轴承故障诊断与分析
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。
滚动轴承故障及其诊断方法
滚动轴承故障及其诊断方法
滚动轴承是一种很常见的机械元件，广泛用于工业和消费市场，用于
转动机械装置的旋转部件。
它们的主要功能是支撑和稳定轴，允许轴在指
定的位置和方向上旋转，以及在转动时减少摩擦和重复负载。
滚动轴承可
以在各种不同类型的机械设备中找到，例如汽车，风能发电机，摩托车，
电机，空调，电气箱等。
滚动轴承可以长期高效工作，但如果不适当地维护和维修它，可能会
导致故障。
常见的滚动轴承故障包括损坏，轴承旋转变慢，轴承外壳发热，内部损坏，轴键变形，低速磨擦，扭矩问题等。
解决这些问题的关键是找
出故障的根本原因，并根据现场条件采取正确的解决方案。
要有效诊断滚动轴承故障，可以采用以下方法。
1.检查外壳：检查轴承外壳表面，以及固定螺丝和轴承挡圈是否松动、弯曲或破损。
检查底座是否正确安装，轴是否紧固，以及轴承应用的负载
是否正确。
2.状态检查：检查轴承内部和外壳的温度，查看是否有油漆和碳垢，
并检查轴承内部有无异响和异常磁性。
3.拆卸检查：仔细检查轴承内部的轴承衬套、滚珠和圆柱滚道，查看
是否有损坏、磨损或异物。
滚动轴承故障诊断实例
滚动轴承故障诊断实例
滚动轴承故障诊断实例可以包括以下几种情况：
1. 声音异常：当滚动轴承出现故障时，可能会出现异常的噪音，如嘶嘶声、刮擦声或者咔咔声等。
这种情况下，可以通过听觉判断故障的类型和位置。
噪音一般源于滚珠或滚道表面的损伤或者磨损。
2. 振动异常：故障的滚动轴承会导致轴承运行不稳定，产生过大的振动。
可以通过振动传感器来检测振动的频率和幅度，进而判断故障的严重程度和位置。
振动异常可能是由于轴承内部松动、滚子损伤或滚道不平整等问题引起的。
3. 温度异常：滚动轴承运行时，由于磨擦和摩擦产生的热量，轴承温度会有所上升。
但是，如果滚动轴承的温度明显高于正常值，可能表明存在故障。
可以通过红外测温仪或接触式温度计来测量轴承的温度，判断是否存在异常。
4. 润滑问题：滚动轴承需要得到正确的润滑以保持正常运行。
如果滚动轴承出现故障，润滑不足或者污染等问题，会导致滚动轴承的寿命缩短。
可以通过观察润滑脂或润滑油的颜色、黏度以及滚动轴承周围是否有渗漏等来判断润滑是否正常。
上述实例中的故障诊断需要依靠专业的设备和工具，同时需要具备相应的专业知识和经验，建议请专业人士进行诊断和修复。
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
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。
滚动轴承故障诊断分析全解
滚动轴承故障诊断分析全解
滚动轴承是机械设备中的重要元件，也是故障率最高的构件。
其突发的故障可能会严重影响机械设备的正常运行，即使是轻微的故障，也会降低设备的使用寿命。
因此，对滚动轴承的故障进行及时诊断和维修，是确保轴承的正常运行的关键。
本文将对滚动轴承故障诊断进行全面阐述，以便于有助于轴承的可靠运行。
一般来讲，滚动轴承的故障可以归结为以下几类：
(1)疲劳损坏:由于长期的使用，滚动轴承中的滚动体和锥形齿轮等内部零件可能会因疲劳而损坏，最终导致轴承的故障;
(2)腐蚀破坏:由于设备运行时的温度、湿度及磨损较大，滚动轴承容易受到空气、油品及其他化学性腐蚀剂的作用，从而造成内部零件的磨损;
(3)水分侵入:滚动轴承组装后，如果存在漏油现象，则滚动轴承内部容易污染，从而导致滚动体及锥形齿轮等内部零件受损;
(4)润滑油工作性能不佳:润滑油在机械设备运行时，若由于品质或温度等原因，润滑油的性能不佳，轴承容易受到损坏;
(5)安装不良:滚动轴承安装后，若没有正确地调整轴的负荷和动转瞬间，将会对轴承组件产生振动和噪音，从而导致故障。
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。
轴承故障诊断原理
轴承故障诊断原理
