板是否存在卷边或弯曲变形；二是看锁紧板在交叉杆支撑座中的位置，不管锁紧板自身制作的形状如何，只要没有卷边或弯曲变形，锁紧板的各条边全部卡在支撑座的卡槽内，我们可以认为紧固螺栓是正常的，如果锁紧板有任何一条边跳上支撑座卡槽，说明端部紧固螺栓松动。
2．钩尾框折断的判断方法
1.在执行车钩缓冲部位“e”字检车员的过程中，把握住重点，其它“e”字的直线部位是钩缓部位检查中的重点，应将TFDS检测时间合理分配，时间分配应倾向于直线部分。 2.在检测过程过程中，发现钩头与钩身托梁紧密贴合，钩身托梁出现向内弯曲，从板与从板座相距较远，出现分离情况时，说明车钩缓冲部位受力存在异状，某些配件可能存在缺陷。 3.由于钩尾框上片为TFDS不可视部位，存在折断类故障时不能直接从图片中显状态从侧方面判断钩尾框上示出来，这时就要求我们根据钩体托梁和从板来判断是否存在折断故障。 4.如果是钩尾框下片折断，如果处在TFDS可视部位当中，此故障部位的折断痕迹将很粗重，严重时会将钩尾框下片遮挡的部位显示出来，在车钩处于压缩状态时此种情况最为明显。
7．轴端螺栓折断的判断方法
轴端螺栓主要存在三种故障形态：即折断、松动、丢失。在图像中形成有序的三角形排列。施封锁成“S”形或”O”形卷曲或施封锁折断，说明轴端螺栓可能出现了松动，螺栓出现圆销类丢失故障特征和施封锁折断说明是丢失，三个螺栓的排列位置发生变化，三角形状发生位移，且施封锁未折断，说明轴端螺栓出现折断类故障，最关键的就是将图像放大检查，确认各部状态。

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

轴承因受到过大的冲击载荷、静载荷、落入硬质异物等在滚道表面上形成凹痕或划痕。
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
r
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。

滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断滚动轴承故障诊断初步1、故障原因滚动轴承的早期故障是滚⼦和滚道剥落、凹痕、破裂、腐蚀和杂物嵌⼊。

即主要故障形式：疲劳剥落、磨损、塑性变形、锈蚀、断裂、胶合、保持架损坏。

产⽣主要原因包括搬运粗⼼、安装不当、不对中、轴承倾斜、轴承选⽤不正确、润滑不⾜或密封失效、负载不合适以及制造缺陷。

2、频谱和波形特征滚动轴承它是由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。

当滚动体和滚道接触处遇到⼀个局部缺陷时，就有⼀个冲击信号产⽣。

缺陷在不同的元件上，接触点经过缺陷的频率是不相同的，这个频率就称为滚动轴承的特征频率。

滚动轴承的故障特征频率的数值⼀般在⼏赫兹到⼏百赫兹之间，在频谱图中的1000Hz以内的低频区域轴承故障特征频率如下：1、滚动轴承故障特征频率（外圈静⽌）式中：Z——滚动体个数fr——转频（Hz）D——轴承节径（mm）d——滚动体直径（mm）α——接触⾓（1）滚动轴承内圈故障特征频率（2）滚动轴承外圈故障特征频率（3）滚动轴承滚动体特征频率（4）滚动轴承保持架特征频率2、滚动轴承故障特征频率的计算经验公式：⼆、滚动轴承故障诊断的要素滚动轴承由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成，每个轴承部件对应⼀个轴承故障特征频率。

滚动轴承的故障频率分布有⼀个明显的特点，往往在低频和⾼频两个频段内都有表现。

所以在频率分析时，可以选择在这两个频段进⾏分析。

根据滚动轴承的故障形式在频域中的表现形式，将整个频域分为三个频段，既⾼频段、中频段和低频段。

l ⾼频阶段指频率范围处于2000－5000Hz 的频段，主要是轴承固有频率，在轴承故障的早期，⾼频段反映⽐较敏感；中频阶段指频率范围处于800－1600Hz 的频段，⼀般是由于轴承润滑不良⽽引起碰磨产⽣的频率范围；l 低频阶段指频率范围处于0－800Hz 的频段，基本覆盖轴承故障特征频率及谐波；在⾼频段和低频段中所体现的频率是否为轴承故障频率，还要通过其他⽅法进⾏印证加以确认。

滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断初步1、故障原因滚动轴承的早期故障是滚子和滚道剥落、凹痕、破裂、腐蚀和杂物嵌入。

即主要故障形式：疲劳剥落、磨损、塑性变形、锈蚀、断裂、胶合、保持架损坏。

产生主要原因包括搬运粗心、安装不当、不对中、轴承倾斜、轴承选用不正确、润滑不足或密封失效、负载不合适以及制造缺陷。

2、频谱和波形特征滚动轴承它是由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。

当滚动体和滚道接触处遇到一个局部缺陷时，就有一个冲击信号产生。

缺陷在不同的元件上，接触点经过缺陷的频率是不相同的，这个频率就称为滚动轴承的特征频率。

滚动轴承的故障特征频率的数值一般在几赫兹到几百赫兹之间，在频谱图中的1000Hz以内的低频区域轴承故障特征频率如下：1、滚动轴承故障特征频率（外圈静止）式中：Z——滚动体个数fr——转频（Hz）D——轴承节径（mm）d——滚动体直径（mm）α——接触角（1）滚动轴承内圈故障特征频率（2）滚动轴承外圈故障特征频率（3）滚动轴承滚动体特征频率（4）滚动轴承保持架特征频率2、滚动轴承故障特征频率的计算经验公式：二、滚动轴承故障诊断的要素滚动轴承由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成，每个轴承部件对应一个轴承故障特征频率。

滚动轴承的故障频率分布有一个明显的特点，往往在低频和高频两个频段内都有表现。

所以在频率分析时，可以选择在这两个频段进行分析。

根据滚动轴承的故障形式在频域中的表现形式，将整个频域分为三个频段，既高频段、中频段和低频段。

l 高频阶段指频率范围处于2000－5000Hz 的频段，主要是轴承固有频率，在轴承故障的早期，高频段反映比较敏感；中频阶段指频率范围处于800－1600Hz 的频段，一般是由于轴承润滑不良而引起碰磨产生的频率范围；l 低频阶段指频率范围处于0－800Hz 的频段，基本覆盖轴承故障特征频率及谐波；在高频段和低频段中所体现的频率是否为轴承故障频率，还要通过其他方法进行印证加以确认。

根据滚动轴承的故障特征频率在频域和时域中的表现，可将滚动轴承的诊断方法总结为三个频段；八个确认，简称三八诊断法。

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展开全文本文中研究滚动轴承故障诊断研究的基本方法将采用滚动轴承的振动信号分析的方法，采取与正常轴承振动信号作对比的方式，抽样选取不同轴承振动的信号，通过比对从而判断该滚动轴承的故障类型并在此基础之上获得其状态监测的方法。

1.监测与诊断的目的和意义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。

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。

2.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仍在使用，一些工具已经被改进到电子听诊器。

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，但是其它的外部原因，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在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或峰值来判断轴承是否有故障。

这些仪器减少我们对经验的依赖，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SKF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，很大程度上的提高了滚动轴承的故障诊断工作的准确性和及时性。

铁路货车滚动轴承常见故障分析及外检判定方法的探讨

铁路货车滚动轴承常见故障分析及外检判定方法的探讨摘要:铁路货车滚动轴承作为铁路货车走行部的关键部件，防止车辆轴承故障引发的燃轴、切轴事故，是保证铁路运行安全面临的重大安全课题。

本文简要分析了轴承常见故障发生的原因及外检识别判定方法。

关键词:滚动轴承故障分析识别判定1概述滚动轴承是铁路货车上重要的并且是可互换的部件，其技术状态的好坏直接影响车辆运行安全。

滚动轴承故障具有较强的隐蔽性，铁路货车段修时，轴承内部质量故障未能及时发现将带有安全隐患的轮对（轴）装车使用，是导致燃轴、切轴事故的直接原因。

而滚动轴承外观质量检查是确认轴承及其零部件的外观及内部质量是整个检修过程中最重要的工序之一，它是轴承检修中最关键的环节，也是轴承检修中故障最难判定的工序。

外检是检查轴承的内部故障，不能直观所见，只能凭感觉，凭经验，是只可意会不可言传的，所以要求外检的工作者必须经验丰富、责任心强，要具有内科大夫看病的本领。

2货车滚动轴承常见故障及原因货车滚动轴承在运转（行）过程中可能会由于各种原因引起损坏，如装配不当、润滑不良、水分和异物侵入、腐蚀和过载等都可能会导致轴承过早损坏。

