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机械设备故障诊断与监测的常用方法在工业生产和日常生活中，机械设备是不可或缺的一部分。
随着机械设备的不断使用，故障和损坏也是不可避免的。
对机械设备的故障诊断与监测变得至关重要。
本文将介绍机械设备故障诊断与监测的常用方法，帮助大家更好地了解并解决机械设备故障问题。
一、视觉检查视觉检查是最简单、最常用的故障诊断方法之一。
通过裸眼或借助工具，如放大镜或激光测距仪，对机械设备进行外观检查，可以很快地发现设备的损坏或异常。
检查设备的外壳是否有裂纹、设备表面是否有锈蚀等。
同时还可以检查设备的连接部位是否松动，这些都可能是设备故障的先兆。
视觉检查不需要太多的设备和技术，但它能够快速帮助工程师找到故障点，提高了故障诊断的效率。
二、振动分析振动分析是一种通过检测机械设备振动情况来判断设备是否正常的方法。
通过振动传感器采集机械设备的振动信号，然后利用专业的振动分析仪器对信号进行处理和分析，可以判断设备的工作状态。
正常的机械设备应该有规律、平稳的振动，如果振动信号出现异常，可能是设备存在故障。
振动分析可以帮助工程师及时发现设备的故障，避免设备进一步损坏，提高了设备的使用寿命。
三、温度监测温度监测是一种简单而又有效的故障监测方法。
不同的机械部件在工作时会产生不同的温度，对这些温度进行监测可以及时发现机械设备的故障。
通过定期测量设备的温度，可以了解设备是否存在过热或过冷的现象。
某些部件在过热的情况下可能会导致润滑油的失效或零件的膨胀等故障，而在过冷的情况下可能会导致设备的性能降低或损坏。
通过实时监测设备的温度，可以减少设备故障的发生，并及时采取维修措施，提高设备的可靠性和安全性。
四、油液监测机械设备中的许多部件都需要润滑油来保持正常运转，因此油液的检测和分析变得至关重要。
通过对设备中的润滑油进行采样，然后进行油质分析，可以了解设备的工作状态。
油液监测可以检测出设备中是否存在金属碎屑、水分、氧化等物质，这些物质都是设备故障的先兆。
机械系统中的故障检测与处理技术随着工业化的快速发展，机械系统在生产和生活中扮演着重要的角色。
然而，由于长期运转和不可避免的磨损，机械系统经常遭遇各种故障，这些故障不仅会导致生产的中断和损失，还可能对工作人员的健康和安全造成威胁。
因此，研究和应用故障检测与处理技术对于提高机械系统的可靠性和安全性至关重要。
一、故障检测技术1. 传感器技术传感器技术在机械系统的故障检测中起着重要作用。
传感器可以实时监测机械系统的各种参数，如温度、压力、振动等，并将数据传输到故障检测系统中进行分析。
通过对传感器数据的分析，可以及时发现机械系统中的异常情况，并对潜在故障进行预警。
2. 信号处理技术信号处理技术是故障检测的核心。
传感器采集到的信号通过滤波、降噪、功率谱分析等处理方式，提取出有用的故障特征。
常用的信号处理方法包括傅里叶变换、小波变换、自适应滤波等。
通过对信号的处理，可以准确地识别机械系统中存在的故障，并进行相应的处理。
3. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘出模式和规律，用于机械系统的故障检测。
通过建立故障检测模型，可以实现对机械系统的异常状态进行检测和预测。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
这些方法可以帮助工程师从复杂的数据中快速准确地判断故障的原因和位置。
二、故障处理技术1. 维护保养维护保养是机械系统故障处理的基础工作。
定期进行设备的维护保养，可以减少故障发生的概率，延长设备的使用寿命。