轴承故障诊断原理是指通过对轴承的特征和声学信号分析，可以诊断轴承是否存在故障并确定故障的类型和严重程度的一种方法。
轴承是机械传动系统中的重要组成部分，一旦轴承故障，会影响整个传动系统的运行效率和寿命，因此及时的故障诊断和处理非常重要。
轴承故障诊断原理基于声学信号分析，可以通过振动传感器获取轴承的振动信号，然后对信号进行分析，包括峰值、频域、时域等参数。
基于这些参数，可以判断出轴承是否存在故障，以及故障的类型和严重程度。
具体来说，轴承故障通常会表现出不同的声学信号特征，包括高频噪声、低频振动、非线性振动等。
高频噪声通常表明轴承存在表面磨损或者滚珠损坏等故障；低频振动通常表现为轴承内部的撞击和杂音，可能是因为滚道损坏或者球和滚道之间的间隙过大等原因；非线性振动通常表现为轴承内部的摩擦和振动，可能是因为润滑不良或者轴承过度磨损等原因。
除了声学信号分析外，轴承故障诊断还可以采用视觉检测、热学分析等方法。
视觉检测可以通过检查轴承的表面状况来确定是否存在表面磨损或者裂纹等故障；热学分析可以通过测量轴承的温度变化来诊断是否存在过度摩擦等问题。
总之，轴承故障诊断原理是一种非常重要的机械故障诊断方法，可以帮助工程师及时发现和处理轴承故障，提高机械设备的运行效率和寿命。
高速动车组转向架轴承故障分析及诊断处理
高速动车组转向架轴承故障分析及诊断处理一、引言高速动车组作为现代铁路交通的重要组成部分，其安全运行至关重要。
轴承作为高速动车组转向架的重要组成部分，对车辆的运行安全和性能稳定起着至关重要的作用。
由于高速动车组的高速运行和长时间运行，轴承故障的发生是不可避免的。
对高速动车组转向架轴承故障的分析及诊断处理具有重要的意义。
1. 轴承故障类型高速动车组转向架轴承故障一般包括以下几种类型：磨损、疲劳、损伤、锈蚀等。
这些故障类型的发生会导致轴承的性能下降，甚至导致高速动车组的运行不稳定和安全隐患。
2. 故障原因分析（1）磨损：磨损是轴承故障的常见原因之一，主要是由于高速动车组长时间高速运行导致轴承表面的磨损和疲劳，从而导致轴承性能下降。
3. 故障预警机制在高速动车组运行过程中，通过对轴承的振动、温度等参数进行实时监测和分析，可以建立轴承故障的预警机制，提前发现和处理轴承故障，降低高速动车组运行安全风险。
（1）振动分析技术：通过对轴承振动信号的实时监测和分析，可以发现轴承故障的磨损程度和位置，从而实现轴承故障的早期诊断。
2. 轴承故障处理技术（1）轴承更换：对于严重磨损、疲劳、损伤、锈蚀等导致轴承性能下降的情况，需要及时更换轴承，保证高速动车组的安全运行。
（2）轴承维护：定期对轴承进行润滑、清洗和保养，延长轴承的使用寿命，降低轴承故障发生的概率。
（3）轴承检测：建立轴承故障的检测体系，提高对轴承故障的检测效率和准确性，保证高速动车组的运行安全。
经验总结：通过对高速动车组转向架轴承故障案例的实际分析和处理，总结出一些轴承故障处理的经验，为轴承故障的及时诊断和处理提供参考。
四、结论高速动车组转向架轴承故障的及时诊断和处理对保障高速动车组的运行安全和性能稳定具有至关重要的意义。
通过对轴承故障的分析、预警、诊断和处理，可以有效降低轴承故障带来的安全隐患和经济损失，保证高速动车组的安全运行和高效运输。
通过总结轴承故障的处理经验，为今后的轴承故障处理提供参考借鉴，提高对轴承故障的预防和处理能力。
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。
滚动轴承的故障机理与诊断
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。
轴承的故障诊断
一.滑动轴承的故障
摩
当（间隙过大，间隙过小）
良
C
B
A
1. 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 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 3.油液不结会引起运转不稳 指轴与轴瓦间不能形成稳定油膜来支撑转子运转。
