滾動軸承故障診斷及其維護

劉丹+謝永春

摘要滾動軸承作為旋轉機械的關鍵零件，對其故障診斷及維護來減小經濟損失、延長使用壽命具有十分重要的意義。以故障檢測確定失效模式，針對其失效模式的特點提出解決方案使軸承正常工作。同時做好滾動軸承的維護，提高其使用價值，將為機械制造業帶來巨大的經濟效益和低風險的保障。

關鍵詞滾動軸承失效模式故障診斷維護

0前言

滾動軸承作為旋轉機械的重要構成部分，是機械設備故障觸發點最集中的位置之一。對于旋轉機械而言雖然其有繁多的故障形式，但是滾動軸承引起的故障就約占其三分之一，所以滾動軸承能否正常的運行對整機性能有直接的影響。隨著現代化建設步伐的加快，機械設備也向精密、高速、智能化方向發展，任何一處故障都會導致整個生產鏈條的癱瘓，從而帶來難以估量的經濟損失，因此對滾動軸承故障的研究也具有深遠的意義。通過對其失效形式、故障的診斷、安裝與維護的具體闡述，來概述滾動軸承故障診斷的發展前景。

1滾動軸承的失效模式

滾動軸承故障的診斷就是對其故障時失效模式的診斷。通過各模式的失效特征，對滾動軸承的故障診斷明確其故障位置和損傷程度，從而及時的更換軸承，避免機械重大故障的發生，降低經濟損失。提早維護延長軸承的使用壽命。＼[1＼]

滾動軸承按失效模式的形成分為兩類：一類是以軸承元件的點蝕、裂紋、剝落和擦傷為損傷類的故障；一類是異物落入的磨料磨損或者潤滑不良元件表面，直接接觸造成磨損的磨損類故障。通過下表可以清楚的了解滾動軸承的失效模式及其產生的原因。 表滾動軸承失效模式及其產生原因失效模式產生原因疲勞剝落滾道表面由于交變載荷作用、表面質量不高、潤滑不良、相對滑動等造成材料表面結構的變化而產生微裂紋并傳播，從而發展為表面明顯的微剝落。磨損由于機械原因、不充分潤滑或者雜質異物的侵入，導致表面精度破壞和磨損。塑性變形軸承在沖擊載荷、靜載荷、異物入侵的影響下在表面形成凹痕或者劃痕，從而引起表面剝落，在載荷累積或超載作用下產生塑性變形。腐蝕水或空氣中的水引起表面化學腐蝕、較大電流通過形成的電腐蝕、軸承套在座孔或者軸頸上相對運動造成的微振腐蝕。斷裂載荷過大和疲勞引起的軸承零件的裂紋或破裂。膠合在潤滑不良、高速、重載、高溫、啟動加速度過大等情況下，零件摩擦發熱在極短時間產生高溫，導致表面灼燒或者表面金屬粘貼到另一處表面上。2滾動軸承的診斷方法

基于滾動軸承是旋轉機械中不可替代的重要部件，繼而對其研究的重要性也得到了顯著的體現。我國從20世紀80年代開始對軸承的故障診斷方法進行研究，借助近幾年來的計算機與智能化的快速發展，也給該領域提供源源不斷的新的技術方法和先進的理論基礎，讓故障診斷進入一個嶄新的時代。

滾動軸承的故障診斷最常見的方法有＼[2＼]：振動分析法，噪聲分析法，油樣分析法，溫度分析法，油膜分析法，聲發射診斷法等。但是以實用、有效為出發點，振動分析法比其他的檢測方法能更好的應用于滾動軸承的檢測和故障診斷。在滾動軸承中常用的振動信號故障診斷方法有：

