滚动轴承故障诊断的频谱分析
(完整word版)滚动轴承故障诊断分析
滚动轴承故障诊断分析学院名称：机械与汽车工程学院专业班级：学生姓名：学生学号：指导教师姓名：摘要滚动轴承故障诊断本文对滚动轴承的故障形式、故障原因、常用诊断方法等诊断基础和滚动轴承故障的振动机理作了研究，并建立了相应的滚动轴承典型故障(外圈损伤、内圈损伤、滚动体损伤)的理论模型，给出了一些滚动轴承故障诊断常见实例。
通过对滚动轴承故障振动机理的研究可以帮助我们了解滚动轴承故障的本质和特征。
本文对特征参数的提取，理论推导，和过程都进行了详细的阐述，关键词:滚动轴承；故障诊断；特征参数；特征；ABSTRACT ：The Rolling fault diagnosisIn the thesis ,the fault types,diagnostic methods an d vibration principle of rolling bearing are discussed.the thesis sets up a series of academic m odels of faulty rolling bearings and lists some sym ptom parameters which often used in fault diagnosis of rolling bearings . the study of vibration prin ciple of rolling bearings can help us to know the essence and feature of rolling bearings.In this paper, the parameters of the extraction, theoretical a nalysis, and process are described in detail. Keywords: Rolling Bearing; Fault Diagnosis; Symptom P arameter; Distinction Index; Distinction Rate0引言：随着科技的发展，现代工业正逐步向生产设备大型化、复杂化、高速化和自动化方向发展，在提高生产率、降低成本、节约能源、减少废品率、保证产品质量等方面具有很大的优势。
振动信号频谱分析法检测铁道车辆滚动轴承故障初探
（） ３ 运用 中 的车 辆 轴 承 故 障 检 测 ， 主
要 是 依 靠 红 外 线 轴 温 探 测 器 或 检 车 员 手 摸 轴 承 表 面 ， 其 温 度 的 高 低 来 判 别 是 否 以
一
（ ） 用 本 法 后 ， 但 能 提 高 滚 动 轴 １采 不
有故 障 。
２ ２ 在 问 题 ．存
通 过 电 测手 段 ． 将 这些 物 理量 测 取并 记 可
２ 目 前 车 辆 滚 动 轴 承 的 检 测 方 法 及 效 应 有 振 动 、 声 、 度 、 力 和 应 变 等 。 子 数 量 。 ． 噪 温 压 存 在 的 问题
２ １ 查 方 法 ．检
对 外 圈 擦 伤 的 滚 动 轴 承 采 用 单 个 轮
信 号 ， 换 成 相 应 的 电 信 ， 后 进 行 时 域 转 中 轴 承 的 振 动 信 号 ， 根 据 其 信 号 规 转 然 再
一
频 域 变 换 ， 成 振 动 信 号 频 谱 图 （ 频 律 ， 度 、 率判 断是 否有 故障 。 形 即 幅 频 实 验 结 果 证 明 ， 如 此 简 单 的 方 法 也 能 用 分 析 仪 消 除 人 工经 验 判 别 所 产生 的不 稳 定 因 素 ， 检 测 准 确 性 是可 以信 赖 的 。 其
机 械设 备 的各 种 状 态和 运转 过 程 ， 通
荷 与 热 切 事 故 密 切 相 关 ， 荷 对 轴 承 寿 命 中 的 应 用 载
常 以 其 “ 次 效 应 ” 映 出 来 ， 型 的 二 次 滚 子 中 心 间 直 径 ； 为 滚 子 直 径 ； 为 滚 二 反 典 Ｄ Ｍ
