滚动轴承振动信号特性分析

关于滚动轴承故障检测的改进包络分析滚动轴承是机械设备中常见的零部件，负责支撑和转动设备中的轴，因此其运转状态直接关系到设备的正常运转和寿命。

滚动轴承故障的检测一直以来是一个重要的课题，传统的故障检测方法往往不够精确和高效。

为了提高滚动轴承故障检测的精度和效率，近年来，学者们开始利用包络分析方法进行故障诊断。

本文将从滚动轴承故障检测的现状和包络分析方法的改进两个方面进行探讨。

一、滚动轴承故障检测的现状目前，滚动轴承故障检测主要依靠振动信号分析。

一般来说，通过对轴承振动信号的采集和分析，可以识别出不同类型的故障，包括滚动体故障、内外环故障和保持架故障等。

传统的振动信号分析方法存在一些问题。

对振动信号的分析需要专业的设备和技术，成本较高，不适合大规模生产的需求。

传统的振动信号分析方法针对不同类型的故障识别效果不尽如人意，特别是对于早期故障的检测效果不佳。

为了提高滚动轴承故障检测的精度和效率，有必要探索新的方法和技术。

二、包络分析方法的改进包络分析是一种常见的信号处理方法，它可以通过对原始信号的包络线进行分析，来识别出信号中的重要信息。

在滚动轴承故障检测中，包络分析方法可以用来分析轴承振动信号，从而识别出轴承的故障类型和程度。

目前的包络分析方法在滚动轴承故障检测中存在一些问题，主要表现在以下几个方面：1. 效果不尽如人意：在实际应用中，现有的包络分析方法对于不同类型故障的识别效果不尽如人意，特别是对于早期故障的诊断效果较差。

2. 计算复杂度高：现有的包络分析方法需要大量的计算资源和时间，不适合实时和在线的故障诊断需求。

为了改进包络分析方法在滚动轴承故障检测中的应用效果，需要从以下几个方面进行改进：1. 改进包络分析算法：针对滚动轴承振动信号的特点，有必要开发新的包络分析算法，以提高对不同类型故障的诊断效果。

2. 优化计算方法：对于包络分析算法的计算复杂度进行优化，以提高其实时性和在线性。

3. 结合其他信号处理方法：将包络分析方法与其他信号处理方法相结合，以提高对滚动轴承故障的诊断精度和效率。

滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法目录一、内容综述 (2)二、滚动轴承振动信号分析 (3)1. 滚动轴承工作原理及结构特点 (4)2. 振动信号产生机制 (5)3. 振动信号采集与处理 (6)三、齿轮振动信号分析 (7)1. 齿轮工作原理及故障类型 (8)2. 振动信号特征提取 (10)3. 齿轮故障识别与诊断 (11)四、滚动轴承与齿轮振动信号分析方法 (12)1. 时域分析 (13)2. 频域分析 (14)3. 时频域联合分析 (16)五、故障诊断方法 (17)1. 基于振动信号特征的故障诊断 (18)2. 基于模型的故障诊断 (20)3. 基于智能算法的故障诊断 (21)六、实验与应用实例 (22)1. 实验设计 (24)2. 实验结果与分析 (25)3. 应用实例介绍 (26)七、结论与展望 (28)1. 研究结论 (29)2. 展望未来发展趋势 (29)一、内容综述本文档旨在全面阐述滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的研究现状、发展趋势及其重要性。

