轴承故障诊断及python代码

基于支持向量机（SVM）的齿轮箱轴承故障识别一、轴承故障诊断1、概述轴承是旋转设备的一个重要部件，它提供重要的负载承受能力，以支撑转子系统抵抗静态的和动态的外力。

轴承构件，由于它的使用寿命长、负载能力高、能量损失低而被广泛应用于工业和公用设施，是大型机械装备(包括动力机械、机车车辆、泵与风机等)中的关键部件。

高速运转的大型机械装备，其轴承的载荷重且为交变载荷，而且工作环境恶劣，经常发生轴承性能劣化和损坏，影响整个装置的安全可靠性，一旦出现故障将导致严重的损失，有必要对轴承工作状态进行模式识别与诊断。

轴承根据工作的摩擦性质不同可分为滑动摩擦轴承（简称滑动轴承）和滚动摩擦轴承（简称滚动轴承）两大类。

本文所测得的数据来自实验室齿轮箱的滑动轴承，滑动轴承的特点有：(1)在高速重载下能正常工作，寿命长。

(2)精度高。

(3)滑动轴承可做成剖分式的，能满足特殊结构的需要。

(4)液体摩擦轴承具有很好的缓冲和阻尼作用，可以吸收震动，缓和冲击。

(5)滑动轴承的径向尺寸比滚动轴承的小。

(6)起动摩擦阻力较大。

通过对轴承进行故障诊断有以下优势：(1)早期预报、防止事故发生，降低事故发生率;(2)预知性维修，提高设备管理水平，降低维修费用，减少维修时间，增加运行时间;(3)提高设备的设计、制造水平，改进产品质量;(4)确定复杂机器的最佳工作参数，提高效率;(5)降低噪声，泄露等污染，保护环境。

2、滑动轴承失效形式（1）磨粒磨损进入轴承间隙的硬颗粒（如灰尘、砂粒等），在起动、停车或轴颈与轴承发生边缘接触时，都将加剧轴承磨损，导致几何形状改变、精度丧失，轴承间隙加大，使轴承性能在预期寿命前急剧恶化。

（2）刮伤进入轴承间隙中的硬颗粒或轴颈表面粗糙的轮廓峰顶，在轴承上划出线状伤痕，导致轴承因刮伤失效。

（3）咬合（胶合）当轴承温升过高，载荷过大，油膜破裂时，或在润滑油供应不足条件下，轴颈和轴承的相对运动表面材料发生粘附和迁移，从而造成轴承损坏。

基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法滚动轴承是机械设备中重要的零部件之一，其故障可能导致整个设备的失效。

为及时发现和处理滚动轴承的故障，很多工程师及研究者已经开展了相关的研究，并提出了多种滚动轴承故障诊断方法。

其中，基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法具有很高的可行性和实用性。

本文将从以下五个方面详细介绍基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法。

一、滚动轴承故障特征分析滚动轴承的故障特征包括：冲击、负载卡滞、外环、内环和滚珠损伤等。

其中，滚珠的损伤是最容易引起故障的原因之一。

当滚珠损伤时，会导致机械振动和声音的变化。

因此，通过监测轴承的振动和声音变化，可以有效提取轴承的故障特征。

二、压缩信息特征提取原理压缩信息特征提取是一种新型的信号处理技术，该技术充分利用了信号中的冗余信息，对信号进行压缩和降维处理，从而提取信号中的重要特征。

压缩信息特征提取可以有效降低信号处理的时间和计算量，提高信号处理的效率。

三、滚动轴承信号处理过程滚动轴承的信号处理过程主要包括：信号采集、信号预处理、压缩信息特征提取和故障特征判别。

首先，需要使用加速度传感器或振动传感器等器件对滚动轴承进行信号采集，并将信号预处理以去除干扰和噪声。

然后，针对采集到的信号进行压缩信息特征提取，并通过故障特征判别方法识别轴承的故障类型。

四、基于压缩信息的特征提取方法压缩信息的特征提取方法主要包括：小波变换、奇异值分解、主成分分析、小波包分解和灰度关联度等。

其中，小波变换是最为常用的方法之一，它可以将信号分解成不同频率的子波，从而减少信号处理的计算量和时间。

五、基于压缩信息的滚动轴承故障诊断实现基于压缩信息的滚动轴承故障诊断方法可以通过机器学习算法和人工神经网络等方法实现。

通过收集大量的滚动轴承故障数据，建立训练模型，并利用该模型对新采集的数据进行分类和诊断。

综上所述，基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法具有高效、快速、低成本等优点，能够在滚动轴承的故障检测和维护中发挥重要作用。

