滚动轴承早期故障诊断与预测方法研究

轴承故障诊断与预测技术研究一、前言轴承是企业生产过程中非常重要的一个部件，如何提高轴承的使用寿命和可靠性是企业工程技术人员关注的重点。

轴承故障是因为在使用的过程中承载超过轴承额定承载能力而产生的，严重影响企业的生产效率和经济效益。

因此，如何有效地诊断轴承故障和预测轴承性能退化状态成为企业工程技术研究的热点和难点。

二、轴承故障诊断技术1.基于信号处理的故障诊断技术信号处理是轴承故障诊断技术最重要的一部分，通过对采集到的振动信号，识别出其中的故障特征信息进行故障诊断。

现阶段已经发展出很多不同的故障诊断方法，包括功率谱密度分析法、小波分析法、时域统计学方法等等。

这些方法都具备一定的优点，但是由于轴承工作环境的复杂性，单一的方法并不能满足所有情况的诊断需要，需要结合多种诊断方法进行综合分析。

2.基于数据融合的故障诊断技术数据融合是指将来自多个传感器的数据进行集成分析，通过提高故障特征的可靠性和准确性来提高轴承的诊断效果。

目前最常用的数据融合方法是主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），通过这些方法可以将数据降至低维度，提高故障特征的显著性，从而提高轴承故障的诊断能力。