随着工业领域的快速发展，滚动轴承和齿轮作为机械设备中的关键部件，其运行状态的正常与否直接关系到整个系统的稳定性和效率。

针对滚动轴承和齿轮的振动信号分析以及故障诊断方法的研究具有极其重要的实际意义。

滚动轴承和齿轮的故障诊断主要依赖于振动信号分析，通过对振动信号的特征提取和模式识别，实现对设备状态的实时监测和故障诊断。

随着信号处理技术和人工智能技术的不断进步，滚动轴承和齿轮振动信号分析的方法日趋成熟，为设备的故障诊断提供了有力的技术支持。

本文首先概述了滚动轴承和齿轮的基本结构、工作原理及其在机械设备中的重要地位。

然后重点介绍了振动信号分析的基本原理和方法，包括信号采集、特征提取、模式识别等关键环节。

接着详细阐述了基于振动信号的故障诊断方法，包括传统方法如频谱分析、包络分析等，以及近年来新兴的基于机器学习和深度学习的诊断方法。

对滚动轴承和齿轮振动信号分析与故障诊断方法的未来发展趋势进行了展望。

滚动轴承振动信号特性分析滚动轴承是一种常见的机械元件，在机械系统中起到支撑转动轴承、减少摩擦和传递载荷的作用。

然而，由于长期使用或其他原因，滚动轴承可能会出现一些故障，如疲劳破坏、过度磨损和松动等。

因此，滚动轴承的振动信号特性分析对于故障检测和预测具有重要的意义。

滚动轴承的振动信号是由于内外圈的滚珠与滚道之间的相对运动而产生的，这些振动信号可以通过加速度传感器等设备进行采集。

基于振动信号的特性分析，可以帮助我们了解滚动轴承在运行过程中的状况，从而判断是否存在故障。

下面将从不同的角度分析滚动轴承振动信号的特性。

首先，可以从时间域来分析滚动轴承的振动信号特性。

利用时间域信号，可以直观地观察到滚动轴承振动信号的波形变化。

通过观察振动信号的幅值和周期，可以初步判断是否存在异常。

通常情况下，正常的滚动轴承振动信号应该是稳定和准周期的。

如果出现振动信号的幅值波动较大或周期不规则，可能表示滚动轴承存在故障。

其次，可以从频域来分析滚动轴承的振动信号特性。

频域分析可以将信号从时域转换为频域，通过频谱图来观察不同频率分量的强度。

通过对滚动轴承振动信号进行傅里叶变换，可以得到其频谱图。

正常的滚动轴承振动信号的频谱图应该是窄带的，且主要集中在轴承的基频和谐波频率上。

如果出现频谱图突然增加了一些频率分量，可能表示滚动轴承存在故障，如滚珠松动、内圈或外圈的损伤等。

此外，滚动轴承的振动信号还可以通过时频分析方法进行特性分析。

时频分析可以将信号的时域信息和频域信息进行联合分析，可以观察到信号在时间和频率上的变化。

通过应用时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）和小波变换，可以查看滚动轴承振动信号在时间和频率上的瞬态和局部特性。

这种分析方法可以帮助我们检测滚动轴承振动信号的瞬态特征和突变情况，提高故障检测和预测的准确性。

最后，滚动轴承的振动信号特性还可以通过统计学方法进行分析。

通过统计学参数，如均值、标准差和峭度等，可以观察滚动轴承振动信号的集中程度、离散程度和峰态等特性。

滚动轴承的振动测量与简易诊断（1）由于滚动轴承的故障信号具有冲击振动的特点，频率极高，衰减较快，因此利用振动信号对其进行监测诊断时，除了参考前面已经介绍的旋转机械、往复机械的振动测试方法以外，还应根据其振动特点，有针对性地采取一些措施和方法。

一、测点的选择滚动轴承因故障引起的冲击振动由冲击点以半球面波方式向外传播，通过轴承零件、轴承座传到箱体或机架。

由于冲击振动所含的频率很高，每通过零件的界面传递一次，其能量损失约80％。

因此，测量点应尽量靠近被测轴承的承载区，应尽量减少中间传递环节，探测点离轴承外圈的距离越近越直接越好。

图1表示了传感器位置对故障检测灵敏度的影响。

在图1 (a)中，假如传感器放在承载方向时为100%，则在承载方向士45°方向上降为95％（- 5dB），在轴向则降为22%-25%（-12～13dB）。

在图1 (b)中，当止推轴承发生故障产生冲击并向外散发球面波时，假如在轴承盖正对故障处的读数为100%，则在轴承座轴向的读数降为5%（-19dB)。

在图1 (c) 和(d)中给出了传感器安装的正确位置和错误位置，较粗的弧线表示振动较强烈的部位，较细的弧线表示因振动波通过界面衰减导致振动减弱的情形。

图1 传感器位置对故障检测灵敏度的影响由于滚动轴承的振动在不同方向上反映出不同的特性，因此应尽量考虑在水平（x）、垂直（y）和轴向（z）三个方向上进行振动检测，但由于设备构造、安装条件的限制，或出于经济方面的考虑，不可能在每个方向上都进行检测，这时可选择其中的两个方向进行检测。

