现代监测系统通过三向加速度传感器同步采集轴向、径向和切向振动数据，采样频率需达到设备最高转速的10倍以上。例如，对于转速3000rpm的轴承，建议采样频率不低于50kHz，以确保能捕捉到高频故障特征。
时域分析：重点关注峰值（Peak）、均方根值（RMS）和峭度（Kurtosis）指标。当RMS值超过基准值1.5倍时，需启动预警机制。
频域分析：通过FFT变换识别特征频率，如外圈故障频率（BPFO）、内圈故障频率（BPFI）和滚动体故障频率（BSF）。某汽车生产线案例显示，准确识别特征频率可使故障定位时间缩短70%。
针对早期微弱故障，采用包络解调技术提取高频冲击成分。实验表明，该技术可提前3-6个月检测出直径0.2mm以下的点蚀缺陷，较传统方法灵敏度提升5倍。
根据ISO 10816标准，结合设备类型制定分级阈值：
A区（良好）：振动速度有效值≤2.8mm/s
B区（预警）：2.8mm/s＜振动值≤4.5mm/s
C区（报警）：4.5mm/s＜振动值≤7.1mm/s
D区（停机）：振动值＞7.1mm/s
某钢铁企业实施该标准后，轴承故障导致的非计划停机减少82%。
建立振动趋势数据库，当振动值周增长率超过15%时触发预警。某风电场案例显示，该方法可提前45天预测轴承退化趋势。
结合温度（ΔT＞10℃）、电流（ΔI＞5%）和噪声（ΔdB＞3）等辅助参数，构建综合预警模型。某半导体设备应用后，误报率从28%降至6%。
计算振动信号的能量熵值，当熵值连续3天超过历史均值20%时，建议安排维护。某数控机床企业采用此方法后，维护成本降低35%。
初期故障：振动幅值缓慢增长，建议增加监测频率至每日1次
发展期故障：振动幅值呈指数增长，需在72小时内完成维护
临界故障：振动幅值超过阈值50%，立即停机检修
通过LSTM神经网络建立振动-寿命映射关系，预测精度可达92%。某轨道交通企业应用后，轴承更换周期优化率提升40%。
实施线性轴承振动监测系统可使设备综合效率（OEE）提升18%-25%，维护成本降低30%-40%。建议企业建立振动数据中台，集成边缘计算与云计算能力，实现从数据采集到决策输出的全流程自动化。通过持续优化预警阈值与维护策略，可构建预防性维护向预测性维护的转型路径，为智能制造提供可靠的技术支撑。
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2025-10-24