维护保养包括清洁、润滑、紧固、更换磨损零件等。
通过对设备进行维护保养，可以及时发现故障源，减少故障对生产的影响。
2. 故障诊断与排除一旦机械系统出现故障，就需要进行故障诊断与排除。
故障诊断是通过对机械系统进行全面的检查和测试，确定故障的原因和位置。
故障排除是根据故障诊断的结果，采取相应的措施修复故障。
常用的故障诊断方法包括观察法、试验法和仪器法。
通过系统的诊断和排除，可以快速恢复机械系统的正常运转。
第七章机器设备的诊断检验与鉴定一、单项选择题1、故障程度尚不严重，可勉强“带病”运行的，称为（）。
A、早期故障B、一般功能性故障C、严重故障D、晚期故障2、（）是对机器设备进行状态监测，根据机器无故障及机器性能的劣化程度决定是否进行维修。
A、状态维修B、预防维修C、日常维修D、事后维修3、描述故障的特征参量有直接特征参量和间接特征参量。
下列参量中，属于直接特征参量的是（）。
A、温度B、裂纹长度C、震动幅度D、噪声强度4、下列描述设备故障的特征参量中，（）为设备的输出参数。
A、设备运行中的输入、输出关系B、设备零部件的损伤量C、设备运行中产生的振动D、设备运行中的声音5、设备故障诊断过程可划分三个阶段，即；状态监测、分析诊断和治理预防，其中（）属于分析诊断阶段。
A、信号处理系统B、停机检修C、状态识别D、巡回监测6、下列属于强度诊断技术的状态检测参数的是（）。
A、变形B、瞬态振动C、扭矩D、功率7、下列叙述中，正确的是（）。
A、故障诊断的任务就是判断设备是否发生了故障B、状态检测就是故障诊断C、用间接特征参量进行故障诊断可在设备不做任何拆卸的情况下进行D、用直接特征参量进行故障诊断可判断故障的部位及原因8、（）是振动强度的标志。
A、振幅B、位移C、频率D、相位9、下列关于压电式和磁电式两种测振传感器的说法中，正确的是（）。
（2010年真题）A、两种测振传感器都有机械运动元件B、压电式测振传感器有机械运动元件，磁电式测振传感器没有机械运动元件C、压电式测振传感器没有机械运动元件，磁电式测振传感器有机械运动元件D、两种测振传感器都没有机械运动元件10、测量汽轮机、压缩机主轴的径向振动以及旋转体转速的测量，经常采用的是（）传感器。
A、压电式加速度传感器B、磁电式速度传感器C、电涡流位移传感器D、频谱分析仪11、按照ISO-2372 标准的振动总值法判断异常振动时，采用的测量值为（）的均方根值。
A、振动位移B、振动速度C、振动加速度D、振动幅度12、专门用于滚动轴承的磨损和损伤的诊断方法是（）。
机械故障诊断技术哎呀，说起机械故障诊断技术，这可真是个有意思的领域！咱先想想，生活中是不是经常会碰到各种机械设备出问题的情况？就拿我家那台用了好几年的洗衣机来说吧。
有一次，它突然在洗衣过程中发出了一阵奇怪的“嘎吱嘎吱”声，然后就停止转动了。
这可把我急坏了，一堆脏衣服还等着洗呢。
这其实就涉及到了机械故障诊断技术。
机械故障诊断技术啊，简单来说，就是要像医生给病人看病一样，找出机械设备“生病”的原因，然后对症下药，让它们重新正常运转起来。
那怎么诊断呢？首先得靠咱们的耳朵和眼睛去听、去看。
比如说，听听设备运转时声音是不是和平常不一样，看看有没有异常的振动、磨损的痕迹或者泄漏的液体。
就像我那台洗衣机，听到那奇怪的声音，我就知道它不对劲了。
还有啊，现在有很多高科技的工具和方法来帮忙。
比如说传感器，它们就像是机械设备的“小侦探”，能实时监测温度、压力、转速等各种参数。
一旦这些参数出现异常，就能及时发出警报。
再比如说，通过分析设备运行时产生的数据，也能发现潜在的故障。
这就好像通过分析一个人的体检报告，来判断他是不是健康一样。
记得有一次，我去一家工厂参观。
