神经网络如何判断轴承故障类型

Ⅰ 机械设备故障的诊断

机械故障诊断 需要进一步确定故障的性质，程度，类别，部位，原因，发展趋势等，为预报，控制，调整，维护提供依据。主要包括信号检测，特征提取，状态识别，诊断决策。 诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。美国西屋公司的三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChemAID）对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA；美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统；Delio Procts公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING COOLING ADCISOR等。近年来，由于微机特别是便携机的迅速发展，基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及，如美国生产的M6000系列产品，得到了广泛的应用。 英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会，到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作，起到了积极的促进作用。英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。英国原子能研究机构在核发电方面，利用噪声分析对炉体进行监测，以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等，起到了英国故障数据中心的作用。目前英国在摩擦磨损、汽车、飞机发动机监测和诊断方面仍具有领先的地位。 欧洲一些国家的诊断技术发展各具特色。如瑞典SPM公司的轴承监测技术，AGEMA公司的红外热像技术；挪威的船舶诊断技术；丹麦的BK公司的振动、噪声监测技术等都是各有千秋。日本在钢铁、化工等民用工业中诊断技术占有优势。东京大学、东京工业大学、京都大学、早稻田大学等高等学校着重基础性理论研究；而机械技术研究所、船舶技术研究所等国立研究机构重点研究机械基础件的诊断研究；三菱重工等民办企业在旋转机械故障诊断方面开展了系统的工作，所研制的“机械保健系统”在汽轮发电机组故障监测和诊断方面已经起到了有效的作用。 我国诊断技术的发展始于70年代末，而真正的起步应该从1983年南京首届设备诊断技术专题座谈会开始。虽起步较晚，但经过近几年的努力，加上政府有关部门多次组织外国诊断技术专家来华讲学，已基本跟上了国外在此方面的步伐，在某些理论研究方面已和国外不相上下。目前我国在一些特定设备的诊断研究方面很有特色，形成了一批自己的监测诊断产品。全国各行业都很重视在关键设备上装备故障诊断系统，特别是智能化的故障诊断专家系统，在电力系统、石化系统、冶金系统、以及高科技产业中的核动力电站、航空部门和载人航天工程等。工作比较集中的是大型旋转机械故障诊断系统，已经开发了20种以上的机组故障诊断系统和十余种可用来做现场故障诊断的便携式现场数据采集器。透平发电机、压缩机的诊断技术已列入国家重点攻关项目并受到高度重视；而西安交通大学的“大型选转机械计算机状态监测与故障诊断系统”，哈尔滨工业大学的“机组振动微机监测和故障诊断系统”。东北大学设备诊断工程中心经过多年研究，研制成功了“轧钢机状态监测诊断系统”，“风机工作状态监测诊断系统”，均取得了可喜的成果。 可用于机械状态监测与故障诊断的信号有振动诊断、油样分析、温度监测和无损检测探伤为主，其他技术或方法为辅的局面。这其中又以振动诊断涉及的领域最广、理论基础最为雄厚、研究得最为充分。目前，在振动信号的分析处理方面，除了经典的统计分析、时频域分析、时序模型分析、参数辨识外，近来又发展了频率细化技术、倒频谱分析、共振解调分析、三维全息谱分析、轴心轨迹分析以及基于非平稳信号假设的短时傅里叶变换、Winger分布和小波变换等。而当代人工智能的研究成果为机械故障诊断注入了新的活力，故障诊断的专家系统不仅在理论上得到了相当的发展，且己有成功的应用实例，作为人工智能的一个重要分支，人工神经网络的研究己成为机械故障诊断领域的一个最新研究热点。 随着计算机技术、嵌入式技术以及新兴的虚拟仪器技术的发展，故障诊断装置和仪器己经由最初的模拟式监测仪表发展到现在的基于计算机的实时在线监测一与故障诊断系统和基于微机的便携式监测分析系统。这类系统一般具有强大的信号分析与数据管理功能，能全面记录反映机器运行状态变化的各种信息，实现故障的精确诊断。随着网络技术的发展，远程分布式监测诊断系统成为目前的一个研究开发热点。

Ⅱ 滚动轴承损坏的原因是什么损坏后产生的现象

滚动轴承的故障现象一般表现为两种，一是轴承安装部位温度过高，二是轴承运转中有噪音。损坏的原因是金属退让性差（变形后无法复原）、抗冲击性能差、抗疲劳性能差、负荷过大等等，具体如下：

1、轴承温度过高。

在机构运转时，安装轴承的部位允许有一定的温度，当用手抚摸机构外壳时，应以不感觉烫手为正常，反之则表明轴承温度过高。

轴承温度过高的原因有：润滑油质量不符合要求或变质，润滑油粘度过高；机构装配过紧（间隙不足）；轴承装配过紧；轴承座圈在轴上或壳内转动；负荷过大；轴承保持架或滚动体碎裂等。

