滚动轴承故障诊断与分析..

滚动轴承故障诊断与分析Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing

学院：机械与汽车工程学院

专业：机械设计制造及其自动化

班级：2010020101

姓名：

学号：

指导老师：王林鸿

摘要:滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一,

旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承的工作好坏对机器的工作状态有很大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声，甚至造成设备损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。

关键词：滚动轴承故障诊断振动

Abstract: Rolling bearing is the most widely used in rotating machinery of the machine parts, is also one of the most easily damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, its defect can produce equipment of vibration or noise, and even cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production.

Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration

引言：滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％

是因滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。如何准确判断出它的末期故障是非常重要的，可减少不必要的停机修理，延长设备的使用寿命，避免事故停机。滚动轴承在运转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。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。总之，滚动轴承的故障原因是十分复杂的，因而对作为运转机械最重要件之一的轴承，进行状态检测和故障诊断具有重要的实际意义，这也是机械故障诊断领域的重点。

一滚动轴承故障诊断分析方法

1滚动轴承故障诊断传统的分析方法

1.1振动信号分析诊断

振动信号分析方法包括简易诊断法、冲击脉冲法（SPM法）、共振解调法（IFD 法）。振动诊断是检测诊断的重要工具之一。

（1）常用的简易诊断法有：振幅值诊断法，反应的是某时刻振幅的最大值，适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断；波峰因素诊断法，表示的

是峰值和均方根值之比，适用于点蚀情况下的诊断；概率密度诊断法，通过概率密度曲线进行故障判断，一般作为故障的定性分析；峭度系数诊断法具有与波峰类似的变化趋势，它的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关，但缺乏早期报警能力，在故障严重时会失去诊断能力，适用于点蚀故障诊断。

（2）冲击脉冲法(SPM)是在滚动轴承运转中，当滚动体接触到内外道面的缺陷区时会产生低频冲击作用，所产生的冲击脉冲信号会激起SPM传感器的共振，共振波形一般为20kHz一60kHz,包含了低频冲击和随机干扰的幅值调制波，经过窄带滤波器和脉冲形成电路后，得到包含有高频和低频的脉冲序列。但这种固定中心频率和带宽的方法也有其局限性，因为滚动轴承局部损伤故障所激起的结构共振频率并不是固定不变的。在实际使用中，当背景噪声很强或有其他冲击源时，SPM诊断效果很差，失去了实际意义。

（3）共振解调技术，亦称为包络检波技术。它是对低频(通常是数千Hz以内)的冲击所激起的高频(数十倍于冲击频率的)共振波形进行包络检波和低通滤波，即解调，以获得一个对应于低频冲击的、而又放大并展宽了的共振解调波。共振解调法诊断滚动轴承故障的基本原理可以完整地概述为：当轴承某一元件表面出现局部损伤时，在受载运行过程中要撞击与其相互作用的其它的元件表面，产生冲击脉冲力，由于冲击脉冲力的频带很宽，必然包含轴承外圈、传感器甚至附加的谐振器(可以是机械式的，也可以是电的)等的固有频率而激起这个测试系统的高频固有振动。根据实际情况，可选择某一高频固有振动作为研究对象，通过中心频率等于轴承外圈或传感器等的谐振频率的带通滤波器对测取的轴承振动信号进行带通滤波。然后，通过包络检波器进行检波，除去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，在频谱图上即可找出特征频率分量和对应的故障元件。

1.2 油液分析诊断

轴承故障的一个主要原因是润滑不当。对润滑油进行分析，可了解轴承的润滑与磨损状态，进而采取措施控制故障发展。常用的有理化指标分析、污染度测试、油液中金属含量分析、红外光谱分子结构分析、铁普分析。通常需要一种以上方法进行综合判断，以提高诊断的准确性。

2 滚动轴承故障诊断现代分析方法

2.1小波变换在轴承故障中的应用

在轴承故障诊断中，常常只对轴承的局部异常区域所引起的信号局部变化感兴趣，这些信号由于非常微弱、能量很小，往往容易被噪声淹没而难以辨别。当故障诊断应用傅立叶变换进行分析时，不能进行局部化分析。而具有良好时域和频域局部化特性的小波变换，能对信号的高频、短时成分准确地在时域和频域中进行分析，可将故障特征信号有效地分离出来，从而对故障做出分析与解析。采用连续小波变换和独立分量分析的方法对滚动轴承的信号进行消噪和分离，可以提高信号的信噪比和诊断率。对滚动轴承的早期故障诊断，可将小波滤波和循环平稳度分析方法相结合，采用最小熵方法对小波滤波器参数进行优化。

2.2 遗传算法在轴承故障中的应用

遗传算法(GA)是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法。它模拟了自然选择和遗传过程中发生的繁殖、交配和变异现象，根据适者生存、优胜劣汰的自然法则，利用遗传算子逐代产生，优选个体，最终搜索到较优的个体。

2.3 专家系统在轴承故障中的应用

近年来随着人工智能技术的发展，专家系统技术得到了迅速的推广。所谓专家系统就是一个智能的计算机程序，它能模拟专家在处理问题时的一些推理方法，利用已有的知识建立模型，解决问题。将基于知识的专家系统技术应用于故障诊断领域，可以使滚动轴承诊断分析和决策分析更加准确可靠。

2.4 模糊诊断在轴承故障中的应用

由于滚动轴承信号中故障特征振动与故障类型不存在绝对的对应关系，一种故障可能引起多种特征，而一种故障特征可能对应多类故障，因此近年来，模糊理论被引进到轴承故障诊断领域。轴承故障模糊诊断中的概念是模糊概念，可以用模糊集合来表示，而模糊变换运算是用来讨论模糊判断和推理的。

二滚动轴承故障诊断案例分析

1案例一123泵轴承的故障诊断分析

大庆石化公司腈纶厂系统车间有盐水输送泵8台，属离心式双吸泵，功率较大，是腈纶厂设备中长期运行，重要的生产设备。位号123泵由于长期运行，振动值较大，所以在不影响生产情况下让123泵备用。2004年9月lO日，由于生产需要，要求123泵投人生产，在开启运行中，发现其振动值较大，继续运行可能发生事故，于是对其振动进行测量并采集频谱对其进行故障诊断。‘

1）故障分析

123泵主要参数见表1，123泵测点位置图如图1所示。对其现场测量振动值见表2所示。通过现场测量数据，发现泵后轴承的轴向振动值超标，振动较大，并且杂声较大。对其进行频谱采集，时域谱和幅值谱图如图2、图3所示。

通过泵后轴承轴向时域波形图，可明显地看到冲击信号的存在，峭度指标达到3．59，并且频谱图中大量高次谐波的存在，说明轴承可能已经存在问题。该泵轴承型号为63ll，在1480r／min转速下根据轴承参数，得到的轴承元件的故障

特征频率是：内环121．93Hz；外环75．38Hz；保持架9．42Hz；滚动体98．74Hz。泵后轴承的轴向频谱，出现了390I-Iz明显的频率信号，其次为415Hz和510Hz。由下式可得：

接近于390Hz，伴有415Hz和510Hz的2、3次谐波，所以诊断为轴承内圈可能发生点蚀或偏心。

维修车间对该泵进行了拆卸检修，更换泵的后轴承，检查后轴承损坏情况，发现故障原因为轴承内环点蚀严重。

2 案例二内圈滚道剥落故障诊断

备煤车间1号破碎机已接近大修期, 于1996年4 月15 日对破碎机轴承进行测试。图1 是用北京振通902 机器分析仪/数据采集器, 对1号破碎机后轴承水平测点采集的包络功率频谱图。

图1

计算破碎机轴承故障特征频率:

轴承型号: 22232 (原3532)

转速N = 740 r/m in

轴承外圈故障特征频率f e= 94. 966 Hz

轴承内圈故障特征频率f i= 127. 033 Hz。

图1 中130. 00 Hz 的谱峰与轴承内圈故障特征频率127. 03 Hz 比较接近, 并且幅值较高。在二倍频260. 00 Hz 处有较低峰值, 115. 00 Hz 的谱峰是被转频12.

