汉航Hunter PAD Bearing专业的轴承故障诊断分析仪

轴承故障诊断分析的终极目标是优化改进轴承产品性能，当前使用轴承故障诊断分析仪是为了将来更少的使用轴承故障诊断分析仪。

滚动轴承是各类旋转机械设备的核心基础部件，广泛应用于航空航天、汽车、能源动力、轨道交通及工业智能制造等领域，长期在交变载荷、冲击负荷、粉尘高温、润滑不足及安装偏差等复杂工况下持续运转，极易产生点蚀、剥落、裂纹等故障。相关统计表明，旋转机械近四成故障由轴承失效引发；现代工业设备趋于大型化、连续化、自动化，传统定期检修模式存在停机损失大、维修冗余度高、无法提前预判隐患等弊端，一旦轴承突发故障易造成整条生产线连锁停机，严重影响工业生产安全与连续运行，因此开展轴承故障状态监测与智能诊断技术研究十分必要。

开展轴承故障诊断研究，能够实现轴承早期微弱故障的精准识别，提前排查设备安全隐患，避免故障恶化引发设备损坏与安全生产事故，保障机组长期稳定运行；同时可由传统定期维修转变为预测性维护，有效减少无效拆机、降低备件与人工运维成本，减少非计划停机带来的经济损失。此外，轴承故障诊断是设备PHM健康管理、智能工厂数字化运维的关键组成部分，可推动信号处理、特征提取与人工智能算法在机械故障领域的工程落地，为旋转机械智能运维、剩余寿命预测、产品改进设计提供技术支撑，具备重要的工程应用价值与学术研究价值。

轴承的部分应用领域：

轴承故障诊断仪器内置集成故障频率分析、SPM分析、润滑分析以及趋势分析四大功能。故障频率分析模块根据轴承型号、转速及结构参数，自动计算BPFI、BPFO、BSF、FTF等特征频率，并结合实测振动信号中的频谱峰值和倍频成分，判断是否存在对应故障特征，从而实现对早期轴承故障的快速定位。

SPM分析模块通过计算冲击脉冲相关指标，对轴承运行过程中产生的高频冲击信号进行量化分析。系统可输出绝对分贝值dBsv、背景分贝值dBi、标准分贝值dBn、最大分贝值dBm以及地毯分贝值dBc等参数，并进一步计算COND损伤指数和LUB润滑指数。其中dBn可作为轴承损伤程度的重要评价指标，当dBn较低时表明轴承状态良好；当dBn升高至注意、警告或危险区间时，说明轴承可能存在初期损伤、冲击增强或故障加剧风险，需要加强监测或安排检修。

图1 汉航 Hunter Pad 轴承故障诊断仪

润滑分析模块主要用于评估轴承润滑状态及摩擦风险。系统通过润滑入比值对润滑膜状态进行判断，当λ值较高时，说明轴承处于全膜润滑状态，滚动体与滚道之间具有较好的油膜隔离；当λ值处于中间范围时，说明轴承可能处于混合润滑状态，存在一定金属接触；当λ值小于或等于1时，则表明轴承处于边界润滑状态，金属表面直接接触频繁，磨损风险较高。通过该模块可及时发现润滑不足、油脂劣化、润滑系统堵塞或泄漏等问题，为补充润滑脂、检查润滑系统和停机维护提供依据。

趋势分析模块通过对历史检测数据进行连续跟踪，分析RMS、峭度、裕度因子、健康度、故障数及SPM指标等参数随时间的变化趋势。系统可根据趋势斜率和拟合优度判断设备状态是趋于稳定、改善还是恶化。当振动指标或冲击脉冲指标持续上升、健康度持续下降时，系统可判定轴承状态正在恶化，并给出加强监测、缩短检测周期或安排检修的建议。该模块不仅能够反映单次检测结果，还能够揭示轴承状态的长期演变规律，有助于实现从事后维修向状态监测和预测性维护的转变。

