SKF状态检测技术

SKF盾构轴承检测报告一、检测目的盾构轴承是盾构机关键部件之一，具有极高的工作要求。

本报告旨在对SKF盾构轴承进行全面的检测，评估其性能和寿命，并为后续维修和更换提供依据。

二、检测方法1.外观检查：对轴承的外观进行检查，包括表面是否平整、有无明显磨损或损坏等情况。

2.尺寸测量：测量轴承的内径、外径和宽度，与技术规格进行对比。

3.几何参数检测：检测轴承的圆度、同心度、平行度等几何参数，确保轴承的几何形状符合标准要求。

4.清洁度检测：对轴承进行清洁度检测，排除灰尘和杂质的影响。

5.润滑情况检测：检测轴承的润滑情况，包括油脂污染、干涸或过量润滑等问题。

6.噪音振动检测：通过噪音和振动测试，评估轴承的运行状况和可能存在的故障。

7.温度检测：测量轴承的工作温度，判断是否存在过热或热量不平衡的情况。

三、检测结果1.外观检查：SKF盾构轴承外观平整，无明显磨损或损坏。

2.尺寸测量：测量结果与技术规格完全符合，内径、外径和宽度均在允许范围内。

3.几何参数检测：圆度、同心度和平行度均符合标准要求，轴承的几何形状良好。

4.清洁度检测：轴承内无灰尘和杂质，清洁度良好。

5.润滑情况检测：轴承内油脂污染程度较低，润滑良好。

6.噪音振动检测：轴承在正常运行过程中产生的噪音和振动较小，无明显异常。

7.温度检测：轴承工作温度正常，无过热或热量不平衡的情况。

四、维修建议根据以上检测结果，SKF盾构轴承性能良好，未发现明显的故障或损坏。

建议进行以下维护和保养措施，以延长轴承的寿命和保证使用效果：1.定期清洁：定期清洗轴承，排除油脂污染和杂质，保持轴承的清洁度。

2.定期润滑：按照使用手册和技术规范要求，使用适当的润滑剂进行轴承的定期润滑，保持润滑状态良好。

3.注意温度：监测轴承的工作温度，及时发现温度异常情况，并排除可能的故障原因。

4.噪音振动监测：定期进行噪音和振动测试，如发现异常情况，及时进行调整和维修。

五、结论以上为SKF盾构轴承检测报告，供参考。

为了尽可能长时间地以良好状态维持轴承本来的性能，必须保养、检测、检修、以求防事故于未然，确保运转的可靠性，提高生产性、经济性。

对长期运行中的设备来讲，平时的检测跟踪尤为重要，检测项目包括轴承的旋转音、振动、温度、润滑剂的状态等，根据检测结果，设备维护人员可以准确地判断设备的问题点，提早作出预防和解决方案。

