滚动轴承故障诊断与分析

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1、滚动轴承故障诊断与分析Examination and analysis of serious break fault down in rolling bearing 学院：机械与汽车工程学院 专业：机械设计制造及其自动化 班级：2010020101 姓名： 学号： 指导老师：王林鸿摘要:滚动轴承是旋转机械中应用最广的机器零件，也是最易损坏的元件之一,旋转机械的许多故障都与滚动轴承有关，轴承的工作好坏对机器的工作状态有很大的影响，其缺陷会产生设备的振动或噪声，甚至造成设备损坏。因此, 对滚动轴承故障的诊断分析, 在生产实际中尤为重要。关键词：滚动轴承 故障诊断 振动Abstract: Rolli

2、ng bearing is the most widely used in rotating machinery of the machine parts, is also one of the most easily damaged components. Many of the rotating machinery fault associated with rolling bearings, bearing the work of good or bad has great influence to the working state of the machine, its defect

3、 can produce equipment of vibration or noise, and even cause equipment damage. Therefore, the diagnosis of rolling bearing fault analysis, is especially important in the practical production. Key words: rolling bearing fault diagnosis vibration引言：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

4、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、水分和异物侵入、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。一 滚动轴承故障诊断分析方法1滚动轴承故障诊断传统的分析方法1.1振动信号分析诊断振动信号分析方法包括简易诊断法、冲击脉冲法（SPM法）、共振解调法（

5、IFD法）。振动诊断是检测诊断的重要工具之一。（1）常用的简易诊断法有：振幅值诊断法，反应的是某时刻振幅的最大值，适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断；波峰因素诊断法，表示的是峰值和均方根值之比，适用于点蚀情况下的诊断；概率密度诊断法，通过概率密度曲线进行故障判断，一般作为故障的定性分析；峭度系数诊断法具有与波峰类似的变化趋势，它的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关，但缺乏早期报警能力，在故障严重时会失去诊断能力，适用于点蚀故障诊断。（2）冲击脉冲法(SPM)是在滚动轴承运转中，当滚动体接触到内外道面的缺陷区时会产生低频冲击作用，所产生的冲击脉冲信号会激起SPM传感器的共振，共振波

6、形一般为20kHz一60kHz,包含了低频冲击和随机干扰的幅值调制波，经过窄带滤波器和脉冲形成电路后，得到包含有高频和低频的脉冲序列。但这种固定中心频率和带宽的方法也有其局限性，因为滚动轴承局部损伤故障所激起的结构共振频率并不是固定不变的。在实际使用中，当背景噪声很强或有其他冲击源时，SPM诊断效果很差，失去了实际意义。（3）共振解调技术，亦称为包络检波技术。它是对低频(通常是数千Hz以内)的冲击所激起的高频(数十倍于冲击频率的)共振波形进行包络检波和低通滤波，即解调，以获得一个对应于低频冲击的、而又放大并展宽了的共振解调波。共振解调法诊断滚动轴承故障的基本原理可以完整地概述为：当轴承某一元件

7、表面出现局部损伤时，在受载运行过程中要撞击与其相互作用的其它的元件表面，产生冲击脉冲力，由于冲击脉冲力的频带很宽，必然包含轴承外圈、传感器甚至附加的谐振器(可以是机械式的，也可以是电的)等的固有频率而激起这个测试系统的高频固有振动。根据实际情况，可选择某一高频固有振动作为研究对象，通过中心频率等于轴承外圈或传感器等的谐振频率的带通滤波器对测取的轴承振动信号进行带通滤波。然后，通过包络检波器进行检波，除去高频衰减振动的频率成分，得到只包含故障特征信息的低频包络信号，对这一包络信号进行频谱分析，在频谱图上即可找出特征频率分量和对应的故障元件。1.2油液分析诊断轴承故障的一个主要原因是润滑不当。对润