vmd包络解调谱轴承故障诊断python一、概述针对机械设备中轴承常见的故障问题，如断裂、磨损和松动等，传统的故障诊断方法主要是依靠振动信号分析和特征提取。

而在这些方法中，vmd包络解调谱（vmd-envelope demodulation spectrum）技术作为一种新型的信号处理方法，正在逐渐受到人们的重视。

结合Python编程语言，可以更好地应用vmd包络解调谱技术来实现轴承故障的诊断。

二、vmd包络解调谱技术1. 理论原理vmd包络解调谱技术是一种基于变分模态分解（VMD）和包络解调分析的信号处理方法。

VMD是一种自适应信号分解技术，通过将信号分解为多个自适应模态函数（AMFs），可以提取出不同频率和能量的振动分量。

而包络解调分析则是一种针对振动信号中包络线的调制谐波进行分析的方法，主要用于提取信号的低频部分表示系统的振动特征。

2. 算法步骤vmd包络解调谱技术主要包括以下几个步骤：（1）VMD分解：将原始振动信号分解为多个自适应模态函数。

（2）包络提取：对每个模态函数进行包络提取，得到各个模态函数的包络线。

（3）谱分析：对包络信号进行频谱分析，得到系统的振动频谱特征。

（4）故障诊断：通过对振动频谱特征进行分析，可以识别出轴承的故障类型和程度。

三、Python编程实现1. 数据采集首先需要通过传感器或振动采集设备获取到轴承的振动信号数据，这些数据可以是时间域的原始振动信号或频域的频谱数据。

2. VMD分解利用Python编程语言的信号处理库，可以实现VMD算法对原始振动信号进行分解。

将振动信号分解为多个自适应模态函数，每个模态函数代表了不同频率和能量分量的振动模态。

3. 包络提取针对每个模态函数，利用Python编程语言的包络分析方法提取其包络线，得到各个模态函数的包络信号。

4. 谱分析对各个模态函数的包络信号进行频谱分析，得到系统的振动频谱特征。

利用Python编程语言的谱分析库，可以实现对频谱数据的处理和分析。

滚动轴承故障诊断方法与技术综述引言：滚动轴承作为机械设备中常用的零部件之一，承担着支撑和传递载荷的重要作用。

然而，由于使用环境的恶劣和工作条件的复杂性，滚动轴承往往容易出现各种故障。

因此，为了保证机械设备的正常运行和延长轴承寿命，对滚动轴承的故障进行准确诊断非常重要。

一、故障诊断方法1. 观察法观察法是最常用的故障诊断方法之一。

通过观察滚动轴承的外观和运行状态来判断是否存在故障。

例如，如果发现滚动轴承有异常噪声、温度升高、润滑油泡沫、振动加剧等现象，很可能是轴承出现了故障。

2. 振动诊断法振动诊断法是一种先进的故障诊断方法，可以通过检测轴承的振动信号来判断轴承是否存在故障。

通过分析振动信号的频谱图，可以确定轴承故障的类型和位置。

常用的振动诊断方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。

3. 声音诊断法声音诊断法是一种通过听觉判断轴承故障的方法。

通过专业人员对轴承产生的声音进行听觉分析，可以判断轴承是否存在异常。

常见的轴承故障声音包括金属碰撞声、摩擦声和振动声等。

4. 热诊断法热诊断法是一种通过测量轴承的温度来判断轴承故障的方法。

由于轴承在故障状态下会产生摩擦热，因此轴承的温度可以间接反映轴承的工作状态。

通过测量轴承的温度分布，可以判断轴承是否存在异常。

二、故障诊断技术1. 模式识别技术模式识别技术是一种基于机器学习的故障诊断技术，可以根据轴承的振动信号和声音信号等特征，通过训练模型来识别轴承的故障类型。

常用的模式识别技术包括支持向量机、神经网络和决策树等。

2. 图像诊断技术图像诊断技术是一种通过图像处理和分析来判断轴承故障的技术。

通过对轴承的外观图像进行特征提取和分类，可以实现对轴承故障的自动诊断。

常用的图像诊断技术包括边缘检测、纹理分析和目标识别等。

3. 声音信号处理技术声音信号处理技术是一种通过对轴承声音信号进行滤波、频谱分析和特征提取等处理，来判断轴承故障的技术。

通过对声音信号的频谱图和时域图进行分析，可以判断轴承故障的类型和位置。

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。

第 22卷第 7期2023年 7月Vol.22 No.7Jul.2023软件导刊Software Guide基于改进1D-CNN的轴承故障实时诊断方法季利鹏，郝健，曹家宁，王杭（上海理工大学机械工程学院，上海 200093）摘要：电机作为生产生活中重要的动力设备，如果出现故障将会造成巨大的损失，所以对电机故障进行实时检测具有重要意义。

为此提出一种基于改进1D-CNN的电机轴承故障智能诊断模型。

该方法将一维电机振动信号直接作为1D-CNN输入而不进行数据重构等过程，大大提高了模型的诊断效率。

同时，在1D-CNN中引入残差结构来提升模型的学习能力，从而弥补1D-CNN特征提取方面的缺陷，实现实时性和高准确率的统一。