二、传感器的选择与固定方式根据滚动轴承的结构特点，使用条件不同，它所引起的振动可能是频率约为1kHz以下的低频脉动（通过振动），也可能是频率在1kHz以上，数千赫乃至数十千赫的高频振动（固有振动），通常情况下是同时包含了上述两种振动成分。

因此，检测滚动轴承振动速度和加速度信号时应同时覆盖或分别覆盖上述两个频带，必要时可以采用滤波器取出需要的频率成分。

滚动轴承常见故障及其振动信号特征作者：武栋梁来源：《科技资讯》2012年第18期摘要:轴承为机械设备的关键部件之一,轴承损坏能直接影响设备正常运作,影响生产效率。

本文对轴承的常见故障原因及形式进行分析,并总结其故障检测方法和轴承在发生故障时的振动信号特征。

关键词:轴承故障振动信号中图分类号:TH133 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)06(c)-0085-02及时对系统关键部件进行维修和更换可以在一定程度上避免系统工作过程中关键部件损坏带来的系统故障造成的经济损失和人员伤害。

滚动轴承为旋转机械的关键部件,其运行状态直接决定转动部件的效率和安全,本文总结了常见的滚动轴承故障种类和轴承故障检测方法,并对轴承振动信号特点进行分析。

本文对轴承故障的诊断和设备的维修提供参考作用,有助于实现对轴承故障的原因和种类的预先判断。

1 轴承故障形式及原因分析滚动轴承在工作过程中,由于装配不当、润滑欠缺、异物侵入或者超负荷运转等都可能引发轴承损坏,或者过载等都可能引发轴承损坏,或者长时间工作后产生疲劳剥落或者自然磨损导致系统故障。

常见的轴承故障可总结为损伤和磨损两大类。

常见的损伤类故障有疲劳剥落、塑性变形、轴承烧伤、锈蚀、断裂、胶合六种；磨损类故障为轴承长期正常工作引起的渐变性故障。

1.1 疲劳剥落滚动轴承发生故障的典型方式是其滚动接触发生单纯的疲劳剥落。

在工作中,轴承滚子和滚道接触面相对滚动的同时又互相挤压,加上周期交变载荷的作用,长时间工作后,轴承部件接触面将产生小的剥落坑,最终发展为大面积剥落,该现象称作疲劳剥落。

1.2 塑性变形当工作载荷过重时,由于滚动轴承承受的过大的冲击力和静载荷的原因,轴承滚道的表面上形成的不均匀凹坑,这种现象主要发生在低速旋转的轴承上。

另外由于热变形而引起的额外的载荷也可能使轴承产生塑性变形[1]。

1.3 断裂过大的负荷是轴承内部部件断裂的主要原因,另外工作过程中摩擦产生的热应力过大时也能引起轴承零件的断裂。

滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究共3篇滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究1滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究随着工业自动化的推进和智能化的发展，机械设备的使用率越来越高，滚动轴承作为最常用的机械元件之一，其使用寿命的长短直接关系到整个机械设备的寿命。

如果能够在使用前预测轴承故障的发生，及时进行维护，就可以极大地提高设备的可靠性和使用寿命。

因此，如何对滚动轴承进行振动信号处理及特征提取成为了机械故障预测领域的热门研究方向。

滚动轴承的振动信号可以通过加速度、速度、位移等参数来表征。

振动信号处理的基本内容包括数据采集、滤波、去噪、分析和特征提取等步骤。

数据采集是为了获取原始振动信号，通常使用加速度传感器将振动信号转换成电信号采集下来。

然后对采集到的振动信号进行滤波和去噪处理来消除环境噪声和其他信号干扰，以便于分析和提取轴承特征信息。

在分析振动信号时，需要从几个方面入手。

首先是时域分析，通过对振动信号的时间序列进行统计分析，可以得到均值、方差、峰值、波形等信息。

其次是频域分析，可以将时域信号转化为频域信号来分析频率分布特征。

最后是时频域分析，可以将振动信号拆分成多个小时间段，然后在每个时间段内进行频域分析，进一步揭示振动信号的时变特性。

特征提取是对振动信号分析的最核心步骤。

特征提取旨在从振动信号中提取出对轴承状态诊断有意义的特征量，以实现机械设备健康状态的检测和故障诊断。

目前常用的特征量包括时域特征、频域特征、时频域特征等。

时域特征包括均值、方差、峰值、脉冲因子、裕度因子等；频域特征包括能量、均值频率、频率幅值、谱峰等；时频域特征包括小波包能量特征、小波包熵特征与小波包谱能量特征等。