8、滑油进行分析，可了解轴承的润滑与磨损状态，进而采取措施控制故障发展。常用的有理化指标分析、污染度测试、油液中金属含量分析、红外光谱分子结构分析、铁普分析。通常需要一种以上方法进行综合判断，以提高诊断的准确性。2滚动轴承故障诊断现代分析方法2.1小波变换在轴承故障中的应用在轴承故障诊断中，常常只对轴承的局部异常区域所引起的信号局部变化感兴趣，这些信号由于非常微弱、能量很小，往往容易被噪声淹没而难以辨别。当故障诊断应用傅立叶变换进行分析时，不能进行局部化分析。而具有良好时域和频域局部化特性的小波变换，能对信号的高频、短时成分准确地在时域和频域中进行分析，可将故障特征信号有效地分离出来，从而对故障做

9、出分析与解析。采用连续小波变换和独立分量分析的方法对滚动轴承的信号进行消噪和分离，可以提高信号的信噪比和诊断率。对滚动轴承的早期故障诊断，可将小波滤波和循环平稳度分析方法相结合，采用最小熵方法对小波滤波器参数进行优化。2.2遗传算法在轴承故障中的应用遗传算法(GA)是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法。它模拟了自然选择和遗传过程中发生的繁殖、交配和变异现象，根据适者生存、优胜劣汰的自然法则，利用遗传算子逐代产生，优选个体，最终搜索到较优的个体。2.3专家系统在轴承故障中的应用近年来随着人工智能技术的发展，专家系统技术得到了迅速的推广。所谓专家系统就

10、是一个智能的计算机程序，它能模拟专家在处理问题时的一些推理方法，利用已有的知识建立模型，解决问题。将基于知识的专家系统技术应用于故障诊断领域，可以使滚动轴承诊断分析和决策分析更加准确可靠。2.4模糊诊断在轴承故障中的应用由于滚动轴承信号中故障特征振动与故障类型不存在绝对的对应关系，一种故障可能引起多种特征，而一种故障特征可能对应多类故障，因此近年来，模糊理论被引进到轴承故障诊断领域。轴承故障模糊诊断中的概念是模糊概念，可以用模糊集合来表示，而模糊变换运算是用来讨论模糊判断和推理的。二 滚动轴承故障诊断案例分析1案例一123泵轴承的故障诊断分析大庆石化公司腈纶厂系统车间有盐水输送泵8台，属离心式

11、双吸泵，功率较大，是腈纶厂设备中长期运行，重要的生产设备。位号123泵由于长期运行，振动值较大，所以在不影响生产情况下让123泵备用。2004年9月lO日，由于生产需要，要求123泵投人生产，在开启运行中，发现其振动值较大，继续运行可能发生事故，于是对其振动进行测量并采集频谱对其进行故障诊断。1）故障分析123泵主要参数见表1，123泵测点位置图如图1所示。对其现场测量振动值见表2所示。通过现场测量数据，发现泵后轴承的轴向振动值超标，振动较大，并且杂声较大。对其进行频谱采集，时域谱和幅值谱图如图2、图3所示。通过泵后轴承轴向时域波形图，可明显地看到冲击信号的存在，峭度指标达到359，并且频谱图

12、中大量高次谐波的存在，说明轴承可能已经存在问题。该泵轴承型号为63ll，在1480rmin转速下根据轴承参数，得到的轴承元件的故障特征频率是：内环12193Hz；外环7538Hz；保持架942Hz；滚动体9874Hz。泵后轴承的轴向频谱，出现了390I-Iz明显的频率信号，其次为415Hz和510Hz。由下式可得：接近于390Hz，伴有415Hz和510Hz的2、3次谐波，所以诊断为轴承内圈可能发生点蚀或偏心。维修车间对该泵进行了拆卸检修，更换泵的后轴承，检查后轴承损坏情况，发现故障原因为轴承内环点蚀严重。2 案例二内圈滚道剥落故障诊断备煤车间1号破碎机已接近大修期, 于1996年4 月15