三、轴承故障预测技术由于轴承的寿命和可靠性直接影响企业的生产效率和经济效益，因此对于轴承预测技术的研究日益受到重视。

轴承的预测技术是通过对轴承状态进行持续监测、分析和预测，及时发现轴承的性能下降趋势并采取有效措施，从而提高轴承寿命和可靠性。

1.基于统计学的预测技术统计学方法主要是通过历史数据和经验知识对未来轴承性能进行预测。

目前最常用的统计学方法是基于时间序列分析的ARIMA模型和基于监督学习的支持向量机（SVM）模型。

这些方法通过对历史数据进行建模和预测，可以有效地预测轴承未来可能出现的问题，提高轴承的可靠性和寿命。

2.基于机器学习的预测技术机器学习是最新的一种预测技术，通过对大量数据进行训练和学习，可以准确地预测未来可能出现的轴承故障。

关于滚动轴承故障诊断方法的研究课程：学院：班级：指导教师：姓名：学号：完成日期： 2015年12月15日目录第一章研究背景1进行滚动轴承故障检测与诊断的背景与意义 (01)1.1滚动轴承故障检测与诊断领域背景 (01)1.2进行滚动轴承故障检测与诊断的意义 (01)2常见的滚动轴承结构 (01)3常见的滚动轴承故障形式 (02)4滚动轴承故障监测与诊断的一般步骤 (03)4.1常见的滚动轴承故障信息获取方法 (04)4.1.1温度监测法 (04)4.1.2振动监测法 (04)4.1.3油液监测法 (04)4.1.4光纤监测法 (04)4.1.5声发射法 (05)4.2常见的滚动轴承故障特征提取方法 (05)4.2.1基于传统时域统计参数的特征提取 (05)4.2.2基于频域和时频分析特征提取 (05)4.2.3基于非线性参数的特征提取 (05)4.3常见的滚动轴承故障状态模式识别 (06)4.3.1人工神经网络 (06)4.3.2隐马尔可夫模型 (07)4.3.3支持向量机 (07)5常见的用于滚动轴承故障检测与诊断的传感器 (07)5.1传感器的灵敏度 (07)5.2滚动轴承故障诊断领域中用到的振动传感器 (08)5.3滚动轴承故障诊断领域中用到的加速度传感器 (08)5.4滚动轴承故障诊断领域中用到的压电式加速度传感器 (08)6常用的滚动轴承故障诊断与检测的分析方法 (09)6.1基于流行学习法的滚动轴承故障诊断和检测方法 (09)6.2基于无量纲指标与波谱分析的滚动轴承故障诊断方法 (10)6.3基于谱峭度及原子分解的滚动轴承故障诊断方法 (10)6.4基于模型辨识的滚动轴承故障诊断方法 (10)6.5基于EMD的滚动轴承故障灰色诊断方法 (11)6.6基于近邻元分析的滚动轴承故障诊断方法 (11)6.7基于LMD的滚动轴承故障诊断方法 (11)6.8基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法 (12)6.9基于量子遗传算法和谱峭度法相结合的滚动轴承故障诊断方法 (12)6.10基于EMD和相关系数的希尔伯特振动分解滚动轴承检测方法 (12)6.11基于奇异谱分析和连续隐马尔可夫模型的故障诊断方法 (12)6.12基于改进的固有时间尺度分解和鲁棒回归变量预测模式诊断 (13)6.13基于多尺度模糊熵变预测模型的滚动轴承故障诊断方法 (13)7本文思路及内容安排 (13)第二章滚动轴承故障检测与诊断1系统设计与滚动轴承故障信息获取 (14)2原始数据零均值化处理 (14)2.1数据零均值化的意义 (14)2.2时域中零均值化效果 (14)2.3频域中零均值化效果 (15)3滚动轴承故障诊断与检测分析方法 (16)3.1时域分析法 (16)3.1.1时域特征值提取 (18)3.1.2时域特征值归一化处理 (18)3.1.3时域特征比较 (21)3.2频域分析法 (21)3.2.1频域特征提取 (24)3.2.2频域特征值归一化处理 (26)3.2.3频域特征比较 (28)4滚动轴承故障诊断与检测模式识别 (29)4.1 BP神经网络 (30)4.2输入层、输出层和隐层的设计 (31)4.3 BP神经网络的识别和测试 (31)4.3.1数据预处理 (31)4.3.2神经网络识别 (32)4.3.3神经网络测试 (35)5误差分析与综合评价 (35)5.1方案设计与误差分析 (35)5.2综合评价 (35)6方案优化与能力提升思考 (36)6.1针对本文方案的优化 (36)6.1.1故障信息获取手段的优化 (36)6.1.2故障特征提取手段的优化 (36)6.1.3故障模式识别手段的优化 (38)6.2对成分复杂的原始振动信号进行分析 (38)6.3当需要精确判断故障发生的位置时 (38)第三章结束语参考文献 (39)附录MATLAB程序代码 (41)第一章研究背景一、进行滚动轴承故障检测与诊断的背景与意义1.1滚动轴承故障检测与诊断领域背景通过查阅文献[1]相关案例,可以很容易地得到一种结论：随着工业的发展进步，旋转机械日益向集成化、大型化、高速化和智能化的方向发展。

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。

滚动轴承的故障诊断⽅法研究滚动轴承的故障诊断⽅法研究第1章绪论1.1研究的⽬的和意义滚动轴承是⽣产机械中的地位⽆可替代，当然也最易损坏的部件。

其运⾏状态会直接影响整台机械⼯作效率、精度寿命和可靠性。

滚动轴承的损坏会导致⽣产机械剧烈振动，并伴有强⼤噪声，不仅会影响产品的加⼯质量，严重时会导致⽣产机械的损坏或机械事故。

随着电机的⼴泛应⽤及其⾃动化程度的不断提⾼，对其安全性、精度和故障诊断的准确性的要求也随之提⾼。

传统的诊断⽅法不仅成本较⾼、准确率偏低，并且更新费⽤⾼，已然不能满⾜⾼科技设备的需求。

基于以上原因，本⽂在虚拟仪器的环境下，利⽤多传感器信息融合技术，实现滚动轴承的故障诊断，会对现在和将来的⽣产技术提供强有⼒的帮助。

1.2国内外电机滚动轴承故障诊断的研究现状近现代以来，国内和国外的研究机构及学者在电机滚动轴承故障诊断的理论、技术与⽅法等⽅⾯进⾏了⼤量的研究分析⼯作，发表了诸多研究成果。

