Fault diagnosis of rolling bearing and case analysis
O LI Zhiwen
(Yueyang Forestry and Paper Co., Ltd., Yueyang 414002, Hunan, China)
火力发电厂土建结构设计技术规定
©李志文（岳阳林纸股份有限公司，湖南岳阳414002）
李志文先生
高级工程师；工作方向为设备故障诊断；现 负责公司设备状态监测及故障诊断工作。 中图分类号：TS73文献标志码:B
文章编号：1007-9211 （2020）24-0070-04
摘 要：主要针对滚动轴承的点蚀、剥落故障诊断进行了说
明，并对滚动轴承故障频率公式进行了详细地解读。然后结 合现场实际诊断案例来说明如何通过滚动轴承故障频率来
对轴承故障进行精确地诊断。
关键词：滚动轴承；轴承故障频率；BPFO ； BPF
Abstract: This paper focuses on the pitting and flaking of rolling
bearing, and gives a detailed explanation to the formula of b earing fault frequency. Based on
case analysis, it also describes how to diagnose the bearing fault according to bearing fault frequency. Key words: rolling bearing; bearing fault frequency; BPFO; BPFI
1前言
在工业发展的历程中，轴承（以下如无特别说明，
均特指“滚动轴承”）一直扮演着非常重要的角。可 以说几乎所有传动机械都离不开轴承这个关键部件，因
此，在工业领域轴承被形象地比喻为设备的“心脏”，足
见其重要性。
随着工业化水平的不断提升，企业对生产连续性 的要求越来越高。由于生产线集中化程度越来越高， 某一关键设备的轴承失效将导致整个生产线停机，造
成巨大的经济损失。因此，这促使设备维护人员对轴 承运行状态的判断提出了更高的要求一一需要有更 高的“准确率”。同时，也由简单地对运行状态“好”与
“坏”的判断转变到对故障严重程度的判断，以便合理
安排检修时间，提高设备运行效率。
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本文主要说明如何通过滚动轴承故障频率来对轴承故障进行科学地诊断，通过对客观数据的科学分析来提高轴承故障诊断的准确率。
2滾动轴承故障综述
滚动轴承在使用过程中，因自身特性、运行工况等因素会出现不同类型的故障，本节将从轴承故障类型，以及轴承故障发展曲线两方面进行说明。
2.1轴承故障类型
轴承运行过程中，常见的故障类型有以下几种：
点蚀：轴承滚道上面出现小的坑洞，面积一般不大于2mmx2mm。如图1。
剥落：剥落实际上是轴承点蚀故障的进一步发展，当点蚀面积扩大，滚道表面材料会出现成片地剥落，形成面积非常大的坑洞。此时，轴承故障处于后期，容易出现卡死等故障。如图2。
裂纹：轴承滚道上面出现贯穿性裂缝，通常由于轴承负荷过高或装配不当引起。如图3。
胶合：轴承运行过程中因温度过高导致材质溶化，部件黏合在一起，是一种非常严重的故障，通常由摩擦、缺油引起。如图4。
轴承故障还包拾擦伤、压痕、腐
蚀等。在上述轴承故障中，最常见的
还是点蚀、剥落，因为这是由轴承的
工作特性所决定的，其原因可用图5进
行一个简要说明。
当“滚动体1”滚到A点时，A点
受压，应力加大，之后“滚动体1”滚