４ 结论 、
， 作 外 观 检 查 ， 用 人 工 手 旋 轮 对 上 的 轴 率 分 布 图 ） 通 过 对 轴 承 运 转 时 各 配 件 特 即 障 ， 认 为 有 故 障 ， 退 轴 检 查 ， 则 继 续 本 原 理 见 图 １ 如 再 否 。 投 入使用 。
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
频谱分析法诊断滚动轴承故障
滚动体数量 ：１ ； ６
压 力角 仅：Ｏ 。 。
将以上数据代人式 （） ４ ，可得轴承各元件的故障
特征 频率 ：
＝ １． Ｈ ； ＝ ｏ１Ｈ ； ￣３． ｚ ｆ ５ ｚ １４５ ｚ Ａ ８． ｚ Ｊ ３ Ｈ ； ＝ Ｈ 。 ４ ８ ＝ ４ ｉ ４２ 建 立振动 诊 断体 系 ． 建立振动检测诊断体系 ，一方面要对 同一台设备 定期 进行 检测 ，积 累大 量的数据 ，进 行纵 向比较分 析 ；另一方面对 同类积累的数据进行横 向比较分析 ， 通过长期实践 ，尤其是对设备故 障时的波型及频谱积 累进行分析 ，总结一般性规律 ，是对设备振动类型进 行辨识 、准确分析设备故障的依据。对引风机检测点 的设置 ，一般按照 电机外侧 、电机 内侧 、风机 内侧 、
ｃ 删
） ｚ
．
（）滚动体特征频率 （ ）， ３ 即滚动体上的某一损 伤点与内圈或外圈接触过程中产生的振动频率 ：
１ Ｄ
＝
１
一
（２ ］ 吾ｏ ）２ ｅ ８
（ ３ ）
０§ Ｔ ５ ７
（）保持架特征频率 （ ： ４ ）
维普资讯
５ ８
该问题时 ，更换滚动轴承一个滚动体后 ，由于轴承问
题而导致引风机４ 检测点振动增大的故障得到解决。 Ｈ 在每一 幅引风机频谱图上 ，频率为１． Ｈ 处的峰 ２１ ｚ ７ 值是工作转速频率 （ 通常称为１ Ｐ ） Ｘ Ｒ Ｍ ，而从位移谱 到速度谱再到加速度谱变化过程 中，１ Ｒ Ｍ Ｘ Ｐ 峰值会变 得越来越小 。在位移谱 中１ Ｒ Ｍ占主导地位 ，而在加 ＸＰ
方法 的使 用存 在局 限性 。
图１ 轴承元件上 的疲劳剥落
（ 内圈特征频率 （ ）， １ ） 即内圈上的某一损伤点 与滚动体接触过程中产生 的振动频率 ：
滚动轴承故障频谱分析
元件打击内外环跑道上的缺陷的间断的冲击激起它们的自振频
率。但故障扩展到微观大小时，它们开始激起这些轴承零部件
的自振频率，成为“第二个检测症兆”。故障恶化时，可引起更大
的冲击，这些更大的冲击产生更大的自振频率尖峰响应。磨损
严重时，在这些共振附近出现更多频率分量，它们中许多是这
些自振频率的 1X 转速的边带（往往，这些调制尖峰以轴承的故
华电福建湄洲湾火电营运分公司-滚动轴承故障频谱分析
频率、BSF-滚动体故障频率、BPOR-内环故障频率、BPIR外环故障频率。 FTF、BSF、BPOR、BPIR 简易计算公式。 轴承故障频率都是转速频率的非整数倍。 正常情况下滚动轴承故障频率不应存在，当存在轴承故障 频率时，可以说明轴承至少发出初始故障信号。然而，应 该明确一点：这些轴承故障频率的出现未必意味着轴承内 一定是轴承已损坏，由于轴承润滑不佳，发生金属对金属 的接触，轴承承受不适当的负载（过大的压配合-过盈配合 偏大，对不承受轴向推力的轴承施加了轴向推力，推力轴 承反向安装等等），也将出现轴承的故障频率。 内环故障频率+外环故障频率=滚动体通过频率（Nb×X）。 无论是内环还是外环故障，都有 1X 转速的边带，不转的 环边带要比转动的环边带多。如果内环两侧被 1X 转速边 带族环绕时，说明损坏的程度更严重。 解释内、外环故障往往伴有 1X 转速频率的边带？ 内环、外环故障频率的相对幅值：外环故障频率的幅值高 于内环故障频率的幅值，只要是传感器靠近外环的原因。 轴承故障频率通常出现的次序：通常轴承故障的顺序轴承 内和外环→滚动体和保持架。此后，保持架故障频率以基 频或以其它频率的边带形式出现。滚动体故障频率有时以 边带形式出现在轴承内环/外环故障频率的左右侧。