即使在安装、润滑和使用维护都正常的情况下，经过一段时间运转，轴承也会出现疲劳剥落和磨损现象。

另外轮对踏面擦伤、剥离、缺损、局部凹陷等超过限度时，对轴承的危害是非常大的。

总之，滚动轴承的故障原因是十分复杂的。

车辆段修时滚动轴承常见故障形式如下:2.1外观故障2.1.1前盖、后档（挡）、外圈有裂纹、碰伤、松动、变形或其他异状。

轴承在运用中受到非正常的外力作用造成的，如由于车辆脱线造成轴承外圈裂损、前盖、后档（挡）碰伤、车辆行走（走行）时带起的飞石或其它外力造成轴承外圈裂损。

另外轴承在检修过程中操作不当也会造成轴承故障缺陷，如磕碰伤、划伤、拉伤等。

2.1.2密封罩、密封组成裂纹、碰伤、松动、变形。

密封罩、密封组成裂纹、碰伤、变形主要是外力所致，而密封罩松动是密封装置最常见也是危害最大的，其主要原因是轴承一般检修或大修时，外圈牙口与密封罩配合过（过盈量）小，密封罩在车辆运行中受到离心力及转动力矩作用，导致密封罩中的密封圈与密封座摩擦加剧从而带动密封罩一起转动，使得密封罩松动脱出，过盈量过大在密封罩组装过程中容易破坏甚至切掉凸台，而且会使密封罩受力产生变形，在受到振动或冲击力时容易瞬间脱出。

轴承与齿轮传动器常见故障诊断方法分...

球磨机轴承与齿轮传动器常见故障诊断方法分析玉溪大红山铜矿机电一体化大专班潘翔2010年9月[球磨机在使用过程中难免会出现这样那样的故障，从而影响磨机工作效率，本论文对球磨机的轴承和小齿轮常见故障及解决方法进行全面的分析总结]摘要现代化生产日益向着大规模化、系统化、自动化方向发展，机械故障诊断越来越受到重视。

如果主要设备出现故障而又未能及时发现和排除，其结果不仅会导致设备本身损坏，而且影响正常生产，甚至可能造成机毁人亡的严重后果。

在连续生产系统中，如果主要设备因故障而不能继续运行，往往会涉及全厂生产系统设备的运行，而造成巨大的经济损失。

本文在介绍了球磨机主要的故障机理、特征及其诊断方法，并对各种监测诊断方法进行探讨分析。

基于具体工业实际，本文重点针对球磨机常见轴承故障、齿轮传动系统故障、磨机“胀肚”自诊断与过程控制的监测诊断方法做了深入的探讨、研究；提出运行状态监测、故障诊断与生产过程控制相结合的系统设计思想。

此外，根据球磨机主要的监测内容和特点，对球磨机实时工况与状态识别、在线分析与故障诊断进行系统设计，并完成监测诊断及生产过程控制系统的构成，确定监测诊断系统的工艺设计框架。

关键词：球磨机；运行状态监测；故障诊断；分析第1章绪论1.1对球磨机进行故障诊断的必要性近年来，随着机械工业中的机械设备朝着轻型化、大型化、重载化和高度自动化等方向发展。

