《轴承高级诊断技术》课件

《轴承高级诊断技术》ppt课件CATALOGUE目录轴承诊断技术概述轴承振动诊断技术轴承温度诊断技术轴承油膜诊断技术轴承诊断技术在实际应用中的挑战与解决方案01轴承诊断技术概述轴承诊断技术是一种通过对轴承运行状态进行监测和评估，发现潜在故障并及时采取措施进行修复或更换的技术。轴承诊断技术的定义轴承作为机械设备中的重要组成部分，其运行状态直接影响到整个设备的性能和安全性。通过轴承诊断技术，可以及时发现潜在故障，避免设备在运行过程中出现突发故障，提高设备运行的可靠性和稳定性。轴承诊断技术的重要性轴承诊断技术的定义与重要性轴承在长时间运行过程中，由于摩擦作用，轴承内圈、外圈和滚动体表面逐渐磨损，导致轴承间隙增大，引起振动和噪声。磨损轴承在承受过大负荷或过高的转速时，其滚动体和内、外圈表面会发生疲劳剥落，形成凹坑和裂纹。疲劳轴承在潮湿环境中运行时，水汽或腐蚀性物质会与轴承表面发生化学反应，导致轴承表面腐蚀。腐蚀轴承安装不正确或安装时受到损伤，可能导致轴承运行不稳定或摩擦力增大。安装不当轴承故障的常见原因温度诊断法通过监测轴承运行时的温度变化，判断轴承是否过热。该方法适用于高温或高速运行的轴承。感官诊断法通过人的感官（如听、看、摸等）来检测轴承的运行状态，判断是否存在故障。这种方法简单直观，但准确度较低。振动诊断法通过监测轴承运行时的振动信号，分析其频率、幅值和波形等特征，判断轴承的运行状态。这种方法准确度较高，但需要专业的设备和技能。声发射诊断法通过监测轴承运行时产生的声发射信号，分析其特征，判断轴承是否存在故障。该方法适用于在线监测和远程监测。轴承诊断技术的发展历程02轴承振动诊断技术采用合适的传感器和测量方法，获取轴承的振动信号。采集方法采集位置采集参数选择关键部位，如轴承座、轴承外圈等，进行振动信号采集。记录振动信号的频率、振幅、相位等信息。030201振动信号采集对采集到的振动信号进行时域波形分析，了解信号的总体特征。时域分析通过傅里叶变换等方法，将信号分解成不同频率的分量，分析各分量对应的振动源。频域分析对振动信号进行包络处理，提取出低频成分，用于故障特征提取。包络分析振动信号分析特征提取根据不同故障类型的特点，提取出相应的故障特征。模式识别利用分类算法，将提取出的故障特征与已知的故障模式进行匹配，识别出故障类型。智能诊断利用人工智能技术，建立智能诊断系统，实现快速、准确的故障识别。故障类型识别选择具有代表性的轴承故障案例，进行详细的分析和诊断。案例选择对采集到的振动信号进行预处理和特征提取，为故障诊断提供依据。数据处理根据实际诊断结果，评估诊断技术的准确性和可靠性，并提出改进意见。结果评估实例分析03轴承温度诊断技术热电偶法利用热电偶原理，将轴承温度转换为电信号进行测量。贴片式温度传感器在轴承内部或表面粘贴温度传感器，实时监测轴承温度。红外测温法通过测量轴承表面辐射的红外线能量，推算轴承温度。温度监测方法03温度波动异常轴承温度在一定范围内波动，可能由于外部因素如负载、转速等变化影响。01温升过快轴承在短时间内温度迅速升高，可能由于润滑不良、摩擦过大等原因。02温差过大同一轴承不同部位之间存在较大温差，可能与轴承制造、安装、润滑等有关。温度异常分析温度升高轴承出现磨损、卡滞、胶合等故障时，摩擦生热导致温度升高。温度分布不均轴承内部出现裂纹、剥落等故障时，由于局部应力集中导致温度分布不均。温度变化规律不同故障引起的温度变化规律不同，通过分析温度变化规律可判断故障类型。温度与故障的关系某电机轴承在运行过程中温度逐渐升高，最终导致轴承烧毁。经分析，原因是润滑油供应不足，摩擦生热过多。某轧机轴承在运行过程中出现温差过大现象。经检查，轴承安装不当导致内部摩擦加剧，产生大量热量。实例分析案例二案例一04轴承油膜诊断技术采用非接触式光学测量技术，如激光干涉仪或光束偏转仪，对油膜厚度进行实时监测。测量方法利用光的干涉效应，通过测量油膜前后光强的变化，推算出油膜厚度。测量原理±1μm，能够准确反映油膜厚度的微小变化。测量精度油膜厚度测量123通过监测油膜厚度、温度和压力等参数的变化，评估油膜的稳定性。分析方法油膜厚度波动小于±5μm，温度波动小于±2℃，压力波动小于±0.5Bar。判定标准轴承转速、负载、润滑油品质和冷却系统等。影响因素油膜稳定性分析影响轴承的刚度和阻尼，油膜刚度越大，轴承刚度越高。油膜刚度能够吸收轴承运转中的振动和冲击，提高轴承的稳定性。油膜阻尼降低轴承摩擦和磨损，延长轴承使用寿命。油膜润滑油膜与轴承性能的关系实例1某高速电机轴承在运行过程中出现油膜破裂，导致轴承损坏。分析原因是润滑油粘度过低，无法形成稳定的油膜。实例2某轧机轴承在运行过程中出现异常振动。通过油膜厚度监测发现油膜厚度波动较大，分析原因是轴承负载不均，调整后恢复正常。实例分析05轴承诊断技术在实际应用中的挑战与解决方案解决方案采用更先进的信号处理技术和人工智能算法，如小波变换、神经网络等，以提高诊断的准确性。实施建议加强与高校和研究机构的合作，引入最新的研究成果，不断优化算法和模型。技术瓶颈传统的轴承诊断技术受到各种因素的干扰，如噪音、振动等，导致诊断准确性不高。诊断准确性的提高技术难点采用高速数据采集系统和云计算技术，实现实时监测和快速响应。解决方案实施建议引入专业的实时监测系统供应商，根据企业实际情况进行定制化开发。轴承故障的实时监测需要高频率的数据采集和快速的分析处理，技术难度较大。实时监测的实现问题所在01传统的轴承诊断技术往往只采用一种或两种技术手段，无法全面准确地反映轴承的状态。解决方案02探索多种技术的融合，如振动分析、声发射、油液分析等技术的综合应用。实施建议03开展多技术融合的试验研究，不断优化融合方案，提高诊断的全面性和准确性。多技术融合的探索发展趋势随着人工智能和大数据技术的发展，