使用凯斯西储数据库设计仿真实验，对电机轴承的10种工作状态进行识别，取得99.3%的准确率，高于许多基于2D-CNN搭建的模型，且诊断时间也要明显少于2D-CNN。

实验结果表明，所提模型在高效和高精度方面具有优异的性能。

关键词：残差结构；电机；轴承故障；高准确率；1D-CNN；实时性DOI：10.11907/rjdk.231177开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TH17 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）007-0032-06Real-time Diagnosis Method of Bearing Fault Based on Improved 1D-CNNJI Lipeng， HAO Jian， CAO Jianing， WANG Hang（School of Mechanical Engineering， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093，China）Abstract：As an important power equipment in production and life， the motor will cause huge losses if it fails. So the real-time detection of motor fault is of great significance. This paper proposed an intelligent diagnosis model of motor bearing fault based on the improved 1D-CNN. In this method， one-dimensional motor vibration signals are directly used as the input of the 1D-CNN without data reconstruction or other pro‐cesses， which greatly improves the diagnostic efficiency of the model. At the same time， the residual structure is introduced into the 1D-CNN to improve the learning ability of the model， so as to make up for the defects in feature extraction of the 1D-CNN， which achieves the unity of real-time and high accuracy. This paper uses Case Western Reserve database to design simulation experiment. 10 working states of motor bear‐ings are identified， which achieved a 99.3% accuracy， higher than many models based on 2D-CNN， but the diagnostic time is significantly less than that based on 2D-CNN. The experimental results show that the proposed model has excellent performance in real-time and precision. Key Words：residual structure； motor； bearing fault； high accuracy； 1D-CNN； real-time performance0 引言随着科技的不断进步和人民生活水平的提升，各行各业的生产正在智能化道路上迈进，自动化程度不断提高，生产规模不断扩大。

基于振动数据的轴承故障诊断轴承是轨道交通设备中的关键部件，轴承故障可能导致设备性能下降甚至停机。

基于振动数据的轴承故障诊断方法可以有效检测并预测轴承故障，提高轨道交通设备的可靠性和安全性。

以下是基于振动数据的轴承故障诊断的详细步骤：数据采集：安装在轨道交通设备上的振动传感器实时收集设备运行过程中产生的振动信号。

这些信号包含了轴承状态的关键信息，可以用于故障诊断。

数据预处理：对收集到的振动数据进行预处理，包括去噪、滤波和归一化等操作，以消除非轴承故障因素对振动信号的影响，保留有关轴承状态的有效信息。

特征提取：从预处理后的振动数据中提取有关轴承状态的特征，这些特征可以包括时域特征（如均值、方差、峰值等）、频域特征（如功率谱密度、频率分量等）以及时频域特征（如小波变换、短时傅里叶变换等）。