一、异常旋转音分析诊断异常旋转音检测分析是采用听诊法对轴承工作状态进行监测的分析方法，常用工具是木柄长螺钉旋具，也可以使用外径为20mm左右的硬塑料管。

相对而言，使用电子听诊器进行监测，更有利于提高监测的可靠性。

轴承处于正常工作状态时，运转平稳、轻快，无停滞现象，发生的声响和谐而无杂音，可听到均匀而连续的“哗哗”声，或者较低的“轰轰”声。

异常声响所反映的轴承故障如下：1、轴承发出均匀而连续的“咝咝”声，这种声音由滚动体在内外圈中旋转而产生，包含有与转速无关的不规则的金属振动声响。

一般表现为轴承内加脂量不足，应进行补充。

若设备停机时间过长，特别是在冬季的低温情况下，轴承运转中有时会发出“咝咝沙沙”的声音，这与轴承径向间隙变小、润滑脂工作针入度变小有关。

应适当调整轴承间隙，更换针入度大一点的新润滑脂。

2、轴承在连续的“哗哗”声中发出均匀的周期性“嗬罗”声，这种声音是由于滚动体和内外圈滚道出现伤痕、沟槽、锈蚀斑而引起的。

声响的周期与轴承的转速成正比。

应对轴承进行更换。

3、轴承发出不规律、不均匀的“嚓嚓”声，这种声音是由于轴承内落入铁屑、砂粒等杂质而引起的。

声响强度较小，与转数没有联系。

应对轴承进行清洗，重新加脂或换油。

4、轴承发出连续而不规则的“沙沙”声，这种声音一般与轴承的内圈与轴配合过松或者外圈与轴承孔配合过松有关系。

声响强度较大时，应对轴承的配合关系进行检查，发现问题及时修理。

二、振动信号分析诊断轴承振动对轴承的损伤很敏感，例如剥落、压痕、锈蚀、裂纹、磨损等都会在轴承及振动测量中反映出来。

所以，通过采用特殊的轴承振动测量器（频率分析器等）可测量出振动的大小，通过频率分布可推断出异常的具体情况。

滚动轴承的状态监测与故障判断展开全文本文中研究滚动轴承故障诊断研究的基本方法将采用滚动轴承的振动信号分析的方法，采取与正常轴承振动信号作对比的方式，抽样选取不同轴承振动的信号，通过比对从而判断该滚动轴承的故障类型并在此基础之上获得其状态监测的方法。

1.监测与诊断的目的和意义滚动轴承是旋转机械的重要组成部分，同时也是旋转机械中最容易出现故障的部件之一。

它具有造价较低、润滑冷却方便、运行灵敏、使用效率较高、维修便捷等优点，在机械行业应用广泛。

据有关统计显示，在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于滚动轴承发生故障而引起的，所以，对滚动轴承的状态监测和故障诊断进行研究势在必行。

滚动轴承正常运行与否，对于整机的可靠性、精度以及寿命等性能有很大的影响。

据有关统计显示，在旋转机械故障率中有近30%的故障是由于滚动轴承发生故障而引起的，在将故障诊断技术运用到生产中以后，事故率降低近70%，同时降低的维修费用也有近40%。

利用轴承状态监测技术可以了解轴承的使用性能，并对可能发生的故障进行早期检测，分析和预测可能发生的故障，进一步提高设备的管理水平和维修效率，经济效益十分显著。

2.轴承故障诊断的发展历程轴承故障诊断刚开始主要是依靠人工听觉来诊断，再有就是利用探听棒这种方法在许多企业中仍在使用，一些工具已经被改进到电子听诊器。

例如，当使用电子听诊器检测轴承故障时，具有经验丰富的人员可以凭经验诊断轴承疲劳剥落，有时还可以诊断出损伤发生的位置，但是其它的外部原因，可靠性有时会无法得到保证。

随着科技的发展，越来越多的振动仪器被运用到在滚动轴承的状态监测工作中。

这些仪器利用振动位移、速度和加速度的均方根值或峰值来判断轴承是否有故障。

这些仪器减少我们对经验的依赖，使得监测和诊断的准确性有了很大的提高，但是在故障发生的初始阶段仍然很难及时做出准确的诊断。

瑞典SKF公司在多年研究轴承故障机理的基础上，于1966年发明了脉冲计检测轴承损伤的方法，很大程度上的提高了滚动轴承的故障诊断工作的准确性和及时性。

skf轴承手册【实用版】目录1.SKF 轴承手册概述2.SKF 轴承的类型和特点3.SKF 轴承的选型与安装4.SKF 轴承的维护与保养5.SKF 轴承的故障排除与检测正文SKF 轴承手册是一款由瑞典 SKF 公司编写的关于轴承的指南，旨在帮助工程师和技术人员更好地了解、选择和使用轴承。

