基于声发射技术的滑动轴承故障诊断方法研究

160AUTO TIMEAUTO AFTERMARKET | 汽车后市场基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断研究1　引言随着铁路货运的不断发展，运输效率和安全性已成为业界的首要关注点。

铁路货车滚动轴承是铁路运输中不可或缺的组成部分，但由于长时间高速工作对其造成的磨损和疲劳，故障率逐渐增高，进而影响到货车的正常运行和安全。

因此，对于铁路货车滚动轴承故障的快速、有效诊断显得尤为必要。

论文通过收集和分析现有文献和实验研究的成果，对该领域进行深入研究，探究基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断方法的优化方向和应用前景。

2　基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断原理滚动轴承是铁路货车重要的机械部件之一，其故障会严重影响铁路线路的安全运营。

因此，准确的诊断滚动轴承故障是保障铁路货运安全的重要手段之一。

基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法具有实时性高、精确度高等优点，因此备受关注。

声发射技术的原理是基于故障源直接产生的高频声波信号，在介质中以声波的形式传输，信号具有传播速度快、穿透力强、信息量大、灵敏度和特征鲜明等优点。

在铁路货车滚动轴承故障诊断中，声发射技术可以准确地捕捉滚动轴承磨损或裂纹等所产生的高频声波信号，并对其进行特征分析，从而诊断轴承是否存在故障。

具体实现过程中，首先需要在货车滚动轴承上安装声发射传感器，并对传感器进行校准和初始化。

然后，通过激励源对轴承进行激励，产生高频声波信号，传感器采集信号并将其传输到主控制系统中。

在主控制系统中，通过特征提取、特征分析等算法对信号进行处理，得出轴承的状态信息，如是否存在裂纹、磨损程度等，并根据一定的规则进行分类和判断。

基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法具有实时性高、精确度高等优点，且不会对轴承结构造成损坏或影响其正常工作。

然而，在实际应用中，该技术仍然存在一些问题和挑战，如噪声干扰、信号处理复杂等难点。

因此，如何解决这些问题和优化技术流程，将是今后的研究重点[1]。

第7期2016年7月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing TechniqueNo. 7Jul. 2016文章编号：1001 -2265(2016)07 -086 -03DOI ： 10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2016. 07. 024基于声信号的滚动轴承故障诊断+李宏亮，黄民，高宏，马超(北京信息科技大学机电工程学院，北京100192)摘要：对现有振动传感器存在安装困难等问题，提出了基于声信号的滚动轴承故障诊断方法；利用声学传感器，采用非接触方式采集故障轴承声信号；通过M atlab 设计线性相位F I R 滤波器，得到所需频 带的冲击响应序列；通过H ilbert 变换，得到被故障源调制信号的包络信号；通过对包络信号进行频谱 分析，确定滚动轴承的故障类型。

利用该方法对实验台故障轴承进行诊断，得到了准确的诊断结果， 验证了方法的可行性与有效性。

关键词：滚动轴承;故障诊断；F I R 滤波器；H ilbert 变换 中图分类号:TH 17;TG 506文献标识码:AA Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on Acoustic SignalsLI Hong -liang,HUANG Min,GAO Hong,MA Chao(School of Eleclromechanical Engineering , Beijing Information Science & Technology University , Beijing1000192, China )Abstract ： To solve difficult of installing the vibration sensor , a fault diagnosis method for rolling bearingswas proposed in this paper , which is based on acoustic signals . Acoustic sensor was used to acquisition a ­coustic signals of the fault bearing by the non-contact w ay . The impulse response sequence of Linear-phase FIR filter was calculated using Matlab . The envelope signal was obtained by Hilbert transform for the fault source modulated signal . The fault type of rolling bearing was determined by analyzing the frequency spec ­trum of the signal envelope . The method was applied to fault diagnosis for rolling bearing , and the feasibility and effectiveness of method were verified through examples of laboratory .Key words ： rolling bearing ； fault diagnosis ； linear-phase FIR filter ； Hilbert transform〇引言对于滚动轴承的故障诊断，最关键、最困难的问题之一是如何对滚动轴承的故障特征频率进行正确的提 取，它直接关系到滚动轴承故障诊断的准确性和预报 的可靠性。