3. 严重摩擦
（油膜完全破裂，轴与轴承持续接触）
1
于轴与轴承连续接触，接触面较大，摩擦力的冲击则较小且稳定，所以振值反而比轻度摩擦微笑且平稳，其主频大致在6KHZ左右。
2
七. 小经验介绍：
长年监测基础上得出了一条非常有效而实用的经验：在轴承座的铅垂方向和水平方向同时监测其振动值时，由于轴承座的水平方向刚性小，因此一般来讲水平方向振动值大于铅垂方向。
1
频和分频成分，但不是线性，幅值不稳定
2
隙不当的振动，频谱更丰富（包括高、低频）
3
重，1/2分频越突出
五. 实例
额定转速7560r/min，额定功率4170kW，五块可倾径向轴承。
问题：从7000r/min提升7050r/min，压缩机两端产生振动，主频在1/3Fo，即使再降低转速每明显好转。
调制频率： 47Hz外圈故障 06Hz滚珠故障
2 同一减速机另一次测振时结果中间轴轴承（型号50308）
2258.3Hz为外圈共振频率
34.32Hz为外圈故障通过频率
53.1Hz为内圈故障通过频率
滑动轴承故障及其诊断
单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了演示发布的良好效果，请言简意赅地阐述您的观点。
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。
轴承故障诊断评价指标
轴承故障诊断评价指标引言轴承是机械设备中常见的零部件，其作用是支撑和定位旋转轴。
然而，由于长时间的使用和恶劣的工作条件，轴承容易出现故障，严重影响设备的正常运行。
因此，轴承故障诊断评价指标的研究和应用对于设备维护和故障预防至关重要。
1. 轴承故障诊断的意义轴承故障诊断是通过对轴承的振动、声音、温度等参数进行监测和分析，以判断轴承是否存在故障，并评估故障的严重程度和预测故障的发展趋势。
轴承故障诊断的意义主要体现在以下几个方面：1.1 提前发现故障通过对轴承进行定期的监测和分析，可以及时发现轴承的故障迹象，避免故障的进一步发展，降低设备的停机时间和维修成本。
1.2 避免事故发生轴承故障可能导致设备的停机和事故的发生，对生产线的正常运行和工人的安全造成威胁。
通过及时的故障诊断，可以避免事故的发生，保障生产安全。
1.3 优化维护计划轴承故障诊断可以为设备的维护计划提供依据。
通过分析轴承的故障模式和发展趋势，可以制定合理的维护策略，延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性和可维护性。
2. 轴承故障诊断评价指标的分类轴承故障诊断评价指标可以分为振动指标、声音指标、温度指标和电流指标等多个方面。
下面将对这些指标进行详细介绍。
2.1 振动指标振动是轴承故障的主要特征之一，通过对轴承振动信号的分析，可以判断轴承是否存在故障，并评估故障的严重程度。
常用的振动指标包括：振动加速度、振动速度、振动位移等。
2.2 声音指标轴承故障常常伴随着异常的声音，通过对轴承声音信号的分析，可以判断轴承是否存在故障。
常用的声音指标包括：声音频率、声音强度、声音谱图等。
2.3 温度指标轴承故障会导致轴承的温度升高，通过监测轴承的温度变化，可以判断轴承是否存在故障。
常用的温度指标包括：轴承表面温度、轴承内部温度等。
2.4 电流指标电动机驱动的轴承通常通过电流进行监测，通过对电流信号的分析，可以判断轴承是否存在故障。
常用的电流指标包括：电流大小、电流波形、电流频谱等。
- 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)。
轴承故障诊断与分析
LOGO
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
LOGO
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。
LOGO
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）