本文将从 SKF 轴承的类型和特点、选型与安装、维护与保养以及故障排除与检测等方面进行详细阐述。

首先，我们来了解 SKF 轴承的类型和特点。

SKF 轴承作为全球领先的轴承制造商，其产品种类繁多，包括深沟球轴承、圆锥滚子轴承、推力球轴承、滚针轴承等。

这些轴承具有高精度、高承载能力、高速性能和低磨损等优点，广泛应用于各类机械设备中。

接下来，我们将探讨 SKF 轴承的选型与安装。

在选型时，需要考虑轴承的工作条件，如负荷、转速、工作温度等，以及轴承的安装方式，如内圈、外圈、滚子等。

此外，还需注意轴承的配合和游隙选择。

在安装过程中，要确保轴承与轴和轴承座的配合精度，以及轴承的正确安装方向，以保证轴承的正常工作和使用寿命。

然后，我们将介绍 SKF 轴承的维护与保养。

为了确保轴承的性能和使用寿命，需要定期对轴承进行检查和维护。

具体包括清洁轴承、检查轴承的磨损和损伤、补充润滑剂、检查游隙等。

同时，要注意轴承的储存和运输条件，防止轴承在存储和运输过程中受到损坏。

最后，我们将讨论 SKF 轴承的故障排除与检测。

在轴承使用过程中，可能会出现故障，如发热、噪音、振动等。

针对这些故障，可以通过检测轴承的磨损、损伤、游隙等指标来判断故障原因，并采取相应的排除措施，如更换轴承、调整游隙、清洗轴承等。

总之，SKF 轴承手册为广大工程师和技术人员提供了关于轴承的详尽知识，有助于提高轴承的使用效果和寿命。

状态监测与点检SKF分布全球的三大状态监测中心持续不断地开发出一系列具有先进技术的状态监测产品，以帮助进行分析和诊断、提供设备信息、优化和提升维修决策能力，找出并消除机器故障的根本原因，从而提高设备可靠性、延长无故障运行时间，提升生产能力。

SKF不仅向客户提供用于实施状态监测和点检所需的仪器设备，如振动的离线、在线监测系统，电机测试系统、红外热成像仪，点检系统，以及声音听诊、超声检漏、红外测温、油质分析、转速测量、可视化检查、漏电检查方面的简单仪表，还协助客户制定状态监测和点检的规范、流程和评价标准，培训客户人员并为客户固化状态监测和点检方面的能力。

SKF同时也应用状态监测先进技术，为客户提供包括振动分析与故障诊断、红外热成像分析、油液分析、电机诊断的预测性维修（PdM）服务。

SKF远程诊断中心还可以接受客户委托，维护和管理客户所安装的状态监测系统和为客户提供所需的远程技术支持。

结合SKF服务于工业行业100年所积累起来的在旋转机械方面的丰富经验，以及我们对各主要工业生产工艺和所面临的挑战的独到认识和充分理解，我们还具备将预测性维修服务所获得数据进行后续分析和处理的能力，可以与客户签订具有关键绩效指标的主动可靠性维修服务（PRM）合同，帮助客户进行设备失效根本原因分析（RCFA），以从根本上消除设备故障，改善设备运行性能，减少非计划性停机，提高设备开机率。

不仅如此，SKF状态监测和点检还与资产管理紧密结合，以有效执行维修策略所制定的检维修计划。

一、预测性维修服务预测性维修（PdM，Predictive Maintenance）是通过采用振动、热成像、润滑分析、电机电流分析、工艺流程参数监控等技术手段提前发现机器故障、并在机器最终失效之前将故障排除的一种高级维修模式，也称状态检修（CBM，Condition Based Maintenance）。

PdM具体定义：在机器运行时，对它的主要部位进行定期的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。

SKF轴承的极限转速检测要求SKF轴承的极限转速是指不产生导致烧伤的摩擦发热并可连续旋转的界限值。

SKF轴承极限转速受到SKF轴承尺寸，类型，润滑，精度，油隙，负荷等多种因素影响，但是最重要的还是润滑剂和环境温度的影响。

在高速旋转、尤其是转速接近或超过尺寸表记载的极限转速时，专家指出主要应该注意如下事项：（1）使用高精密SKF轴承；（2）对SKF轴承内部游隙多加分析，考虑温升产生的SKF轴承内部游隙减少量；（3）分析润滑方式。

采用适用于高速旋转的循环润滑、喷射润滑、油雾润滑和油气润滑等润滑方式。

（4）分析保持架的材料的型式。

对于高速旋转，适合采用铜合金或酚醛树脂切制保持架。

另外也有适用于高速旋转的合成树脂成型保持架；对于小型机械，可以用手旋转以确认是否旋转顺畅。

检查项目包括：1、有无因异物、伤痕、压痕而造成的运转不畅；2、有无因安装不良，安装座加工不良而产生的力矩不稳定；3、有无因游隙过小、安装误差、密封摩擦而引起的力矩过大等等。

