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滚动轴承故障诊断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音棒以提高灵敏度。
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。
随着对滚动轴承运动学、动力学的深化研究，对轴承振动信号中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，FFT级数的发展也使得利用频率域分析和检测轴承故障成为一种有效的途径。
也是目前滚动轴承监测诊断的基础。
从发展的历程看，滚动轴承故障检测诊断技术大致经历了以下阶段：1961年，W.F.Stokey完成了轴承圈自由共振频率公式的推导，并发表；1964年，O.G.Gustafsson研究了滚动轴承振动和缺陷、尺寸不均匀及磨损之间的关系，这与目前诊断滚动轴承故障的方法是基本一致的；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。
至此，有关滚动轴承监测诊断的理论体系已经基本完成；1976年，日本新日铁株式会社研制了MCV-021A机器检测仪，其方法是通过检测低频、中频和高频段轴承的信号特征来判断轴承的工作状态；1976～1983年之间，日本精工公司也积极在滚动轴承检测仪器方面做工作，相继推出了NB系列轴承检测仪，利用1～15kHz范围内的轴承振动信号的有效值（rms）和峰峰值（p－p）来诊断轴承的故障；1980年代至今，以改良频率分析的方法来精密诊断滚动轴承的故障、确定故障位置，一直是精密诊断采取的必备方法，其中包括细化谱分析、倒频谱分析、共振解调技术、包络分析技术等。
滚动轴承故障诊断实例
滚动轴承故障诊断实例可以包括以下几种情况：
1. 声音异常：当滚动轴承出现故障时，可能会出现异常的噪音，如嘶嘶声、刮擦声或者咔咔声等。
这种情况下，可以通过听觉判断故障的类型和位置。
噪音一般源于滚珠或滚道表面的损伤或者磨损。
2. 振动异常：故障的滚动轴承会导致轴承运行不稳定，产生过大的振动。
可以通过振动传感器来检测振动的频率和幅度，进而判断故障的严重程度和位置。
振动异常可能是由于轴承内部松动、滚子损伤或滚道不平整等问题引起的。
3. 温度异常：滚动轴承运行时，由于磨擦和摩擦产生的热量，轴承温度会有所上升。
但是，如果滚动轴承的温度明显高于正常值，可能表明存在故障。
可以通过红外测温仪或接触式温度计来测量轴承的温度，判断是否存在异常。
4. 润滑问题：滚动轴承需要得到正确的润滑以保持正常运行。
如果滚动轴承出现故障，润滑不足或者污染等问题，会导致滚动轴承的寿命缩短。
可以通过观察润滑脂或润滑油的颜色、黏度以及滚动轴承周围是否有渗漏等来判断润滑是否正常。
上述实例中的故障诊断需要依靠专业的设备和工具，同时需要具备相应的专业知识和经验，建议请专业人士进行诊断和修复。
滚动轴承的故障诊断一、滚动轴承的常见故障滚动轴承是转动设备中应用最为广泛的机械零件，同时也是最容易产生故障的零件。
据统计，在使用滚动轴承的转动设备中，大约有30%的机械故障都是由于滚动轴承而引起的。
滚动轴承的常见故障形式有以下几种。
1. 疲劳剥落（点蚀）滚动轴承工作时，滚动体和滚道之间为点接触或线接触，在交变载荷的作用下，表面间存在着极大的循环接触应力，容易在表面处形成疲劳源，由疲劳源生成微裂纹，微裂纹因材质硬度高、脆性大，难以向纵深发展，便成小颗粒状剥落，表面出现细小的麻点，这就是疲劳点蚀。
严重时，表面成片状剥落，形成凹坑；若轴承继续运转，将形成大面积的剥落。
疲劳点蚀会造成运转中的冲击载荷，使设备的振动和噪声加剧。
然而，疲劳点蚀是滚动轴承正常的、不可避免的失效形式。
轴承寿命指的就是出现第一个疲劳剥落点之前运转的总转数，轴承的额定寿命就是指90%的轴承不发生疲劳点蚀的寿命。
2. 磨损润滑不良，外界尘粒等异物侵入，转配不当等原因，都会加剧滚动轴承表面之间的磨损。
磨损的程度严重时，轴承游隙增大，表面粗糙度增加，不仅降低了轴承的运转精度，而且也会设备的振动和噪声随之增大。
3. 胶合胶合是一个表面上的金属粘附到另一个表面上去的现象。
其产生的主要原因是缺油、缺脂下的润滑不足，以及重载、高速、高温，滚动体与滚道在接触处发生了局部高温下的金属熔焊现象。
通常，轻度的胶合又称为划痕，重度的胶合又称为烧轴承。
胶合为严重故障，发生后立即会导致振动和噪声急剧增大，多数情况下设备难以继续运转。
4. 断裂轴承零件的裂纹和断裂是最危险的一种故障形式，这主要是由于轴承材料有缺陷和热处理不当以及严重超负荷运行所引起的；此外，装配过盈量太大、轴承组合设计不当，以及缺油、断油下的润滑丧失也都会引起裂纹和断裂。