33 Hz 调制的边频带。在二倍频260Hz 两旁也有被转频调制的边频带。由于轴承内圈随轴一起转动, 所以, 以轴承内圈故障特征频率的各阶倍频(包括零倍频) 为中心, 两旁将出现被转频调制的边频带。图2 是使用美国恩泰克公司的EDL 数据采集器, 于5 月29 日对该轴承轴向测点采集的幅值频谱图, 图中129. 01 Hz 的谱峰较接近轴承内圈故障特征频率, 255. 00 Hz 为二倍频, 50.44 Hz 的谱峰是转频的四倍频, 与4 月15 日所作的分析相吻合。该测点振动速度有效值为26.0mm/s, 根据国际ISO 2372 振动烈度标准, 已达到D级, 即不可使用的范围。根据4 月15 日和5 月29日的频谱图分析, 又根据滚动轴承故障特征频率一般在

1 000 Hz 以下, 是滚动轴承故障的特征之一。因此, 可以判断1号破碎机后轴承

内圈滚道有剥落坑。大修时拆机验证, 该轴承内滚道有30 mm ×15mm , 深1 mm 的一块顺向剥落坑。

图2

3 案例三外圈滚道压痕故障诊断

1996 年8 月29 日, 1号破碎机大修完毕试车,对其进行振动测试, 发现电机前轴承处振动位移值较大, 表1 是电机前轴承测量数据。参照国际ISO 2372 振动烈度标准, 属较正常范围。但垂直方向加速度峰值13. 68m /s2, 水平方向位移峰峰值119. 8 um, 轴向包络幅值3. 75 m /s2, 均高出平时测量值, 所以对该测点采集包络谱进行分析。

计算轴承(型号: N 324 (原2324) , 转速: 740r/m in) 故障特征频率: 外圈故障特征频率f e =69. 52 Hz, 内圈故障特征频率f i= 103. 15 Hz。图3 是水平测点的包络幅值谱, 可以看出, 图中70.00 Hz 的谱峰比较接近轴承外圈故障特征频率,69. 52 Hz、140. 00 Hz、210. 00 Hz 和285. 00 Hz的谱峰均为70. 00 Hz 的倍频, 各阶倍频两旁基本没有被转频调制的边频带。从图3 的时域波形可以看出, 有间隔周期为13. 5m s 的冲击脉冲信号,频率范围为71. 94 Hz, 接近

轴承外故障特征频率。对轴向测点做倒频谱分析(图4) , 在14. 46ms处有较高尖峰, 经计算频率范围为69. 156 Hz, 也接近轴承外圈故障特征频率。根据以上分析, 初步可判断该轴承外圈滚道存在表面损伤。但该测点的振动速度有效值未超出国际ISO 2372 振动烈度标准。可以判断出损伤的程度较轻。据经验所知, 轴承有单个损伤点时, 频谱图上轴承故障特征频率峰值较高, 其倍频峰值较低。而图3 表明轴承故障特征频率峰值与其倍频峰值相差不大, 并呈衰减趋势。损伤可能不是单一剥落坑, 估计是由多处轻微损伤所至。拆机检查发现轴承外圈滚道内有7～ 8 条不同程度的压痕, 其中四条较严重, 约20 mm 宽, 0. 2 mm 深。经了解, 这台电机在半年前更换新轴承后, 一直存放在备件库, 压痕是由于一直未

盘车造成的。

4 案例四煤气鼓风机轴承的故障诊断分析

煤气鼓风机是我厂重点设备,对其进行定期状态监测,3#煤气鼓风机配用电机功

率630kW ,型号JB710M1—2,转速N: 2 986 r/min, 轴承型号: 6222/P64(原4E222) , 计算轴承故障特征频率如下: 轴承外圈故障特征频率fe=200.67Hz;轴承内圈故障

特征频率fi=296.99Hz;保持架碰撞外圈故障频率fem =20.067Hz;保持架碰撞内

圈故障频率fim = 29.699Hz.1996年11月19日, 在3# 鼓风机电机前轴承垂直测点的频谱图上发现有29.89Hz的谱峰(见图5),非常接近保持架碰撞内圈故障频率, 图中149.53 Hz是29.89 Hz 的五倍频。199.94 Hz的谱峰接近于轴承外圈故障特征频率, 300.74Hz的谱峰接近轴承内圈故障特征频率,该测点振动速度有效值为2.03 mm/s。在11月28日前轴承水平测点的频谱图上发现有295.00 Hz的谱峰(图6) ,

图5

接近轴承内圈故障特征频率。11月29日该测点的频谱图上仍有29.89 Hz的五倍频149.49Hz及199.42Hz和296.11Hz的谱峰(图7),振动速度有效值4.08mm/s,对照国际ISO372振动烈度标准,属B级,即可使用范围。

从频谱图(图5～图7)分析,保持架和内、外圈故障特征频率的峰值都不大, 振动速度值也未超出国际ISO 2372 振动烈度标准, 所以,没有引起重视。时隔5 天, 12月4日凌晨5时,电机前轴承温度开始上升, 7时50分轴承温度高达80℃,被迫停机。拆机检查发现前轴承保持架已断开, 挤到钢球与滚道中间, 内圈滚道有50mm长, 10mm宽的点蚀麻面, 外圈滚道有轻微损伤。事故发生后, 对监测数据和频谱图进行了认真分析。在发生事故前, 该测点的振动速度有效值呈上升趋势,7月26日为3.36mm/s , 11月19 日为3.37mm/s, 11月29日为4.08 mm/s。图5中29.89Hz的保持架碰撞内圈的故障特征频率说明, 该轴承保持架在11月19日已存在缺陷。图5～图7上的内圈、外圈故障特征频率说明, 内圈、外圈滚道在11月19日也已存在缺陷, 11月29日,内圈故障特征频率的谱峰幅值由11 月19日的0.45g上升到1.1g, 外圈故障特征频率的谱峰幅值由0.3g上升到0.7 g。由于对轴承故障特征频率的出现未能引起足够重视,对振动数据和频谱图没有进行认真分析,由此造成了12月4日的事故发生。

结论：

以上例举了在实践中遇到的四个典型实例,可得出以下几点结论。

(1) 轴承故障特征频率是诊断滚动轴承缺陷的有效方法。

(2) 利用包络谱、倒频谱分析技术可较准确地判断滚动轴承缺陷的部位及损伤程度。

(3) 滚动轴承滚道内单一剥落坑, 在频谱图上表现为轴承故障特征频率峰值较高, 其倍频峰值较低。

(4) 滚动轴承滚道多处损伤, 在频谱图上表现为轴承故障特征频率的峰值与其倍频的峰值相差不大、并呈衰减趋势。

(5) 滚动轴承内圈滚道故障, 在频谱图上表现为内圈故障特征频率及其倍频两旁均出现被转频调制的边频带。而外圈滚道故障, 在外圈故障特征频率及倍频两旁基本不出现边频带。

(6) 发现轴承早期故障特征频率信号, 要引起足够重视, 否则将酿成重大事故。

5 案例五交流发电机异常声分析

某品牌的6303和6202轴承分别用于轿车交流发电机的皮带驱动端和电刷端，在该轿车出厂检测的过程中发现交流发电机的驱动端出现异常声响，而该轿车的运行总里程还不超过20 km。现对其出现异常声的原因进行分析。