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。
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。
基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断
基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断引言滚动轴承作为机械设备中重要的零部件，一旦出现故障会给机械设备带来严重影响，甚至造成事故。
因此，及早发现和诊断滚动轴承的故障就显得非常重要。
目前，基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断成为工业界和研究领域的热门话题。
本文将介绍基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断技术。
一、时频分析方法基于时频分析方法是一种在时间和频率域中同时分析信号的方法。
它能够准确地反映信号在时间和频率上的变化规律，对于复杂信号的分析有很好的效果。
时频分析方法的主要思想是将信号在不同时间上分解为一系列窄带信号，并计算这些信号在频域上的功率谱密度。
常用的时频分析方法有短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）、小波变换（Wavelet Transform, WT）等。
二、滚动轴承的故障特征滚动轴承的故障通常表现为以下几种特征：（1）局部损伤。
轴承表面出现磨痕、划痕、龟裂等现象。
（2）疲劳裂纹。
因长时间使用或负载过高造成轴承材料疲劳、塑性变形等现象，导致轴承出现裂纹。
（3）卡滞。
轴承在旋转过程中无明显的摩擦或滚动。
（4）松动。
轴承内部零件出现松动现象。
（5）内部故障。
包括球、滚道和保持架的断裂、脱落等。
以上故障通常表现为轴承内部振动信号的变化。
因此，我们可以通过对轴承振动信号的时频分析来判断轴承是否存在故障。
三、基于时频分析方法的滚动轴承故障诊断滚动轴承振动信号的瞬时频率在动态过程中会发生变化。
因此，利用短时傅里叶变换或小波变换对滚动轴承振动信号进行时频分析，可以得到滚动轴承振动信号的时频谱图。
时频谱图反映了振动信号在时间和频率上的变化规律。
对于滚动轴承，其正常工作状态下，其振动信号的时频谱图呈现出周期性的结构，与机械设备的旋转周期一致。
而当滚动轴承出现故障时，其时频谱图则会出现不规则的结构。
例如，当滚动轴承表面出现局部损伤时，时频谱图中将显示出一系列高幅值的谱线，这些谱线与轴承旋转周期不一致。
滚动轴承故障诊断频谱分析
滚动轴承故障诊断频谱分析滚动轴承在机械设备中扮演着重要的角色，但随着使用时间的增加，轴承可能会出现故障。
为了及时发现和诊断轴承故障，频谱分析是一种常用的方法。
本文将详细介绍滚动轴承故障的频谱分析原理、方法和应用。
频谱分析是一种将时域信号转换为频域信号的技术，通过分析频谱图可以获得轴承故障所产生的频率信息，从而诊断轴承故障类型和程度。
轴承故障通常会产生一些特征频率，如滚珠轴承故障产生的频率一般为滚动频率、内圈频率、外圈频率等。
通过对这些特征频率的分析，可以准确判断轴承故障的类型，如滚子瓦损坏、滚道脱落等。
频谱分析的方法主要有两种：时域频谱分析和频域频谱分析。
时域频谱分析是通过将时域信号进行快速傅里叶变换，将其转换为频域信号。
频域频谱分析是通过对信号进行谱分解，然后计算信号的能量谱密度，从而得到频域信号的频谱图。
这两种方法各有优劣，可以根据实际需要选择适合的方法。
滚动轴承故障的频谱分析主要包括以下几个步骤：信号采集、数据预处理、频谱分析和故障诊断。
信号采集是指通过传感器等设备将轴承运行时的振动信号采集下来，通常采集的信号有时间域振动信号、加速度信号和速度信号等。
数据预处理是对采集的信号进行滤波、降噪和修正等处理，目的是提高分析结果的准确性。
频谱分析是核心部分，可以通过FFT（快速傅里叶变换）等算法将时域信号转换为频域信号。