软件基础功能中的通道设置模块主要用于动态信号测量前的采集通道配置。系统支持多路采集通道独立管理，用户可根据实际测试需求对CH1、CH2、CH3等通道进行开启或关闭，也可通过“全选”“全不选”按钮实现批量启用或禁用，提高多通道测试配置效率。每个通道均可单独设置输入模式，例如IEPE差分输入、交流单端输入等，以适配加速度传感器及其他动态信号传感器。其中IEPE模式可为压电式加速度传感器提供恒流激励，适用于轴承振动、冲击脉冲和设备状态监测等场景；交流单端模式则适用于普通交流电压信号或外部调理器输出信号采集。

在量纲配置方面，软件可针对不同通道选择对应的测量类型，如加速度、电压等。对于加速度通道，系统支持设置传感器灵敏度参数，例如102.69mV/g、100mV/g等，软件会根据该灵敏度将采集到的电压信号自动换算为实际工程量信号，从而得到以g为单位的加速度数据；对于电压测量通道，则可选择电压量纲及V等单位，用于采集外部电压输出信号。通过这种“输入模式—量纲—灵敏度—单位”的配置方式，系统能够保证不同通道采集数据的物理意义准确一致。

此外，每个通道右侧设置有“更多”参数入口，可用于进入更详细的通道配置页面，例如设置采样范围、滤波参数、通道校准系数、报警阈值或传感器附加信息等。该功能便于用户针对不同测试对象进行精细化配置。整体来看，通道设置模块实现了多通道传感器接入、信号类型识别、灵敏度换算和工程单位转换等基础功能，为后续的动态信号采集、振动分析、故障诊断、SPM分析、润滑分析和趋势分析提供可靠的数据输入基础。

图2 通道设置界面图

NTS.Field软件内置轴承库查询系统，用于对不同厂家、不同型号轴承的基础参数和故障特征频率系数进行统一管理。用户可通过输入制造商或轴承型号进行快速搜索，也可按照制造商、轴承类型等条件进行筛选，便于在现场测试时快速匹配被测轴承型号。系统数据库中记录了轴承制造商、型号、类型、内径以及BPFI、BPFO、BSF、FTF等关键特征频率系数，其中BPFI对应内圈故障特征频率，BPFO对应外圈故障特征频率，BSF对应滚动体故障特征频率，FTF对应保持架故障特征频率。在实际诊断过程中，用户选择对应轴承型号后，系统会调用轴承库中的特征频率系数，并结合实时转速自动计算实际故障特征频率。

从功能管理角度看，轴承库支持新增、编辑、删除、导入和导出等操作。新增功能可用于录入现场常用或非标准轴承型号；编辑功能可修改已有轴承的参数或特征频率系数；删除功能可清理无效数据；导入功能便于批量导入厂家轴承数据库；导出功能可用于备份或在不同设备之间共享轴承参数。整体来看，轴承查询系统不仅提高了轴承型号匹配效率，也保证了故障频率计算的准确性和一致性，是轴承故障诊断软件的重要基础数据库模块。

图3 轴承查询系统界面图

设备测点管理功能主要用于建立现场设备的层级化管理结构，并对检测对象、测点和巡检路径进行统一配置与维护。该功能采用树状拓扑结构，将现场对象按照“根节点—分厂—生产工段—设备—测点”的逻辑进行组织，例如可在根节点下建立“第一分厂”，在分厂下建立“生产工段A”，再进一步配置“电机设备001”及其对应的“前轴承测点”“后轴承测点”。通过这种分级管理方式，用户能够清晰查看设备所属关系、测点布置位置及各检测对象之间的层级结构，为后续振动采集、轴承故障诊断、SPM分析、润滑分析和趋势分析提供明确的数据管理基础。

依据该节点维护和状态管理功能，用户可对不同层级节点进行新增、编辑和删除操作，并可通过测点旁的“检测”按钮直接进入对应测点的检测流程。界面顶部对当前设备或测点状态进行统计，包括总数、正常、警告和错误数量，并通过绿色、黄色、红色等状态标识直观反映设备健康情况，便于用户快速发现异常测点并优先处理。此外，系统支持“日常巡检路径”配置，用户可将多个测点组织成固定巡检路线，用于周期性点检和批量检测，从而提高现场巡检效率，减少漏检和误检，实现设备测点管理、状态展示和检测执行的一体化。