倒頻譜分析（二次頻譜分析）：通過對倒頻譜與典型故障的振動信號功率譜對比分析，從而將復雜的頻率成分和噪聲區分出來，能較好的辨別故障特征頻率。

時頻特征參數分析：對時域的特征參數（有效值、峰值、峰值因子、峭度指標等）分析，來對滾動軸承進行診斷。

頻域特征參數分析：通過描述功率譜中譜能量分布的分散程度和主頻帶位置的變化來描述信號的頻域特征。

沖擊脈沖法（廣泛應用于工廠之中）：以軸承缺陷運行引起的脈沖性振動的強弱來反映故障的程度。

包絡分析法SPM（目前診斷軸承和齒輪故障最有效的方法之一）：是一種濾波檢波的振動信號處理方法。通過對振動信號濾波-解調-濾波，得到剩下包絡之后的低頻振動信號。

小波分析：能識別振動信號中的突變信號，可以有效的分析信號的奇異性，通過對振動信號進行不同層次的分解來得到信號的輪廓信息和細節信息，從而獲得信號的本質信息及識別故障特征信號和干擾信號。

目前，利用滾動軸承振動信號實現故障檢測與診斷主要有兩個途徑＼[3＼]：

（1）機理分析—以隨機共振和小波分析為常用方法。

隨機共振方法：當噪聲強度從小到大逐漸增加時，輸出信噪比非但不降低，反而大幅度增加，并且存在著某一最佳輸入噪聲強度，使系統的輸出信噪比達到一個峰值，此時輸入信號、噪聲以及系統非線性三者之間達到最佳的匹配關系，形成所謂的非線性系統的協作共振現象。該方法可以不用消除噪聲，通過增加噪聲強度來提高有用信號的比例，提高了信號的信噪比，從而提高信號質量和故障診斷的正確率。但是由于其輸出結果具有隨機性，從而借鑒遺傳進化算法和免疫選擇算法提出了基于遺傳免疫粒子群優化的隨機共振算法。

小波分析方法：非平穩信號分析的有效工具，但是由于信號檢測時因為選擇小波基函數的不同而造成結果差異，且構造理想的小波困難，從而提出了第二代小波變換。

（2）智能診斷—以神經網絡和支持向量機為常用方法。

神經網絡方法：以其特有的非線性適應性信息處理能力，推動人工智能與信息處理技術發展。從分布存儲、并行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點出發與其他技術的結合，如在與小波分析等結合，提出了基于BP神經網絡的智能診斷方法。

支持向量機：正因軸承故障屬于小樣本事件，從而引進解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有優勢的支持向量機（SVM），結合參數優化，來對軸承進行故障診斷。

3滾動軸承的維護

滾動軸承的壽命的長短不僅與它的材料和加工工藝有關，而且與其在參與工作時的維護（如裝拆方式和潤滑方式）有關。滾動軸承是重要的旋轉精密零件，如果裝拆時不規范會導致其精度下降，甚至可能會有軸承及其零件損壞，從而造成重大的經濟損失。所以正確的使用和維護是其正常工作、延長壽命的保證。＼[4＼]

3.1滾動軸承的裝配與拆卸

為了讓軸承有良好的工況，同時也可以延長機器使用壽命，在軸承的裝配時需要調整軸承與相配軸（或者孔）的同軸度及軸承的預緊度。同軸度是軸承位置誤差的重要指標，其精度的高低等級直接影響軸承與其它裝配的精度及正常工作。而對于預緊的軸承，其在承受同樣的載荷時可以提高軸承的支持剛度，也可以補償軸承工作中一定的磨損。在裝拆的過程中，裝拆力要均勻對稱的施加在座圈端面上，不讓滾動體受過大的載荷。

3.2滾動軸承的潤滑

滾動軸承能否正常工作的必要條件是潤滑。選擇適當的潤滑方式對于防止金屬表面直接接觸、減少摩擦和磨損；同時，還可以有散熱作用、密封作用和防銹的作用；能緩和沖擊、減振和降低噪聲。即潤滑可以延長滾動軸承疲勞壽命。

由于滾動軸承的工況的不同，選擇正確的潤滑方式很重要。而其常用潤滑方式有三種：油潤滑、脂潤滑、固體潤滑。最常用的是脂潤滑，其具有密封的作用且不易流失，油膜強度高，滿足高承載能力的要求。油潤滑雖然有防塵和密封的要求，但是其以摩擦系數小且具有冷卻、散熱的作用，廣泛應用于高速、高溫的工作條件下。對于固體潤滑而言，是指在潤滑脂里加入一些固體潤滑劑而形成潤滑膜，起自潤滑的作用，這是對潤滑條件提高的表現。