那里面有一条大型的生产线，各种各样的机器设备在不停地运转。
突然，一台关键的设备出现了故障，整个生产线都停了下来。
工人们马上行动起来，有的拿着工具检查设备的外观，有的查看监控数据，还有的打电话请教专家。
经过一番紧张的忙碌，终于找到了故障原因，是一个关键部件的磨损过度。
更换了部件之后，生产线又重新欢快地运转起来。
在实际的工作中，机械故障诊断技术人员可不能马虎。
他们需要有丰富的知识和经验，熟悉各种机械设备的结构和工作原理。
还得有敏锐的观察力和判断力，能够从一堆复杂的现象中迅速找出问题的关键。
而且，这技术还在不断发展和进步呢。
随着人工智能和大数据的应用，诊断的准确性和效率都在不断提高。
说不定未来，机械设备自己就能“告诉”我们哪里出了问题，然后自动修复。
总之，机械故障诊断技术就像是机械设备的“保护神”，让它们能够更稳定、更高效地工作，为我们的生活和生产带来便利。
机械设备故障诊断与监测的常用方法机械设备在工业生产中起着非常重要的作用，而设备故障的发生往往会导致生产中断和损失。
为了提高设备的可靠性和稳定性，以及减少故障对生产的影响，机械设备的故障诊断与监测变得尤为重要。
下面我们将介绍一些机械设备故障诊断与监测的常用方法。
一、故障诊断方法1. 经验法经验法是指根据维修人员的经验和对设备的了解，通过观察和检查设备的运行状态，来判断设备可能出现的故障。
这种方法需要维修人员对设备有较深的了解和丰富的实践经验，对于一些常见的故障问题，经验法是一种简便有效的诊断方法。
2. 振动分析法振动分析法是一种通过检测设备的振动信号，来判断设备是否存在故障的方法。
通过振动分析仪器采集到的振动数据，可以分析设备的振动频率、幅值、相位等参数，从而判断设备的运行状态和可能存在的故障。
这种方法对于轴承、齿轮、传动系统等部件的故障具有很好的诊断效果。
3. 热像法热像法是一种通过红外热像仪器，对设备表面温度进行检测和分析，来判断设备是否存在故障的方法。
由于设备在运行过程中存在摩擦、磨损、电气故障等问题，会导致设备局部温度升高，通过热像仪器可以清晰地观察到设备表面的温度分布情况，从而判断设备是否存在故障。
二、故障监测方法1. 油液分析法油液分析法是一种通过对设备润滑油或液压油进行采样和化学分析，来监测设备是否存在故障的方法。
设备在运行过程中，润滑油或液压油中会存在金属颗粒、水分、氧化物等问题，通过对这些物质的分析可以判断设备是否存在磨损、腐蚀、水分混入等问题，从而实现对设备运行状态的监测。
2. 温度监测法温度监测法是一种通过对设备各部件温度进行实时监测，来判断设备是否存在故障的方法。
不同的故障问题会导致设备各部件温度升高或降低，通过实时监测设备的温度变化可以及时发现设备的异常情况，从而减少故障对设备的损坏。
3. 运行参数监测法运行参数监测法是一种通过对设备运行参数进行实时监测，来判断设备是否存在故障的方法。
机械系统故障检测与诊断技术引言在现代工业生产中，机械系统的正常运行对于保证生产效率和质量至关重要。
然而，由于长期使用和不可避免的磨损，机械系统往往会出现各种故障，从而导致生产受阻或质量下降。
因此，机械系统故障检测与诊断技术的研究和应用变得十分重要。
本文将介绍机械系统故障检测与诊断的相关技术，包括传统方法和现代方法，并对其优势和局限性进行探讨。
一、传统方法1. 故障现象观察法故障现象观察法是机械系统故障检测的最基本方法之一。
通过观察机械系统运行时出现的异常现象，如异常噪音、振动、温度升高等，可以初步判断系统是否存在故障。
这种方法简单直接，无需任何仪器设备，但是只适用于能够直接观察到的故障现象，并且判断结果具有一定的主观性，容易受到经验和观察者能力的限制。