13、日对破碎机轴承进行测试。图1 是用北京振通902 机器分析仪/数据采集器, 对1号破碎机后轴承水平测点采集的包络功率频谱图。 图1计算破碎机轴承故障特征频率:轴承型号: 22232 (原3532)转速N = 740 r/m in轴承外圈故障特征频率f e= 94. 966 Hz轴承内圈故障特征频率f i= 127. 033 Hz。图1 中130. 00 Hz 的谱峰与轴承内圈故障特征频率127. 03 Hz 比较接近, 并且幅值较高。在二倍频260. 00 Hz 处有较低峰值, 115. 00 Hz 的谱峰是被转频12. 33 Hz 调制的边频带。在二倍频260Hz 两旁也有被转频调制的边频带

14、。由于轴承内圈随轴一起转动, 所以, 以轴承内圈故障特征频率的各阶倍频(包括零倍频) 为中心, 两旁将出现被转频调制的边频带。图2 是使用美国恩泰克公司的EDL 数据采集器, 于5 月29 日对该轴承轴向测点采集的幅值频谱图, 图中129. 01 Hz 的谱峰较接近轴承内圈故障特征频率, 255. 00 Hz 为二倍频, 50.44 Hz 的谱峰是转频的四倍频, 与4 月15 日所作的分析相吻合。该测点振动速度有效值为26.0mm/s, 根据国际ISO 2372 振动烈度标准, 已达到D级, 即不可使用的范围。根据4 月15 日和5 月29日的频谱图分析, 又根据滚动轴承故障特征频率一般在1

15、000 Hz 以下, 是滚动轴承故障的特征之一。因此, 可以判断1号破碎机后轴承内圈滚道有剥落坑。大修时拆机验证, 该轴承内滚道有30 mm 15mm , 深1 mm 的一块顺向剥落坑。 图23 案例三外圈滚道压痕故障诊断1996 年8 月29 日, 1号破碎机大修完毕试车,对其进行振动测试, 发现电机前轴承处振动位移值较大, 表1 是电机前轴承测量数据。参照国际ISO 2372 振动烈度标准, 属较正常范围。但垂直方向加速度峰值13. 68m /s2, 水平方向位移峰峰值119. 8 um, 轴向包络幅值3. 75 m /s2, 均高出平时测量值, 所以对该测点采集包络谱进行分析。计算轴承(

16、型号: N 324 (原2324) , 转速: 740r/m in) 故障特征频率: 外圈故障特征频率f e =69. 52 Hz, 内圈故障特征频率f i= 103. 15 Hz。图3 是水平测点的包络幅值谱, 可以看出, 图中70.00 Hz 的谱峰比较接近轴承外圈故障特征频率,69. 52 Hz、140. 00 Hz、210. 00 Hz 和285. 00 Hz的谱峰均为70. 00 Hz 的倍频, 各阶倍频两旁基本没有被转频调制的边频带。从图3 的时域波形可以看出, 有间隔周期为13. 5m s 的冲击脉冲信号,频率范围为71. 94 Hz, 接近轴承外故障特征频率。对轴向测点做倒频谱

17、分析(图4) , 在14. 46ms处有较高尖峰, 经计算频率范围为69. 156 Hz, 也接近轴承外圈故障特征频率。根据以上分析, 初步可判断该轴承外圈滚道存在表面损伤。但该测点的振动速度有效值未超出国际ISO 2372 振动烈度标准。可以判断出损伤的程度较轻。据经验所知, 轴承有单个损伤点时, 频谱图上轴承故障特征频率峰值较高, 其倍频峰值较低。而图3 表明轴承故障特征频率峰值与其倍频峰值相差不大, 并呈衰减趋势。损伤可能不是单一剥落坑, 估计是由多处轻微损伤所至。拆机检查发现轴承外圈滚道内有7 8 条不同程度的压痕, 其中四条较严重, 约20 mm 宽, 0. 2 mm 深。经了解,