采用声发射技术对货车轮对轴承故障进行
采用声发射技术对货车轮对轴承故障进行诊断
 在相同工况下采用声发射(AE)技术对352226X2—2Z型铁路货车滚动轴承故障信息进行了采集与处理试验结果表明，将AE诊断法用于检测铁路货车滚动轴承故障具有一定的可行性。

铁路货车轮对轴承的正常运转直接关系着车辆的安全行驶。

因此，滚动轴承的状态检测一直是车辆段安全检测的重要内容。

目前，国内普遍采用共振解调等振动法诊断轴承故障。

实践表明，现有的解调分析方法存在某些局限性，采用这种技术原理研制的诊断系统对某些故障的诊断准确性较差。

笔者在货车轮对轴承故障诊断课题的前期研究中亦采用了振动法，且已进入现场试验阶段。

但现场试验中整个机械传动和电控系统较复杂，成本高，同时传动系统的振动易造成过载，系统泄漏的电荷对诊断结果有很大影响，从而造成误诊。

因此，提出采用声发射技术对轴承的故障进行检测。

1　轴承声发射诊断技术
声发射,是材料变形或破坏时储存的应变能释放产生弹性波的现象。

根据对声发射传感器采集输出的电信号进行分析，可对声发射源做出正确的解释。

声发射(AE)传感器与传统的振动加速度传感器相比具有更多的潜在优势l¨。

AE传感器不受结构与旋转动态振动噪声的影响，可以获取一系列的由轴承故障处产生的瞬时能量脉冲。

因此，AE传感器特别适合于轴承的故障诊断·引。

为了明确检出A真的特征，一般进行以下测：(1)频谱分析；(2)记数法；(3)有效值；(4)振幅分布等。

其中，记数法、有效值和振幅分布为时域分。

振 动 与 冲 击第27卷第3期J OURNAL OF V IBRAT I ON AND SHOCKVo.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。

世君器曲Ｉ吝怒论坛２０５ＷＬＤＬＷＡＹｏＲＲＡＩＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＳｔｕｄｉｅｓｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＴｒｏｕｂｌｅＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＳｌｉｄｉｎｇＢｅａｒｉｎｇＱＩＮＰｉｌｌｇ，ＺＨＡＮＧＱｉ．，ＹＡＮＢｉｎｇ，ＳＯＮＧＳｈａｏｎａｎＡ呦删：Ｉｌ拓日啪￡蛆ｌｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ。

