FAG轴承振动分析法的特征
FAG轴承振动分析法的特征
FAG轴承被广泛应用于各类机械设备的旋转部件，如汽车变速器、离合器、差速器、驱动桥和传动轴，同时也是导致机器故障频繁发生的重要原因，因此FAG轴承是否处于正常工作状态对于汽车运行技术状态有着重要的影响。采用智能化的检测手段实现车辆传动各部位FAG轴承的不解体诊断，可以准确预知FAG轴承状态和潜在使用寿命。有利于保证机械设备的运行效率和人员货物输送等任务的完成率，因此FAG轴承进行故障诊断是机械设备安全平稳运行的重要基础。常用的FAG轴承故障诊断方法有温度分析法、油样分析法、振动分析法等。其中，振动分析法是有效的FAG轴承故障诊断方法。与其他诊断方法相比，振动分析法具有以下特征：
- 适用范围特别广，基本上可以覆盖各式各样的FAG轴承；
- 效果比较明显，特别适用于FAG轴承故障早期、故障微小的情况；
- 信号采集、处理方式简单易操作，诊断结果较为可靠。FAG轴承故障诊断是通过采集其运行状态下的振动信号，分析、处理、判断其故障部位和故障严重程度。
具体过程如下：
- 振动信号测取：利用FAG轴承振动信号采集系统，通过选择合理的参数，测取不同工况下FAG轴承的振动信号。
- 故障特征提取：运用合适的振动信号处理分析算法从测取的振动信号中提取分离出FAG轴承的故障特征信息。
- 故障模式识别：通过上述提取的FAG轴承故障特征信息，采用故障模式识别方法辨识FAG轴承故障。
- 故障诊断分析：当FAG轴承存在故障时，深入分析其故障的部位及严重程度等。
- 系统决策干预：根据诊断结果，给出决策，并对FAG轴承进行初步调整和修复。
上述五个步骤中，FAG轴承故障诊断的本质是模式识别。目前为止，在FAG轴承故障模式识别中应用较为广泛的方法主要有神经网络、聚类分析和支持向量机。