过A点，A点应力释放。当滚动体2滚网络电视广告
过时，A点将再次重复这个过程。因
此，在轴承运行过程中，A点将反复经
历“受压-〉释敖-〉受压释放”这
个过程，当达到一定限值时,A点将会
产生疲劳失效，形成点蚀，点蚀进一
步发展将形成剥落，并最终导致轴承
失效。
所以说，点蚀、剥落是轴承不可
避免的故障，也是轴承最常见的失效形式。
图2剥落
注；以上图片均来自笔者现场柚承故障诊断案例
2.2轴承故障发展曲线
根据研究表明，典型的轴承故障发展具有非线性
的特征。在轴承故障的初期，其发展相对比较平缓，而
在后期则呈快速发展的趋势，具体可见图6。
从故障曲线来看，轴承故障分为四个阶段：
阶段一：轴承滚道表面出现微观裂纹，开始出现故
障。
阶段二：轴承滚道表面出现肉眼可见的小裂纹、点
蚀等。
阶段三：轴承滚道表面有明显的裂纹、较大面积的
剥落，且运行过程中有明显的规律性异响。
阶段四：轴承滚道表面有成片的剥落，声音明显异
在阶段一和阶段二故障发展相对比较平缓，通常
此时轴承处于故障的前期或中前期。在阶段三和阶段
四，轴承故障进入到快速发展阶段，如不及时处理，则
可能导致轴承失效，造成停机等事故。
传统的监测手段，如听辗，一般要到阶段三的中后
期才能发现轴承故障，此时则需要即时做好停机检修
计划进行处理，故障处理预留的时间较短。
借助先进仪器可在轴承故障的初始阶段即可监控图1点蚀图3裂纹
图4胶合
Ckhta Pulp A Paper InAatry
Dw“2020
VoL41,No,24
到故障的发生，如采用“声发射”，但由于仪器造价昂贵，其应用并不广。生产中更多的是使用精密点检仪，通过对轴承振动的监测分析来判断轴承故障，通常可在阶段二的初期监测到轴承故障的发生。从实际情况来看，这足以满足绝大多数工厂对设备的维护需求。本文也是着重说明如何通过分析轴承振动数据来精确诊断轴承故障。
3滾动轴承故障频率
3.1轴承故障频率产生机理
墙体切割开门洞当轴承出现故障后，会产生规律性的振动(发出声音)，通过分析轴承的振动数据，能够更早、更准确地诊断轴承故障。
图7为轴承故障的示意图。
如图7所示，以轴承外圈故障为例，当滚动体滚过缺陷处“A”时，必然会对轴承造成一次冲击，使轴承产生振动。由于轴承
旋转速度是固定
的(在此指某一
个时间段内)，所
以“冲击”的间隔
也是固定的，也就是说冲击产生的频率是一定的，
这个频率就是轴承的“故障频率”。
在轴承运行过程中，如果检测到“轴承故障
图5轴承运行示意图
曲一轴承外圈
动体
、J轴承内圈图6轴承故障发展曲线
频率”，则意味
着轴承出现了故A
障。此时可根据承外圈故障的严重程度
采取有针对性的■滚动体维护维修方案。承内圈3.2轴承故障图7轴承故障示意图频率公式
滚动轴承通常由内圈、外圈、滚动体、保持架四个部件组成，相应地也就存在有四种轴承故障频率。如图8。
内圈故障频率(BPFI):l/2Z(l+d/Dcoscr)f
外圈故障频率(BPFO):l/2Z(l—d/Dcosa)f
滚动体故障频率(BSF)：(D/2d)[l—(d/ D)2cos2a]f
保持架故障频率(FTF):1/2(1-d/Dcosa)f
公式中各字母含义如下：
°_节圆直径d—滚动体直径
Z—滚动体数量a—滚动体接触角
医学成像系统
〜轴旋转频率(轴转速/60，单位为Hz)
通过对公式的解读，可以获得以下信息：
(1)对于某一特定设备，轴承故障频率与设备转速呈正比例关系。在公式中，除转速f外其余参数均是轴承的设计参数，对于特定设备，轴承型号是不变的，所以轴承参数也是不变的，其计算数值为常数，计为“C”，只要计算出C，即可知道轴承在任一转速下的故障频率。