特征选择：为了降低特征维数，提高诊断效果，需要从提取的特征中选择与轴承故障密切相关的关键特征。

可以采用特征选择方法，如主成分分析（PCA）、互信息、相关性分析等。

故障模式识别：利用机器学习或深度学习技术（如支持向量机、神经网络、随机森林等）建立轴承故障识别模型。

通过对已知轴承状态的振动数据进行训练和验证，使模型具有较高的识别准确率。

故障诊断：将实时振动数据输入故障识别模型，对轴承状态进行实时监测和诊断。

根据模型输出结果，判断轴承是否存在故障以及故障类型和严重程度。

故障诊断主要涉及将实时振动数据输入故障识别模型，对轴承状态进行实时监测和诊断。

根据模型输出结果，判断轴承是否存在故障以及故障类型和严重程度。

以下是对该步骤的详细描述：输入实时振动数据：在实际运行中，振动传感器会不断收集设备产生的振动信号。

通过预处理和特征提取后，实时振动数据可以输入到已经训练好的故障识别模型中。

应用故障识别模型：在前面的步骤中，我们已经通过机器学习或深度学习技术建立了轴承故障识别模型，并使用已知轴承状态的振动数据进行了训练和验证。

现在，我们将实时振动数据输入到这个模型中，以对轴承的状态进行实时监测和诊断。

轴承故障模式与故障诊断方法综述目录一、内容概览 (2)1.1 轴承的重要性 (2)1.2 轴承故障的背景和研究意义 (3)二、轴承基本原理及类型 (4)2.1 轴承的基本构造和工作原理 (5)2.2 轴承的分类 (6)三、轴承故障模式 (7)3.1 故障类型 (8)3.2 故障特征 (10)3.2.1 表面形貌特征 (11)3.2.2 散热性能变化 (13)3.2.3 振动特性变化 (13)四、故障诊断方法 (15)4.1 振动诊断法 (16)4.1.1 加速度传感器法 (17)4.1.2 振动信号分析 (18)4.2 声音诊断法 (20)4.2.1 声发射技术 (21)4.2.2 声波传导法 (22)4.3 温度诊断法 (23)4.3.1 红外热像技术 (24)4.3.2 热电偶测量 (25)4.4 无损检测法 (26)4.4.1 涡流检测 (28)4.4.2 磁粉检测 (29)4.4.3 射线检测 (30)4.5 其他诊断方法 (31)4.5.1 机器学习方法在轴承故障诊断中的应用 (32)4.5.2 大数据分析在轴承故障诊断中的应用 (34)五、案例分析 (35)5.1 某型号轴承故障案例 (36)5.2 故障诊断过程和方法 (38)5.3 诊断结果与改进措施 (39)六、结论与展望 (40)6.1 研究成果总结 (42)6.2 存在的问题和不足 (43)6.3 未来发展趋势和研究方向 (44)一、内容概览轴承作为机械、设备或结构中的关键部件，其性能的稳定与否直接关系到整个系统的安全、稳定及高效运行。

在实际使用过程中，轴承可能会遭遇各种故障模式，如磨损、腐蚀、疲劳断裂等，这些故障不仅会导致设备停运，还可能引发安全事故，造成人员伤亡和财产损失。

随着工业制造技术的不断进步和智能化发展，对轴承故障的早期发现和准确诊断显得尤为重要。

本文旨在对轴承故障模式及故障诊断方法进行综述，通过深入分析各种故障形式和诊断技术，为工程师提供实用的参考信息，以提升轴承的运行可靠性和使用寿命，确保工业生产的安全与顺畅。