1）交流发电机异常声分析

在滚动轴承运行的过程中，轴承元件的表面损伤点反复撞击与之接触的其他元件表面而产生低频振动，这些频率一般在1 kHz以下，该频率称为轴承故障特征频率。通过对监测到的振动信号进行技术处理，分离和突出故障特征信息，从而对轴承的早期故障进行监测和诊断。

拆下该交流发电机，用专用振动仪器在水平和垂直两个方向分别测发电机5 000 r／min时的振动速度信号，并做包络处理，其频谱如图1和图2所示。

滚动轴承故障特征频率可以通过以下计算公式计算得到。

外圈故障特征频率：

式中：Dw 为钢球直径； Dpw 为球组节圆直径；a为接触角；z为钢球数；n为转速。对于6303轴承，Dw =8.731 mm，Dpw =32 mm，a =0，Z=7；对于6202轴承，Dw =6．000 mm，Dpw =25.260 mm，a =0，Z=8。由此可得，在5 000 r／min下6303轴承的内、外圈及钢球的故障频率分别为fi =371．25 Hz，fe =212．09 Hz ， fw =282．69 Hz；6202轴承的内、外圈及钢球的故障频率分别为

fi=412．51Hz,fe=254．16Hz，fw=331．04 Hz。

从图1和图2可以发现，该发电机的振动速度频率谱中存在明显的6303轴承内、外圈及钢球故障特征频率，且轴承内、外圈的故障特征频率的幅值明显比钢球的要高，可以初步判断交流发电机皮带驱动端轴承已经出现故障，交流发电机的异常声应该由此引起。轴承失效的根本原因需进一步分析。

2）轴承检测和失效分析

2．1 摩擦力矩的检测

用手旋转该轴承，有轻微的间歇卡滞感。

2．2 振动速度的检测

在轴承振动速度专用检测仪上用电感式传感器检测该轴承的振动速度和噪声水平。其噪声水平和振动数值均很高，其中振动速度值超过了1mm／s，大大超出振动速度的质量控制范围。检测结果与交流发电机的振动频谱图相吻合。2．3 尺寸公差和径向游隙检测

在轴承专用检测仪上检测该轴承尺寸公差和径向游隙，均在质量控制标准范

围之内(表1)，排除了制造精度引起轴承损伤的可能性。

2．4 拆分检测

去掉该轴承的密封圈，观察轴承内部的情况，润滑脂已经变成黑褐色，且聚酰胺保持架已变成黑色，很明显轴承内部已经受到了严重污染。分拆并清洗掉轴承的润滑脂，在立式显微镜下检查轴承内、外沟道和钢球，发现内、外沟道上均有7处等间距的锈蚀点，且这些锈蚀点分布在沟道的同一侧，钢球上也有局部锈蚀点，如图3所示。这些特征表明，轴承沟道和钢球的局部已经产生了典型的湿气腐蚀，是轴承处于平放状态或安装到交流发电机上之后由水或潮气引起的。

2．5 润滑脂红外光谱对比检测

为了进一步确定轴承内部受到何种程度的污染，在红外光谱仪上对该轴承的润滑脂和新润滑脂做了红外光谱的对比检测，检测结果如图4所示。由图4知，两者没有明显差异，说明轴承润滑脂性能未严重劣化。但在元素分析中发现，旧油脂中含有较高的铁、钠、钙等元素，此为外界污染物侵入润滑脂并引起轴承磨损或锈蚀所致。此结论和轴承拆分检测结果基本相吻合。

3 ）失效模式的讨论

3．1 汽车模拟测试过程中水／水汽进入轴承的可能性

该汽车在终检模拟测试过程中，在运转的交流发电机处安装了5个水平喷水嘴和l5只垂直喷水嘴，喷水嘴喷出的水具有一定的压力和流量。理论上高速旋转状态下的密封深沟球轴承的密封圈是不能有效防止动态压力水侵入的，因此在该试验验证条件下很可能会引起水汽侵入轴承内部。如果要有效地防止动态压力水的侵入，则需要附加专门的工业密封。但是由于该应用条件下的轴承通常处于交流发电机皮带和壳体之间的半封闭状态的空间里(图5)，试验验证表明其在实际的应用中是不太可能受到动态压力水的直接冲击，而仅仅会受到水汽或少量飞溅水的入侵，因此该汽车终检方法有待商榷。

3．2 密封圈损伤的可能性

为了证实轴承的密封圈是否存在损伤，检查了轴承密封圈的外表面和隔圈的尺寸。结果表明：密封圈完好，隔圈的尺寸也在设计要求的范围之内，均未有异常情况。

3．3 防动态液压水性能试验

为了进一步验证轴承的密封是否具有防动态压力水的性能，对5套轴承依照企业标准分别做了静态水、静态压力水、动态压力水(且轴承旋转)等试验，结果表明该轴承内部未侵入大量液体，防水性能良好。这说明在实际应用中，轴承本身的密封可以在一定程度上防止较小压力和流量的动态压力水侵入轴承内部。

4 ）结论

通过诊断和分析可知，该交流发电机皮带驱动端轴承的异常声主要是由于水或潮气侵入其内部，使其受到湿气腐蚀而产生失效所致。另外，考虑到实际使用工况，汽车制造企业应对汽车交流发电机的测试方法作适当改进，且对该轴承采取适当的保护性工业密封，以避免该轴承在试验阶段的非正常失效。

6 案例六：旋转机械滚动轴承案例

邹县发电厂于2002年1月正式利用CSI诊断仪对重要辅机进行离线检测，先后

发现不同设备的早期故障，其中1号炉柄排粉机的诊断案例克分证明了新技术在邹县发电厂状态检修中的作用。

1）1号炉丙排粉机早期故障的发现和分析

邹县发电厂1号炉丙排粉机是单级离心式风机，型号M5—36—1 JM0210／2D，流量136．85 km3/h，全压13.043 kPa，转速1 485l／min，介质为浓度小于10％的煤粉气流，介质温度70～100摄氏度。配用1台高压交流电动机。功率850 KW。风机为恳臂转子，同侧双支撑结构，2组支撑轴承布置在同一个轴承箱体内，46号机械油润滑，轴承箱体内通有工业水对轴承进行冷却。风机侧为2个并列放置的单列向心短圆柱滚子轴承。风机整体结构见图l。

l号炉大修前，诊断中心定期对设备进行检测，通过对采集的数据进行分析，发现1号炉丙排粉机叶轮侧轴承存在隐患。通过1号炉丙排粉机叶轮侧轴承水平方向振动频谱图分析各振动尖峰值，发现该处轴承外圈故障频率(BPFO)及其倍频出现，说明轴承外幽出现了故障现象。同时，倍频两侧均分布有1X转速频率的边带，说明轴承外圈故障已严莺到一定程度。图2为1号炉丙排粉机叶轮侧轴承水平方向振动频谱图。

该部位轴承为日奉NSK轴承，型号Nu334。对照轴承手册可知相当于SKF—

Nu334型号轴承，利用RBMware软件的轴承故障频率计算功能，可计算出该轴承各故障频率(见表1)。RBMware是以可靠性为基础的维修软件，即运用一系列先进的技术手段，如机械振动分析、润滑油液分析、红外热成像、对中与平衡、马达分析、超声波分析等技术探测设备状态，找出设备故障根源；通过识别和消除故障根源．延长设备的使用寿命；提供可靠的设备信息，辅助企业重大决策；系统化地合理配置各种维修方式，提高企业管理水平。RBMware的实施是由一套分析软件和相关技术的精密检测仪器共同实现。

