滾動(dòng)軸承故障診斷
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-04
滾動(dòng)軸承故障診斷的視頻教程
1-07 基于matlab的軸承故障脈沖仿真(外圈，內(nèi)圈，滾動(dòng)體)
基于matlab的軸承故障脈沖仿真(外圈，內(nèi)圈，滾動(dòng)體)，再此基礎(chǔ)上加噪聲，齒輪嚙合，基于上述三個(gè)合成高干擾信號。進(jìn)行各類算法驗(yàn)證。基于MATLAB平臺，算法已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
￥15.9 2分鐘 36播放
查看
故障軸承運(yùn)動(dòng)仿真2D
故障軸承運(yùn)動(dòng)仿真2D仿真，本視頻效果圖如下： 本課程內(nèi)容包括軸承建模、分析設(shè)置、計(jì)算與后處理全部過程記錄，附件有設(shè)置完成的K文件。 前處理軟件采用Hypermesh，計(jì)算軟件LS_DYNA，2D平面應(yīng)變工況。
￥200 1小時(shí)16分鐘 43播放
查看
1-80基于matlab的小波包熵與模糊C均值聚類的故障診斷
基于matlab的小波包熵與模糊C均值聚類的故障診斷，以凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析。對數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包分解后重構(gòu)，然后提取各頻帶能量分布，后計(jì)算小波包熵進(jìn)行故障診斷。輸出特征可視化結(jié)果。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
￥25.9 1分鐘 6播放
查看
滾動(dòng)軸承故障診斷的實(shí)例教程
滾動(dòng)軸承故障診斷的實(shí)用技巧摘要：本文主要介紹滾動(dòng)軸承區(qū)別于實(shí)驗(yàn)室診斷的生產(chǎn)實(shí)用技巧。
關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承、故障診斷、振動(dòng)分析、實(shí)用技巧
滾動(dòng)軸承在設(shè)備中的應(yīng)用非常廣泛，滾動(dòng)軸承狀態(tài)好壞直接關(guān)系到旋轉(zhuǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，尤其在連續(xù)性大生產(chǎn)企業(yè)，大量應(yīng)用于大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備重要部位，因此，實(shí)際生產(chǎn)中作好滾動(dòng)軸承狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是搞好設(shè)備維修與管理的重要環(huán)節(jié)。我們經(jīng)過長期實(shí)踐與摸索，積累了一些滾動(dòng)軸承實(shí)際故障診斷的實(shí)用技巧。
一、滾動(dòng)軸承故障診斷的方式及要點(diǎn)
對滾動(dòng)軸承進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的實(shí)用方法是振動(dòng)分析。
實(shí)用中需注意選擇測點(diǎn)的位置和采集方法。要想真實(shí)準(zhǔn)確反映滾動(dòng)軸承振動(dòng)狀態(tài)，必須注意采集的信號準(zhǔn)確真實(shí)，因此要在離軸承最近的地方安排測點(diǎn)，在電機(jī)自由端一般有后風(fēng)扇罩，其測點(diǎn)選擇在風(fēng)扇罩固定螺絲有較好監(jiān)測效果。另外必須注意對振動(dòng)信號進(jìn)行多次采集和分析，綜合進(jìn)行比較。才能得到準(zhǔn)確結(jié)論。
二、滾動(dòng)軸承正常運(yùn)行的特點(diǎn)與實(shí)用診斷技巧
我們在長期生產(chǎn)狀態(tài)監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)，滾動(dòng)軸承在其使用過程中表現(xiàn)出很強(qiáng)的規(guī)律性，并且重復(fù)性非常好。正常優(yōu)質(zhì)軸承在開始使用時(shí)，振動(dòng)和噪聲均比較小，但頻譜有些散亂，幅值都較小，可能是由于制造過程中的一些缺陷，如表面毛刺等所致。
運(yùn)動(dòng)一段時(shí)間后，振動(dòng)和噪聲維持一定水平，頻譜非常單一，僅出現(xiàn)一、二倍頻。極少出現(xiàn)三倍工頻以上頻譜，軸承狀態(tài)非常穩(wěn)定，進(jìn)入穩(wěn)定工作期。
繼續(xù)運(yùn)行后進(jìn)入使用后期，軸承振動(dòng)和噪聲開始增大，有時(shí)出現(xiàn)異音，但振動(dòng)增大的變化較緩慢，此時(shí)，軸承峭度值開始突然達(dá)到一定數(shù)值。我們認(rèn)為，此時(shí)軸承即表現(xiàn)為初期故障。
這時(shí)，就要求對該軸承進(jìn)行嚴(yán)密監(jiān)測，密切注意其變化。