轴承故障诊断、轴承偏翘案例英文回答：Bearing Fault Diagnosis and Misalignment Case Study.Bearing fault diagnosis is a critical aspect of condition monitoring in rotating machinery. Detecting and diagnosing bearing faults early on can help prevent catastrophic failures and extend the lifespan of equipment.One common type of bearing fault is misalignment. Misalignment occurs when the bearing is not properly installed or when the shaft is not aligned correctly. This can lead to uneven loading on the bearing, which can cause premature wear and failure.Symptoms of Bearing Misalignment.Increased vibration.Noise.Reduced bearing life.Shaft wear.Seal damage.Causes of Bearing Misalignment.Incorrect bearing installation.Shaft deflection.Thermal expansion.Machine foundation issues.Diagnosing Bearing Misalignment.Bearing misalignment can be diagnosed using a variety of techniques, including:Vibration analysis.Laser alignment.Visual inspection.Vibration analysis is a common method for diagnosing bearing misalignment. By measuring the vibration levels at different points on the bearing housing, it is possible to determine if the bearing is misaligned.Laser alignment is another effective method for diagnosing bearing misalignment. This technique uses a laser to measure the alignment of the shaft and bearing.Visual inspection can also be used to diagnose bearing misalignment. By looking for signs of uneven wear on the bearing or shaft, it is possible to determine if the bearing is misaligned.Correcting Bearing Misalignment.Once a bearing misalignment has been diagnosed, it is important to correct the issue as soon as possible. This can be done by:Realigning the shaft.Replacing the bearing.Adjusting the machine foundation.Case Study.A recent case study involved a large rotating machine that was experiencing increased vibration and noise. The vibration analysis data indicated that the bearings were misaligned.Laser alignment was used to confirm the misalignment and the shaft was subsequently realigned. After the realignment, the vibration and noise levels returned to normal.Conclusion.Bearing fault diagnosis is an important aspect of condition monitoring in rotating machinery. Early detection and diagnosis of bearing faults can help prevent catastrophic failures and extend the lifespan of equipment. Bearing misalignment is a common type of bearing fault that can be diagnosed using a variety of techniques. Correcting bearing misalignment is important to ensure the proper operation of rotating machinery.中文回答：轴承故障诊断和偏翘案例。

标题：RRMS轴承寿命的Python分析概述1. RRMS轴承是工业领域中常用的重要零部件，其寿命对于机械设备的运行稳定性和使用成本起着至关重要的作用。

2. 本文将运用Python语言对RRMS轴承的寿命进行分析，通过对轴承运行数据的处理和统计，分析轴承的寿命特性，提高轴承的运行效率和可靠性。

数据预处理3. 我们需要收集一定数量的RRMS轴承的运行数据，包括转速、载荷、温度等关键参数。

4. 我们利用Python的数据处理库对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、对缺失值进行填充等操作，以确保数据的准确性和完整性。

寿命特性分析5. 在数据预处理完成后，我们可以利用Python的数据分析和可视化库对轴承的寿命特性进行分析。

6. 通过绘制轴承寿命的故障率曲线和生存曲线，我们可以直观地了解轴承的失效模式和寿命分布特性。

7. 我们可以利用Python的统计分析方法，如Kaplan-Meier分析等，对轴承寿命数据进行生存分析，找出影响轴承寿命的关键因素。

寿命预测模型8. 基于对轴承寿命特性的分析，我们可以构建基于Python的寿命预测模型，以预测轴承的寿命。

9. 我们可以利用Python的机器学习库，如scikit-learn，构建寿命预测模型，通过对轴承运行数据的拟合和训练，预测轴承的寿命。

10. 我们也可以利用Python的深度学习库，如TensorFlow和PyTorch，构建神经网络模型，提高寿命预测的准确性和精度。

结论11. 通过Python对RRMS轴承的寿命进行分析，我们可以更加全面地了解轴承的寿命特性，为提高轴承的运行效率和可靠性提供有力的支持。

12. 基于对轴承寿命特性的分析，我们可以构建寿命预测模型，实现对轴承寿命的精准预测，为轴承的维护和管理提供科学依据。

13. 本文所述的Python分析方法可以为工程师和研究人员在实际工程中对RRMS轴承的寿命进行分析和预测提供参考和借鉴。