如有没以上无异常现象出现，则可以开始动力运转。

然而，对于大型机械就不能手动旋转了。

所以空载启动后立即切断动力，机械空转，检查有无振动、噪音、旋转部件是否有接触等等，确认无异常后，进入动力运转。

动力运转是从空载低速开始，缓缓的提高至所定条件的额定运转。

试运转中检查事项有：是否有异常音响、SKF轴承温度的变化、润滑剂的泄漏或变色等等。

如果发现异常，应立即中止运转，检查机械，必要时要拆下SKF轴承检查。

SKF轴承温度检查。

通常可根据轴承座的外部温度推测。

但利用油孔直接测量SKF轴承外圈的温度更加准确。

SKF轴承温度从运转开始逐渐升高，通常1~2小时后温度稳定。

如果SKF轴承安装不良，温度会急剧上升，出现异常高温。

其原因诸如润滑剂过多、SKF轴承游隙过小、安装不良、密封装置摩擦过大等。

高速旋转的场合，SKF轴承结构、润滑方式的选择错误等也是其原因。

SKF轴承声音检查。

其转动音用听诊器等检查，如有较强的金属噪声、异音、不规则音等说明异常。

城市轨道交通车辆走行部诊断系统在全自动运行列车上的应用摘要：结合全自动运行列车运营特点，引入车辆走行部诊断系统，实现对轴箱轴承振动、温度、冲击等在线监测，进而实现对轴箱轴承的状态监测、故障诊断及健康评估，为轴承的检修提供依据，保障车辆的安全运营。

关键词：车辆走行部诊断系统；故障诊断；健康评估城市轨道交通车辆走行部不仅影响乘客乘坐的舒适性，还直接关系着地铁的运营安全，如何评估走行部的健康状态成为车辆检修工作的重点内容。

日常检修中检修人员对车辆走行部表面性的损伤、漏油、异味等比较容易直观确认，但当涉及内部轴承配合、廓形标准等则很难提前和及时发现。

因此，针对走行部的故障诊断系统便应运而生并逐渐推广开来，尤其是随着近年来国内全自动运行线路的全面开建，车辆走行部诊断系统更是进一步成为全自动运行列车的“标配”。

该系统能实时有效地对轮对踏面、轴端轴承、齿轮箱轴承、电机轴承的状态进行监测诊断，同时通过对数据的进一步分析处理，研究故障发展趋势变化，研判部件健康状态与寿命，为车辆的运用和检修提供指导。

1 車辆走行部诊断系统介绍以国内某城市全自动运行列车的车辆走行部诊断系统为例，其主要由两部分组成：车载走行部在线监测诊断系统（以下简称车载系统）和地面信息分析管理系统（以下简称地面系统）。

其中，车载系统可以实时采集走行部状态数据并进行分析诊断，实现对地铁车辆走行部的轴承、轮对踏面的实时监测与自动诊断。

采集走行部关键部件冲击、振动、温度信号，采用广义共振解调诊断技术，实现故障的早期预警、分级报警，准确指导列车的运用和检修。

车载系统部件功能说明如下表所示。

2022年3月—2022年7月期间，持续跟踪系统数据，该轴承总体上未出现明显恶化现象，趋势数据分析无明显突变或上升，轴承温度趋势也处于正常水平且符合自然发展规律，健康评估仍为轻微故障。

当该轴承继续运营到2022年8月，运营到约9万公里时，系统报中等故障，建议结合修程时更换轴承。

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。

深沟球轴承振动加速度标准深沟球轴承是一种常用的滚动轴承，广泛应用于机械设备中。

振动加速度是评估轴承性能的重要指标之一，其大小与轴承的健康状况有关。

为了保证轴承的正常运行以及提前预警故障，制定了深沟球轴承振动加速度标准。

下面将详细介绍深沟球轴承振动加速度标准的相关参考内容。

1. 国际标准ISO 10816-3：机械振动评估指南 - 集中振动加速度标准ISO 10816-3是国际标准化组织制定的标准，为评估机械设备振动提供了相应的指南。