在国外，美国南卡罗林娜⼤学运⽤振动响应的多参数多频率的⽅法，对具有裂纹的和损伤的故障轴承进⾏诊断，⽬前已经取得了良好的成果。

美国宾州⼤学采⽤alpha beta -gamma跟踪滤波器和Kalman滤波器，对轴承故障的智能预⽰实现了完美成功。

⽇本九州⼯业⼤学运⽤基因算法优化组合特征参数，成功诊断出⼯况滚动轴承微弱故障。

意⼤利的Cassino⼤学，使⽤⾃谱技术对出现的轴承进⾏检测，判断故障轴承的初始问题，到⽬前为⽌也取得了有效的研究成果。

国外的这些技术有我们值得借鉴的地⽅，去其糟粕取其精华，研究更有技术的故障轴承诊断系统。

在国内，当滚动轴承存在故障时，⼤都以振动检测为主，因为轴承故障后常伴随巨⼤的声响，以及明显的外观表现。

国内的主要研究成果如下图所⽰。

或⾃⾝故障等多个⽅⾯的原因，会对故障造成误判或错判，如:声级计传感器易受到噪声的⼲扰，不能准确、⽆失真的反映滚动轴承的真实信号，温度传感器由于易受到外界温度的⼲扰，也常会出现误判或者错判等等。

关于滚动轴承故障诊断方法的研究课程：学院：班级：指导教师：姓名：学号：完成日期：2015年12月15日目录第一章研究背景1进行滚动轴承故障检测与诊断的背景与意义 (01)1.1滚动轴承故障检测与诊断领域背景 (01)1.2进行滚动轴承故障检测与诊断的意义 (01)2常见的滚动轴承结构 (01)3常见的滚动轴承故障形式 (02)4滚动轴承故障监测与诊断的一般步骤 (03)4.1常见的滚动轴承故障信息获取方法 (04)4.1.1温度监测法 (04)4.1.2振动监测法 (04)4.1.3油液监测法 (04)4.1.4光纤监测法 (04)4.1.5声发射法 (05)4.2常见的滚动轴承故障特征提取方法 (05)4.2.1基于传统时域统计参数的特征提取 (05)4.2.2基于频域和时频分析特征提取 (05)4.2.3基于非线性参数的特征提取 (05)4.3常见的滚动轴承故障状态模式识别 (06)4.3.1人工神经网络 (06)4.3.2隐马尔可夫模型 (07)4.3.3支持向量机 (07)5常见的用于滚动轴承故障检测与诊断的传感器 (07)5.1传感器的灵敏度 (07)5.2滚动轴承故障诊断领域中用到的振动传感器 (08)5.3滚动轴承故障诊断领域中用到的加速度传感器 (08)5.4滚动轴承故障诊断领域中用到的压电式加速度传感器 (08)6常用的滚动轴承故障诊断与检测的分析方法 (09)6.1基于流行学习法的滚动轴承故障诊断和检测方法 (09)6.2基于无量纲指标与波谱分析的滚动轴承故障诊断方法 (10)6.3基于谱峭度及原子分解的滚动轴承故障诊断方法 (10)6.4基于模型辨识的滚动轴承故障诊断方法 (10)6.5基于EMD的滚动轴承故障灰色诊断方法 (11)6.6基于近邻元分析的滚动轴承故障诊断方法 (11)6.7基于LMD的滚动轴承故障诊断方法 (11)6.8基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法 (12)6.9基于量子遗传算法和谱峭度法相结合的滚动轴承故障诊断方法 (12)6.10基于EMD和相关系数的希尔伯特振动分解滚动轴承检测方法 (12)6.11基于奇异谱分析和连续隐马尔可夫模型的故障诊断方法 (12)6.12基于改进的固有时间尺度分解和鲁棒回归变量预测模式诊断 (13)6.13基于多尺度模糊熵变预测模型的滚动轴承故障诊断方法 (13)7本文思路及容安排 (13)第二章滚动轴承故障检测与诊断1系统设计与滚动轴承故障信息获取 (14)2原始数据零均值化处理 (14)2.1数据零均值化的意义 (14)2.2时域中零均值化效果 (14)2.3频域中零均值化效果 (15)3滚动轴承故障诊断与检测分析方法 (16)3.1时域分析法 (16)3.1.1时域特征值提取 (18)3.1.2时域特征值归一化处理 (18)3.1.3时域特征比较 (21)3.2频域分析法 (21)3.2.1频域特征提取 (24)3.2.2频域特征值归一化处理 (26)3.2.3频域特征比较 (28)4滚动轴承故障诊断与检测模式识别 (29)4.1 BP神经网络 (30)4.2输入层、输出层和隐层的设计 (31)4.3 BP神经网络的识别和测试 (31)4.3.1数据预处理 (31)4.3.2神经网络识别 (32)4.3.3神经网络测试 (35)5误差分析与综合评价 (35)5.1方案设计与误差分析 (35)5.2综合评价 (35)6方案优化与能力提升思考 (36)6.1针对本文方案的优化 (36)6.1.1故障信息获取手段的优化 (36)6.1.2故障特征提取手段的优化 (36)6.1.3故障模式识别手段的优化 (38)6.2对成分复杂的原始振动信号进行分析 (38)6.3当需要精确判断故障发生的位置时 (38)第三章结束语参考文献 (39)附录MATLAB程序代码 (41)第一章研究背景一、进行滚动轴承故障检测与诊断的背景与意义1.1滚动轴承故障检测与诊断领域背景通过查阅文献[1]相关案例,可以很容易地得到一种结论：随着工业的发展进步，旋转机械日益向集成化、大型化、高速化和智能化的方向发展。