2、轴承噪音。

滚动轴承在工作中允许有轻微的运转响声，如果响声过大或有不正常的噪音或撞击声，则表明轴承有故障。

滚动轴承产生噪音的原因比较复杂，轴承内、外圈配合表面磨损。由于这种磨损，破坏了轴承与壳体、轴承与轴的配合关系，导致轴线偏离了正确的位置，在轴在高速运动时产生异响。

当轴承疲劳时，其表面金属剥落，也会使轴承径向间隙增大产生异响。此外，轴承润滑不足，形成干摩擦，以及轴承破碎等都会产生异常的声响。轴承磨损松旷后，保持架松动损坏，也会产生异响。

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轴承生产的专业化为其生产自动化提供了条件。在生产中大量采用全自动、半自动化专用和非专用机床，且生产自动线逐步推广应用。如热处理自动线及装配自动线等。

基本特点好处：

(1)、节能显着。由于滚动轴承自身运动的特点，使其摩擦力远远小于滑动轴承，可减少消耗在摩擦阻力的功耗，因此节能效果显着。

主轴承采用滚动轴承的一般小型球磨机节电达30%~35%，中型球磨机节电达15%~20%，大型球磨机节电可达10%~20%。由于球磨机本身是生产中的耗能大户，这将意味着可节约一笔及其可观的费用。

(2)、维修方便，质量可靠。采用滚动轴承可以省去巴氏合金材料的熔炼、浇铸及刮瓦等一系列复杂其技术要求甚高的维修工艺过程以及供油、供水冷却系统，因此维修量大大减少。而且滚动轴承由于是由专业生产厂家制造，质量往往得到保证。

Ⅲ 神经网络 故障诊断

用神经网络进行故障诊断是伪科学，早点放弃吧。

Ⅳ 滚动轴承故障诊断技术

你好，我是凯美瑞轴承的工程师。滚动轴承故障诊断方法有以下几种

1.温度法通过监测轴承座（或箱体 ）处的温度来判断轴承工作是否正常。温度监测对轴承载荷、速度和润滑情况的变化反映比较敏感，尤其是对润滑不良而引起的轴承过热现象很敏感。所以；用于这种场合比较有效。但是，当轴承出现诸如早期点蚀、剥落、轻微磨损等比较微小的故障时，温度监测基本上没有反映，只有当故障达到一定的严重程度时，用这种方法才能监测到。所以，温度监测不适用于点蚀、局部剥落等所谓局的部损伤类故障。
2.油样分析法是一种从轴承所使用的润滑油中取出油样，通过收集和分析油样中金属颗粒的大小和形状来判断轴承工况和故障的方法。这种方法只适用于油润滑轴承，而不适用于脂润滑轴承。另外，这种方法易受其它非轴承损坏掉下的颗粒的影响。所以，这种方法具有很大的局限性。
3.振动法是通过安装在轴承座或箱体适当方位的振动传感器监测轴承振动信号，并对此信号进行分析与处理来判断轴承工况与故障的。由于振动法具有：①、适用于各种类型各种工况的轴承；②、可以有效地诊断出早期微小故障；③、信号测试与处理简单、直观：④、诊断结果可靠等优点，所以在实际中得到了极为广泛的应用。目前，国内外开发生产的各种滚动轴承临测与诊断仪器和系统巾大都是根据振动法的原理制成的，有关轴承监测与诊断方面的文献80% 以上讨论的是振动法。从适用、实用、有效的观点看，目前没有比振动法更好的滚动轴承监视与诊断方法了。与振动法密切相关的是噪声法，即通过滚动轴承在运行过程中的噪声来判断其故障。由于所监测到的噪声信号中混有大量的非轴承原因产生的噪声，要把轴承噪声与其它噪声分离开来十分困难，所以这种方法用得较少。
随着科学技术的不断发展，一些新的监测技术不断出现并应用于滚动轴承的上况监视与诊断中，例如声发射技术，光纤技术，等等。但是由于种种原因和局限性，这些技术真正普及应用于实际的滚动轴承诊断还有一段距离。

Ⅳ 滚动轴承的主要失效形式是什么

滚动轴承的主要失效形式：磨损、疲劳、腐蚀、断裂、压痕、胶合。

滚动轴承在使用过程中，由于很多原因造成其性能指标达不到使用要求时就产生了失效或损坏。其中疲劳有许多类型，对于滚动轴承来说主要是指接触疲劳。疲劳产生的原因错综复杂，影响因素也很多，有与轴承制造有关的因素。