总之，滚动轴承的振动信号处理及特征提取是机械预测维护的重要内容，其研究对于提高机械设备的可靠性和使用寿命具有重要的意义。

未来，随着新技术的不断引入和发展，机械故障诊断和维护模式也将不断升级，从而为滚动轴承振动信号处理及特征提取的研究提供更加广泛和多样化的应用场景滚动轴承是工业生产中不可或缺的机械零件，但其长期运行可能会受到各种因素的干扰而导致故障，因此开展振动信号处理及特征提取研究对于机械设备的预测维护具有重要的意义。

滚动轴承常见故障及其振动信号特征轴承长时间未使用或者存储环境不良会导致轴承表面生锈,进而引发轴承锈蚀故障。

另外,轴承在工作过程中也可能因为润滑不良或者介质腐蚀等原因产生锈蚀现象。

1.6胶合轴承在长期运行过程中,可能会因为润滑不足或者介质污染等原因导致轴承内部的胶合现象。

胶合现象会导致轴承的滚动体和滚道之间失去滚动性能,从而引发轴承故障。

2轴承故障检测方法轴承故障检测的方法主要包括视觉检测、声音检测、振动检测、温度检测和油液检测等。

其中,振动检测是最常用的一种方法。

轴承在故障发生时会产生特定的振动信号,通过对振动信号进行分析可以判断轴承是否发生故障,并确定故障的类型和程度。

3轴承故障的振动信号特征轴承故障时产生的振动信号具有一定的特征,不同类型的故障会产生不同的振动信号特征。

常见的轴承故障振动信号特征包括频率、振幅、相位和波形等。

通过对这些特征的分析,可以准确地判断轴承的故障类型和程度,并采取相应的维修措施。

总之,对轴承故障的诊断和维修具有重要意义。

通过本文对轴承常见故障形式、故障检测方法和振动信号特征的分析,可以帮助工程师更好地诊断和处理轴承故障,提高设备的运行效率和安全性。

轴承锈蚀的原因之一是水分侵入。

当轴承停止工作时，温度下降，空气中的水分容易在轴承表面凝结成水珠，如果不及时清理，就会引起轴承锈蚀。

另外，保护不当也会使水分直接进入轴承，导致轴承锈蚀。

在高速高负荷和润滑不足的情况下，轴承部件会迅速升温，摩擦产生的热量能引起轴承部件接触的金属表面相互粘接，这种现象称为胶合。

轴承滚子和滚道相对运动产生的挤压力和侵入轴承滚道的杂物也会引起轴承表面的磨损。

磨损会增大轴承的游隙，降低运转精度，增加工作噪音。

常见的滚动轴承故障检测方法包括油样分析法、温度监测法、声发射法和振动法。

油样分析法通过分析轴承润滑油中的金属颗粒来判断轴承的运转状况。

温度监测法通过监测轴承附近部件的温度来观测轴承是否正常运转。

声发射法可以通过分析发声周期来判断故障类型和部位。

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。

西南交通大学本科毕业设计（论文）滚动轴承振动信号特性分析年级:2010级学号:**********:***专业:机械制造工艺及其设备****:***2014年 6月院系机械工程系专业机械设计制造及其自动化（机械制造）年级 2010级姓名刘元是题目滚动轴承振动信号特性分析指导教师评语指导教师 (签章) 评阅人评语评阅人 (签章) 成绩答辩委员会主任 (签章)年月日毕业设计（论文）任务书班级 2010机制1班学生姓名刘元是学号 20107151 发题日期：2014年 2月 24日完成日期： 6月 20日题目滚动轴承振动信号特性分析1、本论文的目的、意义：滚动轴承的优点众多，因此滚动轴承在工程实践中得到充分的应用。

但是滚动轴承有时的工作条件十分恶劣并且在机械设备中承载载荷、传递载荷。

滚动轴承损坏尤其是突然损坏不仅会导致机械设备的故障失效，甚至可能造成更为严重或许是灾难性的事故。

本论文主要针对滚动轴承振动信号进行研究，在对滚动轴承结构有一定了解的基础上，重点研究滚动轴承振动信号特点，并基于滚动轴承振动实测信号进行分析验证，掌握常见的信号谱分析方法，并尝试对滚动轴承零件故障进行分析。