滚动轴承寿命预测与故障诊断滚动轴承是机械传动系统中常用的一种关键零部件，因其结构简单、可靠性高、运转稳定等特点被广泛应用于工业制造、交通运输、航天航空等领域。

然而，在长期的使用中，由于负载、转速、温度等因素的影响，滚动轴承很容易出现各种故障，严重影响机械设备的正常性能。

因此，预测滚动轴承的寿命并对其故障进行诊断具有极其重要的意义，不仅能够减少机器设备的维修成本，更能提高机器设备的运行效率和安全性。

一、滚动轴承寿命预测的基本理论滚动轴承寿命预测是指通过对滚动轴承在特定工况下的运行情况进行数学模型建立和系统分析，来预测滚动轴承在未来一段时间内的使用寿命。

其基本理论是寿命公式理论，即基于统计学原理，通过对有限数量的试验数据进行分析，来估计大量相似产品的寿命。

该理论最早由Weibull提出，现广泛应用于各种设备的寿命预测中。

滚动轴承的寿命是指在一定的负载、转速、温度等工况条件下，维持基本性能的使用寿命。

通常将运转时间作为寿命评定标准，其评定方法有两种，即L10寿命和L50寿命。

其中L10寿命是指在有10%以上的滚动轴承失败的情况下所需要的运转时间，L50寿命则是指在有50%以上的滚动轴承失败的情况下所需的运转时间。

滚动轴承寿命预测的方法一般有以下几种：1、基于模型的预测法该方法是在通过对相关参数的观测和测量得到大量样本数据的基础上，建立滚动轴承故障模型，对其进行数学分析和计算，从而提出一定的预测理论。

该方法的优点是可以快速准确地预测滚动轴承的寿命，缺点是在模型建立过程中，需要考虑多种因素的影响，模型的建立难度较高。

2、基于统计模型的预测法该方法是通过统计分析大量实测数据，确定影响滚动轴承寿命的关键因素，建立相应的统计模型，并通过多种分析方法，包括生存分析、半参数估计和回归分析等来预测滚动轴承的寿命。