ｆｔｈｅ曲ｄｉｎｇｂｅ商ｎｇｔｒ硼日鹄０ｆｔｈｅｄｋ！ｓｅｌｉｏｅｏｏｌｏｕｖｅｊ玎ｔｈｅｐｒｏｄｕｃｆｉ∞ｐｒａｃｆｉ。

ｅ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｈａｖｅｄｉｒｅｃｔｉｌｌｌｐａｃｔ叩ｔｈｅ明ｆｅｔｙａｎｄ枷捌ｔｙ０ｆｔｈｅｈ幽ｃａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ．Ｉｔ诂ｔｈｅｍｆｏＩｅｏｆｉｍｐｒｔａｎｔ８ｉ础ｃａｒｍｔｏＣ８１Ｔｙｏｕｔｔｈｅｍｏｎｉｔ咖ａｎｄ删ｅ击８掣嘲ｓｆｏｒｔｈｅ札咖０ｆｔｈｅｓＨｄｉｒＩｇｂｅ“ＩＩｇ．ＴｈｅａｒｔｉｃｌｅｐＩ｜恒ｆｏｒ－ｂｅ晡Ｉｌｇ船ｔｈｅ蛐ｗａｒｄｔｈｅｉｄｅａ０ｆｔａｋｉｎｇｔｈｅ胁越ｔｈ豇ｅｉｓｏｃ（？ｔｌｒｌ靴ｅ０ｆｃｏｎｔａｃｔ缸甜０ｎｋｔｗ傥ｎｔｈｅａｘｌｅａｎｄｔｈｅｔｏｊｕｄ舻ｔｈｅｂｅａｒｉｎｇｔｒｏｕｂｌｅａｎｄｅｍｆｌｏｙｉＩｌｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄ０ｆ缸ｍｌｌ】址ｅｄｈｏｕｂｋｔｕｍｉｒＩｇｔｈｅｍｒｍａｌｌｕｂＩｉｃａｂ伽ｓｔａｔｅｇｒａｄｕ一曲ｔ０ｔｈｅ蛐０ｆｄｒｙ箭ｃｆｉｏｎ０ｎｔｈｅｓ谢ｃ—ｌｏａｄｔｅｓｔｉｎｇｓｔａｎｄ．ｈｉｓｆｏｕｎｄｆｒｏｍｔｈｅａｎａｌｙｓｇｏｆｔｈｅｍｕｎｄ西酗ａｌｂｅｆｏ挖ｔｈａｔ岫ｍｏｍｔ咄ａｎｄｔ］ｏｕｂｌｅｄｉ呼１０ｓｉｓ０ｆｔｈｅｓｔａｋｈｔｌｌｅｓｂｄｉｌｌｇｂｅ日ｒｉｒＩｇｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｎｄａｆｔｅｒｔｈｅ以呻出ｃｕｔ—ｏｆｆ２咖ｄｔｈｅｋｍ一啦ｗｉⅡ姓ｅ忙ｂｅｎｅｒｂ，，ｍｅａｒｚｓ０ｆｔｈｅ咖ｎ垃ｎｇ瑚ｆｅ。

ｆ出ｅｓｏｕｎｄ日诤１ａＩｉｎｄｄ啪ｌａｎｄｔｌｌｅｃ０删ｌｌｇｒｅｓｅｔｓＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｔｕ＆∞ａｒｅｔｈｕｓｃｏＭｕｅｔｚｄ．滑动轴承状态监测与故障诊断的实验研究秦萍，张勤，闫兵，宋绍南摘要：内燃机车柴油机滑动轴承故障在生产实践中经常发生，直接影响交通运输的安全性和可靠性，因此对滑动轴承进行状态监测和敌障诊断，具有重要的意义。