从表1可知，额定转速时轴承外圈1x故障频率为154.10Hz。对照频谱图中各振动尖峰值，可看出频谱图出现的轴承外圈故障频率，轴承外圈故障频率见表2。

利用RBM软件中的PeakVue(尖峰能量值，代表冲击能量的大小)技术，对该轴承水平方向振动情况进行测量，其频谱见图3。

从频谱图中可看出，1 kHz频率采集范围内．1X～6X轴承外圈故障频率全部出现。从另一方面证实该轴承冲击能量出现且较大，轴承外圈故障严重。

2）结论的正确性验证

2002年9月l号机组大修，利用设备解体的机会证实分析的正确性，2002年9月23日l号炉丙排粉机大修，丙排粉机解体后发现风机端内侧轴承外圈出现一径向贯穿性裂纹(见图4)。该缺陷的发现证实了诊断中心利用先进诊断仪器对该缺陷的早期诊断。

2002年8月发现设备早期故障信息时与负责该设备的状态诊断人员联系，用Vm 一63手持式测振仪、测得的该处振动值为17um，用于持式红外测温仪测得该处温度值为32摄氏度，且声音正常。按设备状态监测标准该轴承的运行状态合格。考虑到该故障外部特征表现并不显著，故障还未进入严重阶段，又因为9月1号机组将进行大修．所以诊断中心监测报告只是建议重点监视，观察运行，在大修中更换该轴承。此次设备大修解体发现了缺陷的存在，说明具有高级诊断技术合成的csl2120机械分析仪能发现运转设备内部的早期故障，而常规手段却难以做到。3）结论

运转设备内部故障的早期诊断有着积极的现实意义。首先。它符合对状态检修的基本要求，即设备状态的“可控”、“在控”。常规监测手段只能对发展到一定阶段的、外部特征明显的设备故障进行检测，对于更早期的、不易察觉的故障却难以把握。而采用高级诊断技术合成的先进诊断仪器却可以做到，使设备的运行状态真正做到了“可控”、“在控”。其次，它能避免设备的突发性事故，确保设备不被损坏。设备故障的一般规律施故障形成后先经历一个较长的发展过程，一旦有其它条件触发则呈指数级快速发展，直至演变为事故。设备早期故障一旦被检测出米，设备状态就已“在控”，就可按设备状态的变化来决定是继续运行还是停机检修，从根本上杜绝了恶性事故的发生。此次l号炉丙排粉机轴承故障的早期诊断是cSI精密诊断仪器在邹县发电厂的成功运用，大大增强了推广应用各种先进诊断技术的信心，使这些先进技术为邹县发电厂的状态检修工作发

挥更大的作用。

小结：滚动轴承故障诊断的发展趋势

(1) 非线性理论在轴承故障诊断中的应用。目前对轴承故障的研究主要是分析故障信号的非线性特征．即分形维数．但是出现这些特征的机理以及故障发展趋势对这些特征的影响还不清楚，这是轴承故障诊断中另一个很有前途的研究课题。

(2)现代信号处理技术与智能诊断技术的融合，智能诊断技术包括专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法和进化计算等。

(3)信号处理技术之间的相互融合，随着故障诊断智能系统进一步的深入研究，多种轴承故障分析方法相结合，如小波神经网络、模糊识别与小波分析相结合等新分析方法应用智能专家系统，提高诊断的效率和准确率；

参考文献：

[1]振动故障分析与诊断[R]恩泰克爱迪公司中园办事处，2000

[2]谢卫乐，李振梓黄岛发电厂4号炉己送风机组电动机sKF22230轴承故障监测诊

断报告[A]发电设备状态检修技术研讨会论文集[J]北京：中国电山杂志社，2002

[3]钟秉林,黄仁．机械故障诊断学[M]北京：机械工业出版社．1997．

[4]中国机械工程学会．设备管理与维修杂志[J]．2001年8月．

[5]梅宏斌．滚动轴承振动监测与诊断——理论、方法、系统．北京：机械工业

出版社，1996

[6]陈进．机械设备振动监测与故障诊断．上海：上海交通大学出版社．1999

[7]周福昌，陈进,何俊等．循环平稳信号处理在机械设备故障诊断中的应用综述

[J]．振动与冲击，2006，25(5)：148—152．

[8] Kuboyama K．Development of Low Speed Bearing Diagnosis

Technique[M]．Fukuyama City，Japan，1997．

[9] McFadden P D，Smith J D．Acoustic Emission Transducers for the Vibration

Monitoring of Bearings at Low Speeds[R]．Report No．CUED／C-Mech／TR29，1983．

[10] Mba D，BannisterR H，FindlayG E．Mechanical redesign of the rotating

biological contactor[J]．Water Res，1999，33(19)：3679～3688．[11] 韩捷，张瑞林．旋转机械故障机理及诊断技术[M]．北京：机械工业出版

社，1997．

[12] 关惠玲，韩捷．设备故障诊断专家系统原理及实践[M]．北京：机械工业出

版社，2000．

[13] 张琳娜，刘武发．传感器技术及应用[M]．北京：中国计量出版社，1999．

[14] 陈芳华，李俊卿，李兴林，等．JB／T7050—2005，滚动轴承清洁度评定方

法[s]．北京：机械工业出版社，2005．

[15] 李俊卿，李兴林，陈芳华．润滑脂清洁度对轴承使用性能的影[J]． 2oo6(6)：

26-28．

[16] 李兴林，李俊卿，陈芳华．关于JB／T 7050—2005标准的探讨[J]．哈尔滨：

哈尔滨工业大学出版社轴承，2006(1)：7—9，12．

[17] 李兴林，李俊卿．密封轴承润滑脂试验分析[C]∥全国第十三届润滑脂技术

交流会议论文集．2005：164—171．

[18] 王鹏．基于机器视觉的钢球表面缺陷检测系统[D]．哈尔滨：哈尔滨理工大

学，2005．

[19] 杨东林，于正林．轴承钢球表面缺陷的快速检测方法[J]．兵工学报，2009，

30(6)：797—802．

[20] LIN YZ，LIU XL，HAN HY，Ct a1．Detection and Recognitionof Steel Ball

Surface Defect Based on MA，rI B

[21] Key Engineering Materials，2009，416：603—608．

[22] 郝焕瑞．钢球表面质量检测仪中的视觉系统研究[D]．哈尔滨：哈尔滨理工

大学，2009．

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 diagnosis In 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 pa

简析滚动轴承故障诊断方法及要点

简析滚动轴承故障诊断方法及要点 滚动轴承是应用最为广泛的机械零件质疑，同时，它也是机器中最容易损坏的元件之一。许多旋转机械的故障都与滚动轴承的状态有关。据统计，在使用滚动轴承的旋转机械中，大约有30%的机械故障都是由于轴承而引起的。可见，轴承的好坏对机器工作状态影响极大。 通常，由于轴承的缺陷会导致机器产生振动和噪声，甚至会引起机器的损坏。而在精密机械中（如精密机床主轴、陀螺等），对轴承的要求就更高，哪怕是在轴承上有微米级的缺陷，都会导致整个机器系统的精度遭到破坏。 最早使用的轴承诊断方法是将听音棒接触轴承部位，依靠听觉来判断轴承有无故障。这种方法至今仍在使用，不过已经逐步使用电子听诊器来替代听棒以提高灵敏度。后来逐步采用各式测振仪器、仪表并利用位移、速度或加速度的均方根值或峰峰值来判断轴承有无故障。这可以减少对设备检修人员的经验的依赖，但仍然很难发现早期故障。 滚动轴承在设备中的应用非常广泛，滚动轴承状态好坏直接关系到旋转设备的运行状态，尤其在连续性大生产企业，大量应用于大型旋转设备重要部位，因此，实际生产中作好滚动轴承状态监测与故障诊断是搞好设备维修与管理的重要环节。我们经过长期实践与摸索，积累了一些滚动轴承实际故障诊断的实用技巧。 一、滚动轴承故障诊断的方式及要点： 对滚动轴承进行状态监测和故障诊断的实用方法是振动分析。 实用中需注意选择测点的位置和采集方法。要想真实准确反映滚动轴承振动状态，必须注意采集的信号准确真实，因此要在离轴承最近的地方安排测点，在电机自由端一般有后风扇罩，其测点选择在风扇罩固定螺丝有较好监测效果。另外必须注意对振动信号进行多次采集和分析，综合进行比较。才能得到准确结论。 二、滚动轴承正常运行的特点与实用诊断技巧： 我们在长期生产状态监测中发现，滚动轴承在其使用过程中表现出很强的规律性，并且重复性非常好。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，幅值都较小，可能是由于制造过程中的一些缺陷，如表面毛刺等所致。 运动一段时间后，振动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，轴承状态非常稳定，进入稳定工作期。 继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，但振动增大的变化较缓慢，此时，轴承峭度值开始突然达到一定数值。我们认为，此时轴承即表现为初期故障。

滚动轴承故障诊断与分析..