滚动轴承的失效辨别：

最初的轴承故障诊断是利用听棒，靠听觉来判断。这种方法至今仍然在沿用，其中的一部分已改进为电子听诊器，训练有素的人凭经验能判断出刚刚发生的疲劳剥落，有时甚至能辨别出损伤的位置，但毕竟影响因素较多，可靠性差。

后来出现了各种测振仪，用振动位移、速度和加速度的均方根值或峰值来判断轴承有无故障，这样减少了监测人员对经验的依赖性，提高了监测诊断的准确性，但仍然很难在故障初期及时作出诊断。

Ⅵ 滚动轴承常见的故障形式有哪些

滚动轴承是转动设备中应用最为广泛的机械零件，同时也是最容易产生故障的零件。据统计，在使用滚动轴承的转动设备中，大约有30%的机械故障都是由于滚动轴承而引起的。滚动轴承的常见故障形式有以下几种。
1. 疲劳剥落（点蚀） 滚动轴承工作时，滚动体和滚道之间为点接触或线接触，在交变载荷的作用下，表面间存在着极大的循环接触应力，容易在表面处形成疲劳源，由疲劳源生成微裂纹，微裂纹因材质硬度高、脆性大，难以向纵深发展，便成小颗粒状剥落，表面出现细小的麻点，这就是疲劳点蚀。严重时，表面成片状剥落，形成凹坑；若轴承继续运转，将形成大面积的剥落。疲劳点蚀会造成运转中的冲击载荷，使设备的振动和噪声加剧。然而，疲劳点蚀是滚动轴承正常的、不可避免的失效形式。轴承寿命指的就是出现第一个疲劳剥落点之前运转的总转数，轴承的额定寿命就是指90%的轴承不发生疲劳点蚀的寿命。（利用轴承故障检测仪对轴承进行诊断）
2. 磨损 润滑不良，外界尘粒等异物侵入，转配不当等原因，都会加剧滚动轴承表面之间的磨损。磨损的程度严重时，轴承游隙增大，表面粗糙度增加，不仅降低了轴承的运转精度，而且也会设备的振动和噪声随之增大。
3. 胶合 胶合是一个表面上的金属粘附到另一个表面上去的现象。其产生的主要原因是缺油、缺脂下的润滑不足，以及重载、高速、高温，滚动体与滚道在接触处发生了局部高温下的金属熔焊现象。 通常，轻度的胶合又称为划痕，重度的胶合又称为烧轴承。 胶合为严重故障，发生后立即会导致振动和噪声急剧增大，多数情况下设备难以继续运转。
4. 断裂 轴承零件的裂纹和断裂是最危险的一种故障形式，这主要是由于轴承材料有缺陷和热处理不当以及严重超负荷运行所引起的；此外，装配过盈量太大、轴承组合设计不当，以及缺油、断油下的润滑丧失也都会引起裂纹和断裂。
5. 锈蚀 锈蚀是由于外界的水分带入轴承中；或者设备停用时，轴承温度在露点以下，空气中的水分凝结成水滴吸附在轴承表面上；以及设备在腐蚀性介质中工作，轴承密封不严，从而引起化学腐蚀。锈蚀产生的锈斑使轴承表面产生早期剥落，同时也加剧了磨损。
6. 电蚀 电蚀主要是转子带电，电流击穿油膜而形成电火化放电，使表面局部熔焊，在轴承工作表面形成密集的电流凹坑或波纹状的凹凸不平。
7. 塑性变形（凹坑及压痕） 对于转速极低（n＜1 r/min）的轴承，或间歇摆动的轴承，其故障形式主要是永久性塑性变形，即在滚道上受力最大处形成凹坑。发生塑性变形，主要与过大的挤压应力有关，例如，工作载荷过重，冲击载荷过大，热变形影响等。轴承出现凹坑后，会产生很大的振动和噪声。 此外，当硬颗粒从外界进入滚动体与滚道之间时，会在滚道表面形成压痕。
8. 保持架损坏 润滑不良会使保持架与滚动体或座圈发生磨损、碰撞。装配不当所造成的保持架变形，会使保持架与滚动体或座圈之间产生卡涩，从而加速了保持架的磨损。保持架磨损后，间隙变大，与滚动体之间的撞击力增大，以致使保持架断裂。
滚动轴承的故障种类是多种多样的，然而，在实际应用中最常见和最有代表性的故障类型通常只是三种，，即疲劳剥落（点蚀）、磨损、胶合。其中，胶合从发生到轴承完全损坏的过程往往极短暂，因此一般难以通过定期检查及时发现。