2、学生应完成的任务（1）基于滚动轴承振动信号进行常见分析的分析方法，如时域分析、FFT分析、功率谱分析研究所实测振动信号，并得出相应结论。

（2）利用小波或其它信号分析方法研究所实测振动信号，并得出相应结论。

（3）利用MATLAB编制信号分析GUI，实现计算信号特征参数及实现简单的信号分析功能。

（4）完成毕业论文。

3、论文各部分内容及时间分配：（共 16 周）第一部分了解滚动轴承的功能、构成 (2周) 第二部分了解滚动轴承常见的失效形式(2周) 第三部分基于实测滚动轴承振动信号利用功率谱等方法分析其特性 (4周) 第四部分利用典型时频分析方法分析滚动轴承振动信号特性并编GUI(6周) 第五部分论文撰写(2周) 评阅及答辩(2周)备注(1)CNKI关于滚动轴承故障分析的论文.（2）功率谱分析、小波分析、希尔伯特-黄变换有关书籍（3）matlab编程方面的书籍指导教师：年月日审批人：年月日摘要滚动轴承在工程实践中得到了充分的应用，但是滚动轴承却十分容易损坏。

滚动轴承振动信号非平稳、非高斯分析及故障诊断研究滚动轴承是工业机械中常见的关键部件之一，其可靠性和性能对设备运行的稳定性和寿命至关重要。

然而，在轴承的运行过程中，由于各种因素的影响，往往会产生振动信号，而这些振动信号往往不是平稳的，也不符合高斯分布。

因此，研究滚动轴承振动信号的非平稳和非高斯特性，以及基于这些特性的故障诊断方法，对于保障轴承的正常运行和预防故障具有重要意义。

首先，我们来了解一下滚动轴承振动信号的非平稳性。

平稳性是指信号的统计特性在整个时间范围内保持不变。

然而，在实际的工作环境中，许多因素会导致滚动轴承振动信号的非平稳性，如负载变化、损伤和故障等。

这种非平稳性表现为信号的幅值、频率和相位在时间上的波动。

因此，传统的平稳信号处理方法不能直接应用于滚动轴承振动信号的分析和诊断。

其次，我们来了解一下滚动轴承振动信号的非高斯性。

高斯分布是一种正态分布，它假设信号的统计特性服从正态分布，并且可以由均值和方差来完全描述。

然而，研究表明，滚动轴承振动信号的统计特性并不符合高斯分布，而是具有一定的偏度和峰度。

这意味着信号的概率密度函数在均值附近不对称，并且峰度比正态分布更加尖峭或平坦。

因此，传统的基于高斯分布假设的信号处理方法在处理滚动轴承振动信号时会引入一定的误差。

针对滚动轴承振动信号的非平稳和非高斯特性，研究者们提出了一系列基于时频分析和非线性动力学的故障诊断方法。

时频分析方法通过将信号在时域和频域上进行联合分析，可以获取信号在不同时间和频率上的特征，以便对滚动轴承的故障进行诊断。

常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换和经验模态分解等。

非线性动力学方法则从信号的时域动力学行为出发，分析滚动轴承振动信号中的非线性特征，以识别可能存在的故障。

常用的非线性动力学方法包括自相关分析、互相关分析、李亚普诺夫指数和功率谱熵等。

以上提到的时频分析和非线性动力学方法在滚动轴承故障诊断中已经得到了广泛应用，并取得了一定的成功。

滚动轴承振动产⽣的可能原因及其特征频率通过前⾯的⽂章《滚动轴承的运动学》，我们了解了滚动轴承运转产⽣的特征频率，但实际上，除了这些频率之外，还存在⼀些其他的频率成分。

产⽣这些复杂的振动频率的原因可以分两类：第⼀类为外界激励所引起的，如轴不平衡、不对中、临界转速、结构共振等，这些故障（或缺陷）可以按照它们各⾃的特征频率来处理；第⼆类是由于滚动轴承⾃⾝结构特点以及故障缺陷所引起的。

通常，滚动轴承不会仅受到⼀种激励作⽤，更多是两种激励同时作⽤引起轴承振动，这就使得振动频谱更为错综复杂，对轴承的故障诊断增加难度。

另⼀⽅⾯，除了存在各⾃的特征频率成分及其谐波之外，还会存在相互调制效应，产⽣边频带。

当轴承各元件出现各种故障时，《滚动轴承的运动学》中的轴承频率公式提供了频率成分的理论计算，这些计算是基于这样的假设：当轴承各元件遭遇故障时，会产⽣⼀个理想的脉冲。