滚动轴承故障诊断与分析Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing 学院：机械与汽车工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级：2010020101 姓名： 学号： 指导老师：王林鸿

摘要:滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一, 旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承的工作好坏对机器的工作状态有很大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声，甚至造成设备损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。 关键词：滚动轴承故障诊断振动 Abstract: Rolling bearing is the most widely used in rotating machinery of the machine parts, is also one of the most easily damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, its defect can produce equipment of vibration or noise, and even cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production. Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration 引言：滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％ 是因滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。如何准确判断出它的末期故障是非常重要的，可减少不必要的停机修理，延长设备的使用寿命，避免事故停机。滚动轴承在运转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。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。总之，滚动轴承的故障原因是十分复杂的，因而对作为运转机械最重要件之一的轴承，进行状态检测和故障诊断具有重要的实际意义，这也是机械故障诊断领域的重点。 一滚动轴承故障诊断分析方法 1滚动轴承故障诊断传统的分析方法 1.1振动信号分析诊断 振动信号分析方法包括简易诊断法、冲击脉冲法（SPM法）、共振解调法（IFD 法）。振动诊断是检测诊断的重要工具之一。 （1）常用的简易诊断法有：振幅值诊断法，反应的是某时刻振幅的最大值，适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断；波峰因素诊断法，表示的

滚动轴承故障诊断频谱分析讲解学习

滚动轴承故障诊断1（之国外专家版） 滚动轴承故障 现代工业通用机械都配备了相当数量的滚动轴承。一般说来，滚动轴承都是机器中最精密的部件。通常情况下，它们的公差都保持在机器的其余部件的公差的十分之一。但是，多年的实践经验表明，只有10%以下的轴承能够运行到设计寿命年限。而大约40%的轴承失效是由于润滑引起的故障，30%失效是由于不对中或“卡住”等装配失误，还有20%的失效是由过载使用或制造上缺陷 等其它原因所致。 如果机器都进行了精确对中和精确平衡，不在共振频率附近运转，并且轴承润滑良好，那么机器运行就会非常可*。机器的实际寿命也会接近其设计寿命。然而遗憾的是，大多数工业现场都没有做到这些。因此有很多轴承都因为磨损而永久失效。你的工作是要检测出早期症状并估计故障的严重程度。振动分析和磨损颗粒分析都是很好的诊断方法。 1、频谱特征 故障轴承会产生与1X基频倍数不完全相同的振动分量——换言之，它们不是同步的分量。对振动分析人员而言，如果在振动频谱中发现不同步分量那么极有可能是轴承出现故障的警告信号。 振动分析人员应该马上诊断并排除是否是其它故障引起的这些不同步分量。 如果看到不同步的波峰，那极有可能与轴承磨损相关。如果同时还有谐波和边频带出现，那么轴承磨损的可能性就非常大——这时候你甚至不需要再去了解轴承准确的扰动频率。 2、扰动频率计算 有四个与轴承相关的扰动频率：球过内圈频率（BPI）、球过外圈频率（BPO）、保持架频率（FT）和球的自旋频率（BS）。轴承的四个物理参数：球的数量、球的直径、节径和接触角。其中，BPI 和BPO的和等于滚珠/滚柱的数量。例如，如果BPO等于3.2 X，BPI等于4.8 X，那么滚珠/滚柱 的数量必定是8。

滚动轴承故障诊断(附MATLAB程序)

第二组实验 轴承故障数据： Test2.mat 数据打开后应采用 X105_DE_time 作为分析数据，其他可作为参考，转速 1797rpm 轴承型号： 6205-2RS JEM SKF, 深沟球轴承 采样频率： 12k Hz 1、确定轴承各项参数并计算各部件的故障特征频率通过以上原始数据可知次轴承的参数为： 轴承转速 r=1797r/min；滚珠个数 n=9；滚动体直径 d=7.938mm；轴承节径 D=39mm；：滚动体接触角α=0 由以上数据计算滚动轴承不同部件故障的特征频率为：外圈故障频率 f1=r/60 * 1/2 * n(1-d/D *cos α )=107.34Hz 内圈故障频率 f2=r/60 * 1/2 * n(1+d/D *cos α)=162.21Hz 滚动体故障频率 f3=r/60*1/2*D/d*[1-(d/D)^2* cos^2( α)]=70.53Hz 保持架外圈故障频率 f4=r/60 * 1/2 * (1-d/D *cos α )=11.92Hz 2.对轴承故障数据进行时域波形分析 将轴承数据Test2.mat导入 MATLAB 中直接做 FFT 分析得到时域图如下：

并求得时域信号的各项特征： 1）有效值：0.2909； 3）峰值因子：5.2441；2）峰值： 1.5256；4）峭度： 5.2793；6）裕度因子：

3.包络谱分析 对信号做 EMD 模态分解，分解得到的每一个 IMF 信号分别和原信号做相关分析，找出相关系数较大的 IMF 分量并对此 IMF 分量进行 Hilbert 变换。 Empirical Mode Decomposition im 由图中可以看出经过 EMD 分解后得到的９个 IMF 分量和一个残余量。 IMF 分量分别和原信号做相关分析后得出相关系数如下： 由上表得：IMF1 的相关系数明显最大，所以选用 IMF1 做 Hilbert 包络谱分析。所得 Hilbert 包络谱图如下：

滚动轴承故障诊断与分析

滚动轴承故障诊断与分析 Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing

学院：机械与汽车工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级：2010020101 姓名： 学号： 指导老师：王林鸿 :摘要,滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一 轴承的工作好坏对机器的工作状态有很旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，对滚动甚至造成设备损坏。因此, 大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声， 轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。关键词：振动滚动轴承故 障诊断 Rolling bearing is the most widely used in rotating Abstract:easily machinery of the machine parts, is also one of the most damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, even and of vibration or noise, produce its defect can equipment cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production. Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration 引言：％30滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约

