捷杰知识小课堂|简单易用的轴承故障判断方法

轴承是滚动设备最常见的部件，滚动轴承在长时间运行后经常会出现剥落、点蚀、裂纹、磨损等故障。

  剥落    

 点蚀

如何能及时的发现轴承故障，做好预防性维修保养？通常滚动轴承的故障通常以振动的形式来表现。通过获取原始时域信号，信号调理、解析出轴承故障特征频率（轴承故障特征频率包括：内圈损坏频率、外圈损坏频率、滚动体损坏频率、保持架损坏频率）。常见的轴承故障分析手段有

频谱诊断、包络解调诊断、冲击脉冲技术诊断、PeakVue等技术。这些技术都依赖于高性能传感器或者高精密仪器和算法。在振动分析诊断时，时域波形是最基本、最直观、最简单的分析方法，通过时间波形，可以获得信号基本的特征。波形中简单快速的读取到峰值，峰峰值，有效值、波峰因数等参数。

波峰因数（又称为CF比值）其公式为峰值（Xp）与均方根值（Xp）的比值，它是一个无量纲。捷杰传感通过大量研究发现当轴承无故障时，通常该测点的CF比值比较小，且很稳定。一旦出现轴承损坏如剥落、点蚀、裂纹后，轴承滚动体与内圈或者外圈运行时会出现冲击信号，振动峰值明显变大，但此时设备的均方根值无明显变化，波峰因数（CF比值）比值也随之增大。当故障不断的扩展后，峰值逐步达到极限，均方根值开始变大，波峰因数（CF比值）会变小，直至恢复到无故障时的大小。

轴承故障时冲击时域图

正常运行时域图

波峰因数判断轴承故障的优点就在于不受轴承尺寸、大小、转速及载荷的影响。也不受传感器灵敏度的变化影响。对轴承的点蚀、剥落、裂纹特别适用。可以最简便且有效的方式对滚动轴承进行早期的故障预警。帮助客户从预防性维修保养跨越到预测性维修保养。

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