展開 隨著智能制造的不斷推進(jìn)，機(jī)械設(shè)備的健康監(jiān)測和故障診斷變得尤為重要。滾動(dòng)軸承作為機(jī)械裝備中的關(guān)鍵部件，其運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確診斷對于保障設(shè)備安全和提高生產(chǎn)效率至關(guān)重要。本文將介紹一種結(jié)合虛擬仿真和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，該方法在復(fù)雜工況下展現(xiàn)出卓越的診斷性能。
滾動(dòng)軸承的重要性與挑戰(zhàn)
滾動(dòng)軸承在制造業(yè)中扮演著舉足輕重的角色，它們支撐著機(jī)械的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，保障著設(shè)備的平穩(wěn)運(yùn)行。然而，由于工作環(huán)境的復(fù)雜性和多變性，滾動(dòng)軸承的故障診斷成為了一個(gè)技術(shù)難題。軸承的故障不僅難以預(yù)測，而且一旦發(fā)生，往往伴隨著巨大的經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患。
虛擬仿真：故障機(jī)理的可視化
為了深入理解滾動(dòng)軸承的失效機(jī)理，本研究首先采用了有限元方法進(jìn)行虛擬仿真。通過仿真，我們能夠在計(jì)算機(jī)中模擬軸承在各種工況下的運(yùn)行狀態(tài)，從而揭示軸承在故障發(fā)生時(shí)的應(yīng)力分布和部件運(yùn)動(dòng)規(guī)律。這一步驟不僅幫助我們理解了軸承失效的原因，也為后續(xù)的故障診斷提供了重要的理論基礎(chǔ)。
深度學(xué)習(xí)：智能化的故障診斷
在理解了軸承的失效機(jī)理后，研究者們引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)的復(fù)合模型，我們能夠?qū)?em>軸承的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取故障特征，無需人工干預(yù)，大大提高了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)融合：提升診斷的準(zhǔn)確性
在實(shí)際應(yīng)用中，由于軸承的工作環(huán)境復(fù)雜，導(dǎo)致采集到的數(shù)據(jù)往往含有噪聲，且數(shù)據(jù)量有限。為了解決這一問題，本研究提出了一種數(shù)據(jù)融合方法，將大量虛擬仿真數(shù)據(jù)與少量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合，用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。這種方法不僅提高了模型的訓(xùn)練質(zhì)量，也顯著增強(qiáng)了模型在實(shí)際應(yīng)用中的泛化能力和抗噪聲能力。
實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：展現(xiàn)卓越的診斷性能
通過一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本研究所提出的方法在變工況和噪聲環(huán)境下展現(xiàn)出了卓越的故障診斷性能。
展開 摘要：在對某核電廠1號機(jī)組控制棒驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)電源系統(tǒng)(RAM)電動(dòng)發(fā)電機(jī)組進(jìn)行常規(guī)振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測過程中，發(fā)現(xiàn)2號發(fā)電機(jī)(1RAM002GE)驅(qū)動(dòng)端滾動(dòng)軸承存在尖銳異音，且振動(dòng)水平在較短時(shí)間內(nèi)有明顯上漲。通過對振動(dòng)趨勢進(jìn)行合理跟蹤，對頻譜結(jié)構(gòu)進(jìn)行對比分析，結(jié)合滾動(dòng)軸承故障發(fā)展特點(diǎn)，成功診斷出故障原因?yàn)?em>滾動(dòng)軸承內(nèi)圈存在磨損剝落缺陷。
核電廠運(yùn)行需要電機(jī)、泵、風(fēng)機(jī)等大量的轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備行使各類介質(zhì)輸送功能，而對于這些旋轉(zhuǎn)設(shè)備而言，滾動(dòng)軸承是非常重要且易損的元件之一。當(dāng)滾動(dòng)軸承零件表面發(fā)生損傷時(shí)，損傷的單元隨著滾動(dòng)體與內(nèi)圈、外圈之間交變力的作用，相互擠壓、磨損引起軸承較大的振動(dòng)響應(yīng)。根據(jù)軸承的損傷程度及損傷零部件的不同，反映在振動(dòng)幅值和頻譜特征上也不盡相同。因此，核電廠運(yùn)行維護(hù)人員可以通過跟蹤滾動(dòng)軸承振動(dòng)變化趨勢，識別特征頻率，來判斷滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)故障診斷的目的。
1、滾動(dòng)軸承結(jié)構(gòu)及振動(dòng)特征
典型的滾動(dòng)軸承結(jié)構(gòu)如圖1，由滾動(dòng)體、保持架、外圈、內(nèi)圈四個(gè)結(jié)構(gòu)部件組成。通常外圈裝配在軸承座上，內(nèi)圈裝配在軸頸上，外圈固定，而內(nèi)圈隨軸頸旋轉(zhuǎn)。根據(jù)滾動(dòng)體的結(jié)構(gòu)不同，滾動(dòng)軸承可分為深溝球軸承、圓柱滾子軸承、滾針軸承、圓錐滾子軸承等，可根據(jù)載荷的不同應(yīng)用于不同安裝場景。
