萊州瓦房店軸承7200CETA軸承 角接觸球軸承

濟(jì)南天山精工軸承公司介紹機(jī)械故障診斷技術(shù)早出現(xiàn)于20世紀(jì)六十年代的美國(guó)，當(dāng)時(shí)正值美國(guó)和蘇聯(lián)在航天領(lǐng)域進(jìn)行軍備競(jìng)賽。1961年開始美國(guó)執(zhí)行阿波羅計(jì)劃，此后由于機(jī)械故障方面發(fā)生的一系列慘劇，美國(guó)人認(rèn)識(shí)到對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)防的重要性。1967年，美國(guó)宇航局(NASA)創(chuàng)立了機(jī)械故障預(yù)防小組(MFPG)。 1971年MFPG劃歸美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)局(NBS)領(lǐng)導(dǎo)，下設(shè)四個(gè)小組:故障機(jī)理研究組，監(jiān)測(cè)診斷和預(yù)測(cè)技術(shù)組，可靠性技術(shù)組，材料耐久性評(píng)價(jià)組。美國(guó)機(jī)械工程師學(xué)會(huì)(ASME)領(lǐng)導(dǎo)下的鍋爐壓力容器檢測(cè)中心(NBBI)在聲發(fā)射技術(shù)(AE)對(duì)靜設(shè)備故障診斷方面取得了重要的成果。SPIRE公司在軍用進(jìn)口軸承滾動(dòng)軸承方面的診斷技術(shù)處于地位。在航空領(lǐng)域，機(jī)械故障診斷也得到了廣泛的應(yīng)用，研制了以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的飛行器數(shù)據(jù)綜合系統(tǒng)(AIDS)，采集、記錄、分析處理大量飛行的信息來提前判斷飛機(jī)出故障的部位和類型，從而及時(shí)進(jìn)行故障排除，大大增強(qiáng)了飛機(jī)飛行的安全性。故障診斷在英國(guó)的發(fā)展也比較早，以ott為首的保健中心與上世紀(jì)六年代末七十年代初就開始研究狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)石南安普敦大學(xué)與英國(guó)鋼鐵公司首次采用無量綱參數(shù)一一峭度來判斷滾動(dòng)軸承的工況。在其他一些歐洲國(guó)家，故障診斷水平也很高。比如瑞典的SPM公司，.其產(chǎn)品INA進(jìn)口軸承滾動(dòng)軸承分析儀 (BearingAnalyserBEA一52)，NTN進(jìn)口軸承滾動(dòng)軸承自動(dòng)分析系統(tǒng) (BearingAu一 toanalysisSystemBAS)等，這些產(chǎn)品的性能都出色，能夠很好地用于滾動(dòng)軸承狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
在亞洲國(guó)家，日本故障診斷領(lǐng)域處于地位。其主要優(yōu)勢(shì)是民用領(lǐng)域，如:交通運(yùn)輸、鋼鐵、石油和化工等。特別是日本將故障診斷技術(shù)用于新干線上，大大提高了其運(yùn)行的安全系數(shù)。我國(guó)在故障診斷技術(shù)方面起步較晚，研究的場(chǎng)所主要集中在高校。在西安交通大學(xué)和西北工業(yè)大學(xué)一些高校，目前己經(jīng)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷方面取得了一定的突破，研制出了相關(guān)的故障診斷系統(tǒng)。作為機(jī)械設(shè)備中一個(gè)用途廣泛，且十分重要的部件，總體上說，滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了一個(gè)緩慢的過程，目前正日益發(fā)展成為多學(xué)科交叉的前沿性學(xué)科。具體來說，可以分為如下三個(gè)階段:
階段:不借助任何監(jiān)測(cè)和診斷儀器，全憑工程技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)，利用眼、鼻，耳等人體器官識(shí)別，這種方式局限性大，很難對(duì)機(jī)械設(shè)備的故障進(jìn)行實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的判斷。
第二階段:利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行初級(jí)的故障診斷。進(jìn)入二十世紀(jì)六十年代，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，F(xiàn)FT算法的出現(xiàn)，使計(jì)算機(jī)的數(shù)字信號(hào)處理有了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，頻譜分析從理論變成了現(xiàn)實(shí)。在理論計(jì)算時(shí)，人們根據(jù)滾動(dòng)軸承的特性計(jì)算出其振動(dòng)的特征頻率，然后利用FFT處理振動(dòng)信號(hào)，對(duì)照特征頻率對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，從而判斷滾動(dòng)軸承是否存在故障。但由于噪聲的影響，這種方法效果不是特別理想。隨后，滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域出現(xiàn)了共振解調(diào)技術(shù)，該方法可以有效提高信噪比，凸顯故障特征。這一方法在滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用很廣。
第三階段:二十世紀(jì)九十年代后，信號(hào)處理方面的小波技術(shù)及人工智能方面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)出現(xiàn)并逐漸發(fā)展，對(duì)故障診斷產(chǎn)生了很大影響。將這兩項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于滾動(dòng)軸承故障診斷領(lǐng)域，可以使?jié)L動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)由初級(jí)化或人工化，走向智能化。這兩項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展空間廣闊，實(shí)用價(jià)值巨大，成為了國(guó)內(nèi)外專家和學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題。隨著這兩項(xiàng)技術(shù)走向高度發(fā)展和成熟，滾動(dòng)軸承的智能化診斷水平也會(huì)越來越高。除了以上提到的各個(gè)階段滾動(dòng)軸承診斷方法外，還有一些滾動(dòng)軸承故障診斷方法也值得注意，它們?cè)谀承r(shí)候特別有用。如，滾動(dòng)軸承的油液分析法，圖象分析法[7]等。這些方法對(duì)于工況和當(dāng)時(shí)的環(huán)境要求比較高，適用范圍相對(duì)較小。

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