4總結

制造業在現代化建設的背景下，機械設備向重型化、精密化、智能化、產業鏈化方向發展，滾動軸承作為旋轉機械設備的關鍵零件，其能否正常的工作直接關系整個生產的經濟效益，嚴重時也將帶來難以估量的經濟損失，所以對滾動軸承的故障檢測有重要研究意義。通過故障檢測明確故障模式來對滾動軸承進行維護，著重滾動軸承的早期故障檢測、智能化分析和研發完善的診斷系統，或者以規范的后續維護來延長軸承的壽命。

參考文獻：

＼[1＼]李俊卿.滾動軸承故障診斷技術及其工業應用＼[D＼].鄭州，鄭州大學.2010

＼[2＼]孔亞林.基于振動信號的滾動軸承故障診斷方法研究＼[D＼].大連，大連理工大學

＼[3＼]楊柳松.基于小波分析與神經網絡滾動軸承故障診斷方法的研究＼[D＼]. 哈爾濱，東北林業大學

＼[4＼]劉曉瑞.滾動軸承的正確使用與維護＼[J＼].機械管理開發，2009（2）.endprint

摘要滾動軸承作為旋轉機械的關鍵零件，對其故障診斷及維護來減小經濟損失、延長使用壽命具有十分重要的意義。以故障檢測確定失效模式，針對其失效模式的特點提出解決方案使軸承正常工作。同時做好滾動軸承的維護，提高其使用價值，將為機械制造業帶來巨大的經濟效益和低風險的保障。

關鍵詞滾動軸承失效模式故障診斷維護

0前言

滾動軸承作為旋轉機械的重要構成部分，是機械設備故障觸發點最集中的位置之一。對于旋轉機械而言雖然其有繁多的故障形式，但是滾動軸承引起的故障就約占其三分之一，所以滾動軸承能否正常的運行對整機性能有直接的影響。隨著現代化建設步伐的加快，機械設備也向精密、高速、智能化方向發展，任何一處故障都會導致整個生產鏈條的癱瘓，從而帶來難以估量的經濟損失，因此對滾動軸承故障的研究也具有深遠的意義。通過對其失效形式、故障的診斷、安裝與維護的具體闡述，來概述滾動軸承故障診斷的發展前景。

1滾動軸承的失效模式

滾動軸承故障的診斷就是對其故障時失效模式的診斷。通過各模式的失效特征，對滾動軸承的故障診斷明確其故障位置和損傷程度，從而及時的更換軸承，避免機械重大故障的發生，降低經濟損失。提早維護延長軸承的使用壽命。＼[1＼]

滾動軸承按失效模式的形成分為兩類：一類是以軸承元件的點蝕、裂紋、剝落和擦傷為損傷類的故障；一類是異物落入的磨料磨損或者潤滑不良元件表面，直接接觸造成磨損的磨損類故障。通過下表可以清楚的了解滾動軸承的失效模式及其產生的原因。 表滾動軸承失效模式及其產生原因失效模式產生原因疲勞剝落滾道表面由于交變載荷作用、表面質量不高、潤滑不良、相對滑動等造成材料表面結構的變化而產生微裂紋并傳播，從而發展為表面明顯的微剝落。磨損由于機械原因、不充分潤滑或者雜質異物的侵入，導致表面精度破壞和磨損。塑性變形軸承在沖擊載荷、靜載荷、異物入侵的影響下在表面形成凹痕或者劃痕，從而引起表面剝落，在載荷累積或超載作用下產生塑性變形。腐蝕水或空氣中的水引起表面化學腐蝕、較大電流通過形成的電腐蝕、軸承套在座孔或者軸頸上相對運動造成的微振腐蝕。斷裂載荷過大和疲勞引起的軸承零件的裂紋或破裂。膠合在潤滑不良、高速、重載、高溫、啟動加速度過大等情況下，零件摩擦發熱在極短時間產生高溫，導致表面灼燒或者表面金屬粘貼到另一處表面上。2滾動軸承的診斷方法