18、这台电机在半年前更换新轴承后, 一直存放在备件库, 压痕是由于一直未盘车造成的。4 案例四 煤气鼓风机轴承的故障诊断分析煤气鼓风机是我厂重点设备,对其进行定期状态监测,3#煤气鼓风机配用电机功率630kW ,型号JB710M12,转速N: 2 986 r/min, 轴承型号: 6222/P64(原4E222) , 计算轴承故障特征频率如下: 轴承外圈故障特征频率fe=200.67Hz;轴承内圈故障特征频率fi=296.99Hz;保持架碰撞外圈故障频率fem =20.067Hz;保持架碰撞内圈故障频率fim = 29.699Hz.1996年11月19日, 在3# 鼓风机电机前轴承垂直测点的频谱图

19、上发现有29.89Hz的谱峰(见图5),非常接近保持架碰撞内圈故障频率, 图中149.53 Hz是29.89 Hz 的五倍频。199.94 Hz的谱峰接近于轴承外圈故障特征频率, 300.74Hz的谱峰接近轴承内圈故障特征频率,该测点振动速度有效值为2.03 mm/s。在11月28日前轴承水平测点的频谱图上发现有295.00 Hz的谱峰(图6) , 图5接近轴承内圈故障特征频率。11月29日该测点的频谱图上仍有29.89 Hz的五倍频149.49Hz及199.42Hz和296.11Hz的谱峰(图7),振动速度有效值4.08mm/s,对照国际ISO372振动烈度标准,属B级,即可使用范围。从频谱

20、图(图5图7)分析,保持架和内、外圈故障特征频率的峰值都不大, 振动速度值也未超出国际ISO 2372 振动烈度标准, 所以,没有引起重视。时隔5 天, 12月4日凌晨5时,电机前轴承温度开始上升, 7时50分轴承温度高达80,被迫停机。拆机检查发现前轴承保持架已断开, 挤到钢球与滚道中间, 内圈滚道有50mm长, 10mm宽的点蚀麻面, 外圈滚道有轻微损伤。事故发生后, 对监测数据和频谱图进行了认真分析。在发生事故前, 该测点的振动速度有效值呈上升趋势,7月26日为3.36mm/s , 11月19 日为3.37mm/s, 11月29日为4.08 mm/s。图5中29.89Hz的保持架碰撞内圈

21、的故障特征频率说明, 该轴承保持架在11月19日已存在缺陷。图5图7上的内圈、外圈故障特征频率说明, 内圈、外圈滚道在11月19日也已存在缺陷, 11月29日,内圈故障特征频率的谱峰幅值由11 月19日的0.45g上升到1.1g, 外圈故障特征频率的谱峰幅值由0.3g上升到0.7 g。由于对轴承故障特征频率的出现未能引起足够重视,对振动数据和频谱图没有进行认真分析,由此造成了12月4日的事故发生。结论：以上例举了在实践中遇到的四个典型实例,可得出以下几点结论。(1) 轴承故障特征频率是诊断滚动轴承缺陷的有效方法。(2) 利用包络谱、倒频谱分析技术可较准确地判断滚动轴承缺陷的部位及损伤程度。(3

22、) 滚动轴承滚道内单一剥落坑, 在频谱图上表现为轴承故障特征频率峰值较高, 其倍频峰值较低。(4) 滚动轴承滚道多处损伤, 在频谱图上表现为轴承故障特征频率的峰值与其倍频的峰值相差不大、并呈衰减趋势。(5) 滚动轴承内圈滚道故障, 在频谱图上表现为内圈故障特征频率及其倍频两旁均出现被转频调制的边频带。而外圈滚道故障, 在外圈故障特征频率及倍频两旁基本不出现边频带。(6) 发现轴承早期故障特征频率信号, 要引起足够重视, 否则将酿成重大事故。5 案例五 交流发电机异常声分析某品牌的6303和6202轴承分别用于轿车交流发电机的皮带驱动端和电刷端，在该轿车出厂检测的过程中发现交流发电机的驱动端出现