基于声音信号的轴承故障诊断方法研究的开题报告一、研究背景及现状轴承是旋转机械设备的关键部件，其运行状态直接影响着设备的安全性、可靠性和运行效率。

因此，轴承故障的准确诊断和预测显得尤为重要。

目前，轴承故障的诊断方法主要包括振动信号分析、温度信号分析、电流信号分析等。

但这些方法存在着诊断效率低、信号干扰等问题。

而基于声音信号的轴承故障诊断方法则具有诊断效率高、信号清晰等优点，因此备受关注并被广泛研究。

二、研究目的和意义本研究旨在通过研究基于声音信号的轴承故障诊断方法，建立一套高效、准确的轴承故障检测和诊断体系，为轴承运行状态的实时监测提供技术支持。

同时，通过对声音信号的分析和处理，还能更好地理解轴承故障的本质和原因，为轴承的设计和制造提供有价值的参考。

三、研究内容（1）对轴承在不同工况下的声音信号进行采集和预处理，获取有效的原始数据。

（2）通过声音信号特征提取和分析方法，获取轴承故障的相关特征。

（3）建立基于机器学习算法的轴承故障诊断模型，实现对轴承故障的自动识别和分类。

四、研究方法本研究将采用实验室模拟和模拟数据仿真相结合的方法，对轴承在不同工况下的声音信号进行采集和预处理。

并利用机器学习算法，对声音信号进行特征提取和分析，建立轴承故障识别模型。

最后，针对不同的实际应用场景，对所建立的模型进行验证和优化。

五、研究预期结果本研究的预期结果包括：（1）建立一套基于声音信号的轴承故障检测和诊断体系，实现轴承故障的自动识别和分类。

（2）找到与轴承故障相关的声音信号特征，为轴承故障的预测和诊断提供新的思路和方法。

（3）验证所建立的轴承故障诊断模型的实际效果和准确性，提高轴承运行状态的实时监测水平。

六、研究计划本研究计划于2021年9月开始，时间预计为两年。

具体研究计划如下：第一年：1.1 系统研究基于声音信号的轴承故障检测和诊断方法，深入了解声音信号特征提取和处理方法的理论基础和实际应用。

1.2 收集和整理轴承故障的声音信号数据，并建立数据处理和分析的算法流程。

基于音频信号的滚动轴承智能故障诊断方法研究的开题报告【摘要】滚动轴承作为机械装置中不可或缺的部分，一旦发生故障，会对整个系统的运行产生重大影响。

因此，如何准确快速地诊断滚动轴承故障成为目前学术界和工业界广泛关注的问题。

本文基于音频信号分析技术，提出了一种滚动轴承智能故障诊断方法，以期为滚动轴承故障诊断提供新的思路和手段。

本文首先介绍滚动轴承的基本结构和运行原理，然后简要阐述了常见的滚动轴承故障模式。

接着，阐述了基于信号处理的滚动轴承故障诊断方法的基本流程和关键技术，包括数据采集、信号处理、特征提取和故障分类。

其中，信号处理和特征提取是核心技术，本文将重点介绍短时傅里叶变换、小波分析等信号处理技术和频域、时域等特征提取方法。

最后，对该方法未来的研究方向和应用前景进行了展望。

本文提出的故障诊断方法具有高准确性、高鲁棒性等优点，可以在工业实践中得到广泛应用。

同时，该方法也有很大的研究价值，可以为滚动轴承故障预测和寿命评估等问题提供理论支持和实践指导。

【关键词】滚动轴承；智能故障诊断；音频信号；信号处理；特征提取【中文摘要】滚动轴承是机械设备中的重要组成部分，它的故障会对整个系统的运行产生重要影响。

因此，如何准确快速地诊断滚动轴承故障成为目前学术界和工业界广泛关注的问题。

本文提出了一种基于音频信号的滚动轴承智能故障诊断方法。

该方法具有高准确性、高鲁棒性等优点，可在工业实践中得到广泛应用。

本文阐述了该方法的基本流程和关键技术，包括数据采集、信号处理、特征提取和故障分类。

同时，对该方法的未来研究方向和应用前景进行了展望。

【关键词】滚动轴承；智能故障诊断；音频信号；信号处理；特征提取。

基于音频信号的轴承故障DHMM诊断方法研究及DSP实现的开题报告一、选题背景和意义随着工业化进程的不断加快，机械设备在生产中起着至关重要的作用，轴承作为机械设备中的重要部件之一，其正常运行对于机械设备的运行和生产效率起着至关重要的作用。