基于滾動軸承是旋轉機械中不可替代的重要部件，繼而對其研究的重要性也得到了顯著的體現。我國從20世紀80年代開始對軸承的故障診斷方法進行研究，借助近幾年來的計算機與智能化的快速發展，也給該領域提供源源不斷的新的技術方法和先進的理論基礎，讓故障診斷進入一個嶄新的時代。

滾動軸承的故障診斷最常見的方法有＼[2＼]：振動分析法，噪聲分析法，油樣分析法，溫度分析法，油膜分析法，聲發射診斷法等。但是以實用、有效為出發點，振動分析法比其他的檢測方法能更好的應用于滾動軸承的檢測和故障診斷。在滾動軸承中常用的振動信號故障診斷方法有：

倒頻譜分析（二次頻譜分析）：通過對倒頻譜與典型故障的振動信號功率譜對比分析，從而將復雜的頻率成分和噪聲區分出來，能較好的辨別故障特征頻率。

時頻特征參數分析：對時域的特征參數（有效值、峰值、峰值因子、峭度指標等）分析，來對滾動軸承進行診斷。

頻域特征參數分析：通過描述功率譜中譜能量分布的分散程度和主頻帶位置的變化來描述信號的頻域特征。

沖擊脈沖法（廣泛應用于工廠之中）：以軸承缺陷運行引起的脈沖性振動的強弱來反映故障的程度。

包絡分析法SPM（目前診斷軸承和齒輪故障最有效的方法之一）：是一種濾波檢波的振動信號處理方法。通過對振動信號濾波-解調-濾波，得到剩下包絡之后的低頻振動信號。

小波分析：能識別振動信號中的突變信號，可以有效的分析信號的奇異性，通過對振動信號進行不同層次的分解來得到信號的輪廓信息和細節信息，從而獲得信號的本質信息及識別故障特征信號和干擾信號。

目前，利用滾動軸承振動信號實現故障檢測與診斷主要有兩個途徑＼[3＼]：

（1）機理分析—以隨機共振和小波分析為常用方法。

隨機共振方法：當噪聲強度從小到大逐漸增加時，輸出信噪比非但不降低，反而大幅度增加，并且存在著某一最佳輸入噪聲強度，使系統的輸出信噪比達到一個峰值，此時輸入信號、噪聲以及系統非線性三者之間達到最佳的匹配關系，形成所謂的非線性系統的協作共振現象。該方法可以不用消除噪聲，通過增加噪聲強度來提高有用信號的比例，提高了信號的信噪比，從而提高信號質量和故障診斷的正確率。但是由于其輸出結果具有隨機性，從而借鑒遺傳進化算法和免疫選擇算法提出了基于遺傳免疫粒子群優化的隨機共振算法。

小波分析方法：非平穩信號分析的有效工具，但是由于信號檢測時因為選擇小波基函數的不同而造成結果差異，且構造理想的小波困難，從而提出了第二代小波變換。

（2）智能診斷—以神經網絡和支持向量機為常用方法。

神經網絡方法：以其特有的非線性適應性信息處理能力，推動人工智能與信息處理技術發展。從分布存儲、并行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點出發與其他技術的結合，如在與小波分析等結合，提出了基于BP神經網絡的智能診斷方法。

支持向量機：正因軸承故障屬于小樣本事件，從而引進解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有優勢的支持向量機（SVM），結合參數優化，來對軸承進行故障診斷。

3滾動軸承的維護

滾動軸承的壽命的長短不僅與它的材料和加工工藝有關，而且與其在參與工作時的維護（如裝拆方式和潤滑方式）有關。滾動軸承是重要的旋轉精密零件，如果裝拆時不規范會導致其精度下降，甚至可能會有軸承及其零件損壞，從而造成重大的經濟損失。所以正確的使用和維護是其正常工作、延長壽命的保證。＼[4＼]

