滚动轴承的故障诊断方法研究.docx

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滚动轴承的故障诊断方法研究

滚动轴承的故障诊断方法研究

第1章绪论

1.1研究的目的和意义

  滚动轴承是生产机械中的地位无可替代，当然也最易损坏的部件。

其运行状态会直接影响整台机械工作效率、精度寿命和可靠性。

滚动轴承的损坏会导致生产机械剧烈振动，并伴有强大噪声，不仅会影响产品的加工质量，严重时会导致生产机械的损坏或机械事故。

随着电机的广泛应用及其自动化程度的不断提高，对其安全性、精度和故障诊断的准确性的要求也随之提高。

传统的诊断方法不仅成本较高、准确率偏低，并且更新费用高，已然不能满足高科技设备的需求。

基于以上原因，本文在虚拟仪器的环境下，利用多传感器信息融合技术，实现滚动轴承的故障诊断，会对现在和将来的生产技术提供强有力的帮助。

1.2国内外电机滚动轴承故障诊断的研究现状

近现代以来，国内和国外的研究机构及学者在电机滚动轴承故障诊断的理论、技术与方法等方面进行了大量的研究分析工作，发表了诸多研究成果。

在国外，美国南卡罗林娜大学运用振动响应的多参数多频率的方法，对具有裂纹的和损伤的故障轴承进行诊断，目前已经取得了良好的成果。

美国宾州大学采用alpha beta -gamma跟踪滤波器和Kalman滤波器，对轴承故障的智能预示实现了完美成功。

日本九州工业大学运用基因算法优化组合特征参数，成功诊断出工况滚动轴承微弱故障。

意大利的Cassino大学，使用自谱技术对出现的轴承进行检测，判断故障轴承的初始问题，到目前为止也取得了有效的研究成果。

国外的这些技术有我们值得借鉴的地方，去其糟粕取其精华，研究更有技术的故障轴承诊断系统。

在国内，当滚动轴承存在故障时，大都以振动检测为主，因为轴承故障后常伴随巨大的声响，以及明显的外观表现。

国内的主要研究成果如下图所示。

主要人物

研究成果

王志刚、黄海鹰

以共振解调方法对电机振动信号进行处理，然后用提取故障特征值的方法对数电机滚动轴承进行诊断

何岭松

对振动信号进行包络提取，依据是数字滤波的方法。

武和雷

分析出了在强噪背景之下，运用自相关的办法；在小波包消除噪音的情况下，运用互相关的办法。

黄建新

用加速度传感器和声级计传感器，通过神经网络进行信息融合，对滚动轴承进行故障诊断

吉林工学院

提出监测系统和监测系统。

监测系统：

运用振动监测和温度监测进行在线的监测，省时省力，更能提前预支初始故障。

监测系统：

共振调节技术实时监测故障出现的位置和准确信息。

杨帆

在BP神经网络的基础上，运用加速度传感器和声级计传感器，获取振动信号和声音信号并融合在一起实现故障诊断。

分析国内外滚动轴承故障诊断的研究结果可知，因为单一传感器易受到外界干扰或自身故障等多个方面的原因，会对故障造成误判或错判，如:

声级计传感器易受到噪声的干扰，不能准确、无失真的反映滚动轴承的真实信号，温度传感器由于易受到外界温度的干扰，也常会出现误判或者错判等等。

调研及试验结果表明，滚动轴承出现故障时，最明显的特征是机床振动信号的变化，与此同时其电机的电流也会发生变化，且电流可以敏感的反映故障信息。

所以，运用加速度传感器监测机床的振动信号、电流传感器监测电机的电流变化信号，并在智能信息处理技术上，通过多传感器信息融合，获取滚动轴承的故障信息，是较为简单且效的方法。