然后通过对频域信号进行谱分解，得到频谱图，可以观察到各种故障产生的特征频率。
故障诊断是根据频谱图的分析结果判断轴承故障的类型和程度，以及采取相应的维修措施。
频谱分析在滚动轴承故障诊断中有着广泛的应用。
它可以帮助工程师在轴承故障发生前及时发现问题，避免故障对设备造成更大的损坏。
此外，频谱分析还可以帮助工程师判断维修的紧急程度，提高设备的维修效率和可靠性。
总之，滚动轴承故障的频谱分析是一种有效的方法，可以帮助工程师及时发现和诊断轴承故障，并采取相应的维修措施。
通过合理使用频谱分析技术，可以提高设备的运行可靠性和寿命。
滚动轴承四个部件故障频谱出现情况分析
1 滚动轴承部件的故障频率是转速（N）的分数倍。
2 故障频率按频率高低排列保持架、滚子、外环、内环。
3 滚动轴承的故障频率是如何产生？从物理意义上解释？4 保持架频率FTF一般不以基频出现。
以基频方式出现以FTF的谐频出现为BSF故障频率的边带为BPFO故障频率的边带（差频、和频方式）为BPFI故障频率边带（差频、和频方式）同时伴随BSF故障频率，但滚动体不一定损坏5 滚珠、滚棒的频率BSF以其基频出现同时伴随FTF的基频出现为BPFO、BPFI故障频率的边带X个滚珠有问题，则产生X*BSF频率6 BPFO以基频及谐频出现N为边带（加、减）以FTF为边带以BSF为边带7 BPFI基频及谐频N为边带（加、减）8 内、外环故障频率的和频=滚动体通过频率9 判别轴承损坏程度在同一机器上幅值越大、损坏程度越大。
对于越低的转速，其幅值虽小，但损坏程度也大。
对于轴承故障频率的允许振动幅值没有一个标准，因受机器类型、转速、轴承故障传递通路有关。
BPFI、BPFO有N、FTF、BSF边带，指示损坏严重。
轴承故障频率存在谐波频率，如果这些频率还伴有1X转速频率或轴承其它故障频率边带的话，这时轴承的损坏、磨损将与测量所得的幅值没有关系，将说明轴承损坏严重，应尽快更换轴承。
即使有明显的滚动体故障，但不会出现BSF的基频或其谐频，而以其它频率的边带出现。
BPFI、BPFO→谐波BPFI、BPFO→BPFI、BPFO带有1X 转速边带。
在滚动轴承故障频率分析中，强调的不是幅值而是频率中的成份。
但故障进一步恶化时，其幅值反而下降。
（上述资料由麦子-Maize整理，参考ENTEK故障诊断一书，由吴震球先生翻译）。
滚动轴承故障频谱特征分析
发电厂中的滚动机械很多，作为重要部件的滚动轴承广泛用于电厂各类机械驱动系统中。
滚动轴承的作用是将运转的轴与轴座之间的滑动摩擦变为滚动摩擦，从而减少摩擦损失，是一种精密的机械元件。
滚动轴承具有使用维护方便，工作可靠，起动性能好，在中等速度下承载能力较高等优势，也有减振能力较差，高速时寿命低，声响较大等劣势。
工作中的滚动轴承即使润滑良好，安装正确，防尘防潮严密，运转正常，最终也会因为滚动接触表面的疲劳而失效。
滚动轴承的损坏会导致机械系统出现故障，严重情况下甚至会造成人身伤害。
为保证机械系统的正确运行以及人身安全，需要采取有效的轴承故障分析方法，尽早发现故障以采取应对措施。
一、滚动轴承常见故障1.磨损。
滚动轴承内滚道与滚动体的相对运动会产生磨损；多尘环境中外界的尘土、杂质侵入到轴承内，也会使滚道与滚动体表面产生磨损；润滑不良，还会产生黏着磨损，这种黏着磨损随着轴承转速越高会日益加剧。
还有一种微振磨损，即滚动轴承不旋转但出于振动中时，滚动体与滚道接触面间存在往复的微小滑动，在滚道上产生波纹状的磨痕。
磨损产生后，表面粗糙度增大，轴承游隙加大，运动精度降低，噪声和振动都会增强。
2.疲劳剥落。
工作时轴承滚动体表面与滚道由于交变载荷的作用，先在轴承表面下一定深度处产生裂纹，裂纹逐步扩展至接触表层产生剥落坑，随着时间的增长剥落坑进一步增大会导致滚动体或滚道的局部表层金属大面积剥落，使轴承产生振动和噪声。
3.腐蚀。
当有电流通过滚动轴承内部时，滚动体和滚道间接触点处引起火花使轴承表面局部熔融，产生波纹状凹凸不平；水分、空气水分的直接侵入滚动轴承也会引起轴承表面的锈蚀。
