滚动轴承故障诊断技术其应用,这篇滚动轴承论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
滚动轴承论文参考文献：
摘 要：文章简要论述了在塑料薄膜生产设备的维护保养中运用滚动轴承故障诊断技术的意义,说明了在塑料薄膜生产中由滚动轴承的故障而引起设备故障的模式,分析了一些可用的滚动轴承故障诊断技术,以期供从事塑料薄膜生产设备维护保养工程技术人员参考及借鉴.
关键词：塑料薄膜生产设备；滚动轴承；故障诊断技术；发展应用
中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1006-8937（2014）15-0011-02
滚动轴承较之滑动轴承有许多优点,在轴承领域也占有主要地位.滚动轴承不仅是机械设备中重要的旋转零件,而且也是机械设备中重要的故障来源之一.因此,在塑料薄膜生产设备的维护保养工作中就需要有有效的滚动轴承故障诊断技术方法来检测滚动轴承的运行状态来确定机械是否能正常地工作.
1滚动轴承故障诊断技术运用的意义
滚动轴承具有装配方便、效率高、容易实现润滑、摩擦阻力小等优点,在机械设备中有着承受和传递载荷的作用,它运行状态的正常和否直接影响着整台塑料薄膜生产设备的包括精度、可靠性及寿命的动态性能的高低.轴承故障轻则会设备异响、振动或者产生较大噪音,重则会造成严重的设备故障导致生产临时中断等.由此可知,在塑料薄膜生产设备的维护保养工作中也需要有效的滚动轴承故障诊断技术.塑料薄膜生产机械设备安全、有效的运行需要有运行状态的检测和故障诊断的前提为保证,那么,滚动轴承故障诊断技术作为机械设备故障诊断技术的重要组成部分,对其进行深入地研究在保障机械设备的安全、保证机械设备的稳定运行、消除潜在的事故等方面有着十分重要的意义.
2滚动轴承故障引发设备故障的模式
塑料薄膜生产设备由滚动轴承故障而引发故障的模式主要是有六种,分别为疲劳、磨损、腐蚀、电蚀磨损、塑性变形和裂痕.
滚动轴承疲劳分为表面下疲劳和表面初始疲劳两种.疲劳失效主要是由于滚道表面下应力的重复变化、不良的表面加工质量、不良的润滑以及相对滑动等情况而造成的材料表面结构的变化进而产生材料结构的微裂纹并传播的情况.
滚动轴承的磨损分为研磨磨损和粘性磨损.研磨磨损属于材料剥离磨损的一种,多是由于不充分的润滑或是杂质的进入等导致的,研磨磨损会导致表面精度的磨损和破坏,具体表现为在低速重载过薄油膜时,会有镜面状效应产生；而粘着磨损则是指材料从一个表面到另一个表面的转移,当负荷过低时粘性磨损发生在滚动体和滚道的表面或是粘性磨损发生在滚动体以较高的加速度重新进入负荷区时,主要的表现为会有拖尾效应.
滚动轴承的腐蚀分为湿气腐蚀和摩擦腐蚀.湿气腐蚀是指在滚动面之间有潮湿性或酸性介质时发生的一种氧化行为.摩擦腐蚀又有蠕动腐蚀和压痕腐蚀两种,蠕动腐蚀一般是由配合过松或其他的错误而引起的,多是在轴承套圈和轴或壳体之间出现相对运动时发生；而压痕腐蚀则是由于滚动体在同滚道接触区域时产生微动而造成的.
滚动轴承电蚀腐蚀的形成是由于磁场分布不均、电缆不对称等而引起的电流和高频转换形成的电流的作用,电蚀腐蚀会引起润滑脂过早老化和轴承滚道出现凹坑、凹槽等问题,从而导致滚动轴承寿命的缩短.
滚动轴承的塑性变形是由轴承承受的载荷超过极限而引起的.
滚动轴承的裂痕则是由过大的相对滑动或过大的过盈配合等造成的过大的拉伸力而产生的,裂痕有粗暴敲打裂痕、疲劳裂痕和受热裂痕三种形式.
3塑料薄膜生产设备维护保养中运用的滚动轴承故
障诊断技术
塑料薄膜生产设备的维护保养人员可以通过滚动轴承的载荷轨迹及滚道颜色变化特征来判断设备是否能继续正常运行.轴承运行一段时间后,轴承内圈、外圈的滚道颜色会有所改变,轴承的运行轨迹也会产生特定、不特定的轨迹,这些颜色和轨迹的变化在一定程度上会反映轴承的运行状态,甚至在出现故障时,这些颜色、轨迹的变化还能反映出可能的故障方式.因此,在塑料薄膜生产设备的维护保养中运用一些技术观察、总结设备中滚动轴承的滚道颜色变化、运行轨迹的不同可以为人们提供预测、分析和干预轴承及生产设备失效的线索和依据.
3.1传统滚动轴承故障诊断技术运用分析
对于塑料薄膜生产设备的维护保养中运用的滚动轴承故障诊断技术,这里主要介绍三种应用的传统的故障诊断技术,即振动信号分析诊断、声发射技术诊断和油液分析诊断.