2. 经验法经验法是通过运用专业人员多年的经验和专业知识，结合机械系统的具体特点判断故障存在和原因的方法。
这种方法主要依赖于工程师个人的经验和直觉，因此在实际应用中具有较大的局限性。
经验法无法量化和标准化，缺乏科学性和可靠性，并且在面对复杂和隐蔽的故障时往往无法提供准确的诊断结果。
二、现代方法随着科学技术的进步和计算机技术的发展，现代方法在机械系统故障检测与诊断领域取得了显著的进展。
现代方法主要包括信号处理方法、模式识别方法和人工智能方法等。
1. 信号处理方法信号处理方法是利用传感器获取机械系统运行时产生的各种信号，如振动信号、声音信号、温度信号等进行分析和处理，从而判断系统是否存在故障。
常用的信号处理方法包括傅里叶变换、小波变换、时频分析等。
这些方法能够提取出信号的特征信息，通过与正常状态下的参考信号进行比对，从而实现故障的检测和诊断。
信号处理方法具有较高的灵敏度和准确性，能够捕捉到微小的故障信号，并且可以实时监测机械系统的运行状态。
2. 模式识别方法模式识别方法是通过构建故障模式和正常模式的数学模型，将机械系统运行时的信号与这些模型进行比较和匹配，从而实现故障的检测和诊断。
机械故障检测与诊断技术的研究与应用随着工业技术的不断发展，机械设备的应用范围越来越广泛。
然而，随之而来的也是机械故障的频繁发生。
机械故障不仅会导致生产效率下降，还可能引发严重的安全事故。
因此，机械故障检测与诊断技术的研究与应用就显得尤为重要。
机械故障检测与诊断技术可以帮助我们及时准确地发现和判断机械设备的故障，从而采取相应的维修措施，避免产生更严重的后果。
这项技术是以机械设备的运行状态为基础，通过采集和分析相关数据，发现与故障有关的特征，并通过对比分析，识别和确认故障的位置和原因。
其核心思想是将机械设备的运行状态与正常状态进行对比，通过异常数据的挖掘，判断故障是否存在。
在机械故障检测与诊断技术的研究与应用中，数据采集是一个关键环节。
通过传感器等设备，实时采集机械设备的振动、温度、压力等数据，形成一组数据流。
然后，通过信号处理和特征提取，将复杂的数据转化为易于分析的特征向量。
这些特征向量包含了故障的相关信息，是后续诊断的基础。
数据挖掘是机械故障检测与诊断技术的重要方法之一。
通过对大量历史数据的分析和模式识别，挖掘出故障发生的规律和趋势。
数据挖掘可以采用多种算法，如神经网络、支持向量机等，根据具体情况选择合适的方法。
通过训练模型，将已知的故障案例与数据特征建立联系，在未知情况下做出准确预测。
故障诊断是机械故障检测与诊断技术的关键环节。
通过对振动信号、声音信号等多源数据的分析，确定故障的位置和原因。
故障诊断可以采用机器学习、智能算法等方法，利用已有的模型和知识，对数据进行分析和判断。
同时，还可以结合专家系统，根据实际情况进行推理和判定，提高诊断的准确性和可靠性。
机械故障检测与诊断技术的研究与应用领域广泛，包括工业制造、航空航天、能源领域等。
在工业制造领域，机械设备的故障会导致生产线停机，造成生产效率的下降。
通过机械故障检测与诊断技术，可以实现对生产设备的实时监测和预警，及时发现潜在故障，采取相应措施，提高生产效率和产品质量。
机械设备故障诊断技术及方法
一、机械设备故障诊断技术
1、图像识别技术
图像识别技术是基于图像处理、模式识别和计算机视觉等多学科的一
种技术，可以通过机器自动识别图像中的特征，从而诊断出机械设备故障。
它利用图像识别算法，根据特定设备上细致的拍摄图像的信息，经过计算
机识别，分析出模式、参数、结构信息，从而诊断出机械设备故障。
2、传感器技术
传感器技术是指利用传感器可以直接检测机械设备上可测量参数的改变，从而诊断出机械设备故障。