Ⅶ 汽车轴承故障判断的几种方法

一、首先把轴承放入汽油中清洗，擦去残留在汽车轴承上的油泥和灰尘，凡是有锈迹的轴承都用金相砂纸轻轻擦拭磨光，直至用手摸无粗糙感为止。
二、用干碎布将清洗后的轴承抹干，再放入防锈油中浸泡。在此过程中，要将轴承完全地与防锈油接触，并不停转动轴承，这样才能使防锈油形成的油膜覆盖在轴承的表面，达到防锈的目的。
三、接下来用锂基脂均匀地涂在轴承的表面，包括内外圈、轮子、保持架。并且是边抹边转动汽车轴承，使黄油真正进入轴承内部，起到充分润滑作用。
四、最后一道工序是包装。为了节约成本，我们“变废为宝”，将仓库报废的水泥包装袋，裁剪成大小合适的包装袋，将轴承包紧、包好，标注好轴承的规格型号后放回货架上存放。
轴承元件的工作表面出现疲劳剥落、压痕或局部腐蚀时，轴承运行中会出现周期性的脉冲信号。这种周期性的信号可有安装在轴承座上的传感器（速度型或加速度型）来接收，通过对振动信号的分析来诊断汽车轴承的故障。
特点：振动诊断技术应用广泛；可实现在线监测；诊断快，诊断理论已成熟。
应用范围：特别适合旋转机械中轴承的故障监测。
轴承磨损颗粒与其工作状况有密切的联系。将带有磨损颗粒的润滑油通过一强磁场，在强磁场的作用下，磨粒按一定的规律沉淀在铁谱片上，铁谱片可在铁谱显微镜上作定性观察或在定量仪器上测试，据此判断轴承的工作状况。
特点：机器无需解体；投资低，效果好；能发现汽车轴承的早期疲劳失效；可做磨损机理研究。
应用范围：适用于用润滑油润滑的轴承的故障诊断，对于用脂润滑的轴承较困难。
三、油膜电阻诊断技术
润滑良好的轴承，由于油膜的作用，内、外圈之间有很大的电阻。故通过测量轴承内、外圈的电阻，可对轴承的异常作出判断。
特点：对不同的工况条件可使用同一评判标准。对表面剥落、压痕、裂纹等异常的诊断效果差。
应用范围：适用于旋转轴外露的场合。
四、光纤监测诊断技术
光纤监测是一种直接从汽车轴承套圈表面提取信号的诊断技术。用光导纤维束制成的位移传感器包含有发射光纤束和接收光纤束。光线由发射光纤束经过传感器端面与轴承套圈表面的间隙反射回来，由接收光纤束接收，经光电元件转换成电信号，通过对电信号的分析处理，可对轴承工况作出评估。
特点：光纤位移传感器灵敏度高；直接从汽车轴承表面提取信号，提高了信噪比；可直接反映滚动轴承的制
造质量、表面磨损程度、载荷、润滑和间隙情况。
应用范围：适用于可将传感器安装在轴承座内的机器。

Ⅷ 滚动轴承振动数据分析及其在故障诊断和运行状态监测中的应用。这个论文应该从哪里下手谢谢大家。

滚动轴承故障诊断的目的是保证轴承在一定的工作环境中承受一定荷载以一定的转速运转、在一定的工作期间内可靠有效地运行，以保证整个机器的工作精度。与此目的相对应，轴承故障诊断就要通过对能够反映轴承工作状态的信号进行观测、分析和处理来识别轴承的状态。所以，在一定程度上说，轴承故障诊断就是轴承的状态识别。
完整的轴承故障诊断过程包括以下五个方面的内容：
（1）信号测取。根据轴承的工作环境和性质，选择并测量能够反映轴承工况或状态的信号。
（2）特征提取。以一定的信号分析与处理方法从测量的信号中抽取出能够反映轴承状态的有用信息。
（3）状态识别。以一定的状态识别方法识别轴承的状态，即简单判断轴承工作是否有故障。
（4）状态分析。根据征兆，进一步分析有关状态的情况以及发展趋势。当有故障时，详细分析故障类型、性质、部位、产生原因与趋势等。
（5）决策干预。根据轴承状态及其发展趋势，做出决策，如调整、控制，或继续监视等。
轴承故障诊断的目的是从故障定位到确定故障性质，进而确定故障发生的程度。由于神经网络具有处理复杂多模式的能力，以及进行联想、推测和记忆的功能，因而适于应用在滚珠轴承的故障诊断上。
利用神经网络对滚动轴承进行故障诊断，能够在早期故障时发出预警信号，提前对将要发生故障的轴承进行维修或更换，缩短停工停产时间和减小维修费用，从而使损失减少到最低，保证生产顺利安全进行。
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