对于轴承局部故障，如滑动和点蚀，会产⽣短时尖的冲击，这些冲击将激起结构共振，相应的振动通过外部安装在轴承座上的传感器能测量到。

每次遭遇⼀个局部故障产⽣的冲击，测量到的振动信号将是按指数衰减的正弦振荡。

1载荷引起的振动滚动轴承在运转过程中，如受到通过轴⼼的轴向载荷，可以认为各个滚动体平均分担，即各滚动体受⼒相等。

但在受到径向载荷F r作⽤时，内圈沿径向载荷⽅向会移动⼀段路径δ0，如图1中虚线所⽰，此时上半圈滚动体不受⼒，下半圈的各个滚动体由于接触点上的弹性变形量δi不同⽽承受不同的载荷Q i。

处于F r作⽤线最下端位置的滚动体受⼒Q0最⼤，对应的变形量δ0也最⼤。

下半圈受载荷作⽤的其他各接触点滚动体的法向变形量为δi与径向载荷⽅向处变形量δ0的关系为图1 轴承元件上的受⼒分析各个接触点法向⼒Q i与沿径向载荷⽅向处的法向⼒Q0的关系为因此，在受载荷作⽤的半圈内，各接触点处的受⼒⼤致呈余弦分布状态，并引起相应规律的应⼒变化。

滚动轴承各元件在⼯作时承受变动的接触应⼒，如单颗滚动体受到的接触应⼒从⼩变⼤，然后再变⼩的周期性变化，⽽在不受载荷的半圈内不受接触应⼒作⽤，内圈上的某⼀点的接触应⼒也有类似的规律。

滚动轴承的振动机理与信号特征滚动轴承的振动可由外部振源引起，也可由轴承本身的结构特点及缺陷引起。

此外，润滑剂在轴承运转时产生的流体动力也可以是振动(噪声)源。

上述振源施加于轴承零件及附近的结构件上时都会激励起振动。

一、滚动轴承振动的基本参数1．滚动轴承的典型结构滚动轴承的典型结构如图1所示，它由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。

图1 滚动轴承的典型结构图示滚动轴承的几何参数主要有：轴承节径D：轴承滚动体中心所在的圆的直径滚动体直径d：滚动体的平均直径内圈滚道半径r1：内圈滚道的平均半径外圈滚道半径r2：外圈滚道的平均半径接触角α：滚动体受力方向与内外滚道垂直线的夹角滚动体个数Z：滚珠或滚珠的数目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)承受径向、轴向载荷时各部分无变形；(3)内圈滚道回转频率为fi;(4)外圈滚道回转频率为fO;(5)保持架回转频率(即滚动体公转频率为fc)。

参见图1，则滚动轴承工作时各点的转动速度如下：内滑道上一点的速度为：Vi=2πr1fi=πfi(D-dcosa)外滑道上一点的速度为：VO=2πr2fO=πfO(D+dcosa)保持架上一点的速度为：Vc=1/2(Vi+VO)=πfcD由此可得保持架的旋转频率(即滚动体的公转频率)为：从固定在保持架上的动坐标系来看，滚动体与内圈作无滑动滚动，它的回转频率之比与d/2r1成反比。

由此可得滚动体相对于保持架的回转频率(即滚动体的自转频率，滚动体通过内滚道或外滚道的频率)fbc根据滚动轴承的实际工作情况，定义滚动轴承内、外圈的相对转动频率为一般情况下，滚动轴承外圈固定，内圈旋转，即：同时考虑到滚动轴承有Z个滚动体，则滚动轴承的特征频率如下：滚动体在外圈滚道上的通过频率zfoc为：滚动体在内圈滚道上的通过频率Zfic为：滚动体在保持架上的通过频率(即滚动体自转频率fbc)为：3.止推轴承的特征频率止推轴承可以看作上述滚动轴承的一个特例，即α＝90°，同时内、外环相对转动频率为轴的转动频率fr，此时滚动体在止推环滚道上的频率为：滚动体相对于保持架的回转频率为：以上各特征频率是利用振动信号诊断滚动轴承故障的基础，对故障诊断非常重要。