23、异常声响，而该轿车的运行总里程还不超过20 km。现对其出现异常声的原因进行分析。1）交流发电机异常声分析在滚动轴承运行的过程中，轴承元件的表面损伤点反复撞击与之接触的其他元件表面而产生低频振动，这些频率一般在1 kHz以下，该频率称为轴承故障特征频率。通过对监测到的振动信号进行技术处理，分离和突出故障特征信息，从而对轴承的早期故障进行监测和诊断。拆下该交流发电机，用专用振动仪器在水平和垂直两个方向分别测发电机5 000 rmin时的振动速度信号，并做包络处理，其频谱如图1和图2所示。滚动轴承故障特征频率可以通过以下计算公式计算得到。外圈故障特征频率：式中：Dw 为钢球直径； Dpw 为球组节

24、圆直径；a为接触角；z为钢球数；n为转速。对于6303轴承，Dw =8.731 mm，Dpw =32 mm，a =0，Z=7；对于6202轴承，Dw =6000 mm，Dpw =25.260 mm，a =0，Z=8。由此可得，在5 000 rmin下6303轴承的内、外圈及钢球的故障频率分别为fi =37125 Hz，fe =21209 Hz ， fw =28269 Hz；6202轴承的内、外圈及钢球的故障频率分别为fi=41251Hz,fe=25416Hz，fw=33104 Hz。从图1和图2可以发现，该发电机的振动速度频率谱中存在明显的6303轴承内、外圈及钢球故障特征频率，且轴承内、外圈

25、的故障特征频率的幅值明显比钢球的要高，可以初步判断交流发电机皮带驱动端轴承已经出现故障，交流发电机的异常声应该由此引起。轴承失效的根本原因需进一步分析。2） 轴承检测和失效分析21 摩擦力矩的检测用手旋转该轴承，有轻微的间歇卡滞感。22 振动速度的检测在轴承振动速度专用检测仪上用电感式传感器 检测该轴承的振动速度和噪声水平。其噪声水平和振动数值均很高，其中振动速度值超过了1mms，大大超出振动速度的质量控制范围。检测结果与交流发电机的振动频谱图相吻合。23 尺寸公差和径向游隙检测在轴承专用检测仪上检测该轴承尺寸公差和径向游隙，均在质量控制标准范围之内(表1)，排除了制造精度引起轴承损伤的可能性

26、。24 拆分检测去掉该轴承的密封圈，观察轴承内部的情况，润滑脂已经变成黑褐色，且聚酰胺保持架已变成黑色，很明显轴承内部已经受到了严重污染。分拆并清洗掉轴承的润滑脂，在立式显微镜下检查轴承内、外沟道和钢球，发现内、外沟道上均有7处等间距的锈蚀点，且这些锈蚀点分布在沟道的同一侧，钢球上也有局部锈蚀点，如图3所示。这些特征表明，轴承沟道和钢球的局部已经产生了典型的湿气腐蚀，是轴承处于平放状态或安装到交流发电机上之后由水或潮气引起的。25 润滑脂红外光谱对比检测为了进一步确定轴承内部受到何种程度的污染，在红外光谱仪上对该轴承的润滑脂和新润滑脂做了红外光谱的对比检测，检测结果如图4所示。由图4知，两者没

27、有明显差异，说明轴承润滑脂性能未严重劣化。但在元素分析中发现，旧油脂中含有较高的铁、钠、钙等元素，此为外界污染物侵入润滑脂并引起轴承磨损或锈蚀所致。此结论和轴承拆分检测结果基本相吻合。3 ）失效模式的讨论31 汽车模拟测试过程中水水汽进入轴承的可能性该汽车在终检模拟测试过程中，在运转的交流发电机处安装了5个水平喷水嘴和l5只垂直喷水嘴，喷水嘴喷出的水具有一定的压力和流量。理论上高速旋转状态下的密封深沟球轴承的密封圈是不能有效防止动态压力水侵入的，因此在该试验验证条件下很可能会引起 水汽侵入轴承内部。如果要有效地防止动态压力水的侵入，则需要附加专门的工业密封。但是由于该应用条件下的轴承通常处于交