出现了大量的强度、结构、振动、噪声、可靠性，以及材料与工艺等问题，设备损坏事件时有发生。

大型旋转设备状态监测与故障诊断技术研究是国家重点攻关项目，目的是提高大型旋转设备的技术状况，减少突发性事故，避免重大经济损失。

”1.2 球磨机故障概述球磨机是选矿工艺中一个应用非常广泛且十分重要的粉磨设备。

日益向大型化、自动化及复杂化方向发展。

这样的关键设备一旦发生故障后，往往给生产带来巨大的影响，常常因为对故障的出现估计不足，致使企业蒙受较大的经济损失。

每年，企业为了保持球磨机系统处于正常运转状态的维修费用，在企业的经营费用中占有很大的比例。

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。

鉴别滚动轴承故障的简易诊断方法

及某些轴承的品类、特性，果考虑不周或认识欠缺就有可能判如错。１用温度梯度法确诊故障源．应
轴承运动副（滚道）出现疲劳、、腐蚀点蚀故障后，能直观看到
滚道表面有不规则的斑痕凹坑，这是合成故障。这种劣化症状造成运转时的强冲击载荷，振动和噪声随之加剧。实施仪表监测时，
Ｂ中图分类号
概述
Ｔ３．Ｈ１３３３
文献标识码
一
、
成故障诊断的困难。实践表明，实施简易诊断鉴别轴承故障时，使用诊断型振动监测仪与冲击脉冲轴承检测分析仪组合
监测，查看多方面的信息，附加机械故障听诊器和红外测温
正确的维修决策来源于准确的判断，准确的判断建立在客
值高的原因，对轴承室添加润滑油脂，轴承室装有油杯或油可如嘴，不停机的情况下就可加注油脂，后再监测拾取冲击脉冲在然
丰富的信息有利于综合分析判断故障源，实际中泵机组的一些异常症状常与故障之间不一一对应，一种故障现象可
能对应多种症状，而一种症状也可能对应多种故障，这必然造方向性。③ 随负荷的增加振动会增大。基础槽钢框架没有进行灌浆填实其故障属于基础刚性差，
１沈庆根．化工机器故障诊断技术．浙江大学出版社出版，９４１９２沈庆根，郑水英．设备故障诊断．化学工业出版社，０Ｗ１．９２２６０Ｏ — ７１
图３基础未灌实前测点４Ｖ频谱（０９年１月）２０１２１００年１月在停工检修期间将基础矩形槽钢框架用水泥、

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。

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
２００８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

滚动轴承故障程度识别与诊断研究

ｎｓａｅｅｏｐｓｔａｓｒｓｆｎｒｓｏｅｃｍｏｅｔｂｅｍｔｏｐｃｌｌｅｄｏｐｓｉＥＤ）ｌａｒｃｍｏｅｉｏｉｉｔｎｉｍｄｐｎｎｓｙｔｅｄｏｅｉａｎｄｅｍｏｉｏｄｄｎｅｅｏｉｃｏｈｈｆｍｒｏｃｉｔｎ（Ｍ，
ＡｂｔａｔＴｅｖｂａｉｎｓｎｌｆｈｕｅｃ．ｉｎｒｌｄｒｌｒｆｂａｉｇｗｉｌａｉｕｅｒｅｆａｇｓａｅｃｌｓｒｃ：ｈｉｒｔｉａｓｏｔｅｏｔｒｒｅｎｅ玎ｃａｏｌｅｒｎｄｒｓｄｇｅｓｏｄｍａｅｒｏ・ｏｇａｅｎｅｏｖｏ
通常滚动轴承故障是一个动态发展的过程，
在一般的工程应用中，微的故障可能并不影响轻
ห้องสมุดไป่ตู้
备的在线监测与视情检修有着重要意义。
目前，于滚动轴承故障诊断多基于理想的关
设备的正常运行，只有达到一定的程度后才需更
ｌｃｅｔｓｌｔｄｆｕｔｅｔｉｏｏｌｒｂａｉｇ，ｄｎｉｃｔｎａｄｄａｎｓｓｆａｇｅｒｅａｅｓｕｅ．ＢａｉｇｓｇｅｔｄａｉａｅａｓｇｆｒｒｌｅＩｌｉｅｔｉａｏｉｇｏｉｏｄｍａｅｄｇｅｒｔｄｄｅｒｎｉ－ｍｕｌｔｒｅＩｆｉｎｉ
摘要：通过滚动轴承模拟故障试验台，了滚动轴承外圈、获取内圈和滚动体不同剥落程度时的振动信号，故并对障程度的识别与诊断进行了探索。采用经验模态分解方法对轴承信号进行分解，得到其固有模态分量，然后将前８阶分量的有效值作为特征向量输入Ｂ神经网络，故障程度识别与诊断，Ｐ进行滚动轴承３种类型不同程度