3.1滾動軸承的裝配與拆卸

為了讓軸承有良好的工況，同時也可以延長機器使用壽命，在軸承的裝配時需要調整軸承與相配軸（或者孔）的同軸度及軸承的預緊度。同軸度是軸承位置誤差的重要指標，其精度的高低等級直接影響軸承與其它裝配的精度及正常工作。而對于預緊的軸承，其在承受同樣的載荷時可以提高軸承的支持剛度，也可以補償軸承工作中一定的磨損。在裝拆的過程中，裝拆力要均勻對稱的施加在座圈端面上，不讓滾動體受過大的載荷。

3.2滾動軸承的潤滑

滾動軸承能否正常工作的必要條件是潤滑。選擇適當的潤滑方式對于防止金屬表面直接接觸、減少摩擦和磨損；同時，還可以有散熱作用、密封作用和防銹的作用；能緩和沖擊、減振和降低噪聲。即潤滑可以延長滾動軸承疲勞壽命。

由于滾動軸承的工況的不同，選擇正確的潤滑方式很重要。而其常用潤滑方式有三種：油潤滑、脂潤滑、固體潤滑。最常用的是脂潤滑，其具有密封的作用且不易流失，油膜強度高，滿足高承載能力的要求。油潤滑雖然有防塵和密封的要求，但是其以摩擦系數小且具有冷卻、散熱的作用，廣泛應用于高速、高溫的工作條件下。對于固體潤滑而言，是指在潤滑脂里加入一些固體潤滑劑而形成潤滑膜，起自潤滑的作用，這是對潤滑條件提高的表現。

4總結

制造業在現代化建設的背景下，機械設備向重型化、精密化、智能化、產業鏈化方向發展，滾動軸承作為旋轉機械設備的關鍵零件，其能否正常的工作直接關系整個生產的經濟效益，嚴重時也將帶來難以估量的經濟損失，所以對滾動軸承的故障檢測有重要研究意義。通過故障檢測明確故障模式來對滾動軸承進行維護，著重滾動軸承的早期故障檢測、智能化分析和研發完善的診斷系統，或者以規范的后續維護來延長軸承的壽命。

參考文獻：

＼[1＼]李俊卿.滾動軸承故障診斷技術及其工業應用＼[D＼].鄭州，鄭州大學.2010

＼[2＼]孔亞林.基于振動信號的滾動軸承故障診斷方法研究＼[D＼].大連，大連理工大學

＼[3＼]楊柳松.基于小波分析與神經網絡滾動軸承故障診斷方法的研究＼[D＼]. 哈爾濱，東北林業大學

＼[4＼]劉曉瑞.滾動軸承的正確使用與維護＼[J＼].機械管理開發，2009（2）.endprint

摘要滾動軸承作為旋轉機械的關鍵零件，對其故障診斷及維護來減小經濟損失、延長使用壽命具有十分重要的意義。以故障檢測確定失效模式，針對其失效模式的特點提出解決方案使軸承正常工作。同時做好滾動軸承的維護，提高其使用價值，將為機械制造業帶來巨大的經濟效益和低風險的保障。

關鍵詞滾動軸承失效模式故障診斷維護

0前言

滾動軸承作為旋轉機械的重要構成部分，是機械設備故障觸發點最集中的位置之一。對于旋轉機械而言雖然其有繁多的故障形式，但是滾動軸承引起的故障就約占其三分之一，所以滾動軸承能否正常的運行對整機性能有直接的影響。隨著現代化建設步伐的加快，機械設備也向精密、高速、智能化方向發展，任何一處故障都會導致整個生產鏈條的癱瘓，從而帶來難以估量的經濟損失，因此對滾動軸承故障的研究也具有深遠的意義。通過對其失效形式、故障的診斷、安裝與維護的具體闡述，來概述滾動軸承故障診斷的發展前景。

1滾動軸承的失效模式

滾動軸承故障的診斷就是對其故障時失效模式的診斷。通過各模式的失效特征，對滾動軸承的故障診斷明確其故障位置和損傷程度，從而及時的更換軸承，避免機械重大故障的發生，降低經濟損失。提早維護延長軸承的使用壽命。＼[1＼]

