在机械工程领域，轴承是各类旋转机械中不可或缺的关键部件，滚针轴承更是凭借其只特的结构和性能在众多设备中发挥着重要作用。然而，由于长时间的运转、复杂的工作环境以及各种不可预见的因素，滚针轴承可能会出现故障。对其故障进行准确的诊断是确保设备正常运行、避免重大事故的关键。而故障振动分析方法是一种非常有效的手段，滚针轴承故障振动分析方法与滚动轴承的故障振动分析方法相似，主要可以从时域和频域两个方面进行处理。下面将详细阐述时域分析中的一些具体方法和技术要点。
观察时域信号波形
在现代机械故障诊断技术中，时域信号波形的观察是一项基础且重要的工作。当我们对滚针轴承进行故障诊断时，通过传感器采集到的加速度信号等振动信号，在时域下呈现出特定的波形。这个波形就像是轴承运行状态的一幅“心电图”，蕴含着丰富的信息。
例如，在一个专门设计的齿轮测试台架上，我们进行滚针轴承的相关测试。这个测试台架经过精心搭建，能够模拟实际工况下滚针轴承的工作环境，包括不同的转速、负载以及工作温度等条件。在测试过程中，我们以100kHz的采样频率采集了0.1秒的加速度时域信号。这一采样频率的选择是经过深思熟虑的，它既要保证能够捕捉到足够多的信号细节，又不能使数据量过大而导致处理困难。
当我们观察这个采集到的时域信号波形时，就如同在解读一份神秘的密码。我们可以从中寻找是否有明显的冲击，这些冲击可能是滚针与滚道之间的异常碰撞、局部磨损或者其他故障因素导致的。脉冲的时间间隔也是一个关键信息，它可能与滚针的旋转周期或者故障发生的频率相关。例如，如果我们发现脉冲时间间隔呈现出一定的规律性，这可能暗示着某个部件的周期性故障。
另外，是否存在幅值调制也是一个重要的观察点。幅值调制可能是由于多种因素引起的，比如轴承内部的间隙变化、润滑不良等。轴频信息同样不容忽视，它反映了轴的旋转速度，与轴承的运行状态密切相关。这些从时域信号波形中获取的信息，就像是拼图的碎片，有助于我们逐步识别故障频率，从而为准确诊断滚针轴承的故障奠定基础。
局部时域信号放大
在对滚针轴承的故障诊断过程中，仅仅观察整体的时域信号波形有时是不够的。由于一些短时的冲击信号可能在整体波形中被淹没或者难以清晰地分辨，所以我们需要采用局部时域信号放大的方法。
想象一下，整个时域信号就像是一幅巨大的画卷，而我们所关注的短时冲击信号就像是画卷中的微小细节。为了更清楚地看到这些细节，我们需要像使用放大镜一样，对时域信号进行局部放大。例如，我们选择放大时域数据的前10毫秒。这10毫秒的选择并不是随意的，它可能是根据之前对整体时域信号的初步观察，或者是基于对滚针轴承故障特征的先验知识确定的。
当我们对这10毫秒的时域信号进行放大后，就如同在微观世界里发现了新的景象。我们可以看到存在3个明显的冲击信号。这些冲击信号就像是平静湖面上突然泛起的涟漪，它们的出现预示着滚针轴承内部可能存在的异常情况。这些短时的冲击具有特殊的意义，它们将激起结构的固有频率。
滚针轴承及其相关的机械结构都有各自的固有频率，这是由其材料特性、几何形状以及装配方式等因素决定的。当短时冲击发生时，就相当于给这个结构施加了一个外部激励，这个激励的能量会使结构按照其固有频率进行振动。这种由冲击引起的固有频率的激发，会在整个振动信号中产生特殊的表现，进一步为我们分析滚针轴承的故障提供了重要的线索。
统计分析
在滚针轴承故障的时域分析中，统计分析是一种从大量数据中提取有价值信息的有效方法。时域数据的统计分析可以从不同的角度进行，主要包括按单值来统计和按趋势项来统计。
单值统计是一种较为简单直接的方法，它是指时域数据全程仅统计一个值来表征整个数据的特征。这个单一的值可以是数据的平均值、更大值或者其他具有代表性的统计量。例如，我们可以计算整个0.1秒时域数据的平均加速度值。这个平均值能够在一定程度上反映滚针轴承在这段时间内的整体振动水平。如果这个平均值超出了正常范围，就可能暗示着轴承存在故障或者工作状态异常。
而趋势项统计则是一种更为细致、动态的统计方法。它是每帧数据统计一个单值，这里的每帧数据可以根据实际情况进行划分，比如按照固定的时间间隔或者按照特定的事件触发来划分。然后将每帧统计到的单值按时间先后顺序连成曲线。这条曲线就像是滚针轴承运行状态的动态轨迹，它能够反映出轴承振动特征随时间的变化趋势。
例如，在一个长时间的滚针轴承运行监测过程中，我们按照每10毫秒为一帧进行数据划分，然后对每一帧数据计算其均方根值（RMS）作为单值统计量。将这些单值按照时间顺序连接起来形成的曲线，如果呈现出逐渐上升或者波动较大的趋势，这可能意味着滚针轴承的磨损在加剧或者存在间歇性的故障。通过这种趋势项统计分析，我们能够更敏锐地捕捉到滚针轴承运行状态的细微变化，从而及时发现潜在的故障隐患。
频域分析
在滚针轴承故障诊断领域，频域分析与时域分析同等重要。频域分析能够从另一个角度揭示滚针轴承振动信号的特征，为准确判断故障提供不可或缺的依据。频域分析主要涉及频率范围选择和频谱图分析等关键✌。