其中第3部分"机械设备的评估中常用的振动测量标准"详细介绍了深沟球轴承的振动加速度标准。

该标准提供了深沟球轴承振动加速度的参考值，以帮助判断轴承的健康状况。

2. 国内标准GB/T 19773-2005：机械设备轴承振动状态评价规范GB/T 19773-2005是我国制定的机械设备轴承振动状态评价规范。

该规范包含了深沟球轴承振动加速度的评估指标和标准限值，提供了轴承振动加速度的参考值，以评估轴承的运行状态。

3. SKF（瑞典瑞典斯凯孚公司）轴承振动加速度标准SKF公司是全球知名的轴承制造商之一，其制定了一系列的轴承振动标准。

其中，深沟球轴承振动加速度标准是其产品质量控制的重要部分。

该标准提供了SKF深沟球轴承振动加速度的参考值，以保证其产品的质量和性能。

4. Schaeffler（德国舍弗勒集团）轴承振动加速度标准舍弗勒集团是世界领先的滚动轴承制造商之一，其制定了一系列的轴承振动标准。

舍弗勒深沟球轴承振动加速度标准是其产品质量保证的重要依据。

标准中规定了舍弗勒深沟球轴承在不同工况下的振动加速度限值，以判断轴承是否工作正常。

5. JB/T 10395-2010：轴承振动和冲击检测技术规范JB/T 10395-2010是我国制定的轴承振动和冲击检测技术规范。

该规范包含了深沟球轴承振动加速度的评估指标和标准限值，指导轴承的振动检测和评估工作。

综上所述，深沟球轴承振动加速度标准包括国际标准、国内标准以及知名轴承制造商制定的标准。

收稿日期：２０２３－０１－０３基金项目：辽宁省教育厅科学研究项目（ＬＧ２０１９１７）；沈阳理工大学高水平成果建设计划资助项目（ＳＹＬＵＸＭ２０２１０９）引用格式：杨青，王笑臣，吴东升，等．基于ＥＣＡＭＴＬ模型的小样本变工况轴承故障诊断［Ｊ］．测控技术，２０２３，４２（１１）：２４－３１．ＹＡＮＧＱ，ＷＡＮＧＸＣ，ＷＵＤＳ，ｅｔａｌ．ＢｅａｒｉｎｇＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＳｍａｌｌＳａｍｐｌｅＵｎｄｅｒＶａｒｉａｂｌｅＷｏｒｋｉｎｇＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓＢａｓｅｄｏｎＥＣＡＭＴＬＭｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２３，４２（１１）：２４－３１．基于ＥＣＡＭＴＬ模型的小样本变工况轴承故障诊断杨　青，王笑臣，吴东升，董岩松（沈阳理工大学自动化与电气工程学院，辽宁沈阳　１１０１５９）摘要：为解决小样本变工况轴承故障诊断中故障诊断模型参数多且泛化性能弱、故障诊断率低、诊断速度慢的问题，提出了将高效通道注意力（ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＣｈａｎｎｅｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＥＣＡ）机制与元迁移学习（ＭｅｔａＴｒａｎｓｆｅｒＬｅａｒｎｉｎｇ，ＭＴＬ）相结合的在线故障诊断方法。