滚动轴承故障诊断综述

摘要：滚动轴承是旋转机械中使用最多，最为关键，同时也是机械设备中最易损坏的机械零件之一。滚动轴承质量的好坏对机械设备运行质量影响很大，许多旋转机械设备的运行状况与滚动轴承的质量有很大的关系。滚动轴承作为旋转机械设备中使用频率较高，同时也是机械设备中较为薄弱的环节，因此对滚动轴承进行故障诊断具有重大意义。 引言：故障诊断技术是一门研究设备运行状况信息，查找故障源，研究故障发展趋势，确定相应决策，与生产实际紧密相结合的实用技术。故障诊断技术是20世纪中后迅速发展起来的一门新型技术。国外对滚动轴承故障诊断技术的研究开始于20世纪60年代。美国是世界上最早研究滚动轴承故障诊断技术的国家，于1967年对滚动轴承故障进行研究，经过几十年的发展，先后研制了基于时域分析，频域分析，和时频分析的滚动轴承故障诊断技术。 目前国外已经研制出先进的滚动轴承故障诊断仪器，并且已经应用于工业生产中，对预防机械事故，减少损失起到了至关重要的作用。国内对故障诊断技术的研究起步较晚，20世纪80年代我过开始研究滚动轴承故障诊断技术，经过多年的研究，先后出现了基于振动信号的滚动轴承故障诊断，基于声音信号的滚动轴承诊断方法，基于温度的滚动轴承诊断方法，基于油膜电阻的滚动轴承诊断方法和基于光钎的滚动轴承诊断方法。从实用性方面来看，基于振动信号的滚动轴承诊断方法具有实用性强，效果好，测试和信号处理简单等优点而被广泛采用。在滚动轴承故障诊断中，比较常用的振动诊断方法有特征参数法，频谱分析法，包络分析法，共振解调技术。其中共振解调技术是目前公认最有效的方法。 振动检测能检测轴承的剥落、裂纹、磨损、烧伤且适于早期检测和在线检测。因而，振动诊断法得到一致认可。包络检测是轴承故障振动诊断的一种有效方法,实际中已广泛使用。当轴承出现局部损伤类故障后，振动信号中包含了以故障特征频率为周期的周期性冲击成分，虽然这些冲击成分是周期出现的，但单个冲击信号却具有非平稳信号的特性。Fourier变换在频域上是完全局部化的，但由于其基函数在时域上的全局性使它没有任何的时间分辨率，因此不适合非平稳信号的分析。短时Fourier 变换虽然在时域和频域上都具有一定的分辨率而由于其基函数只能对信号进行等带宽的分解。因此基函数一旦确定，其时域和频域分辨率也就不能变化，从而不能自适应地确定信号在不同频段的分辨率。小波变

声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述_郝如江

振 动 与 冲 击 第27卷第3期 J OURNAL OF V IBRAT I ON AND SHOCK Vo.l 27No .32008 声发射检测技术用于滚动轴承故障诊断的研究综述 基金项目:863计划(2006AA04Z438)资助;河北省自然科学基金(E2007000649)资助 收稿日期: 2007-06-25 修改稿收到日期:2007-07-12 第一作者郝如江男,博士生,副教授,1971年生 郝如江1,2 , 卢文秀1 , 褚福磊 1 (1.清华大学精密仪器与机械学系,北京 100084;2.石家庄铁道学院计算机与信息工程分院,石家庄 050043) 摘 要:声发射是材料受力变形产生弹性波的现象,故障滚动轴承在运转过程中会产生声发射。从几个方面综合 阐述了国内外轴承故障声发射检测技术的研究和发展现状,即轴承故障声发射信号的产生机理,故障声发射信号的传播衰减特性,声发射信号的参数分析法和波形分析法对故障特征的描述,轴承故障声发射源的定位问题,根据信号特征进行 故障模式识别以及声发射检测和振动检测的比较问题。通过分析总结出滚动轴承声发射检测技术下一步的研究方向,并指出滚动轴承故障的声发射检测是振动检测的有力补充工具,特别是在轴承低转速和故障早期的检测中更能发挥作用。 关键词:声发射;滚动轴承;故障诊断 中图分类号:TH 113,TG 115 文献标识码:A 滚动轴承是各种旋转机械中最常用的通用零部件之一,也是旋转机械易损件之一。据统计,旋转机械的故障有30%是轴承故障引起的,它的好坏对机器的工 作状况影响极大[1] 。滚动轴承主要损伤形式有:疲劳、 胶合、磨损、烧伤、腐蚀、破损、压痕等[2] 。轴承的缺陷会导致机器剧烈振动和产生噪声,甚至会引起设备的损坏。因此,对重要用途的轴承进行工况检测与故障诊断是非常必要的。 滚动轴承故障的检测诊断技术有很多种,如振动信号检测、润滑油液分析检测、温度检测、声发射检测等。在各种诊断方法中,基于振动信号的诊断技术应用最为广泛,该技术分为简易诊断法和精密诊断法两种。简易诊断利用振动信号波形的各种参数,如幅值、波形因数、波峰因数、概率密度、峭度系数等,以及各种解调技术对轴承进行初步判断以确认是否出现故障;精密诊断则利用各种现代信号处理方法判断在简易诊断中被认为是出现了故障的轴承的故障类别及原因。振动信号检测并非在任何场合都很适用,例如在汽轮机、航空器变速箱及液体火箭发动机等鲁棒性较低的系统中,轴承的早期微弱故障就会导致灾难性的后果,但是早期故障的振动信号很微弱,又容易被周围相对幅度较大的低频环境噪声所淹没,从而无法有效检测出故障的存在[3] 。由于声发射是故障结构本身发出的高频应力波 信号,不易受周围环境噪声的干扰[4] ,因此声发射检测方法在滚动轴承的故障诊断中得到了应用。 1 滚动轴承故障声发射检测机理 111 声发射检测技术原理 材料受到外力或内力作用产生变形或者裂纹扩展 时,以弹性波的形式释放出应变能的现象称为声发射[5] 。用仪器检测、分析声发射信号和利用声发射信号推断声发射源的技术称为声发射检测技术,它是20世纪60年代发展起来的一种动态无损检测新技术,其利用物质内部微粒(包括原子、分子及粒子群)由于相对运动而以弹性波的形式释放应变能的现象来识别和了解物质或结构内部状态。 声发射信号包括突发型和连续型两种。突发型声发射信号由区别于背景噪声的脉冲组成,且在时间上可以分开;连续型声发射信号的单个脉冲不可分辨。实际上,连续型声发射信号也是由大量小的突发型信号组成的,只不过太密集而不能分辨而已。目前对于声发射信号的分析方法主要包括参数分析法和波形分析法。112 滚动轴承故障声发射源问题 滚动轴承在运行不良的情况下,突发型和连续型的声发射信号都有可能产生。轴承各组成部分(内圈、外圈、滚动体以及保持架)接触面间的相对运动、碰摩所产生的赫兹接触应力,以及由于失效、过载等产生的诸如表面裂纹、磨损、压痕、切槽、咬合、润滑不良造成的的表面粗糙、润滑污染颗粒造成的表面硬边以及通过轴承的电流造成的点蚀等故障,都会产生突发型的声发射信号。 连续型声发射信号主要来源于润滑不良(如润滑油膜的失效、润滑脂中污染物的浸入)导致轴承表面产生氧化磨损而产生的全局性故障、过高的温度以及轴承局部故障的多发等,这些因素造成短时间内的大量突发声发射事件,从而产生了连续型声发射信号。 滚动轴承在运行过程中,其故障(不管是表面损伤、裂纹还是磨损故障)会引起接触面的弹性冲击而产生声发射信号,该信号蕴涵了丰富的碰摩信息,因此可利用声发射来监测和诊断滚动轴承故障。与振动方法不同的是,声发射信号的频率范围一般在20kH z 以上,而振动信号频率比较低,因此它不受机械振动和噪声