LOGO
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：
LOGO
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。
LOGO
（4）概率密度诊断法
无故障滚动轴承振幅的概率密度曲线是典型的正态分布曲 线；而一旦出现故障，则概率密度曲线可能出现偏斜或分 散的现象，如图所示。
图 滚动轴承的损伤
LOGO
（5）峭度系数诊断法
峭度（Kurtosis）β定义为归一化的4阶中心矩，即：
( x x ) 4 p ( x)dx
疲劳点蚀或剥落
磨 损
胶 合
断 裂
保持架损坏
烧 伤
LOGO
时域分析
振幅值诊断法 波形因数诊断法 波峰因数诊断法 概率密度诊断法 峭度系数诊断法 滚动轴承的冲击脉冲诊断法 频谱分析 细化谱分析 解调谱分析 倒频谱分析 差频谱分析 共振解调法 小波变换（小波包变换） 经验模态分解(EMD)
振动诊断分析
频域分析
LOGO
经验模态分解（EMD）
N E Huang在1998年提出了经验模态分解（Empitical Mode Decomposition，简称EMD）方法。EMD方法从本质上 讲是对非平稳信号进行平稳化处理，它将原始信号分解为 若干个平稳的固有模态函数（IMF）及一个余项之和，分 解出的各个IMF分量更好的体现出了数据的局部特征。选 取与轴承特征相关系数较大的IMF分量（包含了主要故障 信息）进行进一步分析，如采用Hilbert变换获得包络信 号，然后对其进行频谱分析，从中提取出特征参数，从而 为轴承的故障诊断提供依据。EMD信号处理方法具有自适 应分解特性，信噪比高，对非平稳和非线性信号的处理具 有较高的效率。
fc=1.94Hz fc*2=3.88Hz 保持架发生故 障
前3个IMF分量的包络谱
LOGO
光纤监测诊断法
光纤位移传感器的构造如图1所示，它由多根光导纤维组成，可分为发送光纤 束和接收光纤束两种。两束光纤在横截面中的分布方式有多种，在图1(a)中 为随机分布，图1(b)中为相间分布，图1(c)中则为圆环形分布。在这三种分 布中，圆环形分布最常用，等间隔分布最灵敏，但制造最困难。光纤位移传 感器的安装方式如图2所示。
LOGO
共振解调法分析
基于共振解调法的轴承故障诊断方法是目前广泛采用的行 之有效的方法。共振解调法的基本原理为: 当轴承某一元 件表面产生局部损伤时, 在轴承受载运行时要撞击与之相 互作用的其它元件表面, 产生一系列的冲击脉冲力。这些 冲击力会激起轴承系统的高频固有振动。 共振解调法是利用传感器及电路的谐振，将故障冲击引起 的衰减振动放大，提高故障探测的灵敏度，这是与冲击脉 冲法相同之点。但该方法还利用解调技术将故障信息提取 出来，通过对解调后的信号进行频谱分析，可以诊断出故 障的部位，指出故障发生在轴承外圈、内圈滚道或滚动体 上。这是美国波音公司提出的一项技术，称为早期故障探 测法（Incipient Failure Detection）。
c)经滤波、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；
IFD法的信号变换过程
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。
LOGO
时频分析法
滚动轴承在工作时，由于载荷、摩擦力和阻尼等因素的存 在，其振动常常是非线性的；另外，在采集过程中，由于 受噪声，环境等因素的影响，实际采集到的包含轴承故障 信息的震动信号往往会具有非平稳、非线性的随机信号特 性。而非平稳信号的统计特性和频率是随时间变化的，此 时若仅仅采用基于平稳信号的时域分析或频域分析，就无 法同时兼顾信号在时域和频域的局部化特征，而这些局部 化特征恰恰是轴承故障的表征。非平稳信号的局部特征需 要使用时域和频域的二维联合表示，称为时频分析。 小波变换（小波包变换） 经验模态分解(EMD)
内圈有剥落频率
z d fi (1 cos ) f 0 2 D
