滚动轴承故障检测在当今故障诊断技术领域中发展十分迅速，它在这一领域占有的地位也十分重要。国外的许多学者早在上世纪六十年代起就已经开始进行滚动轴承故障诊断方面的研究工作。随着傅里叶变换、小波变换、经验模态分解等信号处理新技术的不断完善，滚动轴承的故障诊断技术也得到了长足的发展，可以说是进入了一个崭新的研究阶段。80403

国内外当前针对滚动轴承的故障诊断一般采用的方法有以下几种：振动频谱分析、油液分析、红外光谱分析、光纤监测等方法，这些方法在一般用于特定的情况，但是在某些特定的工程环境中会受到不同程度的限制。

在这些滚动轴承故障诊断方法中，振动分析法是最为常用也是应用范围最为广泛的一种。但是这种方法存在一个明显缺点，就是在利用振动法进行检测时，由于轴承早期故障的振动信号十分微弱不易捕捉，同时又容易被周围的环境噪声信号所淹没，因此检测效率较低，准确率也不尽人意。另外，利用振动方法诊断轴承的故障是一种接触式检测[2]，即一般情况下传感器是直接安装在轴承座或者附近基座上的，这种方法在某些特定的情况下是成功的，但对于移动式或者不适宜安防固定式传感器的设备，例如大型旋转机械、铁路机车滚动轴承的故障诊断，该方法将受到不同程度的限制。

20世纪90年代初，声发射检测技术逐渐成熟并开始被应用于轴承的故障诊断研究之中。声发射检测技术主要通过分析材料的声发射现象从而对物体进行故障诊断。轴承在使用的过程中，经常会出现局部损伤、点蚀以及破裂等故障，这些故障在轴承进行周期性工作时会产生声发射信号，通过分析这些信号可以获得体现轴承故障的各种信息，因此，利用声音检测轴承的故障相比于振动分析法等方法更为稳定可行

Miettinen等人分别利用振动信号和声音信号对滚动轴承进行了状态检测，以峰值、包络谱、谱放射能量、冲击脉冲等作为检测指标，证明了在检测滚动轴承清洁程度的过程中，声发射检测有着很好的检测效果。论文网

Yoshioka[3]等研究了在轴向载荷作用下的滚动轴承状态，跟踪记录了早期的故障发展情况，并分别采用声发射和振动检测两种方法进行了研究。结果表明相对于振动法，声发射对早期的故障比较敏感[4]。

Schoess分别用六种方法对铁路机车轴承故障进行了诊断，分别是温度检测法、加速度检测法、应力监测法、红外温度探测法、霍尔效应轮速检测法以及声发射检测法，经过比较分析，声发射检测法最有效。

Williams等提取峰值、RMS值、峰值因子等作为振动信号和声发射信号的特征参数，并进行分析，认为声发射对滚动轴承进行故障检测效果一般。

Tan采集滚动体故障状态下的轴承声信号[5]，分析了信号的能量特征，分析表明：当转速和轴承尺寸增加时，声发射现象发生次数以及其持续的时间均会增加，特别是声发射现象发生的次数将会呈指数增长。

McFadeen利用接触式的安装方式，将声发射传感器安装在轴承座上，对不同转速下的轴承进行了监测[6]。实验发现，轴承座受到轴承滚珠的集中载荷作用产生声发射现象，主要体现在失真的尖峰信号上，因为传统的检测仪器不能检测出由于轴承座局部变形引起的小应变等类似类型的状况。但是可以通过信号处理的算法得到滚珠的通过频率。Choudhary和Tandonzai对不同转速下的轴承进行了故障类型的识别[7]，实验证明声发射对载荷不敏感，其技术随着滚动轴承的缺陷成都以及转速的增加而增加。近年来，国外在利用声信号检测技术对轴承的故障诊断的原来越多，理论渐趋成熟。我国于20世纪90年代开始进行利用声信号技术对轴承的状态进行状态检测，如今在工程实践方面也取得了一些成果。