此外，轴承套圈在轴颈或座孔中的微小相对运动也会造成微振腐蚀。
4.塑性变形。
热变形引起的额外载荷、过大的静载荷或冲击载荷、高硬度异物的侵入等情况的发生，会在滚动轴承滚道表面形成划痕或不均匀的凹痕，压痕产生后会进一步加大冲击载荷引起附近表面的剥落，引起轴承塑性变形，进一步加剧轴承振动和噪声。
轴承故障频谱特征
轴承故障频谱特征
轴承故障频谱特征一般来说分为三个阶段：
1.初始阶段：温度正常，噪声和振动速度正常，但尖峰能量开始增加，反映轴承故障的初始阶段。
2.第二阶段：温度略升高，噪声略有增大，振动速度总量略有增加，但频谱变化不明显，尖峰能量有大的增加。
3.第三阶段：温度明显升高，噪声强度明显改变，振动速度总量和振动位移总量明显增大，振动速度频谱上轴承故障频率开始消失，被更大的随机的宽带高频噪声地平取代，尖峰能量总量迅速增大，并可能出现一些不稳定的变化。
此外，保持架故障频率一般不以基频出现，往往以边带形式出现在BSF 两侧，或以差频形式出现在BPOR、BPIR两侧。
轴承保持架断裂时，可能出现滚动体旋转故障频率，但此时滚动体未必出现故障，因为可能是保持架钾接处断裂。
滚动轴承故障诊断中精确转频的实用计算新方法
和公式 ( 7)可以得到时域上平均每周期的数据点数 N t
和频域上平均每周期的数据点数 N f 分别为:
Nt=
fs fr
( 8)
Nf=
fr = df
fr fs
@N FFT
如果 N t > Nf
即
f f
s
r
>
fr fs
@N FFT,
fr<
( 9)
f s 时在时域 N FFT
上求取转频误差会比较小。反之, 如果 f r > fs 时, N FFT
进行精确调节与选择的过程中, 择近原则是利用某一
66
振 动与 冲击
2007年第 26卷
加权函数对各转频点及其各阶倍频进行加权计算, 认 为计算后的结果就是该转频点处的能量值, 具有最大 能量总和的转频即为最佳转频。因此加权函数的选取 和参与加权计算的数据个数很重要, 可以根据实际情 况进行调节。
4 应用实例
p @ ( 2+
K@w ) 2 @ fs
@f r
@ v, 一般取
10 左右 的正 整数 。
5) 对于每一转频 f ri, 定义贴近度为
m
E R( f ri, S ) = R (f rij, S ) j= 1
( 14)
那么具有最大贴近度的转频 fri 即为最佳转频。这就是
择近原则的基本原理。
从上可以看出, 在对目标转 频前后若干个转频点
fr;
v为每个转频的倍频数, 一般
取 10左右的正整数。
2) 为提高频率分辨率, 对时标脉冲信号补 0 处
理, 进行频域分析, 求其功率谱 S
S = { sl }, l = 1, 2, ,, p
滚动轴承频谱分析
轴承故障特征频率的特点
1. 2. 3. 4. 轴承的故障频率与其他故障频率不同 ； 轴承故障频率是转速频率的非整数倍 ； 内外环故障频率的和频=“轴承滚动体通过频率” （滚动体个数 ×RPM） 轴承内环故障频率往往伴有1 X转速频率的边带
轴承故障特征频率的特点
5. 6. 7. 8. 9. 轴承外环故障频率的幅值高于轴承内环故障频率的幅值； 轴承故障一般在发展到滚动体和保持架出现故障之前首先出现的是内环或 外环故障频率； 轴承保持架故障频率(FTF)通常不是以其基频出现 ； 当滚动体本身出现故障时，往往会产生不仅滚动体故障频率(BSF)，还有 保持架故障频率(FTF)； 轴承保持架断裂时，可能出现滚动体旋转故障频率 ；
4. 振动总量比较小，无离散的轴承故障频率尖峰
5. 剩余寿命大于10％
II. 第二阶段
1. 噪声略增大 2. 温度正常 3. 超声，声发射，振动尖峰能量有大的增加，轴承外环有缺陷， 4. 振动总量略增大(振动加速度总量和振动速度总量) 5. 对数刻度频谱上可清楚看到轴承故障频率，线性刻度频谱上难得看到，噪声地平 明显提高 6. 剩余寿命5％
n=滚动体数目； N=轴的转速。
注：1.滚动轴承没有滑动；2.滚动轴承几何尺寸没有变化； 3.轴承外环固定不旋转.