滾動軸承按失效模式的形成分為兩類：一類是以軸承元件的點蝕、裂紋、剝落和擦傷為損傷類的故障；一類是異物落入的磨料磨損或者潤滑不良元件表面，直接接觸造成磨損的磨損類故障。通過下表可以清楚的了解滾動軸承的失效模式及其產生的原因。 表滾動軸承失效模式及其產生原因失效模式產生原因疲勞剝落滾道表面由于交變載荷作用、表面質量不高、潤滑不良、相對滑動等造成材料表面結構的變化而產生微裂紋并傳播，從而發展為表面明顯的微剝落。磨損由于機械原因、不充分潤滑或者雜質異物的侵入，導致表面精度破壞和磨損。塑性變形軸承在沖擊載荷、靜載荷、異物入侵的影響下在表面形成凹痕或者劃痕，從而引起表面剝落，在載荷累積或超載作用下產生塑性變形。腐蝕水或空氣中的水引起表面化學腐蝕、較大電流通過形成的電腐蝕、軸承套在座孔或者軸頸上相對運動造成的微振腐蝕。斷裂載荷過大和疲勞引起的軸承零件的裂紋或破裂。膠合在潤滑不良、高速、重載、高溫、啟動加速度過大等情況下，零件摩擦發熱在極短時間產生高溫，導致表面灼燒或者表面金屬粘貼到另一處表面上。2滾動軸承的診斷方法

基于滾動軸承是旋轉機械中不可替代的重要部件，繼而對其研究的重要性也得到了顯著的體現。我國從20世紀80年代開始對軸承的故障診斷方法進行研究，借助近幾年來的計算機與智能化的快速發展，也給該領域提供源源不斷的新的技術方法和先進的理論基礎，讓故障診斷進入一個嶄新的時代。

滾動軸承的故障診斷最常見的方法有＼[2＼]：振動分析法，噪聲分析法，油樣分析法，溫度分析法，油膜分析法，聲發射診斷法等。但是以實用、有效為出發點，振動分析法比其他的檢測方法能更好的應用于滾動軸承的檢測和故障診斷。在滾動軸承中常用的振動信號故障診斷方法有：

倒頻譜分析（二次頻譜分析）：通過對倒頻譜與典型故障的振動信號功率譜對比分析，從而將復雜的頻率成分和噪聲區分出來，能較好的辨別故障特征頻率。

時頻特征參數分析：對時域的特征參數（有效值、峰值、峰值因子、峭度指標等）分析，來對滾動軸承進行診斷。

頻域特征參數分析：通過描述功率譜中譜能量分布的分散程度和主頻帶位置的變化來描述信號的頻域特征。

沖擊脈沖法（廣泛應用于工廠之中）：以軸承缺陷運行引起的脈沖性振動的強弱來反映故障的程度。

包絡分析法SPM（目前診斷軸承和齒輪故障最有效的方法之一）：是一種濾波檢波的振動信號處理方法。通過對振動信號濾波-解調-濾波，得到剩下包絡之后的低頻振動信號。

小波分析：能識別振動信號中的突變信號，可以有效的分析信號的奇異性，通過對振動信號進行不同層次的分解來得到信號的輪廓信息和細節信息，從而獲得信號的本質信息及識別故障特征信號和干擾信號。

目前，利用滾動軸承振動信號實現故障檢測與診斷主要有兩個途徑＼[3＼]：

（1）機理分析—以隨機共振和小波分析為常用方法。

隨機共振方法：當噪聲強度從小到大逐漸增加時，輸出信噪比非但不降低，反而大幅度增加，并且存在著某一最佳輸入噪聲強度，使系統的輸出信噪比達到一個峰值，此時輸入信號、噪聲以及系統非線性三者之間達到最佳的匹配關系，形成所謂的非線性系統的協作共振現象。該方法可以不用消除噪聲，通過增加噪聲強度來提高有用信號的比例，提高了信號的信噪比，從而提高信號質量和故障診斷的正確率。但是由于其輸出結果具有隨機性，從而借鑒遺傳進化算法和免疫選擇算法提出了基于遺傳免疫粒子群優化的隨機共振算法。