该方法的优点是具有较强的实用性和普适性，但缺点是要求样本数据的质量和数量均较高，在实际操作中要具备较为广泛的背景知识和大量的经验。

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。

根据滚动轴承的故障特征频率在频域和时域中的表现，可将滚动轴承的诊断方法总结为三个频段；八个确认，简称三八诊断法。

滚动轴承故障诊断方法与技术综述滚动轴承是机械设备中常见的一种元件，其作用是在旋转运动中支撑轴与轴承座之间的转动。

然而，由于长时间的使用或者操作不当，滚动轴承可能会出现故障，导致设备运行不稳定甚至完全停止工作。

因此，对滚动轴承的故障进行及时的诊断是非常重要的。

滚动轴承故障的诊断方法与技术可以分为传统的诊断方法和基于智能化技术的诊断方法。

传统的滚动轴承故障诊断方法主要包括观察法、听诊法和振动分析法。

观察法是最简单直观的一种诊断方法，通过观察滚动轴承的外观是否有异常情况，如颜色变化、表面磨损、断裂等，来判断其是否存在故障。

然而，此方法只适用于故障较为明显的情况，对于隐蔽性较强的故障无法有效判断。

听诊法是通过听取滚动轴承工作时产生的声音来判断其是否存在异常情况。

例如，当滚动轴承出现磨损或损坏时，会产生噪音，通过听诊器可以准确地判断故障的类型和程度。

然而，此方法需要专业的听诊仪器和经验丰富的技术人员，对于一般使用者来说并不容易操作。

振动分析法是一种常用的滚动轴承故障诊断方法，它通过对滚动轴承振动信号的分析来判断其是否存在故障。

滚动轴承在正常工作时会产生一定的振动，当滚动轴承出现故障时，振动信号会发生变化。

通过对滚动轴承振动信号的频谱分析、时域分析和幅值分析，可以准确地判断滚动轴承的故障类型和严重程度。

基于智能化技术的滚动轴承故障诊断方法包括人工智能、模式识别和机器学习等。

这些技术可以通过对滚动轴承振动信号进行大数据分析，利用模型和算法来自动识别故障类型和预测故障发生的概率。

相比于传统的诊断方法，基于智能化技术的方法具有更高的准确性和效率。

在实际应用中，滚动轴承故障的诊断通常是综合应用多种方法和技术。

例如，可以先通过观察法和听诊法初步判断滚动轴承是否存在故障，再通过振动分析法进行进一步的诊断，最后利用基于智能化技术的方法对故障进行确认和预测。

滚动轴承故障的诊断是保证设备正常运行的关键之一。

无论是传统的诊断方法还是基于智能化技术的方法，都需要经验丰富的技术人员进行操作和分析。

铁路货车滚动轴承故障诊断方法研究铁路货车作为重要的铁路运输工具，其安全运行对于货运行业的发展至关重要。

而滚动轴承作为货车的重要部件之一，其状态对货车运行的安全性和经济性有着重要的影响。

对铁路货车滚动轴承的故障诊断方法进行研究，对于提高货车的安全性和可靠性具有重要的意义。

本文将介绍铁路货车滚动轴承故障诊断方法的研究。

2. 滚动轴承的故障诊断方法滚动轴承的故障诊断方法主要包括振动诊断、声音诊断、温度诊断、润滑油诊断等多种方法。

这些方法可以单独使用，也可以相互综合使用，以提高故障诊断的准确性和可靠性。

2.1 振动诊断振动诊断是一种常用的滚动轴承故障诊断方法，通过对轴承振动信号的分析，可以判断轴承的运行状态。

振动诊断主要包括轴承振动加速度、速度和位移的测量和分析。

通过对振动信号的频谱分析、波形分析等手段，可以判断轴承的故障类型和严重程度。

2.2 声音诊断声音诊断是一种通过对轴承工作时产生的声音进行分析，来判断轴承状态的方法。

轴承在工作时会产生一定的声音，当轴承出现故障时，其工作时产生的声音会发生变化。

通过对轴承工作时的声音进行分析，可以判断轴承的故障类型和严重程度。

2.4 润滑油诊断润滑油诊断是一种通过对轴承润滑油的监测和分析，来判断轴承状态的方法。