(2)轴承故障频率与轴承列数无关。对于同一型号的轴承，单列、双列或者多列，当轴承出现故障时，其故障频率是一样的。
(3)轴承故障频率与轴承部件产生的缺陷数量无关(通常为点蚀或者剥落)，因为缺陷的数量只影响振动能量的大小，不改变故障频率。
(4)轴承故障频率与转速不成倍数关系，也就是说
g-v
图8轴承结构示意图
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轴承频率通常与转频不会是2倍、3倍等整数倍关系。这一点将有助于分析人员在实际诊断过程中更加准确地判断轴承故障。
从原理上来分析，轴承故障频率实际计算的是滚动体通过滚道上某一点的时间间隔，实质就是通过频率，由于轴承故障频率具有很强的特异性，很容易与其他故障区分，所以在实际诊断中，当检测到轴承故障频率则意味着轴承很可能出现故障。
在实际诊断轴承故障时，数据分析软件都会内置各种型号轴承的故障频率数据库，所以在对轴承故障进行分析诊断时，只需知道轴承型号与转速即可查询得知故障频率，读者无需刻意记忆故障频率公式。
3.3案例分析
案例：纸机烘缸轴承故障
我厂PM9为一台年产20万t的高速文化纸机，车速为1300m/min o点检人员巡检时发现8#烘缸操作侧轴承振动有上升，且有异响。为确定异常原因，对烘缸轴承进行了数据采集与分析。
从数据分析来看，轴承振动频谱有异常，主要表现为频率为37.25Hz及其谐波的振动(4.1Hz为烘缸转频的振动，属正常)，其频谱图如图9。
由于烘缸轴承座结构简单，37.25Hz很有可能是轴承故障频率。为进一步核实，对烘缸轴承故障频率进行了计算，具体
如表1。
从表1数据
可以得出，频率
37.25Hz与轴
承外圈故障频率
(BPFO)很接近，说明应是轴承外圈出现了故障。
浅卡
根据诊断意见，车间在计划停机时对轴承进行了更换，检修图9烘缸轴承振动频谱图
图10故障轴承照片
表1烘缸轴承故障频率计算结果
轴承
型号
轴承各部件故障频率/Hz转速/
(r/min)
BPFO BPFI BSF FTF
C314037.146.8816 1.75243
发现轴承外圈有一条长度约lOmmxlOOm m的带状剥
落带，如图10。
检修结果与诊断结论相符。
在对轴承运行状态进行诊断时，除了定性判断轴
承是否存在故障外，设备维护人员还希望能够定量地
判断轴承故障的严重程度，以便合理安排检修时间。对
此，根据笔者经验可以通过“振动值”和“谐波”两个方
面数据来推断故障的严重程度。
振动值：振动值反应的是设备总体振动能量的
大小，当轴承出现故障后必然会加大设备的振动，使
振动值上升。烘缸正常运行时，其振动值通常在0.8
~1.0mm/s之间。在本案例中，烘缸振动值达到了
2.3mm/s，上升了一倍多了，再结合轴承故障频率的分
析，说明轴承故障已到中期或中后期。
谐波：在图9中，除37.25Hz的轴承故障频率外，
还出现了该频率的“2倍、3倍、4倍”谐波，当轴承故障
比较严重时，会激起基于故障频率的谐波，谐波数量越
多，意味着轴承故障越明显。通常当谐波数量达到4倍
时则应考虑进行更换。无线投票系统
4结束语
滚动轴承的故障诊断一直是设备维护工作中一项
非常重要的内容。通过轴承故障频率对轴承故障进行
诊断将丰富轴承故障诊断的手段，提高故障诊断的准
确率。我厂在实际应用中，轴承故障诊断的准确率有了
很大程度地提升，提高了检修效率，保证了设备的稳定
运行。西
参考文献
[1]杨国安.滚动轴承故障诊断实用技术[M].北京：中国石化出版
社,2012-01.
[收稿EJ期.2020-04-24]
China P ulp&Paper Industry73
Dec.,2020
Vol.41,No.24