然而，在轴承运行过程中，由于各种原因，轴承可能会发生故障，可能导致机械设备锁死或崩溃，从而对生产和安全产生严重的影响。

因此，实现对轴承故障的及时诊断具有重要的现实意义，能够有效提高机械设备的安全性和生产效率。

目前，许多诊断方法已经被提出和应用于轴承故障的检测和诊断中，其中，基于音频信号的轴承故障诊断方法是其中的一种。

这种方法通过分析轴承在运行时产生的声音信号，来判断轴承是否存在故障。

可以实现快速、准确地诊断轴承故障，为设备的及时维护提供了有效手段。

二、研究内容和主要工作本研究旨在设计一种基于音频信号的轴承故障DHMM诊断方法，并对该方法进行DSP实现，从而实现对轴承故障的快速、准确诊断。

具体工作内容如下：1. 对轴承运行时产生的声音信号进行采集和预处理，去除噪声干扰，提取轴承声音特征参数。

2. 在轴承声音特征参数的基础上，利用DHMM模型进行故障诊断，建立轴承的运行状态模型和故障状态模型。

3. 在实验室中构建轴承故障模型，模拟轴承故障情况，利用所设计的基于音频信号的轴承故障DHMM诊断方法对其进行诊断。

4. 利用DSP芯片对基于音频信号的轴承故障DHMM诊断方法进行实现，测试该方法在实际应用中的准确性和稳定性。

三、研究计划和进度安排本研究计划分为以下几个阶段：1. 文献综述和基础理论学习，包括轴承故障检测、DHMM模型和DSP芯片的相关知识和技术，预计时间为一个月。

2. 声音信号采集和预处理，包括采集传感器和信号处理应用程序的设计和开发，预计时间为两个月。

3. 基于DHMM模型的轴承故障诊断方法设计和实现，包括模型的建立和优化，预计时间为三个月。

4. 实验室模拟轴承故障情况，并利用所设计的基于音频信号的轴承故障DHMM诊断方法对其进行诊断，预计时间为两个月。

振动与冲击JOURNALOFVIBRATIONANDSHOCK Voa.39No.152020 3915基于声发射的滚动轴承损伤定位方法研究柳小勤，汤林江，侯凯泽，伍星，王之海(昆明理工大学机电工程学院，昆明650500)扌商要：低速重载轴承故障特征频率低，受转速波动影响大，难以使用频谱分析进行故障源定位。

将基于到达时间差的声发射定位方法应用于轴承故障定中,找出损伤的确切位置。

针对轴承的环形结构,建立了不依赖于声发射传播速度的定位计算模型。

同时提出了基于小波包分解的最优时差计算方法来提高定位精度％推力轴承座圈上的断铅实验和模拟损伤定位实验均表明该方法具有很高的定位精度。

该定位方法不依赖于转速和频率分析，对变速大型轴承的故障定位具有应用潜力。

关键词：声发射;滚动轴承;故障定位;到达时间差;小波包分解中图分类号：文献标志码：A D0I：10.13465/ki.jvs.2020.15.024Fault localization for rolling bearing baser on AELIU Xiaoqm&TANG Linjia/g&HOU Kaize&WU Xi/g&WANG Zhiha0 (Faculty of Mechanical and Elect/cal Enginee/ng，Kunming University of Science and Technology，Kunming650500，China) Abstrad:Fault feature frequencies of Ww speed and hvyy loaded rolling bex/nys are Uwar，and vsy tv be VFected by rotating speed fluctuation.It is dificuW tv Ucata fault sources of these bex/nys using spectral analysis.Here，a fault localization method for rolling bex/ny based on the vrUal time dfference(ATD)of acoustic emission(AE)was proposed.Aiming at bv/ny's annular strudu/,the fault Uca/zation computation model not tv/ly on AE propagation speed was built.At the same time，the optimal ATD computation method was proposed based on the wxveUl package decomposoioon ioompeoeeihecompuiaioon accueacy.Thepencoa-aead beeakongiesison beaeongeaceand somuaaied damage locating ones showed that the proposed method has higher fault localization accuracy;it does not depend on rotating speed and frequency analysis;U is ve/pVential far fauW location of large scale bex/nys with va/abjv rotating speed.Key words：acoustic emission(AE);rolling bv/ny；fault Uca/zation;vUval time dWference(ATD);wxvvWl package decomposition随着性能的提高，滚动轴承在大型旋转机械中的应用越来越普遍，对大型工业设备的可靠性和安全性的影响逐渐增强。