轴承故障时会产生金属颗粒和磨损粉末，这些颗粒和粉末会污染润滑油。

通过对轴承润滑油中的金属颗粒和磨损粉末进行分析，可以判断轴承的故障类型和严重程度。

3.1 综合诊断方法的优势综合诊断方法可以克服单一故障诊断方法的局限性，对轴承的故障进行全面、准确的诊断。

通过多个参数的综合分析，可以提高故障诊断的准确性和可靠性，为轴承的维护和保养提供科学依据。

3.2 综合诊断方法的实现综合诊断方法的实现需要通过先进的监测设备和分析技术。

目前，市场上已经有多种先进的轴承故障监测设备，可以对振动、声音、温度和润滑油等多个参数进行监测和分析，实现轴承的综合诊断。

4. 结论铁路货车滚动轴承的故障诊断对于提高货车的运行安全性和经济性具有重要的意义。

试谈滚动轴承故障诊断滚动轴承故障诊断1（之国外专家版）滚动轴承故障现代工业通用机械都配备了相当数量的滚动轴承。

通常说来，滚动轴承都是机器中最精密的部件。

通常情况下，它们的公差都保持在机器的其余部件的公差的十分之一。

但是，多年的实践经验说明，只有10%下列的轴承能够运行到设计寿命年限。

而大约40%的轴承失效是由于润滑引起的故障，30%失效是由于不对中或者“卡住”等装配失误，还有20%的失效是由过载使用或者制造上缺陷等其它原因所致。

假如机器都进行了精确对中与精确平衡，不在共振频率邻近运转，同时轴承润滑良好，那么机器运行就会非常可靠。

机器的实际寿命也会接近其设计寿命。

然而遗憾的是，大多数工业现场都没有做到这些。

因此有很多轴承都由于磨损而永久失效。

你的工作是要检测出早期症状并估计故障的严重程度。

振动分析与磨损颗粒分析都是很好的诊断方法。

1、频谱特征故障轴承会产生与1X基频倍数不完全相同的振动分量——换言之，它们不是同步的分量。

对振动分析人员而言，假如在振动频谱中发现不一致步分量那么极有可能是轴承出现故障的警告信号。

振动分析人员应该马上诊断并排除是否是其它故障引起的这些不一致步分量。

（非转频的倍数峰值疑似为故障信息）假如看到不一致步的波峰，那极有可能与轴承磨损有关。

假如同时还有谐波（基频的倍频）与边频带出现，那么轴承磨损的可能性就非常大——这时候你甚至不需要再去熟悉轴承准确的扰动频率。

2、扰动频率计算有四个与轴承有关的扰动频率：球过内圈频率（BPI）、球过外圈频率（BPO）、保持架频率（FT）与球的自旋频率（BS）（外圈，内圈，保持架，滚动体特征频率）。

轴承的四个物理参数：球的数量、球的直径、节径（滚柱圆心对应轴承的半径D）与接触角。

其中，BPI与BPO的与等于滚珠/滚柱的数量。

比如，假如BPO等于3.2 X（转频），BPI等于4.8 X，那么滚珠/滚柱的数量必定是8。

轴承扰动频率的计算公式如下：注意：BS的值可能会加倍，由于所给的公式针对的是球撞击内圈或者外圈的情况。

滚动轴承故障诊断技术的研究滚动轴承是现代机器中应用最为广泛的机械零件，尤其在旋转机械中更是得到了大量的应用。

滚动轴承是大部分旋转机械的组成部件，但也是机器中最易损坏的元件之一。

滚动轴承寿命离散性很大，承受冲击的能力差，在冲击载荷下容易发生故障，旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关。

据有关资料统计，机械故障的70%是振动故障，而振动故障中有30%是由滚动轴承引起的【1】。

轴承的工作好坏对机器的工作状态有很大影响，其引起的直接后果轻则降低和失去系统的某些功能，重则造成严重的甚至是灾难性的事故。

因此滚动轴承的故障诊断近年来获得越来越多的重视。

对滚动轴承故障诊断技术的分析研究也变得尤为重要。

滚动轴承故障诊断的方法很多，根据诊断机理的不同来分类，其故障诊断技术主要有：振动诊断、油液分析诊断、声学诊断（基于声发射）、光纤诊断、热诊断（热成像诊断和温度诊断）等【2-4】。

