文献综述（或调研报告）：
摘要：轴承故障是风力发电机组运行故障的主要原因，因此，我们需要准确知道轴承退化的原因和轴承状况时，利用故障检测技术和信号处理技术等，对轴承的工作状况进行识别、检测和诊断。
正文：
- 轴承故障的原因：
- 机械负荷
到目前为止，径向和轴向力是轴承故障的最常见和分析最多的原因。这种载荷导致分布和局部磨损增加。认识到这一点导致了这样的实验，在实验中应用这种载荷来在轴承中人为地发展故障以研究故障的产生。这些力的特性在实践中必须通过一个单独的过程独立确定，例如偏心力和相关的径向力或甚至由转子位移引起的轴向力。
电机轴承老化的一个重要后果是转子在定子孔中变得偏心，导致静态偏心和/或动态偏心，破坏相邻磁极的磁力之间的微小平衡，导致不平衡的磁拉力，并在轴承上增加负载。然后，偏心将首先导致轴承进一步退化。
- 电力负荷
长期以来，人们已经认识到电流和电压可能对轴承造成的损坏。数十年前发明了防止由于磁不对称和电荷引起的电应力导致轴承损坏的技术。自20世纪90年代中期以来，这个话题再次引起人们的兴趣，相比之下，由于逆变器的共模（CM）电压和电机的高频分量之间的相互作用引起的高频轴承电流（高频元件由陡峭上升的电压边沿组成，具有高）被发现使得现代基于电力电子的变速驱动系统面临风险。在很大程度上，放电电流，其理想地理解为首先跨轴承然后在轴承内放电的电压，以及与高频共模电流直接相关和流过轴承的电流是有区别的。
- 化学和环境原因
污染会严重缩短轴承寿命。不同的污染物具有不同的效果：水通过氧化直接降解润滑剂和表面，颗粒破坏润滑剂膜并分离滚动体表面。
- 滚动轴承诊断方法
- 温度分析法
- 油样分析法
- 振动分析法
其中，振动分析法因为其适用范围广、效果明显且信号采集处理比较方便而被广泛采用。轴承故障诊断的具体过程包括振动信号测取、故障特征提取、故障模式识别、故障诊断分析和系统决策干预。在其中，故障模式识别是轴承故障诊断的本质。
- 轴承故障诊断的发展及现状
在20世纪60年代中期，随着快速傅里叶技术的发展，振动信号的频谱分析有了巨大的进展。人们将收集到的振动信号与频谱分析仪分析得到的结果进行比对，从而判断滚动轴承是否出现故障。
20世纪60年代末期，人们尝试用冲击脉冲仪测得的最大幅值来诊断轴承的工作状态。
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