典型轴承故障振动信号的MATLAB分析引言：轴承是机械设备中最常用的零件之一，在工业生产中起着至关重要的作用。

然而，轴承在长期使用过程中容易出现故障，导致机械设备的运转异常，进而影响生产效率。

因此，对轴承故障进行有效监测和分析是保证设备正常运转的必要手段之一、振动信号是最常用的轴承故障监测手段之一，本文将使用MATLAB对典型轴承故障振动信号进行分析。

一、轴承故障振动信号简介轴承故障振动信号是轴承发生故障时产生的特征信号，通过对这些振动信号的分析和处理，可以判断轴承是否存在故障，并进一步了解故障的类型和程度。

常见的轴承故障类型包括外环、内环和滚动体的故障，这些故障会产生不同的振动信号特征。

因此，分析轴承故障振动信号是诊断故障的关键步骤。

二、MATLAB分析轴承故障振动信号的步骤1.读取和预处理振动信号利用MATLAB提供的读取数据的函数可以读取轴承振动信号数据，例如使用"load"命令读取信号数据文件。

读取之后，可以对振动信号进行预处理，包括去除噪声和平滑处理等。

常用的预处理方法包括低通滤波和中值滤波等。

2.时域分析通过绘制振动信号的时域图，可以观察到振动信号的整体变化趋势和局部特征。

使用MATLAB的绘图函数可以绘制振动信号的波形图和功率谱图。

波形图可以直观地显示出振动信号的变化情况，功率谱图可以展示信号在不同频率上的能量分布情况。

3.频域分析频域分析可以将振动信号转换为频率信息，用于检测和诊断轴承故障。

使用MATLAB提供的快速傅里叶变换（FFT）函数可以将振动信号从时域转换为频域。

对于振动信号的频谱图，可以通过绘制振动信号的频谱图、阶次图和包络谱图等来分析振动信号的频率特征。

4.统计特征分析通过计算振动信号的统计特征，如均值、方差、峰值等，可以得到反映信号故障特征的参数。

使用MATLAB提供的统计函数即可进行计算。

这些统计特征可以用于区分故障和正常的振动信号，并判断故障的类型和程度。

滚动轴承频谱分析详解对于滚动轴承不能只依赖振动总量来精确评估滚动轴承的状态，也不能完全依赖超声频带测量：振动尖峰能量（Spike Energy）、高频加速度（High FrequencyAcceleration-HFD）、冲击脉冲（Shock Pules－SPM）。

只有将超声测量与振动特征信号分析结合使用才是最好的评定轴承的状态。

滚动轴承一旦产生故障，会产生以下四种类型频率的每一种：随机的超声频率：频率范围5000~60000HZ，测量使用方法：振动尖峰能量、高频加速度、冲击脉冲，这些用于检测轴承的初始故障。

振动尖峰能量烈度图：高频加速度和冲击脉冲的比较烈度表：轴承部件的自振频率：频率范围500~2000HZ，轴承零部件受到冲击时，以它们的自振频率“瞬时扰动”。

在滚动轴承中，滚动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障频率为间隔，而不是1X转速频率的边带）。

轴承自振频率与转速无关，但它们的响应幅值与冲击速度成正比，意味着转速越高，响应幅值也越高。

旋转轴承的故障频率：轴承零部件故障频率与轴承的平均直径-Pa、滚动体直径-Ba、滚动体数目-Nb和接触角-ø有关。

FTF-保持架故障频率、BSF-滚动体故障频率、BPOR-内环故障率、BPIR-外环故障频率。

FTF、BSF、BPOR、BPIR简易计算公式（可参考平台内前期文章介绍）。

轴承故障频率都是转速频率的非整数倍（本人所遇确实如此，但曾看到过一篇文章说正好是转速频率整数倍）。

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。

滚动轴承的振动机理与信号特征（1） 中国设备管理网（2005-06-13）文章来源：中国设备管理网滚动轴承的振动可由外部振源引起，也可由轴承本身的结构特点及缺陷引起。