28、流发电机皮带和壳体之间的半封闭状态的空间里(图5)，试验验证表明其在实际的应用中是不太可能受到动态压力水的直接冲击，而仅仅会受到水汽或少量飞溅水的入侵，因此该汽车终检方法有待商榷。32 密封圈损伤的可能性为了证实轴承的密封圈是否存在损伤，检查了轴承密封圈的外表面和隔圈的尺寸。结果表明：密封圈完好，隔圈的尺寸也在设计要求的范围之内，均未有异常情况。33 防动态液压水性能试验为了进一步验证轴承的密封是否具有防动态压力水的性能，对5套轴承依照企业标准分别做了静态水、静态压力水、动态压力水(且轴承旋转)等试验，结果表明该轴承内部未侵入大量液体，防水性能良好。这说明在实际应用中，轴承本身的密封可以在一定

29、程度上防止较小压力和流量的动态压力水侵入轴承内部。4 ）结论通过诊断和分析可知，该交流发电机皮带驱动端轴承的异常声主要是由于水或潮气侵入其内部，使其受到湿气腐蚀而产生失效所致。另外，考虑到实际使用工况，汽车制造企业应对汽车交流发电机的测试方法作适当改进，且对该轴承采取适当的保护性工业密封，以避免该轴承在试验阶段的非正常失效。6 案例六：旋转机械滚动轴承案例邹县发电厂于2002年1月正式利用CSI诊断仪对重要辅机进行离线检测，先后发现不同设备的早期故障，其中1号炉柄排粉机的诊断案例克分证明了新技术在邹县发电厂状态检修中的作用。1）1号炉丙排粉机早期故障的发现和分析邹县发电厂1号炉丙排粉机是单级离

30、心式风机，型号M5361 JM02102D，流量13685 km3/h，全压13.043 kPa，转速1 485lmin，介质为浓度小于10的煤粉气流，介质温度70100摄氏度。配用1台高压交流电动机。功率850 KW。风机为恳臂转子，同侧双支撑结构，2组支撑轴承布置在同一个轴承箱体内，46号机械油润滑，轴承箱体内通有工业水对轴承进行冷却。风机侧为2个并列放置的单列向心短圆柱滚子轴承。风机整体结构见图l。l号炉大修前，诊断中心定期对设备进行检测，通过对采集的数据进行分析，发现1号炉丙排粉机叶轮侧轴承存在隐患。通过1号炉丙排粉机叶轮侧轴承水平方向振动频谱图分析各振动尖峰值，发现该处轴承外圈故障频

31、率(BPFO)及其倍频出现，说明轴承外幽出现了故障现象。同时，倍频两侧均分布有1X转速频率的边带，说明轴承外圈故障已严莺到一定程度。图2为1号炉丙排粉机叶轮侧轴承水平方向振动频谱图。该部位轴承为日奉NSK轴承，型号Nu334。对照轴承手册可知相当于SKFNu334型号轴承，利用RBMware软件的轴承故障频率计算功能，可计算出该轴承各故障频率(见表1)。RBMware是以可靠性为基础的维修软件，即运用一系列先进的技术手段，如机械振动分析、润滑油液分析、红外热成像、对中与平衡、马达分析、超声波分析等技术探测设备状态，找出设备故障根源；通过识别和消除故障根源延长设备的使用寿命；提供可靠的设备信息，

