滚动轴承的故障分析研究
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诊断滚动轴承故障，大量文献研究了振动分析法。然而很多问题的答案依然很模糊，如转子重量（负荷）、转速和损伤缺陷程度对外圈故障频谱的影响。
SpectraQuest公司计划发表解决此类问题的系列文章。本文为系列文章的第一篇，给出了转子重量、转速和损伤缺陷程度对外圈故障频谱的影响。
SpectraQuest公司的机械故障仿真器（MFS）提供了一个研究轴承故障的平台。以下的测试是在MB ER-10K的轴承上进行的，轴承的外圈预制轻度和中度故障。利用VibraQuest数据收集和分析软件、SpectraPad便携式数据采集设备和6个带有电路板的加速器来收集和分析数据。
测试装置
整个测试装置如上图所示。为了防止频谱干扰未连接带驱动器。将预置故障轴承安装在轴承座的内侧，将加速计安装在转子和两个轴承座的水平和垂直方向。
安装一个加载机的测试装置
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安装两个加载机
以上图片显示了配带有两个加载机的结构。
SpectraPad 便携式数据收集装置
将传感器和便携式SpectraPad连接起来，如上图所示，SpectraPad和电脑通信通过PCMCIA实现。
测试程序
1．把轻度故障齿轮装在轴承座的内侧。
2．安装所有的传感器，并将其与SpectraPad连接起来。
3．打开VibraQuest软件数据采集板，并在4种不同转速（1000转/分，1500转/分，2000转/分,和4000转/分）、三种不同转子重量（通常用2个磁盘配置2英镑重量，一个14磅的装载机，和两个总装载量为26英镑的装载机）情况下运行机械故障仿真器。当机器运行平稳时收集数据，每种组合采集数据在最大频率为5千赫、 3200条频谱线和32个频谱块条件下进行。
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4．对中度故障轴承实验，重复以上的步骤。
测试数据分析
数据分析利用VibraQuest中的旋转机械分析模块进行。 MB ER-10K轴承参数： z 滚动体数量：8
z 滚动体尺寸：0.3125英寸 z 中径：1.319英寸 z 接触角：0度
计算轴承外圈故障频率公式为：
NbBd
BPFO=*(1-*cosθ)
2Pd
其中，
BPFO=球通过的外圈频率倍乘 Nb=滚动体的数量。 Bd=滚动体的尺寸，英寸 Pd=中径，英寸 θ=接触角，度数
将配件参数带入公式中，得到BPFO为3.052。通常，用BPFO去获得每一个转速下的故障频率。
VibraQuest使得用户可以调整块尺寸大小，以便获得不同的频谱分辨率。该频谱的尺寸可达102,400线，此特性对于在实验中发现需要诊断的故障齿轮的频率很有帮助。通常检测故障频率需要高的分辨率，尤其当故障频率非常接近多个运行速度时。
后面表格说明了当故障频率接近汉宁窗口函数中的多个旋转速度时，轴承故障检测时需要监测分辨率。如果用不同的窗口，可能需要更高的分辨率。
典型频谱
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上面是一个典型的频谱图，该图显示了轴承在转速为1000转/分时的外圈故障缺陷。图中存在几条幅值小且轴承故障幅度更小，但是需要注意它们的运动速度谐波。在第三次运行速度的谐波中，需要很高的分辨率来检测外圈故障。谐波的出现原因很多，比如小的失衡、轴承间隙、机非线性等等。此图的分辨率为25,600频谱线。
频谱分辨率
最大频率设置为5,000Hz时频谱分辨率
用汉宁窗口在对转速为2,004转/分的MB ER-10K型轴承进行故障检测时所
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需的频谱分辨率
转速谐波
从表中可以看出：在检测轴承故障和泄露时，需要极高分辨率；或者采用常规FFT分析方法进行分析时，频谱拖尾效应非常明显。
上图显示了外圈轴承故障非常接近转速的第三谐波。为了看到故障，需要25,600线的频谱分辨率。下图显示了6,400线频谱分辨率的相同数据。故障频率是在两个游标之间，而由于数据的拖尾效应和低分辨率，故不可能检测轴承缺陷。
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转子重量，速度对故障严重程度的影响
从这些数据可以看出，轴承外圈故障频率的振幅是在各种各样的情况下获得的。然后，在3种不同的方式下对这些峰值编译、提取信息：在相同速度时的负载效应、相同加载条件下的转速影响和断层面的影响。这些振幅显示在以下的图表中。
加载影响 轻微故障轴承
下面的四个图表是轴承外圈故障频率在水平和垂直方向时内侧轴承分别在1000转/分、1500 转/分、2000转/分、4000转/分四个不同速度时的频谱的峰值幅度，由于存在一些离散数据，无法看出清晰的训练数据。这表明转子的重量不影响轴承外圈故障频率的振幅。
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适度故障轴承
下面的四个图表是轴承外圈故障频率在水平和垂直方向时内侧轴承分别在1000转/分，1500 转/分，2000转/分，4000转/分四个不同速度时的频谱的峰值幅度，由于存在一些离散数据无法看出清晰的训练数据。这表明转子的重量不影响轴承外圈故障频率的振幅。
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转速的影响
轻微故障轴承
下面三个图表是在轴承外圈故障频率在水平和垂直方向时内侧轴承分别在1000转/分，1500 转/分，2000转/分，4000转/分四个不同速度时的频谱的峰值幅度，由于存在一些离散数据无法看出很多清晰的训练数据。这表明着转子的重量不影响轴承外圈故障频率的振幅。
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适度故障轴承
下面的三个图表是在轴承外圈故障频率在水平和垂直方向时内侧轴承分别在1000转/分、1500 转/分、2000转/分、4000转/分四个不同速度时的频谱的峰值幅度，由于存在一些离散数据无法看出很多清晰的训练数据。这表明转子的重量不影响轴承外圈故障频率的振幅。
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结论
研究结果表明：轴承外圈故障频率的幅值不是速度、转子重量和故障损坏程度的强函数。用高分辨率在频谱分析中检测轴承外圈故障频率是可能的。检测所需的频谱分辨率是速度和轴承缺陷类型的函数。在研究中用于检测轴承的缺陷程度并不太高，因此不能得出本研究作为轴承缺陷程度检测的结论。
本研究仅专注于用频谱数据来检测故障，而像均方根级别、波峰因数、或者曲线峰态等参数并未涉及，因此无法进行比较，下一步研究我们将对此进行深入分析。
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