LOGO
各符号意义
LOGO
振动分析中的频域分析
频域分析主要是为了确定信号的频率结构、信号的频 率成分及各频率成分的幅值大小。信号的频域信息包 含了大量的机械运行状态信息，故障的发生、发展都 会引起信号的频率结构的变化。频域分析包括： 频谱分析 细化谱分析 解调谱分析 倒频谱分析 差频谱分析 共振解调，通过中心频率等于该固有频率 的带通滤波器把该振动分离出来。然后，通过包络检波器检波，去除高 频衰减振动的频率成分，得到只包含故障特征信息的低频包络信号，对 这一包络信号进行频谱分析从而诊断出轴承的故障。
LOGO
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)；
LOGO
（1）振幅值诊断法
振幅值指峰值、均值 以及均方根值（有效值）。 峰值反映的是某时刻振幅的最大值，因而它适用于像 表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断。另外，对 于转速较低的情况（如300r/min以下），也常采用峰值进 行诊断。 均值用于诊断的效果与峰值基本一样，其优点是检测 值较峰值稳定，但一般用于转速较高的情况（如300r/min 以上）。 均方根值是对时间平均的，因而它适用于像磨损之类 的振幅值随时间缓慢变化的故障诊断。 日本NSK公司生产NB系列轴承监测仪和新日铁研制的 MCV-21A型机械监测仪就是这类仪器。
LOGO
轴承也是机器中最易损坏的零件之一，有资料表明，在旋 转机械中有70%的故障是由滚动轴承引起的，在齿轮箱的 各类故障中轴承的故障仅次于齿轮而占到19%，电机故障 中有80%表现为电机轴承故障。
LOGO
轴承故障诊断的历史
最初的轴承故障诊断是利用棒，靠听觉来判断。 现在仍然在用，且改为电子听诊器。对经验要求 较高，且影响因素较多。 第一阶段：利用通用的频谱分析仪诊断轴承故障。 第二阶段：利用冲击脉冲技术为诊断轴承故障。 第三阶段：利用共振解调技术诊断轴承故障。 第四阶段：开发以微机为中心的滚动轴承监视与 故障诊断系统。
获取振 动信号 信号相 关处理 信号结 果分析
LOGO
滚动轴承的简易诊断（时域分析）
时域诊断方法是发展最早的，基于所采集振动信 号的滚动轴承故障诊断方法。这种方法即使能够 判断出轴承存在故障，也很难确定故障的性质和 部位等关键信息。
振幅值诊断法 波形因数诊断法 波峰因数诊断法 概率密度诊断法 峭度系数诊断法 滚动轴承的冲击脉冲诊断法
图 冲击脉冲值与 轴承寿命的关系
图 冲击脉冲仪示意图
LOGO 滚动体具有缺陷后的故障频率（通过频率）
滚动体剥落频率 保持架故障频率 外圈有剥落频率
fb
D d [1 ( cos ) 2 ] f 0 2d D
fc
fo
1 d (1 cos ) f 0 2 D
z d (1 cos ) f 0 2 D
LOGO
滚动轴承的故障诊断与分析
滚动轴承是各种机电设备中的重要组成部件和常 用件, 它的工作状态直接影响到整台设备正常运 行的质量, 且由于其寿命随机性大, 无法准确预 测, 因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形 成和发展是目前机械故障诊断前沿领域中研究的 重要课题之一。
LOGO
滚动轴承常见的失效形式
LOGO
EMD分析法举例
本实验所用装置主要有滚动轴承实验台、传感器、数据采集系统和计算机。 电机参数:型号A07114 型交流电机, 额定功率为0.55 kW, 额定转速为 1400r/min。轴承参数: 型号6201, 内径d=12mm,外径D=32mm, 厚度B=10mm, 滚珠数z=7,滚珠直径d1=6.5mm。设置采样频率为1024Hz,分析频率为1000 Hz, 采样点数1024,轴承转速为330r/min。通过计算,滚动轴承的故障特征频率为: 滚珠旋转频率f0=8.5Hz,持架旋转频率fc=1.94 Hz,滚珠通过内圈频率 fbi=24.94Hz,滚珠通过外圈频率fbc=13.56Hz。下图为实验装置示意图。