5. 锈蚀锈蚀是由于外界的水分带入轴承中；或者设备停用时，轴承温度在露点以下，空气中的水分凝结成水滴吸附在轴承表面上；以及设备在腐蚀性介质中工作，轴承密封不严，从而引起化学腐蚀。
滚动轴承故障诊断分析全解
滚动轴承是机械设备中的重要元件，也是故障率最高的构件。
其突发的故障可能会严重影响机械设备的正常运行，即使是轻微的故障，也会降低设备的使用寿命。
因此，对滚动轴承的故障进行及时诊断和维修，是确保轴承的正常运行的关键。
本文将对滚动轴承故障诊断进行全面阐述，以便于有助于轴承的可靠运行。
一般来讲，滚动轴承的故障可以归结为以下几类：
(1)疲劳损坏:由于长期的使用，滚动轴承中的滚动体和锥形齿轮等内部零件可能会因疲劳而损坏，最终导致轴承的故障;
(2)腐蚀破坏:由于设备运行时的温度、湿度及磨损较大，滚动轴承容易受到空气、油品及其他化学性腐蚀剂的作用，从而造成内部零件的磨损;
(3)水分侵入:滚动轴承组装后，如果存在漏油现象，则滚动轴承内部容易污染，从而导致滚动体及锥形齿轮等内部零件受损;
(4)润滑油工作性能不佳:润滑油在机械设备运行时，若由于品质或温度等原因，润滑油的性能不佳，轴承容易受到损坏;
(5)安装不良:滚动轴承安装后，若没有正确地调整轴的负荷和动转瞬间，将会对轴承组件产生振动和噪音，从而导致故障。
第二组实验轴承故障数据：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 Hz1、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=；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 *cosα)=内圈故障频率f2=r/60 * 1/2 * n(1+d/D *cosα)=滚动体故障频率f3=r/60*1/2*D/d*[1-(d/D)^2* cos^2(α)]=保持架外圈故障频率f4=r/60 * 1/2 * (1-d/D *cosα)=2.对轴承故障数据进行时域波形分析将轴承数据导入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：；（2）峰值：；（3）峰值因子：；（4）峭度：；（5）脉冲因子：；（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。
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：对包络谱图中幅值较大区域局部放大得到下图由以上包络图的局部放大图中可以看出包络图中前三个峰值最大也最明显，三个峰值频率由小到大排列分别为、、。
把这三个频率数值和前文计算所得的理论值进行比较可知：频率值最大为和内圈的故障理论计算特征频率f2=相近，说明此轴承的故障发生在轴承的内圈。
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。
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。
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 and vibration principle of rolling bearing arediscussed。
the thesis sets up a series of academic models of faulty rolling bearings an d lists some symptom parameters which often used in fault diagnosis of ro lling bearings 。
the study of vibration principle of rolling bearings can hel p us to know the essence and feature of rolling bearings.In this paper， th e parameters of the extraction, theoretical analysis， and process are descr ibed in detail。
Keywords: Rolling Bearing; Fault Diagnosis; Symptom Parameter; Distinctio n Index; Distinction Rate0引言：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.但是,由于故障所引起的灾难性事故及其所造成的对生命与财产的损失和对环境的破坏等也是很严重的，这就使得人们对诸如航空航天器、核电站、热电厂及其他大型化工设备的可靠性、安全性提出了越来越高的要求。