滾動(dòng)軸承的功能和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)決定了，各結(jié)構(gòu)件在運(yùn)行過程中經(jīng)常會承受交變載荷。即使正常安裝且合理維護(hù)的軸承，在運(yùn)行一段時(shí)間后，也可能會出現(xiàn)疲勞剝落或表面磨損等各種形式的缺陷。
由于軸承的旋轉(zhuǎn)特性，當(dāng)某個(gè)結(jié)構(gòu)件發(fā)生缺陷后，會在振動(dòng)頻譜上產(chǎn)生表征該結(jié)構(gòu)件缺陷的特征頻率分量。各結(jié)構(gòu)件的特征頻率計(jì)算公式見表1。
在實(shí)際的滾動(dòng)軸承故障診斷中，診斷工程師通過振動(dòng)分析診斷儀器，分析識別滾動(dòng)軸承的實(shí)際振動(dòng)頻率并與計(jì)算的特征頻率進(jìn)行對比分析。
展開 基于matlab的滾動(dòng)軸承故障診斷，基于小波包分解，得到數(shù)據(jù)峭度值，以正常與故障數(shù)據(jù)峭度差值進(jìn)行最大尺度重構(gòu)，對重構(gòu)信號進(jìn)行包絡(luò)譜分析。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
3.3.3 基于時(shí)變參數(shù)自回歸滑動(dòng)平均模型的端點(diǎn)效應(yīng)問題的處理方法
第4章 基于Hilbert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特征提取方法
4.1 引言
4.2 基于Hilbert-Huang變換的時(shí)頻熵
4.2.1 基于Hilbert-Huang變換的時(shí)頻熵定義
4.2.2 在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用
4.3 基于EMD的頻率族分離法
4.3.1 基于EMD的頻率族分離法原理
4.3.2 在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用
4.4 局部Hilbert邊際譜在滾動(dòng)軸承故障特征提取中的應(yīng)用
4.4.1 基于局部Hilbert邊際譜的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法
4.4.2 實(shí)驗(yàn)信號分析
4.5 基于EMD的轉(zhuǎn)子局部碰摩故障特征提取方法
4.5.1 基于EMD的轉(zhuǎn)子局部碰摩故障特征提取方法原理
4.5.2 實(shí)驗(yàn)信號分析
第5章 基于EMD的能量算子解調(diào)方法
5.1 引言
5.2 Hilbert變換解調(diào)方法及其局限性
5.2.1 Hilbert變換解調(diào)方法
5.2.2 Hilbert變換解調(diào)方法的局限性
5.3 能量算子解調(diào)方法
5.3.1 能量算子分離算法(EOSA)
5.3.2 平滑的能量算子分離算法
5.4 基于EMD的能量算子解調(diào)方法
5.5 基于EMD的能量算子解調(diào)方法在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用
5.5.1 基于EMD的能量算子解調(diào)方法在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用
5.5.2 基于EMD的能量算子解調(diào)方法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用
第6章 基于EMD的AR模型在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用
6.1 引言
6.2 基于EMD的AR模型
6.3 基于EMD的AR模型在齒輪故障診斷中的應(yīng)用
6.3.1 基于EMD和AR模型的齒輪故障診斷方法
6.3.2 實(shí)驗(yàn)信號分析
6.4 基于EMD的AR模型在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用
6.4.1 基于EMD和AR模型的滾動(dòng)軸承故障診斷方法
6.4.2 實(shí)驗(yàn)信號分析
展開 
滾動(dòng)軸承故障診斷的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
滾動(dòng)軸承故障診斷的最新內(nèi)容
在半導(dǎo)體制造、光伏產(chǎn)業(yè)、實(shí)驗(yàn)室分析以及精細(xì)化工等高端領(lǐng)域，氣體的精確控制是工藝穩(wěn)定與產(chǎn)品質(zhì)量的核心，作為全球領(lǐng)先的氣體質(zhì)量流量計(jì)供應(yīng)商，布瑯軻鍶特（Bronkhorst）知道，一臺高精度的質(zhì)量流量控制器（MFC）或流量計(jì)（MFM）若出現(xiàn)異常，不僅會導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差，更可能引發(fā)整條產(chǎn)線的停機(jī)損失，因此掌握科學(xué)的故障診斷與維修策略，對于每一位工程師而言都十分重要。
氣體質(zhì)量流量計(jì)：https