图4 设备测点管理功能

动态信号实时分析功能可以对采集到的动态信号进行实时分析与图形化显示。用户可在信号选择界面中勾选需要输出的分析结果，包括连续时间流信号（Time Stream）、分块时域信号（Time Block）、傅里叶变换（ FFT）、自功率谱（APS）、互功率谱（CPS）、频响函数（FRF）、相干函数（COH）、逆傅里叶变换（IFT）、自相关函数（Auto COR）、互相关函数（Cross COR）和冲击响应谱（SRS） 等。系统在完成数据采集的同时，可同步生成对应的时域波形、频谱、自功率谱、互功率谱、频响函数、相干函数、相关函数和冲击响应谱等图形，实现信号采集、实时处理和在线显示的一体化。对于轴承振动监测，软件可重点显示时域波形、频谱图和功率谱图，用于观察振动幅值变化、频率成分分布及故障特征频率，为后续故障诊断和状态评估提供依据。

图5 动态信号实时分析功能

动态信号在线检测功能主要用于对指定测点的信号进行实时采集、实时显示和在线分析。用户进入测点诊断分析界面后，可选择对应的采集通道，例如CH1，并选择需要显示的信号类型，例如Time Stream，Time Block。系统在检测过程中能够实时读取传感器采集到的动态信号，并以波形曲线的形式进行在线展示，横轴为时间，纵轴为信号幅值。通过该界面，用户可以直观观察设备运行过程中的振动变化、冲击峰值、周期性波动以及异常突变等特征，为判断轴承或设备是否存在冲击、松动、摩擦、故障发展等问题提供基础依据。

该功能不仅支持原始时域波形的实时显示，还能够同步计算并显示关键振动评价指标，包括位移、速度和加速度等参数。图中界面上方显示了本次检测过程中的主要测量结果，例如平均速度、峰值速度和转速等信息；波形区域上方还显示了当前测点的位移、速度、加速度等实时特征值，便于用户在观察波形的同时快速掌握设备振动强度。对于轴承故障诊断而言，Time Stream信号可用于识别冲击脉冲、周期性敲击、振动幅值异常增大等现象，是后续FFT频谱分析、包络分析、RMS计算、峭度分析和趋势分析的重要数据来源。

软件系统中还提供了历史趋势、添加备注、更多选项、恢复缩放、快捷截图设置等辅助功能。用户可在检测过程中查看历史趋势，比较当前信号与以往检测结果之间的变化；也可以添加备注，记录现场工况、设备状态、异常现象或维护信息，便于后续追溯和报告生成。波形图支持缩放和恢复显示，方便用户放大观察局部冲击或异常波形细节。底部显示当前检测状态和检测时长，例如“实时检测中22s”，并提供“停止检测”、“保存结果”、“关闭”等操作按钮，实现从在线采集、实时监测到结果保存的完整检测流程。

整体来看，动态信号在线检测功能实现了对设备监测信号的实时采集、实时波形显示、关键特征值计算和检测结果保存。该功能能够帮助用户在现场快速判断设备运行状态，及时发现异常振动和冲击特征，并为后续轴承故障频率分析、SPM分析、润滑分析和趋势分析提供可靠的原始数据基础。

图6 动态信号在线检测示意图

（2）内圈转频计算公式

假定外圈固定，内圈旋转，其中N是转轴的转速，单位r/min，则内圈的转频计算公式如下：

（3）内圈故障特征频率f_i

Z个滚动体在内圈上的某一个固定点的通过频率：

（4）外圈故障特征频率f_o

Z个滚动体在外圈上的某一个固定点的通过频率：

（5）滚动体故障特征频率f_b

滚动体上的某一固定点在内圈或外圈或保持架通过频率(或滚动体自传频率)：

（6）保持架故障特征频率f_c

保持架的旋转频率(或滚动体的公转频率)：

包络分析是一种信号处理方法，主要用于从复杂的振动信号中提取低频调制信号。它通过分析信号的包络（即信号的幅度变化趋势）来揭示隐藏在高频噪声中的低频特征。这种方法在轴承故障诊断中非常重要，因为故障引起的周期性冲击会产生调幅信号，而包络分析能够有效地提取这些信号。