滚动轴承的故障机理与诊断

动体的故障等。
温度诊断法
总结词
通过测量轴承的温度变化，判断轴承的工作状态是否正常。
详细描述
温度诊断法是一种间接的滚动轴承故障诊断方法。通过在轴承座或轴承端盖上安装温度传感器，监测轴承的工作温度，可以判断轴承的工作状态是否正常。如果温度过高或温差过大，可能表明轴承存在故障，如润滑不良、摩擦过大等。
04
滚动轴承故障诊断实例
实例一：振动诊断法的应用
01
总结词
振动诊断法是通过监测滚动轴承的振动信号来判断其运行状
态的方法。
02
详细描述
振动诊断法具有非破坏性、实时性等优点，通过分析振动信号的频率、幅值和波形等信息，可以识别滚动轴承的故障类型和位置，以及评估故障的严
重程度。
03
总结词
振动诊断法需要使用专业的振动测量仪器，如振动分析仪或频谱分析仪，对滚动轴承进行
促进智能化发展
随着工业4.0和智能制造的推进，对设备的监测和故障诊断要求越来越高。滚动轴承的故障机理与诊断研究有助于推动设备智能化的发展，提高生产效率和产品质量。
对未来研究的建议
01
加强跨学科合作
滚动轴承的故障机理与诊断涉及多个学科领域，如机械工程、材料科学
、信号处理等。建议加强跨学科合作，综合运用各学科的理论和方法，
其在实践中的可行性和效果。
THANKS
声学诊断法
要点一
总结词
通过测量轴承的声学信号，分析其频率和幅值等信息，判断轴承的故障类型和程度。
要点二
详细描述
声在轴承座或轴承端盖上安装声学传感器，采集轴承的声学信号，然后分析这些信号的频率和幅值等信息，可以判断轴承是否存在故障以及故障的类型和程度。常见的故障类型包括轴承内圈、外圈和滚动体的故障等。声学诊断法的优点是可以在线监测轴承的工作状态，但受环境噪声影响较大。