簡介
智能制造時(shí)期，設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行對于各行業(yè)的無縫高效生產(chǎn)愈加重要。健康狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)PHM（Prognostics and Health Management）成為保障關(guān)鍵設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的有力工具。它通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，能夠提前預(yù)測設(shè)備故障，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)備的精細(xì)化管理控制，為企業(yè)節(jié)約維護(hù)保養(yǎng)成本、減少停機(jī)時(shí)間和提高生產(chǎn)效率提供了重要技術(shù)支撐。
PHM系統(tǒng)的核心在于“
滾動(dòng)軸承仿真8個(gè)月前
滾動(dòng)軸承靜力學(xué)，動(dòng)力學(xué)仿真，接觸問題好難調(diào)試啊，有沒有一起交流的伙子，交流下調(diào)試心得（本人用Abaqus，有NUAA的小伙伴最好啦）！??
激光干涉儀和機(jī)床測頭是機(jī)床校準(zhǔn)補(bǔ)償系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，它們在確保機(jī)床精度和性能方面發(fā)揮著重要作用。
激光干涉儀是一種高精度測量設(shè)備，采用邁克爾遜干涉原理進(jìn)行線性測量，可以測量機(jī)床的線性定位精度、重復(fù)定位精度、反向間隙等。它通過高精度的環(huán)境補(bǔ)償模塊，能夠自動(dòng)補(bǔ)償激光波長和材料特性，從而確保測量結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，激光干涉儀還能夠進(jìn)行角度、直線度、垂直度、平行度、平面度等幾何參數(shù)的測量
基于matlab的改進(jìn)型節(jié)點(diǎn)重構(gòu)小波包頻帶能量譜與 PNN（概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的聯(lián)合故障診斷新方法。針對風(fēng)電機(jī)組故障信號的非平穩(wěn)性以及故障與征兆的非線性映射導(dǎo)致的故障識別困難問題，提出了改進(jìn)型的節(jié)點(diǎn)重構(gòu)小波包頻帶能量譜與PNN（概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的聯(lián)合故障診斷新方法。文章深入分析了傳統(tǒng)小波包頻帶錯(cuò)亂的問題，借助傅里葉變換與傅里葉逆變換改進(jìn)了小波包，消除了小波包頻帶錯(cuò)亂的缺陷。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的形態(tài)濾波和局域值分解（LMD）的齒輪故障診斷，GUI交互界面。通過形態(tài)濾波對一維信號進(jìn)行降噪處理，并通過LMD局部均值分解提取故障信號，最后提取處故障頻率。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的可調(diào)Q因子小波變換故障診斷，可用在軸承、齒輪、活塞等故障診斷中，程序中包含了原始TQWT工具箱和軸承振動(dòng)信號信號的譜包絡(luò)的求取。通過仿真數(shù)據(jù)、實(shí)際軸承數(shù)據(jù)說明了方法的效果。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
結(jié)語
本研究通過結(jié)合虛擬仿真和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出了一種新的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法不僅提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和效率，也為機(jī)械設(shè)備的健康監(jiān)測和智能維護(hù)提供了新的思路。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，未來的機(jī)械設(shè)備將更加智能、高效和安全。
源自[基于虛擬仿真和深度學(xué)習(xí)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究]，作者：[李洋]
基于matlab的滾動(dòng)軸承故障診斷，基于小波包分解，得到數(shù)據(jù)峭度值，以正常與故障數(shù)據(jù)峭度差值進(jìn)行最大尺度重構(gòu)，對重構(gòu)信號進(jìn)行包絡(luò)譜分析。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的GUI滾動(dòng)軸承特征頻率計(jì)算，輸入軸承參數(shù)，包括轉(zhuǎn)速，節(jié)圓直徑、滾子直徑、滾子數(shù)、接觸角，就可得滾動(dòng)特征頻率結(jié)果，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