包络谱分析过程

• 第一步：带通滤波

由于轴承初期的剥落或裂纹产生的冲击能量微弱，常被低频强信号淹没，但这种冲击会激发起轴承系统的固有高频共振。通过带通滤波，算法可以排除无关的机械噪声，只截取信噪比最高、故障特征最密集的共振频段，为后续的包络分析提供纯净的载波信号。

• 第二步：希尔伯特变换

为了构造一个复数形式的解析信号，对滤波后的信号x(t)进行希尔伯特变换，得到其正交分量。

• 第三步：取包络线

通过计算解析信号z(t)的幅值（即复数的模）：。这个A(t)就是包络信号。包络线包裹住了高频冲击的每一个顶点。该包络反映了振动信号瞬时幅值随时间的变化规律，能够表征高频冲击响应的外部轮廓。经过取模后，原始信号中快速振荡的高频载波成分不再突出，而由故障冲击引起的低频周期性调制信息被保留下来，从而使原本隐藏在高频共振中的故障特征频率更容易被识别。

• 第四步：包络谱分析

通过对得到的包络信号A(t)进行快速傅里叶变换（FFT），将时域的包络线转变为频域的包络谱，即可定位到轴承的故障特征频率。在谱图上，可以清晰地看到BPFO或BPFI这些故障特征频率及其倍频。

图7 动态信号包络谱示意图

图8 故障特征频率分析结果图

SPM分析模块是轴承故障诊断仪器中的冲击脉冲分析功能，主要用于检测轴承在运转过程中由于滚动体、滚道或润滑状态异常所产生的高频冲击信号。与普通振动分析相比，SPM分析对轴承早期损伤更加敏感，特别适合发现轴承初期剥落、点蚀、润滑不良、金属接触增强等问题。系统通过传感器采集轴承运行时的冲击脉冲信号，并对冲击强度进行量化计算，从而判断轴承是否存在早期损伤以及损伤程度。

SPM分析模块能够输出多项冲击脉冲评价参数，包括绝对分贝dBsv、背景分贝dBi、标准分贝dBn、最大分贝dBm、地毯分贝dBc等。其中，dBn是标准化后的冲击脉冲评价值，是判断轴承状态的重要指标；dBm反映检测过程中出现的最大冲击强度；dBc可理解为冲击背景或基准水平；dBi反映背景冲击水平；dBsv表示原始或绝对冲击强度。系统还会进一步计算COND损伤指数和LUB润滑指数，用于辅助判断轴承损伤程度和润滑状态。

该模块的主要作用是对轴承状态进行分级评估。SPM分析模块的评判标准为：dBn<20表示良好，20～35表示注意，35～60表示警告，≥60表示危险。例如图中标准分贝值 dBn=26.2，属于“注意”区间，因此系统给出的评估结论为“轴承有初期损伤，建议加强监测”。这说明当前轴承尚未达到严重故障阶段，但已经出现一定冲击异常，需要缩短检测周期，持续跟踪其变化趋势。

在功能方面，SPM分析模块不仅可以显示单次检测结果，还可以与诊断结果列表联动，对不同时间、不同转速下的检测数据进行对比。用户可以查看每次检测对应的转速、健康度、RMS、峭度、裕度因子和故障数，并结合SPM指标判断轴承状态是否恶化。对于现场维护人员来说，该模块能够快速给出轴承是否存在早期损伤、冲击是否增强、是否需要重点关注或安排检修等判断结果。

整体来看，SPM分析模块的核心功能是通过冲击脉冲信号识别轴承早期损伤，并用分贝指标和状态等级对轴承健康程度进行量化评价。它能够弥补普通振动RMS或频谱分析对早期微小缺陷不够敏感的问题，为轴承故障预警、润滑状态判断和预测性维护提供重要依据。

图9 SPM分析结果图

润滑分析模块主要用于判断轴承运行过程中的润滑状态，评估滚动体、滚道等接触表面之间是否形成有效油膜，以及是否存在润滑不足、金属直接接触、摩擦增强和磨损风险升高等问题。该模块通过对轴承运行数据、振动特征和润滑状态指标进行综合分析，给出润滑状态评价和维护建议，是轴承故障诊断中用于发现早期润滑异常的重要功能模块。