此外，润滑剂在轴承运转时产生的流体动力也可以是振动（噪声）源。

上述振源施加于轴承零件及附近的结构件上时都会激励起振动。

一、滚动轴承振动的基本参数1．滚动轴承的典型结构滚动轴承的典型结构如图1所示，它由内圈、外圈、滚动体和保持架四部分组成。

图1 滚动轴承的典型结构图示滚动轴承的几何参数主要有：轴承节径D：轴承滚动体中心所在的圆的直径滚动体直径d：滚动体的平均直径内圈滚道半径r1：内圈滚道的平均半径外圈滚道半径r2：外圈滚道的平均半径接触角α：滚动体受力方向与内外滚道垂直线的夹角滚动体个数Z：滚珠或滚珠的数目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)承受径向、轴向载荷时各部分无变形；(3)内圈滚道回转频率为fi;(4)外圈滚道回转频率为fO;(5)保持架回转频率（即滚动体公转频率为fc）。

参见图1，则滚动轴承工作时各点的转动速度如下：内滑道上一点的速度为：V i=2πr1f i=πf i(D-dcosa)外滑道上一点的速度为：V O=2πr2f O=πf O(D+dcosa)保持架上一点的速度为：V c=1/2(V i+V O)=πf c D由此可得保持架的旋转频率（即滚动体的公转频率）为：从固定在保持架上的动坐标系来看，滚动体与内圈作无滑动滚动，它的回转频率之比与d/2r1成反比。

由此可得滚动体相对于保持架的回转频率（即滚动体的自转频率，滚动体通过内滚道或外滚道的频率）fbc根据滚动轴承的实际工作情况，定义滚动轴承内、外圈的相对转动频率为一般情况下，滚动轴承外圈固定，内圈旋转，即：同时考虑到滚动轴承有Z个滚动体，则滚动轴承的特征频率如下：滚动体在外圈滚道上的通过频率zfoc为：滚动体在内圈滚道上的通过频率Zfic为：滚动体在保持架上的通过频率（即滚动体自转频率fbc）为：3.止推轴承的特征频率止推轴承可以看作上述滚动轴承的一个特例，即α＝90°，同时内、外环相对转动频率为轴的转动频率fr，此时滚动体在止推环滚道上的频率为：滚动体相对于保持架的回转频率为：以上各特征频率是利用振动信号诊断滚动轴承故障的基础，对故障诊断非常重要。

滚动轴承常见故障及其振动信号特征摘要:轴承为机械设备的关键部件之一,轴承损坏能直接影响设备正常运作,影响生产效率。

本文对轴承的常见故障原因及形式进行分析,并总结其故障检测方法和轴承在发生故障时的振动信号特征。

关键词:轴承故障振动信号及时对系统关键部件进行维修和更换可以在一定程度上避免系统工作过程中关键部件损坏带来的系统故障造成的经济损失和人员伤害。

滚动轴承为旋转机械的关键部件,其运行状态直接决定转动部件的效率和安全,本文总结了常见的滚动轴承故障种类和轴承故障检测方法,并对轴承振动信号特点进行分析。

本文对轴承故障的诊断和设备的维修提供参考作用,有助于实现对轴承故障的原因和种类的预先判断。

1 轴承故障形式及原因分析滚动轴承在工作过程中,由于装配不当、润滑欠缺、异物侵入或者超负荷运转等都可能引发轴承损坏,或者过载等都可能引发轴承损坏,或者长时间工作后产生疲劳剥落或者自然磨损导致系统故障。

常见的轴承故障可总结为损伤和磨损两大类。

常见的损伤类故障有疲劳剥落、塑性变形、轴承烧伤、锈蚀、断裂、胶合六种；磨损类故障为轴承长期正常工作引起的渐变性故障。

1.1 疲劳剥落滚动轴承发生故障的典型方式是其滚动接触发生单纯的疲劳剥落。

在工作中,轴承滚子和滚道接触面相对滚动的同时又互相挤压,加上周期交变载荷的作用,长时间工作后,轴承部件接触面将产生小的剥落坑,最终发展为大面积剥落,该现象称作疲劳剥落。

1.2 塑性变形当工作载荷过重时,由于滚动轴承承受的过大的冲击力和静载荷的原因,轴承滚道的表面上形成的不均匀凹坑,这种现象主要发生在低速旋转的轴承上。

另外由于热变形而引起的额外的载荷也可能使轴承产生塑性变形[1]。

1.3 断裂过大的负荷是轴承内部部件断裂的主要原因,另外工作过程中摩擦产生的热应力过大时也能引起轴承零件的断裂。

1.4 轴承烧伤轴承装配存在较大偏斜量时,容易引起轴承温度升高,并出现轴承烧伤现象。

另外,轴承润滑不良、应用不合格或者变质的润滑油、装配过紧都能引起轴承的烧伤。