经验公式
滚动轴承故障频率计算(4)
外环故障频率： BPFOe≌N(0.5n-1.2) 内环故障频率： BPFIe≌N(0.5n+1.2) 滚动体故障频率： BSFe≌N(0.2n-1.2/n) 保持架故障频率： FTFe≌N(0.5-1.2/n)
机器振动特征分析
滚动轴承故障
写给振动诊断爱好者： 本人从事从事振动诊断专业20余年，诊断各类振动故障几百次， 现场动平衡千余次，从中体会颇多，即使同一故障，不同的设备类 型表现特征也不尽相同，深知靠一己之力，穷其一生，也难窥十之 一二，在此愿借助这一平台分享个人的一些诊断经验，抛砖引玉， 与志趣相同者共同探讨现场设备振动问题。最终将之打造成为能够 合众人之力及时解决现场问题公众平台 平台刚刚建立已经汇集从事振动诊断者数十人，诚邀您的加入， 众人拾柴火焰高，觉得平台还有可取之处，请你转发！！！,若无可 取之处请您取消关注。 微信公众平台名称：振动诊断与转子平衡 微信公众号：zhend96 公众号二维码：
滚动轴承频谱分析
轴承故障特征频率的特点
12. 评定的低速机器的轴承状态:
评定尤其是低于100转／分转速的机器轴承状态时，推荐采集时域波形和 (FFT)频谱二者。当转速很低时，滚动体滚动通过轴承内外环上缺陷时发 生的脉冲没有足够能量产生清楚的，可以检测出来的FFT谱中的频率，但 是在时域波形中仍然可能清楚的看出来。
随机的超声频率； 轴承零部件的自振频率； 轴承故障特征频率； 轴承故障的和频及差频。
随机的超声频率振动
滚动轴承初始故障时产生的振动，从滚动轴承安装在设备上直到 它们刚发生故障之前，发生的频率范围从约5000Hz到60000Hz超声 频率范围。包括振动尖峰能量(SpikeEneey)，高频加速度(HFD)， 冲击脉冲(ShockPules)及其他。通常，以总量值评定轴承的状态， 其频谱数据信息更丰富。
轴承故障原因及其解决
• 污染 – 污染是轴承失效的主要原因之一 – 污染的征兆是在滚道和滚动体表面有点痕，导致振 动加大和磨损 – 清洁环境，工具，规范操作。新轴承的储运。
• 润滑油失效
– 滚道和滚子的变色（蓝、棕）是润滑失效的征兆， 随之产生滚道、滚子和保持架磨损，导致过热和严 重故障。 – 滚动轴承的正常运行取决于各部件间存在良好油膜 失效常常由润滑不足和过热引起
– 减少负荷或重新设计
• 过热
– 征兆是滚道，球和保持架变色，金色变为蓝色
– 温度超过400F(204℃)使滚道和滚动体材料退火 – 硬度降低导致轴承承重降低和早期失效 – 严重情况下引起变形，另外温升高会降低和破坏 润滑性能
轴承故障原因及其解决
• 布氏硬度凹痕 – 当负荷超过滚道的弹性极限时产生 – 滚道上的凹痕增加振动（噪声） – 任何静态过负荷和严重冲击产生布氏凹痕 • 伪布式凹痕 – 在每个滚珠位置产生的椭圆形磨损凹痕，光滑， 有明显边界，周围有磨削 – 表明严重的外部振动 – 隔振和使用抗摩添加剂
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滚动轴承故障诊断的频谱分析
滚动轴承在机电设备中的应用非常广泛，滚动轴承状态的好坏直接关系到旋转设备的运行状态，因此在实际生产过程中作好滚动轴承的状态监测与故障诊断是搞好设备维修与管理的重要环节。
滚动轴承在其使用过程中表现出很强的规律性，并且重复性强。
正常优质轴承在开始使用时振动和噪声均比较小，但频谱有些散乱，幅值比较小。
运动一段时间后，振动和噪声保持在一定水平，频谱比较单一，仅出现一，二倍频，极少出现三倍工频以上频谱，轴承状态非常平稳，进入稳定工作期。
持续运行后进入使用后期，轴承振动和噪声开始增大，有时出现异音，但振动增大的变化比较缓慢，此时，轴承峭度值开始突然到达一定值。
可以认为此时轴承出现了初期故障。
这时就要对轴承进行严密监测，密切注意其变化。
此后轴承峭度值又开始快速下降，并接近正常值，而振动和噪声开始显著增大，其增大幅度开始加快，其振动超过标准时（ISO2372），其轴承峭度值也开始快速增大，当轴承超过振动标准，峭度值也超过正常值时，可认为轴承已进入晚期故障，需要及时检修设备，更换滚动轴承。