这种技术可以检测温度、压力、流量、振动、电弧等物理参数的变化情况，然后对机械设备故障进行诊断。
3、机器学习技术
机器学习技术是指智能系统能够通过不断自学习，从大量数据中学习
出若干模型，并根据这些模型进行精确判断，从而诊断出机械设备故障。
机器学习技术可以根据搜集的大量数据建立模型，分析其中的规律，从而
对机械设备状态和参数变化进行判断，从而诊断出机械设备故障。
二、机械设备故障诊断方法
1、直接诊断法
直接诊断法是指利用传感器和测量仪表直接对机械设备的参数进行测量，从而判断出机械设备故障的方法。
7.2 滚动轴承故障诊断技术7.2.1 概 述滚动轴承是机械设备的重要零件，应用面广，但易损坏，据统计在使用滚动轴承的旋转机械中大约30％的机械故障是由滚动轴承故障引起的，所以滚动轴承的状态监测与诊断技术一直是国内外发展的重点。
一、滚动轴承故障的基本形式滚动轴承故障按产生的原因划分有以下几种。
（1）磨损滚动轴承内外圈的滚道和滚动体表面，既承受载荷又有相对运动，所以要发生各种形式的磨损。
（疲劳磨损、磨料磨损、粘着磨损和腐蚀磨损等）在正常情况下疲劳磨损是滚动轴承故障的主要原因，一般所说的轴承寿命就是指轴承的疲劳寿命。
（2）压痕轴承受过大载荷或因硬度很高的异物侵入时，都将在滚动体和滚道的表面上形成凹痕，使轴承运转时产生剧烈的振动和噪声，影响工作质量。
（3）断裂轴承元件的裂纹和破裂主要是加工轴承元件时磨削加工或热处理不当引起，也有的是由于装配不当、载荷过大、转速过高、润滑不良产生的过大热应力引起。
二、滚动轴承故障监测与诊断方法轴承元件的损伤不可能直接诊断，只能间接诊断。
诊断方法有以下几种。
（1）噪声诊断法这是最原始的方法，由于设备各种噪声和环境噪声的干扰很大，从监测信号中提取被测轴承的噪声信息十分困难，所以现代故障诊断领域应用较少。
但是用听音棒接触与轴承最接近的部位监听轴承运行时的噪声，至今仍在采用。
这是因为这种方法具有简单、方便、快速等优点，适合普通机械设备的简易诊断。
若用电子听诊器提高灵敏度，有经验的人不仅能识别轴承有无故障，而且还能估计出发生故障的原因。
（2）振动诊断法轴承元件损伤，运行时必然产生冲击和振动。
根据振动诊断轴承的状态是目前最适用的方法。
国内外开发生产的轴承监测与诊断仪表绝大多数都是根据振动诊断原理制成的。
由于轴承的结构特点和不可避免的加工与安装误差，正常轴承运行时，不可避免地已有相当复杂的振动，再加上轴承所在设备的各种振动干扰，所以根据振动信号判别轴承故障的关键是排除干扰提高信噪比，这是一件十分复杂的技术。
因此目前单独根据振动信息诊断轴承故障还不是十分可靠的技术，最好采用多种方法进行综合诊断。
（3）温度诊断法轴承元件损伤，轴承的温度便会升高，所以对轴承可以进行温度监测。
这种方法简单易行使用最早。
但是它的灵敏度很低、响应也慢，特别是工作表面剥落、压痕或裂纹等局部性损伤在初期阶段几乎不可能根据温度变化检测出来。
不过温度对轴承载荷、速度和润滑油情况的变化还比较灵敏，所以温度诊断法对防止轴承故障还有重要意义，至今仍普遍采用。
（4）油膜电阻法 运行中的滚动轴承，由于滚道与滚动体之间形成油膜，所以电阻很大，常在兆欧以上，若轴承损伤润滑状态恶化，则油膜破坏，电阻变小到零欧附近。
利用这种变化就可对轴承故障进行诊断。
图7-10 油膜电阻法测量原理油膜电阻的测量原理如图7-10所示。
为了避免对运动表面的不良影响所加电压希望低些，在实际应用中，一般采用1伏左右。
油膜电阻法对磨粒磨损等均匀损伤比较敏感；振动分析法对剥落、压痕等局部损伤比较敏感，所以油膜电阻法可作为振动诊断法的一种补充监测技术。
（5）光纤监测技术用光纤位移传感器监测轴承的运行状态是一种直接从轴承套圈表面提取信息的诊断技术，灵敏度高，传递通道的影响小。