该模块的主要功能包括：一是润滑状态识别，通过λ值判断轴承处于全膜润滑、混合润滑还是边界润滑；二是磨损风险评估，当λ值偏低时，系统自动提示金属接触和磨损风险；三是维护建议输出，根据润滑状态给出补油、换油、检查润滑系统或停机检修等建议。

润滑分析模块的核心评价指标润滑膜厚比λ反映了润滑油膜厚度相对于接触表面粗糙度的大小。λ值越大，说明油膜越充分，滚动体与滚道之间越容易被油膜隔开；λ值越小，说明油膜不足，金属表面直接接触概率增加，轴承磨损和温升风险也会增大。

如图所示，λ=0.60，系统判断为边界润滑状态，并提示“表面接触频繁，磨损风险高”。这说明当前轴承油膜不足，滚动体与滚道之间可能已经出现较频繁的金属直接接触，容易引起摩擦升高、表面磨损、冲击增强和温度上升等问题。因此，系统给出的建议是立即补充润滑脂或润滑油，并检查润滑系统是否存在堵塞、泄漏或供油不足；如果振动或温度仍然持续升高，则建议停机检查。

整体来看，润滑分析模块的作用是把单纯的振动检测进一步扩展到润滑健康评估。它不仅能判断轴承是否已经出现故障，还能提前发现由于润滑不足导致的潜在磨损风险，从而帮助用户及时进行补脂、换油和润滑系统检查，避免轴承由轻微润滑异常发展为严重磨损或失效。

图10 润滑分析结果图

趋势分析模块主要用于对同一轴承测点的历史检测数据进行连续跟踪和变化趋势判断。它不是只看某一次检测结果，而是把多次检测得到的振动指标、健康度、RMS、峭度、裕度因子、故障数等数据按时间顺序进行分析，从而判断设备状态是稳定、改善还是恶化。图中上方列表展示了不同时间点的诊断记录，包括轴承名称、诊断时间、转速、健康度、RMS、峭度、裕度因子和故障数等信息，这些历史数据就是趋势分析的基础。

该模块的核心作用是通过趋势拟合判断设备状态变化方向。系统会对历史数据进行回归分析，计算趋势方向、斜率和拟合优度等参数。其中，趋势方向用于直接说明设备状态变化结果，例如稳定、改善或恶化；斜率表示指标随时间变化的速度，斜率越大，说明振动指标上升越明显；拟合优度R²用于评价趋势判断的可靠性，R²越接近1，说明数据变化规律越明显，趋势越可信。图中趋势分析结果显示：趋势方向为恶化，斜率为3.3426，拟合优度R²= 0.101，系统综合评估为“振动呈上升趋势，设备状态恶化”。

整体来看，趋势分析模块的主要功能是对历史检测数据进行趋势拟合、状态变化判断和风险预警。它能够把分散的单次检测结果转化为连续的状态变化曲线，帮助用户判断轴承故障是否正在发展、振动是否持续升高、设备是否需要重点关注，从而为后续维护保养和故障处理提供依据。

图11 趋势分析结果图

图12 轴承故障件安装示意图

现场测试过程中，在转轴端部或联轴器附近布置转速传感器，并通过反光标记或测速触发装置获取转轴实时转速。图13为转速传感器安装示意图。转速信号是轴承故障频率计算的重要基础，诊断仪需要根据实时转速计算BPFI、BPFO、BSF、FTF等故障特征频率，从而判断实际频谱中是否存在与轴承故障相对应的频率成分。通过同步采集转速数据，可以避免因转速波动导致故障频率计算偏差，提高诊断结果的准确性。

图13 转速传感器安装示意图

测试时将振动加速度传感器和冲击脉冲传感器安装在轴承座附近的刚性位置，使传感器能够有效接收轴承运行过程中产生的振动信号和高频冲击信号。图14为加速度及脉冲冲击传感器安装示意图。加速度传感器主要用于采集轴承振动信号，支持时域波形、频谱、RMS、峭度、裕度因子等参数分析；脉冲冲击传感器则用于捕捉轴承早期损伤产生的高频冲击脉冲，配合SPM分析模块判断轴承是否存在初期损伤或润滑异常。传感器安装位置尽量靠近轴承故障源，并保证安装牢固，以减少信号衰减和外界干扰。