滚动轴承故障诊断技术

目录 摘要 (3) 第1章绪论 (4) 1.1滚动轴承故障诊断技术的发展现状 (4) 1.2滚动轴承故障诊断技术的发展趋势 (6) 1.3滚动轴承诊断基础 (7) 1.3.1滚动轴承的常见故障形式 (7) 1.3.2滚动轴承的诊断方法 (8) 1.4本课题的研究意义和内容 (9) 第2章滚动轴承振动机理 (11) 2.1滚动轴承的基本参数 (11) 2.1.1滚动轴承的典型结构 (7) 2.1.2滚动轴承的特征频率 (11) 2.1.3滚动轴承的固有频率 (13) 2.2滚动轴承故障诊断常用参数 (14) 2.2.1时间领域有量纲特征参数 (14) 2.2.2时间领域的无量纲特征参数 (15) 2.2.3频率领域的无量纲特征参数 (16) 第3章滚动轴承故障诊断实验系统及实验方案 (17) 3.1滚动轴承故障诊断实验系统 (17) 3.1.1滚动轴承故障实验机械平台 (18) 3.1.2设备的组成: (19) 3.1.3设备的主要参数: (19) 3.1.4实验平台信号采集及故障诊断系统 (21) 3.2实验方案 (23) 3.2.1轴承的故障状态 (23) 3.2.2实验步骤 (23) 第4章实验的操作过程及数据的提取 (25) 4.1装拆轴承 (25)

4.1.1实验前期准备 (25) 4.1.2试机 (25) 4.1.3拆卸并安装轴承 (25) 4.2信号的采集过程 (27) 4.2.1前期准备 (27) 4.2.2数据采集过程 (28) 4.3数据信号的处理过程 (30) 第5章结论 (35) 致谢 (36) 参考文献 (37)

旋转机械故障诊断特征参数的提取 摘要：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用的特征参数。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，本文所提出的方法不仅仅适用滚动轴承故障的诊断，还可推广适用旋转机械其它故障的诊断。 关键词:滚动轴承；故障诊断；特征参数；分辨指数；识别率 The Extraction on Fault Diagnosis Symptom Parameters of Rotating Machinery ABSTRACT：In the thesis ,the fault types,diagnostic methods and vibration principle of rolling bearing are discussed.the thesis sets up a series of academic models of faulty rolling bearings and lists some symptom parameters which often used in fault diagnosis of rolling bearings . the study of vibration principle of rolling bearings can help us to know the essence and feature of rolling bearings.In this paper, the parameters of the extraction, theoretical analysis, and process are described in detail, the paper by the way not only to the Rolling fault diagnosis, but also promote the application of other rotating machinery fault diagnosis. Keywords:Rolling Bearing; Fault Diagnosis; Symptom Parameter; Distinction Index; Distinction Rate

滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断 旋转机械是设备状态监测与故障诊断工作的重点，而旋转机械的故障有相当大比例与滚动轴承有关。滚动轴承是机器的易损件之一，据不完全统计，旋转机械的故障约有30％是因滚动轴承引起的，由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。 最初的轴承故障诊断是利用听棒，靠听觉来判断。这种方法至今仍在沿用，其中的一部分已改进为电子听诊器，例如用电子听诊器来检查、判断轴承的疲劳损伤。训练有素的人员凭经验能诊断出刚刚发生的疲劳剥落，有时甚至能辨别出损伤的位置，但毕竟影响因素较多，可靠性较差。 继听棒、电子听诊器之后，在滚动轴承的状态监测与故障诊断工作中又引入了各种测振仪，用振动位移、速度和加速度的均方根值或峰值来判断轴承有无故障，这样减少了监测人员对经验的依赖性，提高了监测诊断的准确性，但仍很难在故障初期及时做出诊断。 1966年，全球主要滚动轴承生产商之一，瑞典SKF公司在多年对轴承故障机理研究的基础上发明了用冲击脉冲仪（Shock Pulse Meter）检测轴承损伤，将滚动轴承的故障诊断水平提高了一个档次。之后，几十家公司相继安装了大批传感器用于长期监测轴承的运转情况，在航空飞机上也安装了类似的检测仪器。 1976年，日本新日铁株式会社研制了MCV系列机器检测仪（Machine Checker），可分别在低频、中频和高频段检测轴承的异常信号。同时推出的还有油膜检查仪，利用超声波或高频电流对轴承的润滑状态进行监测，探测油膜是否破裂，发生金属间直接接触。1976-1983年，日本精工公司（NSK）相继研制出了NB 系列轴承监测仪，利用1~15kHz范围内的轴承振动信号测量其RMS值和峰值来检测轴承故障。由于滤除了低频干扰，灵敏度有所提高，其中有些型号的仪器仪表还具有报警、自动停机功能。 随着对滚动轴承的运动学、动力学的深入研究，对于轴承振动信号中的频率成分和轴承零件的几何尺寸及缺陷类型的关系有了比较清楚的了解，加之快速傅里叶变换技术的发展，开创了用频域分析方法来检测和诊断轴承故障的新领域。其中最具代表性的有对钢球共振频率的研究，对轴承圈自由共振频率的研究，对滚动轴承振动和缺陷、尺寸不均匀及磨损之间关系的研究。1969年，H. L. Balderston根据滚动轴承的运动分析得出了滚动轴承的滚动体在内外滚道上的通过频率和滚动体及保持架的旋转频率的计算公式，以上研究奠定了这方面的理论基础。目前已有多种信号分析仪可供滚动轴承的故障诊断，美国恩泰克公司根据滚动轴承振动时域波形的冲击情况推出的“波尖能量”法及相应仪器，对滚动轴承的故障诊断非常有效。还有多种信号分析处理技术用于滚动轴承的状态监测与故障诊断，如频率细化技术、倒频谱、包络线分析等。在信号预处理上也采用了各种滤波技术，如相干滤波、自适应滤波等，提高了诊断灵敏度。 除了利用振动信号对轴承运行状态进行诊断监测外，还发展了其他一些技术，如光纤维监测技术、油污染分析法（光谱测定法、磁性磁屑探测法和铁谱分析法等）、声发射法、电阻法等 简易诊断法确定轴承已经发生故障之后，进一步判定故障的类别和发生部位，以便采取相应对策。 滚动轴承的精密诊断与旋转机械、往复机械等精密诊断一样，主要采用频谱分析法。由于滚动轴承的振动频率成分十分丰富，既含有低频成分，又含有高频成分，而且每一种特定的故障都对应特定的频率成分。进行频谱分析之前需要通过适当的信号处理方法将特定的频率成分分离出来，然后对其进行绝对值处理，最后进行频率分析，以找出信号的特征频率，确定故障的部位和类别。 一、轴承内滚道损伤 轴承内滚道产生损伤时，如：剥落、裂纹、点蚀等（如图1所示），若滚动轴无径向间隙时，会产生频率为nZfi（n＝1，2,…）的冲击振动。

滚动轴承故障诊断的频谱分析

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

滚动轴承故障诊断 文献综述

滚动轴承故障诊断文献综述 [ 2008-4-2 14:38:00 | By: mp2 ] 推荐 文献综述 ——滚动轴承故障诊断 1.前言 滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械零件，它是机器最易损坏的零件之一。据统计。旋转机械的故障有30％是由轴承引起的。可见轴承的好坏对机器的工作状况影响很大。轴承故障诊断就是要通过对能够反映轴承工作状态的信号的测取，分析与处理，来识别轴承的状态。包括以下几个环节：信号测取；特征提取；状态识别：故障诊断；决策干预[1]。 滚动轴承故障诊断传统的分析方法有冲击脉冲法，共振解调法，倒频谱分析技术。 在现代分析方法中，小波分析是最近几年才出现井得以应用和发展的一种时—频信号分析方法。它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点．用它分析非平稳信号比传统的傅里叶分析更为最著。由于滚动轴承的故障信号中禽有非稳态成分，所以刚小波分析来处理其振动信号．可望获得更为有效的诊断特征信息[2]。 滚动轴承故障的智能诊断技术就是把神经网络、专家系统、模糊理论等技术与滚动轴承的特征参数有机地结合起来进行综合分析的故障诊断技术。 2.故障信号诊断方法 2.1冲击脉冲法(spm) SPM技术(Shock Pulse Method)，是在滚动轴承运转中，当滚动体接触到内外道面的缺陷区时，会产生低频冲击作用，所产生的冲击脉冲信号，会激起SPM 传感器的共振，共振波形一般为20kHz～60kHz，包含了低频冲击和随机干扰的幅值调制波，经过窄带滤波器和脉冲形成电路后，得到包含有高频和低频的脉冲序列。SPM 方法是根据这一反映冲击力大小的脉冲序列来判断轴承状态的。此种方法目前被公认为对诊断滚动轴承局部损伤故障工程实用性最强的。此方法虽然克服了选择滤波中心频率和带宽的困难，但这种固定中心频率和带宽的方法也有其局限性，因为，一些研究结果表明，滚动轴承局部损伤故障所激起的结构共振频率并不是固定不变的，在故障的不同阶段可能激起不同结构的共振响应,而不同部位的故障(内、外圈、滚子)也会激起不同频率结构的共振响应。显然，固定的滤波频带有其局限性。实际使用情况表明，当背景噪声很强或有其他冲击源时，