它的基本原理如图7-11a）所示，用光导纤维制成的传感器含有发送光纤束与接收光纤束两部分，光线从发射光纤束射出，经传感器端面和轴承套圈表面间的间隙照射到套圈表面上，然后反射回来，由接收光纤束接收，经光电元件转换为电压输出，间隙量ｄ改变时，照射在套圈表面的面积也随之改变，接收光纤束接收的光量、光电元件输出的电压也随之改变，其间关系如图7-11b）所示。
根据输出电压的变化，可以判别轴承套圈的径向变化量和轴承的状态。
a） 1—套圈；2—发送光锥；3—发射光纤束；b）4—接收光纤束；5—接收光锥图7-11 光纤法原理及特性曲线（6）油污染物分析检测润滑油中轴承磨损产物可有效地判断轴承是否损伤。
常用的分析方法有铁谱分析法和磁塞分析法。
但只适用于油润滑轴承，局限性大。
7.2.2 滚动轴承的故障振动分析滚动轴承的振动非常复杂，除轴承本身结构特点和加工、装配误差引起的正常振动外，还有轴承损伤引起的故障振动，以及外部因素引起的振动。
在此，只分析轴承的故障振动。
滚动轴承的故障振动由两种故障引起：局部故障和分布故障。
一、局部故障当轴承元件的滚动面上产生损伤点（如点蚀、剥落、压痕、裂纹等）时，在轴承运行过程中在损伤处滚动体与内外圈就会因反复碰撞产生周期性的冲击力，引起低频振动，它的频率与冲击力的重复频率相同，称为轴承故障的特征频率。
特征频率的大小取决于损伤点所在的元件和元件的几何尺寸以及轴承的转速，一般在 1KHz 以下，在听觉范围内（1～20KHz），是分析轴承故障部位的重要依据。
冲击力具有极为丰富的频率成分，其高频分量必然激发轴承系统的组成部分产生共振，即以各自的固有频率作高频自由衰减振动。
高频自由衰减振动的振幅大、持续时间长，但重复频率与冲击的重复频率（故障特征频率）相同。
这些特点也是分析轴承故障的重要依据。
图7-12 滚动轴承发生的冲击振动图7-12是轴承有局部故障的波形图，T是冲击重复周期，即轴承局部故障的特征周期， f0一般是轴承外圈的固有频率，虽然轴承系统的高频自由衰减振动很复杂，但因测点通常距外圈最近，传感器拾取的高频衰减信号以外圈的为最显著。
1．局部故障特征频率的计算轴承故障特征频率计算公式见表7-1，这些公式是向心推力滚动轴承在外圈固定条件下推导出来的。
表7-1 轴承故障特征频率表面损伤点位置特征频率(Hz)外圈内圈滚动体—滚动体数量/个；—接触角/度；—轴的转动频率/例如：204型滚珠轴承，，，，，当，且轴承外圈固定时，各特征频率值为：表7-1 中公式是由几何学和运动学中的关系式推导出来的，推导过程如下。
（1）滚动体公转频率（保持架转频）因滚动体与滚道没有相对滑动，所以滚动体中心点Ｃ的圆周速度是内圈滚道上A点速度的一半，即：因 ，，故得，即 （2）滚动体自转频率因滚动体和内圈相对保持架的回转频率与它们的直径成反比，即：故得（3）内外圈损伤点的特征频率因保持架相对内外圈转动一周，每一个滚动体只与内外圈滚道上一个损伤点碰撞一次，故得内圈损伤点的特征频率为外圈损伤点的特征频率为（4）滚动体损伤点的特征频率滚动体自转一周与内外圈各碰撞一次，所以滚动体损伤点的特征频率为2．局部故障的振动波形正常轴承的时域振动波形如图7－13所示。
没有冲击尖峰，没有高频率的变化，杂乱无章，没有规律。
图7-13 正常轴承的振动以下是轴承有局部故障的几种振动波形。
（1）固定外圈有损伤点的振动若载荷的作用方向不变， 则损伤点和载荷的相对位置关系固定不变，每次碰撞有相同的强度，振动波形如图7－14所示。
图7-14 外圈有损伤点的振动（2）转动内圈有损伤点的振动若载荷的作用方向不变，当滚动轴承内圈转动时，则损伤点和载荷的相对位置关系呈周期变化。