振动信号分析诊断是重要的检测诊断工具之一,振动信号分析方法有简易诊断法、冲击脉冲诊断法、共振解调诊断法三种.常用的简易诊断法如振幅值诊断法、波形因素诊断法、波峰因素诊断法等适用于具有瞬时冲击的故障的诊断和点蚀、磨损等故障的诊断.冲击脉冲诊断法对设备工况和诊断经验有较为严格的要求且抗干扰能力也差,传感器、设备的安装及辅助传动轴承都对诊断结果又较大的影响,较容易形成误判.而共振解调诊断具有选择性、对应性、展宽性、多阶性等特性,运用共振解调法可以较容易识别故障.
声发射技术诊断技术具有特征频率明显和故障预报早的优点,在塑料薄膜生产设备的维护保养工作中利用这一滚动轴承故障诊断技术可以及早发现潜在的会造成机械设备故障的隐患,可以尽早采取相应的措施,但缺点是在运用这一技术时需要有昂贵的专用设备.
油液分析诊断法常用手段有理化指标分析、油液污染度测试、油液金属含量分析、铁谱分析、红外光谱分子结构分析.在实际的运用中通常是两种以上的手段结合起来共同作用,这样的油液分析诊断方法的诊断结果也更为准确.
3.2新型滚动轴承故障诊断技术运用分析
随着设备技术的不断更新,现有的新型的滚动轴承故障诊断技术包括极大熵谱法、分形理论法、小波理论法、神经网络法以及光纤诊断技术等等.这里主要说明大熵谱法、小波理论分析法、光纤诊断技术以及基于人工智能和专家系统的故障诊断技术.
在塑料薄膜生产机械设备的维护保养中,对机械中的滚动轴承进行故障检测时,采用极大熵谱法进行滚动轴承故障诊断建立的时序模型来分析,可以得到更为可靠、更为准确的诊断信息,其中运用熵谱计算还具有所取时间序列不受限制、所取时间序列长度不受限制等优势,在实际运用中大熵谱法可靠性较好.
小波理论分析法是一种全新的时频分析方法,利用小波理论分析法可以将信号分解为具有局部特性的一系列的小波函数,它在低频范围和高频范围内有较好的分辨力,还具有可调窗口的时频局部分析能力,在塑料薄膜生产设备滚动轴承故障的信号提取分析中,小波理论法得出可以较好、较为细致的分析结果.
光纤检测法可以从轴承套圈的表面直接提取故障信号,这样利用光纤检测技术来进行滚动轴承故障诊断的方式具有比较高的灵敏度.通过这种方法,滚动轴承的工作表面的一些磨损情况、润滑状况和间隙情况等信息都可以直接地反映出来,但光线诊断技术适用于在轴承场内可安装传感器的场合.
基于人工智能和专家系统的故障诊断技术可以较为准确的诊断出设备中滚动轴承的故障特征、类型、原因和程度等.轴承故障诊断领域运用这一技术需要采用基于知识的、建立了一套完整且便于维护的滚动轴承数据的专家系统技术.通过这一技术系统来对设备进行在线检测、特征提取,然后再从知识库获取知识、智能机设备进行推理,最后这些结果全部会反馈给生产设备维护保养技术人员.这样的技术方法会给塑料薄膜生产设备的维护保养工作带来较大的便利,但缺点则是这样的技术系统较适合运用于大型生产厂家.
3.3运用滚动轴承故障诊断技术需要解决的问题
现有的滚动轴承故障检测诊断技术存在一定的局限性和一些问题,如在经典的信号分析、处理方法中,存在对分析对象进行理性化地处理和简化现象,这样的简化在实际的工程应用中会导致忽略信号中存在的预示着设备状态的发展趋势的非平稳的信息.用这样简化了的信号分析处理方法对滚动轴承进行状态检测和分析不能得出轴承的真实运转情况,在对复杂工况条件下的机械设备或是对精密机械设备进行检测分析时,会导致误诊、漏诊、诊断结果差强人意现象等问题的发生.而在一些新兴的信号、信息处理方法如Priestley演变谱、小波分析、非线性时间序列分析等方法中也存在一些诸如未充分考虑旋转机械设备固有周期时变特性等缺陷.种种现有的故障诊断技术中存在的问题都会影响滚动轴承故障诊断技术的进一步发展,也会限制其在塑料生产设备的维护保养工作中的运用.
4结语
随着现代数学、计算机技术、网络技术、电子技术和人工智能技术等的广泛、深入地应用,当前塑料薄膜生产设备的维护保养中运用的滚动轴承故障诊断技术也朝着多元化的诊断理论和模型、智能化的诊断技术和精密化、多维化的传感器的趋势发展,并且今后运用到的滚动轴承故障诊断技术的发展也会不断和前沿的科学结合以实现故障诊断的远程化、故障诊断方法的相互融合、故障诊断技术和多元传感器信息的融合和故障诊断技术和虚拟仪器的结合.在不久的将来,那些用于塑料薄膜生产设备的维护保养中的滚动轴承故障检测及诊断的前沿技术方法将会更加完善,综合型的滚动轴承故障智能检测和诊断技术也将会有更为广阔的发展前景和巨大的发展潜力.
参考文献：
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[3] 王立臣,梁浩.滚动轴承故障诊断技术现状及发展趋势[J].电子测试,2013,(22).
结论：大学硕士与本科滚动轴承毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写自润滑滚动轴承方面论文范文。
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