【摘要】：滚动轴承失效形式较多，可能的故障种类有磨损、疲劳剥落、腐蚀、塑性变形、断裂、胶合、保持架损坏等。从实践中可知，滚动轴承的故障大部分可归结为表面的劣化，进而使振动加剧。滚动轴承的状态监测与预测一直是机械故障预测技术的主要内容。据统计，约30%的旋转机械故障是由于滚动轴承的损坏引起的。由于滚动轴承的振动信号能比较明显的表征故障特征，很多轴承的状态监测和故障预测的方法都是建立在对振动信号的分析基础上的。
滚动轴承是旋转机械的主要部件之一，它具有效率高、摩擦阻力小、装配较为方便、润滑易于实现等优点，并广泛应用于液压系统中。滚动轴承在正常工作条件下，由于受到载荷、安装、润滑状态等因素的影响，运转一段时间后将会产生各种类型的失效。因此滚动轴承是旋转机械中较为薄弱的环节。滚动轴承产生失效的初始阶段，由于失效程度较为轻微，往往不易被人们发现。只有当失效发展到明显过热、强烈振动或滚动噪声足够大时才会被人们发现。由于发现不及时往往引起设备停机或设备损坏，造成生产上不应有的损失。滚动轴承失效形式较多，可能的故障种类有磨损、疲劳剥落、腐蚀、塑性变形、断裂、胶合、保持架损坏等。从实践中可知，滚动轴承的故障大部分可归结为表面的劣化，进而使振动加剧。这些故障引起的振动特征表现在振动信号中存在着冲击脉冲。在时域中，冲击使信号的均值、方差等发生变化；在频域中，信号高频成分明显增多，信号的能量分布发生变化。滚动轴承的状态监测与预测一直是机械故障预测技术的主要内容。据统计，约30%的旋转机械故障是由于滚动轴承的损坏引起的。由于滚动轴承的振动信号能比较明显的表征故障特征，很多轴承的状态监测和故障预测的方法都是建立在对振动信号的分析基础上的。因此，可以从滚动轴承振动信号的特征分析入手，通过隐半马尔科夫模型的建模方法描述滚动轴承的故障演化趋势[10]。(www.xing528.com)
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