精轧机滚动轴承故障诊断：ARIMA模型与频域分析

"本文主要探讨了高线精轧机滚动轴承的故障诊断技术，通过建立在线监测系统，采集轴承的振动信号，运用时域和频域分析方法来判断轴承的故障状态和部位，提升了故障诊断的准确性。文章还介绍了利用ARIMA模型进行滚动轴承状态的预测，以频段振动烈度分析和趋势分析来识别影响设备状态的关键频段，并通过建模预测设备的状态。这种方法在齿轮箱的状态分析中得到了验证，满足了工程应用的需求。" 在精轧机的故障诊断中，滚动轴承的健康状态至关重要。通过对轴承振动信号的实时监测，可以捕捉到设备的异常情况。时域分析通过观察振动信号的趋势图，能快速识别出轴承是否发生突发性故障。而频域分析则能揭示故障的性质和位置，例如，通过对信号的傅立叶变换，可以识别出特定频率成分，这些频率往往与轴承的特定故障模式相关。 文章提到了ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的选择和预测过程。ARIMA模型是一种时间序列分析工具，用于处理非平稳数据。通过比较不同(p,q)阶数的模型，根据Akaike信息准则(AIC)选取最佳模型。在这种情况下，ARIMA(7,1)模型被确定为最优，该模型对频段V6的数据进行了预测，并且预测误差在可接受范围内。尽管预测的相对误差在较大步长下会增加，但总体上仍满足工程需求。 此外，文章指出频段V6代表轴承的高阶谐波和轴承部件的固有频率，虽然它的贡献率相对较低，但因其弱信号特性，需要特别关注。预测结果显示，短期内轴承没有明显缺陷的迹象。 总结起来，文章提出了结合时频分析和ARIMA建模的滚动轴承故障诊断策略，这种策略对于设备状态的监测和预测具有较高的实用价值。它不仅能够及时发现潜在问题，还可以为设备维护提供依据，有助于减少意外停机和提高生产效率。通过在齿轮箱状态预测中的成功应用，进一步证明了该方法的有效性。