滚动轴承的故障诊断系统研究时域系统研究

摘要 滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的一种通用部件，也是机械设备中的易损零件，许多机械的故障都与滚动轴承的状态有关。据统计，在使用滚动轴承的旋转机械中，大约30％的机械故障是由于滚动轴承的损坏造成的。可见，滚动轴承的好坏对机械系统工作状况的影响极大。由于设计不当和安装工艺不好或轴承的使用条件不佳，或突发载荷的影响，使轴承运转一段时间后会产生各种各样的缺陷，并且在继续运行中进一步扩大，使轴承运行状态发生变化。因此，滚动轴承的故障诊断一直是研究的热点。 本文首先从理论上分析了滚动轴承的失效形式、振动机理、振动类型、及发生故障的原因、振动频率；然后在理论基础上提出了滚动轴承的时域、频域的诊断方法；最后搭建了基于Matlab的滚动轴承故障诊断系统，并通过Matlab仿真轴承故障信号，在软件中进行信号分析和处理，验证各种诊断方法的优劣和滚动轴承的故障特征。 本论文按照预定的要求完成了设计任务，研究了滚动轴承的故障诊断方法，完成了故障诊断系统的设计，通过仿真验证了滚动轴承的故障诊断方法。 关键词：滚动轴承；故障诊断；时域分析；频域分析；Matlab

Abstract Rolling element bearing is one of the most widely used general part of rotating machinery,and one of the most easily damaged parts of mechanical equipment. A lot of mechanical failure is relevant to the state of rolling element bearings. It is estimated that about 30 percent of mechanical failure is caused by its fault in the rotating machine with rolling element bearings. It is obvious that the quality of rolling element bearings has a great impact on the working condition of electromechanical systems. Because of wrong design, poor working condition or a jump heavy load, bearing will be damaged and worse during the running time. So at present, the fault diagnosis of rolling element bearings is a research hotspot. Firstly, the failure forms, the vibration mechanism, vibration type, and the failure cause, vibration frequency of bearing are analyzed in theory.Secondly, based on the theory put forward the time domain, frequency domain diagnostic methods.Finally, the software for the fault diagnosis system of the rolling bearings is designed by Matlab,along with the simulation of bearing fault signals by Matlab.To analysis and processing the signal in software. Verify the merits of various diagnostic methods and characteristics of rolling bearing faults. The paper successfully completed the design task and the result meets the expectation. We researched the fault diagnosis methods and completed the fault diagnosis system design and simulation shows the fault diagnosis methods of rolling element bearings. KeyWords：rolling element bearings,fault diagnosis,time-domain analysis, frequency-domain analysis,Matlab

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。

滚动轴承故障诊断技术研究

滚动轴承故障诊断技术研究 摘要:滚动轴承是机器的易损件之一。滚动轴承故障诊断的传统方法和现代方法有冲击脉冲法、共振解调法、小波分析法等。滚动轴承诊断技术的发展方向为非线性理论、现代信号处理技术与智能诊断技术的融合、信号处理技术之间的相互融合。 关键词:滚动轴承；故障诊断；冲击脉冲；共振解调技术；小波变换；遗传算法0 前言 滚动轴承是机器的易损件之一,据不完全统计,旋转机械的故障约有30%是因滚动轴承引起的,由此可见滚动轴承故障诊断工作的重要性。如何准确判断出它的末期故障是非常重要的,可减少不必要的停机修理,延长设备的使用寿命,避免事故停机。滚动轴承在运转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、水分和异物侵人、腐蚀和过载等。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。总之,滚动轴承的故障原因是十分复杂的,因而对作为运转机械最重要件之一的轴承,进行状态检测和故障诊断具有重要的实际意义,这也是机械故障诊断领域的重点。 1 滚动轴承故障诊断技术的发展和现状 1.1 国外发展概况 国外对滚动轴承的监测与诊断开始于20世纪60年代。至今为止的超过40年的时间内,随着科学技术的不断发展,滚动轴承的诊断技术亦不断向前发展。现在在工业发达国家,滚动轴承工况监测与故障诊断技术己经实用化和商品化。总的来说,该技术的发展可以分为四个阶段。 第一阶段:利用通用的频谱分析仪诊断轴承故障。。20世纪60年代,由于快速傅里叶变换(FFT)技术的出现和发展,振动信号的频谱分析技术得到很大发展,随之而来的是各种通用的频谱分析仪纷纷问世。人们通过频谱分析仪分析轴承振动信号频谱中是否出现故障特征频率来判断轴承是否有故障。由于背景噪声的影响,频谱图往往比较复杂,轴承的特征频率在故障初期很难识别出来。另外,当时频谱仪的价格很昂贵,所以没能得到普及利用。

滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断 目录 一、滚动轴承的认识 (1) 1．1功能 (1) 1．2结构 (1) 二、滚动轴承故障介绍 (2) 2.1疲劳点蚀 (2) 2.2塑性变形 (2) 2.3磨损 (2) 2.4疲劳剥落 (3) 2.5锈蚀 (3) 2.6断裂 (3) 2.7胶合 (3) 2.8保持架损坏 (3) 三、滚动轴承故障诊断综述 (4) 3.1故障信号诊断方法 (4) 3.1．1冲击脉冲法(SPM) (4) 3.1.2共振解调法 (4) 3.1.3小波分析 (4) 3.1.4 倒频谱诊断滚动轴承故障 (5) 3.2故障信号的智能诊断技术 (5) 四、实验数据处理.............................................................................. 错误！未定义书签。 4.1数据预处理 (6) 4.2时域数据处理及特征提取 (8) 4.2.1时域数据处理 (8) 4.2.2时域分析特征值提取 (9) 4.3频域数据处理及特征值提取 (10) 4.3.1频谱图特征值的提取 (10) 4.4归一化处理 (11) 五、BP神经网络 (14) 5.1BP神经网络模型的建立 (14) 5.2 BP神经网络训练及仿真 (15) 六、参考查阅 (16)

一、滚动轴承的认识 1．1功能 滚动轴承使用维护方便，工作可靠，起动性能好，在中等速度下承载能力较高。与滑动轴承比较，滚动轴承的径向尺寸较大，减振能力较差，高速时寿命低，声响较大。 2．1结构 滚动轴承的结构由部分组成 （1）外圈——装在轴承座孔内，一般随轴转动，有滚道，限制滚动体的侧向移动 （2）内圈——装在轴颈上，一般不转动，有滚道，限制滚动体的侧向移动 （3）滚动体——核心元件，在滚道中产生滚动摩擦有球、圆柱磙子、圆锥磙子等 （4）保持架——将滚动体均匀分开，避免相互碰撞，减小磨损（如果滚动体接触，速度方向相反，是两倍），减少发热 目前，润滑剂也被认为是滚动轴承第五大件，它主要起润滑、冷却、清洗等作用。