如何利用涡流检测技术进行轴承故障诊断

如何利用涡流检测技术进行轴承故障诊断涡流检测技术是一种非接触性的无损检测方法，常用于识别和诊断轴承故障。

本文将介绍如何利用涡流检测技术进行轴承故障诊断，帮助我们更好地预防和维护轴承设备。

首先，我们需要了解涡流检测技术的原理。

涡流检测通过感应线圈产生交变磁场，当磁场穿过导电体时，会在导电体内产生涡流，涡流会产生一个与导电体有关的变化磁场。

通过检测变化磁场的特征，我们可以判断轴承是否存在故障。

在进行轴承故障诊断时，涡流检测技术可以应用于以下方面：1. 检测表面缺陷：轴承表面的缺陷（如裂纹、磨痕等）是导致轴承故障的主要原因之一。

利用涡流检测技术，可以对轴承进行全面的表面缺陷检测。

通过识别和定位轴承表面的缺陷，我们可以及时采取修复措施，避免发生更严重的故障。

2. 测量壳体间隙：轴承的壳体间隙是指轴承内外圈之间的间隙，过大或过小的间隙都会导致轴承故障。

涡流检测技术可以用于测量轴承的壳体间隙，通过与理论值或标准值的对比，可以判断轴承是否需要进行调整或更换。

3. 识别滚子故障：滚子是轴承中最重要的部件之一，滚子的故障会对轴承的运行产生严重的影响。

利用涡流检测技术，可以对滚子进行故障识别。

例如，当滚子表面存在裂纹或磨损时，涡流检测技术可以及时发现并提供定量的故障信息，方便维护人员进行修复工作。

4. 检测润滑状态：润滑对轴承的正常运行非常重要，不足或过度的润滑都会导致轴承故障。

利用涡流检测技术，可以检测轴承的润滑状态，包括润滑油的清洁程度、润滑膜的厚度等。

通过定期检测润滑状态，可以及时调整和优化润滑方式，保证轴承的正常运行。

需要注意的是，涡流检测技术虽然可以提供定量的故障信息，但不能确定故障的具体类型。

因此，在进行轴承故障诊断时，还需要结合其他的检测手段，如振动分析、声学检测等，综合分析得出准确的故障诊断结果。

总之，涡流检测技术可以作为一种有效的工具，用于轴承故障的预防和维护。

通过检测表面缺陷、测量壳体间隙、识别滚子故障和检测润滑状态，我们能够及时发现轴承故障并采取相应的维修措施。

轴承声音故障判断

机械运转时通过轴承声音判断轴承状态
• 将听诊器贴近法兰盘，调查轴承回转音的大小及音质，如听到清澈音可判断为正常品，但此判断较为复杂，且需要十分丰富的经验。另外，对轴承音用文字进行描述比较困难，且因人而异，判断起来未必准确，这更多是需要经验。以下对轴承的典型异音特征及发生
原因作以说明。
判断声音一
判断声音九
• 声音描述
唏啦哗啦
• 特征
低速时较明显高速时呈连续音
• 发生原因
保持器内部的冲击音，润滑不足。减小内部间隙或预压后异音消失。如是所有滚子的话，则发生滚子间的冲击音。
判断声音十
• 声音描述 • 特征
• 发生原因
梆梆响
较大的金属冲击音低速的薄壁大型轴承（TTB）等
转动体撕裂音轨道轮变形
• 声音描述 • 特征 • 发生原因
咋-咋响嘎嘎
音质不随回转速度变化而变化（灰尘/异物）音质随回转速度变化而变化（划伤）
灰尘/异物轨道面，滚珠，滚子表面粗糙轨道面，滚珠，滚子表面划伤
• 声音描述 • 特征 • 发生原因
判断声音二
呲啦小型轴承轨道面，滚珠，滚子表面粗糙
• 声音描述 • 特征 • 发生原因
吱吱响
• 声音描述 • 特征
• 发生原因
判断声音十一
摪摪声金属间的咬合音
尖锐音滚子轴承的滚子与挡边咬伤
内部间隙过小小润滑油不足
判断声音十二
• 声音描述 • 特征 • 发生原因
呲啦小型轴承发生的不规则声音
润滑油中的气泡破裂音
• 声音描述 • 特征 • 发生原因
判断声音十三
啪嚓啪嚓不规则吱吱响配合部分的打滑安装面的吱响
判断声音三

轴承故障诊断与预测技术研究

轴承故障诊断与预测技术研究一、前言轴承是企业生产过程中非常重要的一个部件，如何提高轴承的使用寿命和可靠性是企业工程技术人员关注的重点。

轴承故障是因为在使用的过程中承载超过轴承额定承载能力而产生的，严重影响企业的生产效率和经济效益。

因此，如何有效地诊断轴承故障和预测轴承性能退化状态成为企业工程技术研究的热点和难点。

二、轴承故障诊断技术1.基于信号处理的故障诊断技术信号处理是轴承故障诊断技术最重要的一部分，通过对采集到的振动信号，识别出其中的故障特征信息进行故障诊断。

现阶段已经发展出很多不同的故障诊断方法，包括功率谱密度分析法、小波分析法、时域统计学方法等等。

这些方法都具备一定的优点，但是由于轴承工作环境的复杂性，单一的方法并不能满足所有情况的诊断需要，需要结合多种诊断方法进行综合分析。

2.基于数据融合的故障诊断技术数据融合是指将来自多个传感器的数据进行集成分析，通过提高故障特征的可靠性和准确性来提高轴承的诊断效果。

目前最常用的数据融合方法是主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），通过这些方法可以将数据降至低维度，提高故障特征的显著性，从而提高轴承故障的诊断能力。

三、轴承故障预测技术由于轴承的寿命和可靠性直接影响企业的生产效率和经济效益，因此对于轴承预测技术的研究日益受到重视。

轴承的预测技术是通过对轴承状态进行持续监测、分析和预测，及时发现轴承的性能下降趋势并采取有效措施，从而提高轴承寿命和可靠性。

1.基于统计学的预测技术统计学方法主要是通过历史数据和经验知识对未来轴承性能进行预测。

目前最常用的统计学方法是基于时间序列分析的ARIMA模型和基于监督学习的支持向量机（SVM）模型。

这些方法通过对历史数据进行建模和预测，可以有效地预测轴承未来可能出现的问题，提高轴承的可靠性和寿命。

2.基于机器学习的预测技术机器学习是最新的一种预测技术，通过对大量数据进行训练和学习，可以准确地预测未来可能出现的轴承故障。