它们各具特点，在滚动轴承故障诊断领域的适用范围也不同。

其中振动诊断技术的相关理论和实践都相对比较成熟，在轴承故障诊断领域应用最为广泛。

一、基于振动信号的诊断技术基于振动信号的诊断技术能够诊断大多数滚动轴承故障，其优点是可在运动中测得轴承信号。

目前，国内外开发生产的各种滚动轴承故障诊断与监测仪器大都是根据振动法的原理制成的。

据有关资料统计，有关轴承监测和诊断的文献，80%以上讨论的是振动法【5】。

振动分析主要有：时域分析、频域分析、时频域分析。

从某种意义上讲，三种诊断方法出现的时间顺序也体现出了滚动轴承基于振动信号故障诊断的发展趋势。

1. 时域分析法时域诊断方法是发展最早的、基于所采集振动信号的滚动轴承故障诊断方法。

通常采集的振动信号都是十分复杂的时域波形，伴随着噪声、轴承元件固有振动等因素的影响。

如果仅仅从时域波形上直接观察分析，往往很难判断出轴承是否处于正常状态。

即使判断出轴承存在故障，也很难确定故障的性质和部位等关键信息。

为此，在时域分析中，普遍采用振动信号的基本数字特征及其概率分布特征以及时间序列分析来进行分析和诊断。

一种滚动轴承故障诊断方法
1滚动轴承故障诊断
滚动轴承是机械设备中重要的传动部件，在滚动轴承故障的情况下，设备的传动可能会随之中断，从而影响整机性能和使用寿命。

因此，滚动轴承的故障诊断是重要的工作，不仅能及早定位轴承故障部位，能够使轴承更好地服务于机械设备，而且能够有效降低修理费用。

2诊断方法
1）观察法：观察滚动轴承外部结构，例如轴承类型、外观形象；检测机械设备安装稳定性，是否出现变形游动等；排查轴承内外侧机械运行振动；听取轴承单元及装置部件运行时发出的视听声音及旋转状态等。

2）实地检测法：根据观察记录的情况，进行实际测量和分析，检查轴承表面、端面，游隙，同时可以进行内部温度测量；
3）特高频波法：采用特高频波技术进行实际检测，检测轴承运转噪声，积碳检测，轴承内部温度和游隙，定位轴承故障部位；
4）量子分析法：根据滚动轴承的摩擦特性，进行量子分析，可以有效分析滚动轴承的故障表现，能够实现较高的故障定位和分析效果。

3总结
以上是滚动轴承故障诊断的方法，选择合适的方法对滚动轴承进行正确的故障诊断是非常重要的，综合运用以上方法可以充分发挥各自的优势，从而获得更高的故障诊断效果。

此外，滚动轴承的定期检测和维护也是很有必要的，在实际应用中时刻注意轴承的状态，能够利用最少的费用达到最佳的使用状态。

基于物理模型的滚动轴承故障诊断研究滚动轴承是机械设备中常用的轴承类型之一，可以用于支撑旋转轴的运动，承受轴向和径向载荷以及提供精确的定位和导向。

由于滚动轴承的特殊结构和工作条件，其在使用过程中易受到各种故障的影响，如磨损、疲劳、裂纹等，这些故障会导致轴承失效，进而影响机械设备的正常运转和寿命，因此滚动轴承故障诊断显得尤为重要。

滚动轴承故障诊断一般包括信号采集、信号分析、特征提取、故障诊断等几个步骤，其中信号分析和特征提取是轴承故障诊断的关键步骤。

近年来，基于物理模型的滚动轴承故障诊断方法成为研究热点，其基本思路是建立物理方程，将轴承故障转化为物理信号变化，通过信号分析和特征提取，实现故障诊断。

一般来说，基于物理模型的滚动轴承故障诊断方法主要分为两类，一种是基于有限元分析的方法，另一种是基于理论分析的方法。

基于有限元分析的方法，是通过建立滚动轴承的有限元模型，得到轴承内部应力、变形等信息，将其转化为物理信号，然后通过信号分析和特征提取方法，获得轴承故障的信息。

该方法的优点在于可以准确地模拟轴承内部的物理过程，但其缺点也很明显，例如计算量大，模型的精度受制于诸多因素，且对于复杂的工况和轴承结构不太适用。

基于理论分析的方法，则是通过分析滚动轴承的工作原理和结构特点，建立起轴承工作过程的理论模型，从而得到轴承内部应力、变形等信息，然后通过信号分析和特征提取方法，获得轴承故障的信息。

该方法的优点在于计算易于实现，而且对于不同结构和工况的轴承都适用，但其缺点也很明显，例如在理论模型建立中需要对轴承的特性有较好的掌握，且理论模型的准确度受到其实验数据和假设的影响。

无论是基于有限元分析的方法还是基于理论分析的方法，在滚动轴承故障诊断中，信号分析和特征提取都是不可或缺的步骤。

信号分析一般包括时域分析、频域分析、小波分析等方法，其中频域分析是一种常用的方法。

在频域分析中，利用快速傅里叶变换（FFT）可以将时域信号转换为频域信号，并通过分析频率谱密度图，确定轴承故障所产生的特征频率和幅值，进而实现故障类型的识别。

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。

滚动轴承故障智能诊断方法的研究与实现的开题报告一、研究背景随着机械制造工程的快速发展，滚动轴承的应用逐渐普及，大大提高了机械设备的效率和稳定性。

然而，滚动轴承在使用过程中难免会出现故障，不良的维护和更换会对生产造成严重影响。

因此，针对滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现对于提高机械设备的运行效率和可靠性具有十分重要的作用。