首先，将不同工况的原始振动信号转化为二维灰度图像，采用改进后的残差网络作为特征提取器进行特征提取。

在不提升模型复杂度的情况下，增强了模型对重要特征的关注度，增强了模型的特征提取能力。

之后，将提取到的特征与现场数据结合进行元训练，获得训练参数。

最后，在元测试阶段，利用不同工况的元学习任务对模型进行微调，实现在线变工况轴承故障诊断。

对比实验验证了本文方法的有效性和泛化能力。

关键词：故障诊断；小样本；变工况；元迁移学习；高效通道注意力机制中图分类号：ＴＰ２７７ ３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００－８８２９（２０２３）１１－００２４－０８ｄｏｉ：１０．１９７０８／ｊ．ｃｋｊｓ．２０２３．１１．００５ＢｅａｒｉｎｇＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＳｍａｌｌＳａｍｐｌｅＵｎｄｅｒＶａｒｉａｂｌｅＷｏｒｋｉｎｇＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓＢａｓｅｄｏｎＥＣＡＭＴＬＭｏｄｅｌＹＡＮＧＱｉｎｇ牞ＷＡＮＧＸｉａｏｃｈｅｎ牞ＷＵＤｏｎｇｓｈｅｎｇ 牞ＤＯＮＧＹａｎｓｏｎｇ牗ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ牞ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ牞Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１５９牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ａｎｏｎｌｉｎｅｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃｈａｎｎｅｌａｔｔｅｎｔｉｏｎ牗ＥＣＡ牘ｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄｍｅｔａｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇ牗ＭＴＬ牘ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｍａｎｙｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ牞ｗｅａｋｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｐｅｒ ｆｏｒｍａｎｃｅ牞ｌｏｗｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｒａｔｅａｎｄｓｌｏｗｄｉａｇｎｏｓｉｓｓｐｅｅｄｉｎｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅｖａｒｉａｂｌｅｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ牞ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｏｒｋｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｇｒｅｙ ｓｃａｌｅｉｍａｇｅｓ牞ａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＲｅｓＮｅｔ牗ＲｅｓｉｄｕａｌＮｅｔｗｏｒｋ牘ｉｓｕｓｅｄａｓａｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｏｒｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｗｉｔｈｏｕｔｅｎｈａｎｃｉｎｇｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ牞ｔｈｅｆｏｃｕｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｏｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｉｓｅｎｈａｎｃｅｄａｎｄｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｅｎｈａｎｃｅｄ．Ａｆｔｅｒｗａｒｄｓ牞ｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｆｉｅｌｄｄａｔａｆｏｒｍｅｔａｔｒａｉｎｉｎｇｔｏｏｂｔａｉｎｔｒａｉｎｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ牞ｉｎｔｈｅｍｅｔａ ｔｅｓｔｉｎｇｓｔａｇｅ牞ｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｆｉｎｅ ｔｕｎｅｄｕｓｉｎｇｍｅｔａ ｌｅａｒｎｉｎｇｔａｓｋｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｏｎｌｉｎｅｖａｒｉａｂｌｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｂｅａｒｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｖａｌｉｄａｔｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ牷ｓｍａｌｌｓａｍｐｌｅ牷ｖａｒｉａｂｌｅｗｏｒｋｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ牷ＭＴＬ牷ＥＣＡｍｅｃｈａｎｉｓｍ在工业４．０、数字化以及工业互联网的大力推动下，智能制造的发展更为迅速。

纸机导辊轴承振动诊断分析申甲斌贺培芹摘要介绍三个纸机导辊轴承振动诊断案例，总结利用噪声、振动值与包络值大小、振动频谱等分析方式，综合考虑各类因素，准确判定轴承故障的几点要领。

关键词导辊轴承状态监测振动诊断分析纸机中的导辊，如毛布导辊、张紧辊等，对纸机网子、毛布起到引导或张紧的作用。

若是导辊轴承显现严峻故障，会给设备、网子或毛布造成损伤，乃至造成故障停机。

因此，导辊轴承振动诊断分析很重要，下面介绍三个案例供参考。

案例中利用SKFMicrolog CMVA60数据搜集频谱分析仪、SKF Machine Analyst3.1.2振动分析软件、SKF CMSS797L低频加速度传感器、SKFStethoscope TMST2听诊仪。

案例1 浆板2#导网胸辊轴承振动诊断分析轴承型号：SKF 22317E工作转速：79r/min润滑方式：脂润滑浆板2#导网胸辊自2006年7月13日一直按正常搜集周期跟踪监测，2006年11月29日分析数据时，发觉其操作侧轴承振动值大幅上升（图1）。

重点跟踪检测，发觉其第二天振动值持续升高，垂直方向包络总值达到，超出SKF系统推荐的危险值，其余各方向的包络值也很高。

从振动趋势图上能够明显地看出轴承的振动加重。

再从振动瀑布图（图2）上看，原先一直很滑腻的曲线上显现了许多异样频率峰值。

现在的包络频谱中也有明显的轴承缺点频率（图3）。

诊断分析为，轴承损伤，建议拆检轴承。

2006年12月12日车间打算停机，拆检该轴承，发觉轴承内圈显现裂纹，外圈严峻磨损。

改换轴承后，2006年12月19日对其进行搜集检测，振动值已大幅降低并恢复到初值。

案例2 纸板17#毛布导辊轴承振动诊断分析轴承型号：FAG 22315EK工作转速：443r/min润滑方式：油润滑2007年1月16日17#烘缸毛布导辊声音异样。

2007年1月17日进行数据搜集分析，发觉导辊双侧振动值和包络值都很高，专门是驱动侧的轴承包络值特高，垂直方向，水平方向，轴向，远远高出系统提供的参考危险值。