基于声发射检测技术的滚动轴承缺陷检测孙永生;李猛;刘恒;景敏卿;王凤涛【摘要】Acoustic Emission technology was used to diagnose the typical defect of rolling bearing and identify the size of fault.A new processing way of so-called time domain plus frequency domain was proposed for the complicated AE signals,which were processed by combining short-time absolute average and autocorrelation function to extract bearing characteristic frequency simply and effectively.In addition,through researching on the AE signal of bearing rollers in some particular experiments and analyzing the character of the rolling entry into and depart from the fault area,then the time difference between entry and depart can be calculated and the fault width of bearings can be identified.The experiment results prove the way of defect diagnosis and fault size identification is effective and believable.%基于声发射技术对滚动轴承的典型缺陷进行了检测分析，并对其缺陷尺寸进行了测量。

说明书摘要一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断的新装置，其步骤为：（1）、安装声发射传感器、转速传感器、获取声发射信号和转速信号：将声发射传感器安装于汽轮发电机组的滑动轴承上，用来接收滑动轴承的声发射信号；将转速传感器安装在发电机组滑动轴承侧，用来获取转子转速信号，并将接收到的声发射信号和转速信号传送给声发射检测系统；（2）、对声发射信号进行处理、分析，提取特征；（3）故障诊断：根据得到的各类特征，依据经验值或专家系统，将各类特征进行分别比对，从而完成对汽轮发电机组滑动轴承的故障诊断。

该装置包括声发射检测系统以及安装于汽轮发电机组的滑动轴承上的声发射传感器、转速传感器。

本发明是一种操作简便、快速、诊断精度高、可满足高自动化程度的基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置。

权利要求书1、一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法装置，其特征在于步骤为：（1）、安装声发射传感器和转速传感器，获取声发射信号和转速：将声发射传感器安装于汽轮发电机组的滑动轴承上，用来接收滑动轴承的声发射信号；将转速传感器安装在汽轮机发电机组滑动轴承侧，用来获取转子转速信号。

将接收到的声发射信号和转速信号传送给声发射检测系统；（2）、对声发射信号进行处理、分析，并进行特征提取：利用自主研发的声发射检测系统对声发射信号进行事件计数计算、振铃计数计算、能量计算、信号幅度计算、中心频率计算、频谱能量不稳定度计算、频谱分析以及功率谱分析，同时结合转速信号提取下述特征：事件计数特征、振铃计数特征、能量特征、信号幅度特征、中心频率特征、频谱能量不稳定度特征、时频特征以及功率谱特征；（3）故障诊断：根据步骤（2）中得到的各类特征，依据经验值或专家系统，将各类特征进行分别比对，从而完成对汽轮发电机组滑动轴承的故障诊断。

2、一种基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断装置，其特征在于：它包括声发射检测系统（6）以及安装于汽轮发电机组（4）的滑动轴承（3）上的声发射传感器（1）和转速传感器（2），所述声发射传感器（1）通过电缆与前置放大器（5）相连，前置放大器（5）的输出端与声发射检测系统（6）相连，转速传感器（2）直接用电缆与声发射检测系统（6）相连，声发射检测系统（6）用来接收滑动轴承（3）的声发射信号和（2）的转速信号，所述声发射检测系统（6）对声发射信号进行处理、分析、提取特征，并进行故障诊断。

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 SHOCKVo.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。

基于声发射信息熵均距的滑动轴承润滑状态故障诊断研究谭浩宇;颜毅斌;张骁;陈清化
【期刊名称】《自动化应用》
【年(卷),期】2024(65)4
【摘要】在声发射信号的信息熵距的基础上,提出了声发射信号的信息熵均距诊断方法,该方法能有效提升汽轮机上滑动轴承润滑状态的诊断精度,通过突出润滑状态的信息熵特征和改变信息熵点之间的距离算法,使不同润滑状态之间的差异更明显,以增强对润滑状态的准确识别能力。