二、研究内容本研究的主要内容包括滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现。

具体而言，包括以下几个方面：1. 搜集和整理目前滚动轴承故障诊断相关的研究文献，以了解目前该领域的研究现状和存在的问题。

2. 建立滚动轴承故障的数学模型，对滚动轴承在不同工况下的运行状态进行仿真模拟。

3. 对滚动轴承运行过程中的振动信号进行采集和处理，提取出与滚动轴承故障相关的特征参数。

4. 结合滚动轴承故障特征参数，利用支持向量机等机器学习算法进行建模和分类，实现滚动轴承故障的自动诊断。

5. 通过实验验证，对所提出的滚动轴承故障智能诊断方法的准确性和可行性进行评估，为实际应用提供理论和技术支持。

三、研究意义滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现对于提高机械设备的运行效率和可靠性具有重要意义。

具体而言，具有以下几个方面：1. 提高滚动轴承的运行效率，减少因故障引起的停机时间和损失。

2. 全面监测滚动轴承的运行状态，避免因未及时发现故障而导致设备损坏。

3. 为企业节约维护成本，提高设备的稳定性和可持续发展能力。

四、研究方法本研究采用文献调研、数学建模、信号采集和处理、机器学习等方法进行研究和实现。

五、研究进度安排本研究预计在三年内完成，进度安排如下：第一年：搜集和整理文献，建立滚动轴承的数学模型和信号采集处理系统。

第二年：提取滚动轴承故障特征参数，并利用机器学习算法进行建模和分类。

第三年：通过实验验证，对所提出的滚动轴承故障智能诊断方法的准确性和可靠性进行评估。

六、预期成果本研究的预期成果包括：1. 滚动轴承故障智能诊断方法的研究和实现。

滚动轴承故障诊断分析滚动轴承是机械设备中常见的关键部件之一，其工作状态直接关系到设备的稳定性和可靠性。

因此，对滚动轴承的故障诊断分析具有重要的意义。

本文将从滚动轴承的故障类型、故障诊断方法等方面进行详细分析，并给出相应的解决方案。

首先，滚动轴承的故障类型主要有疲劳、磨损、锈蚀、杂质和润滑不良等几种。

疲劳是滚动轴承最常见的故障类型之一、当滚动轴承在长期高速运转或负荷过重的情况下，会引起轮廓形状的改变，从而导致疲劳断裂。

对于这种故障，可以通过定期检查和维护来延长轴承的使用寿命。

磨损是指滚动轴承在摩擦和磨削的作用下，导致轴承零件表面的材料损失。

主要有磨损、磨粒和烧伤等。

对于这种故障，可以通过增加润滑剂的使用量、选择合适的润滑剂和改善润滑条件来解决。

锈蚀是指滚动轴承在潮湿环境下，由于润滑不良或长期闲置等原因，轴承表面产生氧化而导致的故障。

对于这种故障，应注意轴承的密封和润滑条件，及时更换润滑剂和防护涂层，确保轴承的正常运转。

杂质是指滚动轴承中的异物，如尘埃、粉末、金属屑等。

这些杂质会导致轴承卡死、摩擦增大等故障。

对于这种故障，应定期清洗和更换润滑剂，保持滚动轴承的清洁。

润滑不良是滚动轴承的故障的主要原因之一、轴承在运转时，需要有足够的润滑剂来减小摩擦和磨损。

如果润滑不良，会导致轴承失效。

对于这种故障，应定期检查润滑剂的使用情况和润滑条件，进行必要的维护和更换。

其次，滚动轴承的故障诊断方法主要有故障模式识别、振动分析和声学诊断等。

故障模式识别是根据滚动轴承故障表现的各种特征，进行故障模式的分类和判断。

通过对轴承工作状态的观察和记录，可以对轴承的故障模式进行准确识别，为后续的维修提供参考。

振动分析是通过对滚动轴承振动信号的采集和分析，来判断轴承的工作状态。

不同的故障模式会产生独特的振动信号，通过对这些信号的频谱分析和时域分析，可以准确诊断出轴承的故障类型和程度。

声学诊断是通过对滚动轴承工作时产生的声音进行分析和判断。