1、滚动轴承故障诊断方式
振动分析是对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的常用方法。
一般方式为：利用数据采集器在设备现场采集滚动轴承振动信号并储存，传送到计算机，利用振动分析软件进行深入分析，从而得到滚动轴承各种振动参数的准确数值，进而判断这些滚动轴承是否存在故障。
采用恩递替公司的Indus3振动测量分析系统进行大中型电机滚动轴承的状态监测和故障诊断，经过近几年实际使用，其效果令人非常满意。
要想真实准确反映滚动轴承振动状态，必须注意采集信号的准确真实，因此要在离轴承最近的地方安排测点。
2、滚动轴承正常运行特点与诊断技巧
滚动轴承的运转状态在其使用过程中有一定的规律性，并且重复性非常好。
例如，正常优质轴承在开始使用时，振动幅值和噪声均比较小，但频谱有些散乱(图1)这可能是由于制造过程中的一些缺陷，如表面毛刺等所致。
运行一段时间后，振动幅值和噪声维持一定水平，频谱非常单一，仅出现一、二倍频。
极少出现三倍工频以上频谱(图2)，轴承状态非常稳定，进入稳定工作期。
继续运行一段时
间后，轴承幅值和噪声开始增大(图3)，有时出现异响，但振动增大的变化较缓慢，此时，轴承峭度值由2.303突然达到33.47，可认为轴承出现初期故障。
这时，就要对该轴承进行严密监测，密切注意其变化。
此后，轴承峭度值又开始快速下降，并接近正常值，而振动和噪声开始显著增大(图4)，且幅度加快，当振动超过振动标准时(如ISO2372标准)，其轴承峭度值也开始快速增大。
当峭度值也超过正常值(可用峭度相对标准，此处为4)达4.97，速度达196.6mm/s时，我们认为轴承已进入晚期故障，需及时检修设备，更换滚动轴承。
3、滚动轴承异常运行特点与诊断技巧
由于假冒伪劣轴承难免会进入企业，而此类轴承造成的严重故障往往是突发的、灾难性的，如轴承保持架和轴承内外圈突然断裂等，这些故障轻者造成转子抱轴，重者导致转子或设备报废。
近几年我们在生产实际中经常遇到此类情况，因此，必须及时诊断出滚动轴承状态好坏并更换伪劣轴承，避免大事故发生。
对此，我们在实际监测与诊断中也积累了一些实用技巧。
我们发现此类轴承在运行初期，其频谱有特点，即设备工频一般不占振动主要成分，而高倍频率振动较多，且大多占主要成分(图5)，但振动总值不大。
用振动标准(如ISO2372 标准)判断振动是合格的。
此时，应引起警惕，这种状态即为轴承零件存在缺陷等，
其失效往往是非常突然和快速的，上述轴承即在检测后两小时转子抱轴。
4、滚动轴承快速诊断技巧
在实际状态监测中，往往只需判断滚动轴承好坏，能用多长时间。
我们在现场诊断中，采用有量纲参数与无量纲参数相结合，可快速判断出轴承故障，即采用振动速度结合轴承峭度值进行综合诊断。
当两个条件均超过标准时，我们判断轴承存在故障。
这种判断方法经过三年的实践，证明对滚动轴承的故障诊断非常实用，准确率超过90%，诊断出的轴承基本上均处于后期故障阶段。
另外，当监测到滚动轴承低频振动非常大时(图6)，排除机组不对中、不平衡、结构松动、基础共振等结构性因素后，即使无滚动轴承特征频率，也应对滚动轴承进行检修。
5、滚动轴承频谱分析
对于振动不大、轴承峭度不大、频谱复杂的振动信号，在现场难以判断有无故障，此时可对振动信号应用计算机进行精密分析。
先进行常规分析，检查振动速度和轴承峭度是否接近标准，而后用功率谱考察振动能量是否超标。
其功率谱不大，观察频谱中各种频率成分。
若谱线对应频率为工频整数倍，则应着重查找机组结构方面的故障；若为工频分数倍，出现较多小数位频率，则应着重查找轴承特征频率。
若有则轴承存在故障；若无则排除其它部件故障后需引起警惕，加强监测。
实际中常有许多振动不超标但却出现轴承故障的事例，一旦出现轴承特征频率或接近轴承特征频率频谱，则应判断轴承存在故障，而后根据幅值大小，可作趋势分析或安排检修。