軸承是滾動設備最常見的部件，滾動軸承在長時間運行后經常會出現剝落、點蝕、裂紋、磨損等故障。

如何能及時的發現軸承故障，做好預防性維修保養？通常滾動軸承的故障通常以振動的形式來表現。通過獲取原始時域信號，信號調理、解析出軸承故障特征頻率（軸承故障特征頻率包括：內圈損壞頻率、外圈損壞頻率、滾動體損壞頻率、保持架損壞頻率）。常見的軸承故障分析手段有

頻譜診斷、包絡解調診斷、沖擊脈沖技術診斷、PeakVue等技術。這些技術都依賴于高性能傳感器或者高精密儀器和算法。在振動分析診斷時，時域波形是最基本、最直觀、最簡單的分析方法，通過時間波形，可以獲得信號基本的特征。波形中簡單快速的讀取到峰值，峰峰值，有效值、波峰因數等參數。

波峰因數（又稱為CF比值）其公式為峰值（Xp）與均方根值（Xp）的比值，它是一個無量綱。捷杰傳感通過大量研究發現當軸承無故障時，通常該測點的CF比值比較小，且很穩定。一旦出現軸承損壞如剝落、點蝕、裂紋后，軸承滾動體與內圈或者外圈運行時會出現沖擊信號，振動峰值明顯變大，但此時設備的均方根值無明顯變化，波峰因數（CF比值）比值也隨之增大。當故障不斷的擴展后，峰值逐步達到極限，均方根值開始變大，波峰因數（CF比值）會變小，直至恢復到無故障時的大小。

波峰因數判斷軸承故障的優點就在于不受軸承尺寸、大小、轉速及載荷的影響。也不受傳感器靈敏度的變化影響。對軸承的點蝕、剝落、裂紋特別適用。可以最簡便且有效的方式對滾動軸承進行早期的故障預警。幫助客戶從預防性維修保養跨越到預測性維修保養。

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