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轴承滚动体故障诊断是机械设备健康监测中的重要环节。通过对轴承振动信号的分析,可以检测出滚动体表面的损伤,如剥落或裂纹,从而避免设备突发故障。
诊断的核心在于振动信号的特征提取和故障频率计算。滚动体故障通常会在振动信号中产生特定的冲击成分,其频率与轴承的几何参数和转速相关。
常用的诊断步骤包括:首先采集轴承振动信号,进行预处理去除噪声。然后通过时频分析提取信号特征,计算滚动体故障特征频率。常见的计算方法涉及轴承的几何尺寸和转速参数。最后通过频谱分析识别故障特征频率,判断滚动体是否存在损伤。
对于更精确的诊断,可以采用包络分析技术突出冲击成分,或结合机器学习算法进行模式识别。这些方法都能有效提升轴承故障诊断的准确性。