每次碰撞有不同的强度，振动幅值发生周期性的强弱变化，呈现调幅现象，周期取决于内圈的转频，如图7-15所示。
图7-15 内圈有损伤点的振动（3）滚动体有损伤点的振动若载荷的作用方向不变，当滚动体上有损伤点时，则发生的振动如图7-16所示。
这种情况和内圈有损伤点相似，振动幅值呈周期性强弱变化，周期取决于滚动体的公转频率。
图7-16 滚动体有损伤点的振动二、分布故障（均匀磨损）轴承工作面有均匀磨损时，振动性质与正常轴承相似，杂乱无章、没有规律，故障的特征频率不明显，只是幅值明显变大。
因此，只可根据振动的均方根值变化判别轴承的状态。
7.2.3 滚动轴承振动监测诊断技术有损伤的轴承振动信号的低频段有特征频率分量；在高频段有固有频率分量。
所以诊断轴承故障可以使用低通滤波器去掉高频分量在低频段进行；也可使用高通或带通滤波器去掉低频分量在高频段进行。
一、简易诊断简易诊断一般是以振动信号的幅值变化为根据，常用的诊断参数是：峰值，均方根值、峰值系数和峭度系数。
（1）峰值轴承有剥落、压痕等局部损伤产生冲击时，轴承的振动峰值明显增大，所以峰值是监测轴承早期故障最灵敏的参数，但是它的稳定性差，受载荷、转速和测试条件变化的影响很大，对灰尘等环境干扰也十分敏感。
（2）均方根值轴承工作面的均匀磨损或局部损伤逐渐发展增多以后，振动峰值的变化就不明显，只有用均方根值才能比较准确地给出恰当的评价。
但均方根值对轴承早期的局部损伤却不适用，因为由冲击引起的振动峰值虽大，但持续时间极短，对时间平均大峰值的出现几乎表现不出来。
（3）峰值系数峰值系数是峰值和均方根值的比值，它和峰值一样对表面早期剥落、压痕等损伤反应灵敏，且不受载荷、转速和测试条件变化的影响，稳定性好，所以是较好的诊断参数。
一般认为轴承正常时峰值系数<5，轴承异常时5～10，10以上轴承有较严重故障。
不过当具有多处剥落、压痕等缺陷时峰值系数会因均方根值的增大而减小；当轴承速度很高脉冲间的间隔太短时，峰值系数也会因均方根值的增大而减小，因而影响了峰值系数识别轴承损伤的能力。
（4）峭度系数英国首先使用峭度系数诊断轴承的运行状态，正常轴承的峭度系数约为3，有损伤的轴承这个值将增大。
峭度系数与峰值系数类似，但对信号中大幅值成分更灵敏，这对监测轴承早期损伤极为有效。
二、精密诊断轴承最常见、最有害、也是最受重视的故障是局部故障，所以发展了许多针对这类故障的精密诊断方法。
根据监测频段不同，这些方法可划分为低频（特征频率段）分析法和高频（固有频率段）分析法两种。
1．低频分析法有损伤的轴承元件在运行中产生具有特征频率的振动，直接监测特征频率分量的幅值变化是诊断轴承故障部位最直接的方法。
由于轴承的特征频率低，所以这种方法通常称为低频分析法。
图7-17 低频分析法原理框图一种低频分析法的信号处理过程如图7－17所示，加速度传感器拾取的振动信号经电荷放大器放大、积分器转换为速度信号（低频振动一般用振动速度作诊断参数）、低通滤波器去掉高频分量，然后送入分析仪中进行频谱分析。
在频谱图上根据故障的特征频率的峰值就能确定故障的大小和部位。
但是，由于机械、电源和流体动力学的干扰能量都集中在这个频段（低频段）而轴承早期损伤产生的冲量值又很小，其低频分量的振平更微弱，所以信噪比很低，无论从时域或频域都很难在这个频段将轴承的早期故障揭示出来。
目前只有简单的机械设备才采用这种简单的监测方法。
2．高频分析法轴承局部故障激发的高频固有振动除具有振幅较大、持续时间较长，重复频率与冲击的重复频率（故障特征频率）相同等优点外，而且可以避开低频干扰，有较高的信噪比；可以不受转速变化的影响，有较高的稳定性，所以根据这个频段的幅值变化判别轴承的早期故障有较好的效果，是当前使用较普遍的方法。
