作为旋转机械的重要组成部分，滚动轴承是机械设备中故障触发点最集中的部位之一。旋转机械的故障形式虽然较多，但由滚动轴承引起的故障约占三分之一。因此，滚动轴承能否正常运转，直接影响到整机的性能。随着现代化步伐的加快，机械装备也向精密、高速、智能化方向发展。任何一个故障都会导致整个生产链瘫痪，从而造成不可估量的经济损失。因此，对滚动轴承失效的研究也具有重要意义。意义深远。通过对其失效模式、故障诊断、安装与维护等方面的阐述，总结了滚动轴承故障诊断的发展前景。

1 滚动轴承的失效模式

滚动轴承故障的诊断是对其失效时的失效模式进行诊断。通过每种模式的故障特征，对滚动轴承进行故障诊断，可以明确故障部位和损坏程度，从而及时更换轴承，避免重大机械故障的发生，减少经济损失。早期维护可延长轴承寿命。

滚动轴承按失效形式的形成分为两类：一类是轴承部件的点蚀、裂纹、剥落、划伤等造成的损坏；另一种是因异物落入或部件表面润滑不良造成的磨料磨损，直接接触造成的磨损故障。下表可以清楚地了解滚动轴承的失效模式及其原因。

2 滚动轴承的诊断方法

基于滚动轴承作为旋转机械中不可替代的重要部件，其研究的重要性也得到了显着体现。我国从20世纪80年代起就开始开展轴承故障诊断方法的研究。近年来计算机和智能化的快速发展，也为这一领域提供了源源不断的新技术方法和先进的理论基础，使故障诊断变得更加容易。进入新时代。

滚动轴承故障诊断最常用的方法有：振动分析、噪声分析、油样分析、温度分析、油膜分析、声发射诊断等。但是，基于实用性和有效性，振动分析方法可以比其他检测方法更好地应用于滚动轴承的检测和故障诊断。滚动轴承常用的振动信号故障诊断方法有：

倒谱分析（二次谱分析）：通过比较典型故障的倒谱和振动信号功率谱，可以区分复杂频率成分和噪声，更好地识别故障特征频率。

时频特征参数分析：分析时域特征参数（有效值、峰值、波峰因数、峰度指数等），对滚动轴承进行诊断。

频域特征参数分析：通过描述功率谱中频谱能量分布的分散程度以及主频带位置的变化来描述信号的频域特征。

冲击脉冲法（工厂广泛使用）：利用轴承不良运行时产生的脉冲振动的强度来反映故障程度。

包络分析法SPM（目前诊断轴承和齿轮故障最有效的方法之一）：是一种具有滤波和检测功能的振动信号处理方法。通过对振动信号进行滤波、解调、滤波，得到剩余包络线后的低频振动信号。

小波分析：可以识别振动信号中的突变信号，可以有效分析信号的奇异性。通过对不同层次的振动信号进行分解，可以获得信号的轮廓信息和详细信息，从而获得信号的本质信息和信息。识别故障特征信号和干扰信号。

目前利用滚动轴承振动信号实现故障检测与诊断的方式主要有两种：

(1)机理分析——随机共振和小波分析是常用的方法。

随机共振法：当噪声强度从小到大逐渐增大时，输出信噪比不下降，而是显着增大，并且存在一定的最优输入噪声强度，使得输出信噪比-系统的信噪比达到a，此时输入信号、噪声和系统非线性达到最佳匹配关系，形成所谓非线性系统的协同谐振现象。该方法可以在不消除噪声的情况下，通过增加噪声强度来增加有用信号的比例，提高信号的信噪比，从而提高信号质量和故障诊断的准确性。但由于其输出结果的随机性，在遗传进化算法和免疫选择算法的基础上，提出了一种基于遗传免疫粒子群优化的随机共振算法。

小波分析方法：非平稳信号分析的有效工具。但由于信号检测时小波基函数的选择不同，导致结果不同，难以构造理想的小波，因此提出了第二代小波变换。

(2)智能诊断——神经网络和支持向量机是常用的方法。

神经网络方法：以其独特的非线性自适应信息处理能力，推动人工智能和信息处理技术的发展。基于分布式存储、并行处理、自学习、自组织和非线性映射的优点，结合小波分析等其他技术，提出了一种基于BP神经网络的智能诊断方法。