32、辅助企业重大决策；系统化地合理配置各种维修方式，提高企业管理水平。RBMware的实施是由一套分析软件和相关技术的精密检测仪器共同实现。从表1可知，额定转速时轴承外圈1x故障频率为154.10Hz。对照频谱图中各振动尖峰值，可看出频谱图出现的轴承外圈故障频率，轴承外圈故障频率见表2。利用RBM软件中的PeakVue(尖峰能量值，代表冲击能量的大小)技术，对该轴承水平方向振动情况进行测量，其频谱见图3。从频谱图中可看出，1 kHz频率采集范围内1X6X轴承外圈故障频率全部出现。从另一方面证实该轴承冲击能量出现且较大，轴承外圈故障严重。2）结论的正确性验证2002年9月l号机组大修，利用设备解体的

33、机会证实分析的正确性，2002年9月23日l号炉丙排粉机大修，丙排粉机解体后发现风机端内侧轴承外圈出现一径向贯穿性裂纹(见图4)。该缺陷的发现证实了诊断中心利用先进诊断仪器对该缺陷的早期诊断。2002年8月发现设备早期故障信息时与负责该设备的状态诊断人员联系，用Vm一63手持式测振仪、测得的该处振动值为17um，用于持式红外测温仪测得该处温度值为32摄氏度，且声音正常。按设备状态监测标准该轴承的运行状态合格。考虑到该故障外部特征表现并不显著，故障还未进入严重阶段，又因为9月1号机组将进行大修所以诊断中心监测报告只是建议重点监视，观察运行，在大修中更换该轴承。此次设备大修解体发现了缺陷的存在，说

34、明具有高级诊断技术合成的csl2120机械分析仪能发现运转设备内部的早期故障，而常规手段却难以做到。3）结论运转设备内部故障的早期诊断有着积极的现实意义。首先。它符合对状态检修的基本要求，即设备状态的“可控”、“在控”。常规监测手段只能对发展到一定阶段的、外部特征明显的设备故障进行检测，对于更早期的、不易察觉的故障却难以把握。而采用高级诊断技术合成的先进诊断仪器却可以做到，使设备的运行状态真正做到了“可控”、“在控”。其次，它能避免设备的突发性事故，确保设备不被损坏。设备故障的一般规律施故障形成后先经历一个较长的发展过程，一旦有其它条件触发则呈指数级快速发展，直至演变为事故。设备早期故障一旦被

35、检测出米，设备状态就已“在控”，就可按设备状态的变化来决定是继续运行还是停机检修，从根本上杜绝了恶性事故的发生。此次l号炉丙排粉机轴承故障的早期诊断是cSI精密诊断仪器在邹县发电厂的成功运用，大大增强了推广应用各种先进诊断技术的信心，使这些先进技术为邹县发电厂的状态检修工作发挥更大的作用。小结： 滚动轴承故障诊断的发展趋势(1)非线性理论在轴承故障诊断中的应用。目前对轴承故障的研究主要是分析故障信号的非线性特征即分形维数但是出现这些特征的机理以及故障发展趋势对这些特征的影响还不清楚，这是轴承故障诊断中另一个很有前途的研究课题。(2)现代信号处理技术与智能诊断技术的融合，智能诊断技术包括专家系统

36、、模糊逻辑、神经网络、遗传算法和进化计算等。(3)信号处理技术之间的相互融合，随着故障诊断智能系统进一步的深入研究，多种轴承故障分析方法相结合，如小波神经网络、模糊识别与小波分析相结合等新分析方法应用智能专家系统，提高诊断的效率和准确率；参考文献：1振动故障分析与诊断R恩泰克爱迪公司中园办事处，20002谢卫乐，李振梓黄岛发电厂4号炉己送风机组电动机sKF22230轴承故障监测诊断报告A发电设备状态检修技术研讨会论文集J北京：中国电山杂志社，20023钟秉林,黄仁机械故障诊断学M北京：机械工业出版社19974中国机械工程学会设备管理与维修杂志J2001年8月5梅宏斌滚动轴承振动监测与诊断理论、

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