图14 加速度及脉冲冲击传感器安装示意图

测试过程中，电机驱动试验轴系稳定运转，汉航 Hunter Pad 轴承故障诊断仪通过传感器采集轴承运行信号，并在软件界面中进行实时分析和结果显示。图15为现场测试图。诊断界面可同步显示轴承转速、温度、故障状态以及各类故障特征频率计算结果。从现场结果可以看到，在转速约1368RPM、温度约6.1的工况下，系统计算得到内圈故障特征频率BPFI约为159.11Hz，外圈故障特征频率BPFO约为114.55Hz，滚动体故障特征频率BSF约为68.14Hz，保持架故障特征频率FTF约为9.56Hz。软件进一步在检测结果中识别到早期内圈故障特征，检测到的故障频率包括BPFI及其二倍频、三倍频成分，即BPFI约159.1Hz、BPFI×2约318.2Hz、BPFI×3约477.3Hz，说明实测信号中存在明显的内圈故障周期性冲击特征。

图15 现场测试图

现场安装、传感器布置、转速采集和诊断结果充分验证了汉航Hunter Pad轴承故障诊断仪在信号采集、转速同步、故障特征频率计算、SPM冲击脉冲分析、润滑状态评价、趋势分析到诊断结论输出的完整流程中的高效性和专业性。现场测试中，仪器能够结合转速信号计算轴承故障特征频率，并在频谱或包络谱中识别出对应的故障特征频率及其倍频成分，诊断结果提示“检测到早期故障特征频率，建议缩短检测周期、加强跟踪监测”，说明仪器具备对轴承早期故障的识别能力。

从SPM冲击脉冲分析结果看，绝对分贝为38.9dBsv，背景分贝为12.7dB，标准分贝dBn为26.2dB，最大分贝dBm为42.0dB，地毯分贝dBc为22.0dB，COND损伤指数为18.1dB，LUB润滑指数为6.8dB。根据系统评价标准，dBn处于“注意”区间，诊断结论显示轴承存在初期损伤迹象，建议加强监测。该结果表明仪器不仅能够通过频谱识别故障特征，还能够通过冲击脉冲参数对轴承表面冲击状态和早期损伤程度进行量化评价。

从润滑分析结果看，润滑比值λ为0.60，系统判断轴承处于边界润滑状态，存在表面接触摩擦，磨损风险较高。该结果说明轴承运行过程中油膜建立不足，可能存在润滑油脂不足、润滑脂劣化、润滑通道异常或密封状态不良等问题。仪器能够根据润滑比值和润滑状态给出补充或更换润滑油脂、检查润滑系统是否堵塞或泄漏等维护建议，为现场润滑维护提供了直接依据。

从趋势分析结果看，振动趋势方向显示为恶化，斜率为3.3426，说明相关振动指标整体呈上升趋势，设备状态存在劣化倾向；拟合优度R²为0.101，表明当前趋势数据存在一定波动，线性趋势稳定性不强，因此应结合后续监测数据持续跟踪判断。该功能能够对振动、SPM冲击脉冲、损伤指数和润滑状态等参数进行连续分析，避免仅凭单次数据造成误判，并为后续检修周期调整提供依据。

综上所述，汉航Hunter Pad轴承故障诊断仪能够有效完成轴承故障诊断分析判定，既可以识别轴承故障特征频率及倍频成分，又可以通过SPM冲击脉冲分析判断轴承早期损伤，通过润滑分析评估油膜状态和磨损风险，并通过趋势分析跟踪设备状态变化。测试结果表明，该仪器能够准确发现轴承早期故障特征，并给出缩短检测周期、加强跟踪监测以及改善润滑状态等诊断建议，具备较好的现场适用性、故障识别能力和状态监测能力，同时该数据能够与汉航的NTS.LAB动力学测试软件及Simlab仿真分析软件交互，实现优化设计轴承动力学特性的作用。

如需了解更多产品信息与应用详情，欢迎您与我们联系。