该效果在半干摩擦状态的诊断上表现最显著,并在实际机组上验证了该方法的有效性,为滑动轴承润滑状态的诊断和故障预测提供了更可靠的方法。

【总页数】5页(P139-142)
【作者】谭浩宇;颜毅斌;张骁;陈清化
【作者单位】湖南省高铁运行安全保障工程技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TB533.1;TH133.312
【相关文献】
1.滑动轴承润滑状态与声发射信号特征关系研究
2.基于声发射技术的滑动轴承润滑状态诊断研究进展
3.基于声发射及WST-CNN协同的滑动轴承润滑状态识别
4.基于声发射信号信息■贴近度的滑动轴承润滑状态诊断方法
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基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装
置
摘要
随着不断发展的科技和社会，汽轮机滑动轴承是用于支持汽轮机的重要组成部分，其正常运行对社会经济的发展至关重要。

汽轮机滑动轴承经常会出现故障，如滑动轴承的内圈、外圈和滚动体的磨损、沾滞损坏、洗涤损坏等，而这些故障会严重影响汽轮机的性能和寿命。

基于声发射检测技术的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置，能够有效地检测和诊断滑动轴承的故障，维护汽轮机的正常运行。

本文主要研究基于声发射检测的汽轮机滑动轴承故障诊断方法及其装置，采用声发射检测技术对滑动轴承进行检测，具体内容包括以下几点：首先，研究和分析汽轮机滑动轴承的结构以及其主要故障原因；其次，研究汽轮机滑动轴承声发射检测技术的原理，筛选出具有诊断意义的频带，并通过信号处理的技术获取故障特征；最后，结合滑动轴承的故障特征，采用诊断算法诊断滑动轴承故障，并根据滑动轴承的特性制定不同类型的故障诊断报警装置。

本文的研究成果可以为维护汽轮机滑动轴承提供可靠的故障诊断服务，避免由于滑动轴承故障造成汽轮机不正常运行，从而提高汽轮机的可靠性和经济性。

声发射检测技术在滚动轴承故障诊断中的研究与应用的开题报告一、研究背景滚动轴承是旋转机械中常用的传动装置之一，其实用寿命与工作环境、负荷、润滑情况等因素密切相关。

故障的发生对机器设备的正常运转将产生严重影响。

因此，对滚动轴承故障进行准确和快速的诊断，对于提高设备的维修效率和可靠性具有重要的意义。

联合国教科文组织和中国机械工程学会所制定的《机械故障诊断通则》等文献中均提出利用发射检测技术作为滚动轴承故障的有效手段。

二、研究意义声发射检测是通过监测被测对象振动产生的声波信号，并借助相关分析技术进一步分析振动信号，从而实现设备故障诊断的一种方法。

传统的声发射检测技术应用于滚动轴承故障检测上，已经取得了一定的成果。

本文旨在结合目前国内外滚动轴承声发射检测技术研究进展，对各种滚动轴承故障现象进行分析，提出一种基于声发射检测技术的滚动轴承故障诊断方法。

三、研究内容（1）综述目前国内外滚动轴承故障诊断相关研究进展，并总结各种滚动轴承故障现象及其检测方法。

（2）介绍声发射检测技术的基本原理、特点以及在滚动轴承故障诊断中的应用现状。

（3）利用声发射检测技术对滚动轴承故障进行诊断并进行数据分析。

（4）基于数据分析结果，提出一种基于声发射检测技术的滚动轴承故障诊断方法。

（5）进行实验验证，验证所提出的滚动轴承故障诊断方法的可行性。

四、研究方法（1）文献综述法，搜集和分析目前国内外滚动轴承故障诊断和声发射检测技术的研究成果。

（2）声发射检测法，从实验对象中获取振动信号，进行信号处理，在分析其频谱、波形等基础上，对其进行诊断。

（3）数据分析法，根据所得数据进行科学分析并结合文献综述归纳总结，形成诊断方法。

（4）实验验证法，以实验数据验证诊断方法的可行性。

五、预期成果文献综述详实可靠，语言准确规范，实验结果严谨可信；滚动轴承故障诊断方法基于声发射检测技术，具有一定的应用性；所提出的方法能够提高滚动轴承故障诊断准确性和效率，从而实现对设备故障的有效预测和预防。