小波分析方法：非平穩信號分析的有效工具，但是由于信號檢測時因為選擇小波基函數的不同而造成結果差異，且構造理想的小波困難，從而提出了第二代小波變換。

（2）智能診斷—以神經網絡和支持向量機為常用方法。

神經網絡方法：以其特有的非線性適應性信息處理能力，推動人工智能與信息處理技術發展。從分布存儲、并行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點出發與其他技術的結合，如在與小波分析等結合，提出了基于BP神經網絡的智能診斷方法。

支持向量機：正因軸承故障屬于小樣本事件，從而引進解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有優勢的支持向量機（SVM），結合參數優化，來對軸承進行故障診斷。

3滾動軸承的維護

滾動軸承的壽命的長短不僅與它的材料和加工工藝有關，而且與其在參與工作時的維護（如裝拆方式和潤滑方式）有關。滾動軸承是重要的旋轉精密零件，如果裝拆時不規范會導致其精度下降，甚至可能會有軸承及其零件損壞，從而造成重大的經濟損失。所以正確的使用和維護是其正常工作、延長壽命的保證。＼[4＼]

3.1滾動軸承的裝配與拆卸

為了讓軸承有良好的工況，同時也可以延長機器使用壽命，在軸承的裝配時需要調整軸承與相配軸（或者孔）的同軸度及軸承的預緊度。同軸度是軸承位置誤差的重要指標，其精度的高低等級直接影響軸承與其它裝配的精度及正常工作。而對于預緊的軸承，其在承受同樣的載荷時可以提高軸承的支持剛度，也可以補償軸承工作中一定的磨損。在裝拆的過程中，裝拆力要均勻對稱的施加在座圈端面上，不讓滾動體受過大的載荷。

3.2滾動軸承的潤滑

滾動軸承能否正常工作的必要條件是潤滑。選擇適當的潤滑方式對于防止金屬表面直接接觸、減少摩擦和磨損；同時，還可以有散熱作用、密封作用和防銹的作用；能緩和沖擊、減振和降低噪聲。即潤滑可以延長滾動軸承疲勞壽命。

由于滾動軸承的工況的不同，選擇正確的潤滑方式很重要。而其常用潤滑方式有三種：油潤滑、脂潤滑、固體潤滑。最常用的是脂潤滑，其具有密封的作用且不易流失，油膜強度高，滿足高承載能力的要求。油潤滑雖然有防塵和密封的要求，但是其以摩擦系數小且具有冷卻、散熱的作用，廣泛應用于高速、高溫的工作條件下。對于固體潤滑而言，是指在潤滑脂里加入一些固體潤滑劑而形成潤滑膜，起自潤滑的作用，這是對潤滑條件提高的表現。

4總結

制造業在現代化建設的背景下，機械設備向重型化、精密化、智能化、產業鏈化方向發展，滾動軸承作為旋轉機械設備的關鍵零件，其能否正常的工作直接關系整個生產的經濟效益，嚴重時也將帶來難以估量的經濟損失，所以對滾動軸承的故障檢測有重要研究意義。通過故障檢測明確故障模式來對滾動軸承進行維護，著重滾動軸承的早期故障檢測、智能化分析和研發完善的診斷系統，或者以規范的后續維護來延長軸承的壽命。

參考文獻：

＼[1＼]李俊卿.滾動軸承故障診斷技術及其工業應用＼[D＼].鄭州，鄭州大學.2010

＼[2＼]孔亞林.基于振動信號的滾動軸承故障診斷方法研究＼[D＼].大連，大連理工大學

＼[3＼]楊柳松.基于小波分析與神經網絡滾動軸承故障診斷方法的研究＼[D＼]. 哈爾濱，東北林業大學

＼[4＼]劉曉瑞.滾動軸承的正確使用與維護＼[J＼].機械管理開發，2009（2）.endprint