频率范围选择
滚针轴承在不同的故障发展阶段，其振动信号在频域上会呈现出不同的特征。结果，根据故障的不同发展阶段，选择合适的频率范围进行分析是非常重要的。
在实际的工程应用中，我们大多数情况下将频率范围划分为低频段（0~1kHz）、中频段（1~20kHz）和高频段（20~80kHz）。每个频段都对应于故障的不同阶段，并且每个频段的信号具有不同的特征。
低频段（0~1kHz）往往与滚针轴承的一些宏观故障相关。例如，当滚针轴承出现较大的间隙变化或者轴的不对中情况时，这些故障会在低频段的振动信号中有所体现。这是因为这些宏观故障会导致整个轴承 - 轴系结构的振动频率较低。在这个频段，我们可能会观察到与轴的旋转频率相关的振动成分，如转频及其倍频。这些频率成分的变化可以反映出轴的旋转状态是否稳定，以及轴承与轴之间的配合是否正常。
中频段（1~20kHz）则更多地与滚针轴承内部的一些局部故障相关。比如滚针的表面磨损、滚道的局部损伤等。当这些局部故障发生时，会在中频段产生特定的振动频率。这是因为局部故障会引起滚针与滚道之间的接触力发生变化，从而激发中频段的振动。在这个频段，我们需要仔细分析振动信号的频率成分，寻找那些与故障相关的特征频率。
高频段（20~80kHz）大多数情况下与滚针轴承的微观故障或者早期故障相关。例如，当滚针表面开始出现微小的裂纹或者润滑膜的局部破坏时，这些微观变化会在高频段的振动信号中产生响应。由于这些故障初期的变化非常微小，它们所引起的振动频率相对较高。在这个频段进行分析，就像是在寻找隐藏在细微之处的线索，能够帮助我们在故障的早期阶段就发现问题，从而采取及时的措施进行修复或者预防。
频谱图分析
频谱图是频域分析中的重要工具，它能够直观地展示滚针轴承振动信号在不同频率下的能量分布情况。伴随滚针轴承故障的发展，频谱图中的特征频率会发生变化，这些变化就像是故障发展的“指纹”，为我们准确判断故障的发展阶段提供了依据。
在故障的早期阶段，滚针轴承的振动信号相对较为微弱，频谱图中除了转频及其倍频，并无明显的故障频率。这是因为在早期，故障还处于萌芽状态，对整个轴承的振动影响较小。例如，当滚针表面刚刚开始出现微小的磨损时，这种磨损可能只会引起非常轻微的振动变化，这些变化在频谱图上可能被转频及其倍频的信号所掩盖。
然而，伴随故障的不断发展，滚针轴承内部的结构损伤逐渐加剧。在后期阶段，频谱图中的轴承故障特征频率开始消失，取而代之的是宽带的随机特征。这是因为当故障发展到一定程度后，轴承内部的结构已经发生了较大的破坏，不再是简单的局部故障，而是整个轴承的运行状态变得混乱。此时，振动信号不再具有明显的周期性，而是呈现出宽带的随机振动。这种宽带的随机特征在频谱图上表现为能量在较宽的频率范围内均匀分布，这是滚针轴承严重故障的一个重要标志。
通过对频谱图的仔细分析，我们可以像解读一部故障发展的历史书一样，从频谱图的特征频率变化中了解滚针轴承故障的发展历程，从而为制定合理的维修策略提供有力的支持。
综合诊断方法
在滚针轴承故障诊断的实际应用中，单一的时域分析或者频域分析往往不能面面俱到、准确地评估轴承的健康状况。结果，需要采用综合诊断方法，将时域和频域的分析方法有机结合起来，以实现更面面俱到、更龑的故障诊断。
振动信号的综合分析
滚针轴承的振动信号是一个复杂的信息载体，它在时域和频域都包含着与故障相关的信息。通过综合分析时域和频域的信息，我们能够挖掘出更多隐藏在振动信号中的故障特征。
包络分析是一种龑的信号处理方法，它在综合诊断中发挥着重要的作用。包络分析的原理是通过对振动信号进行处理，提取出信号的包络线，然后对包络线进行频谱分析。在滚针轴承故障诊断中，当轴承出现故障时，振动信号往往会包含一些调制成分，这些调制成分反映了故障的特征。
通过包络分析，我们可以将这些调制成分从原始振动信号中分离出来，并在频域上进行分析。例如，在时域中观察到的幅值调制信号，经过包络分析后，在频域上会呈现出特定的故障特征频率。这种方法能够进一步细化故障特征，使我们能够更准确地判断故障的类型和严重程度。
再比如，我们在时域分析中发现了局部时域信号的冲击特征，与此同时在频域分析中确定了某个特定频段的能量异常增加。通过综合这两个方面的信息，我们可以推断出滚针轴承可能存在的具体故障位置和原因。也许是滚针在某个特定位置的磨损导致了冲击信号的产生，而这个磨损又引起了在相应频段的能量变化。
通过上述综合分析方法，可以有效地对滚针轴承的故障进行诊断和预测。需要注意的是，实际应用中往往需要结合多种分析手段，并根据具体情况选择更合适的诊断方法。因为不同的滚针轴承应用场景、不同的工作环境以及不同的故障类型，可能需要采用不同的分析组合和侧重点。只有这样，我们才能在复杂多变的实际工程环境中，准确地诊断滚针轴承的故障，确保设备的安全、稳定运行。