基于FFT的滚动轴承故障诊断研究

该文档是一个关于机械故障诊断的大作业，重点研究了基于FFT（快速傅里叶变换）的滚动轴承故障诊断。这份作业由机械工程系的学生完成，旨在通过FFT分析来理解和诊断滚动轴承的振动问题，以提升故障分析能力。 滚动轴承是机械设备中的关键部件，它们减少了轴与轴座之间的滑动摩擦，由内圈、外圈、滚动体和保持架组成。内圈与轴一起旋转，外圈提供支撑，滚动体在内圈和外圈之间滚动，保持架则确保滚动体的均匀分布和润滑。由于轴承故障可能导致设备振动加剧、噪音增加甚至设备损坏，因此对轴承的故障诊断至关重要。 本作业特别关注FFT在故障诊断中的应用。FFT是一种高效的算法，用于处理离散信号，它是DFT（离散傅里叶变换）的优化版本。在实际的数字计算中，由于连续信号需要离散化和截断，FFT使得对滚动轴承振动信号的分析成为可能。通过对不同故障状态下的轴承数据进行FFT分析，可以深入理解振动产生的原因，并及时采取措施消除振动，保障设备的安全运行。 作业提供了4组现场测试获得的滚动轴承运行数据，每组数据对应不同的故障状态：正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障。尽管文件命名不直接指示故障类型，但通过对这些数据的分析，学生可以学习如何区分和诊断不同类型的轴承问题。所使用的轴承型号为SKF6205，这是一种常见的深沟球轴承。 这个大作业旨在让学生掌握利用FFT进行滚动轴承故障诊断的方法，通过实际数据的分析，增强故障识别和解决能力，为未来在机械工程领域的工作打下坚实基础。