1.3本文的主要研究工作

本文在吸取前人研究成果的基础上，提出如下主要内容：

第一章介绍了本课题的研究目的和意义，国内外的研究现状，提出本文的主要研究工作。

第二章针对滚动轴承故障机理及失效方式进行阐述；探究了当轴承发生故障时，振动与其是何种关系，并且介绍了振动的几种分类。

第三章介绍基于振动信号的轴承故障诊断方法。

主要介绍了基于振动信号的几种信号处理方法，包括时域分析法、频域分析法。

本章对比两种方法的优缺点，并从实用性的角度对它们进行了分析。

第四章滚动轴承故障诊断系统设计。

本章对系统的软硬件两部分进行了设计。

硬件部分主要包含振动传感器、光电编码器的选型以及信号调理电路与数据采集装置的设计。

软件方面包含基于DSP的信号采集与发送程序、LabVIEW开发环境简介基。

第五实验结果和分析。

对实验对象、实验平台和实验步骤进行了详细的介绍；然后利用设计的轴承故障诊断系统对振动信号进行采集，并通过故障分析模块对振动信号进行了处理、分析。

实验结果表明本文设计的轴承故障诊断系统可以有效的诊断轴承故障

第六章总结与展望。

概述了全文的主要工作以及创新之处，介绍了该滚动轴承故障诊断系统所取得的效果，并列举了系统所存在的不足之处，对设计的系统可以改进之处进行了展望。

第2章电机滚动轴承故障机理分析

2.1引言

滚动轴承在电机上的主流地位无可替代，作用更是不可小觑。

然而，滚动轴承也是电机上最容易损坏的部件，所以对电机的滚动轴承进行故障机理分析是非常有必要的。

滚动轴承在初始损坏阶段表现并不明显，不易被发觉，因此对滚动轴承进行实时监测是必须的。

而当轴承发生明显的故障时，会发出巨大的声响，并且会破坏整台机械的运作，从而影响工作效率，更严重时会造成巨大的人身财产安全。

综上所述，对滚动轴承故障机理进行分析研究大有必要。

2.2滚动轴承的典型结构

滚动轴承的典型结构如图2.1所示。

内圈、外圈、滚动体和保持架是轴承最重要的四个组成部分。

保持架将一定数目的滚动体按固定间隔均匀排列在内圈与外圈之间。

滚动轴承运作时，大都通过机械压装或加热装配的方式将内圈装在转轴上随轴转动，外圈固定在轴承座上。

图2·1滚动轴承典型结构图

2.2滚动轴承的失效形式

电机滚动轴承在正常使用时，会出现各式各样的问题，例如：

磨损、断裂...。

引起轴承的故障振动的原因也有许多：

润滑剂不及时给予、工人在安装时操作不当、侵入异物（水分、油脂、杂志等）、发生腐蚀、承载过重等等，为此我们有必要对其失效形式进行探究，下面将给出滚动轴承的主要损伤形式及原因:

损伤的外在表现

出现的外观表现

损伤的原因

磨损

1）轴承缝隙的增加

2）粗糙程度加大

3）振动和噪声增大

1）滚动体与套圈的滑动

2）轴承侵入异物

3）润滑不良会加剧磨损

疲劳剥落

1）最初在表面产生细小裂纹

2）逐步发展至轴承表面产生片

状或点坑状剥落

3）严重时轴承表层大片剥落

1）过度使用致使疲劳仍继续工作

2）不及时给予润滑剂

3）不适当位置的安装

断开和出现裂纹

断开不能继续使用；出现明显的裂纹影响机械寿命

1）运行载荷过大、转速过高

2）由于润滑不良或装配不善产生过大热应力

化学腐蚀

轴承表面局部或全部生锈

1）轴承密封不严

2）工作环境带有腐蚀性物质

电腐蚀

滚道上存在密集的电流凹坑

微震腐蚀

套圈表面产生红色或黑色锈斑

由表2.1可以看出，轴承在安装和运行的过程中会有各种各样的因素致使轴承发生故障。

如若故障轴承不能及时地更换和维修，很快会损坏报废，造成极严重的后果。

2.3滚动轴承的故障诊断常用方法

轴承故障诊断的方法有很多,根据采样的状态信息性质不同，主要分为以下几类：

（1）振动检测法:

当轴承元件的表面出现损伤时，轴承在运行工作中就会发生突变性的脉冲冲击信号,这时安装在轴承座上的振动传感器就会接收信号并分析，以以诊断轴承是否发生故障。

对于磨损类故障，振动信号也与正常状态不同，所以此种方法对任何轴承类型和工作环境都适用，且采集信号方式简单、易于存储，诊断准确度高，因此有广阔的发展前景。

（2）温度分析法

（3）磨损颗粒分析法

（4）油膜电阻检测法

（5）声发射诊断技术

经分析得出，振动信号分析法的适用范围最广，且对各种故障形式都有良好的监测效果，所以本文采用振动信号分析法来分析诊断轴承故障。

2.3滚动轴承的故障机理

滚动轴承对于整个电机机械而言，至关重要，起着支撑部件的作用，它的结构主要包含四个方面：

外圈、内圈、滚动体、保持架。

在工作运转状态下，电机的滚动轴承的振动有两类：

一跟弹性有关；二跟滚动体表面状况有关。

跟弹性有关的振动，与异常状态没有关系。

而与表面状况有关的振动，则会体现轴承的故障情况转电机的滚动轴承在正常工作运动下，它的滚动体会在内圈与外圈之间来回滚动，然而当滚动体在正常工作时，假设滚动的表面有所损伤，那么滚动体在损伤表面继续工作的时候，会产生一种影响工作的力，叫做交变的激振力。

因为损伤在滚动体表面并没有规则，没有形状，所以产生的激振力是跟频率有关的振动，其属于随机振动。

由分析得出，当滚动表面损伤的时候，它的形态和轴的旋转的频率决定激振力的频率。

轴承和外壳，它们的好坏直接影响了整个系统与其他部件之间的工作关联。

总而言之，振动系统的最终振动是由二者共同决定。

换个意思也就是说，当轴承异常运动时，它所产生的振动频率由整个轴的旋转频率、速度、损伤部分的形状、轴承与外壳和其它部件之间工作关联好坏共同决定。

众所周知，我们的汽车轮胎，它在运转过程中运转的速度越快，时间越长，损坏的也就越快，寿命也就越短。

与此相似，当轴的旋转速度高的时候，损伤也就越严重，它的振动频率也就越高。

轴承的尺寸越小，固有频率振动也就越高，所以当整个轴承发生不正常运作时，所有的轴承都没有一个特定的规律，没有一个现成的法则，即便是对待同一种类型的轴承，当发生故障或者是不异常状态时，也不会发生单一频率的振动。

2.4滚动轴承的振动类型

电机滚动轴承故障的特征频率

对于发生故障的轴承，故障位置的不同会影响故障特征频率的不同，所以通过分析轴承的故障特征频率，不仅能判断是否发生故障，还能分析故障发生的位置。

求解滚动轴承故障特征频率涉及的参数如图2.4所示。

图中D为轴承节径，d为滚动体的直径，

为转轴的旋转频率，

为滚动体的自转频率，

为滚动体的公转频率。

图2.4滚动轴承故障特征参数

对于内圈随着转轴转动，然而外圈固定的轴承来说，如果滚动体与内轴之间只是单纯的接触，没有其他任何别的表现，则滚动体的公转频率为:

（2-1）

式中a为接触角，对于深沟球轴承来说，如果接触角为0°，则cosa=1。

滚动体自转频率公式如下所示

（2-2）

经分析得到，如果滚动体的个数为z,那么各个元器件故障特征频率公式如下所示

（1）外圈：

（2-3）

（2）内圈：

（2-4）

（3）滚动体本身：

（2-5）

由上述公式可以得到，的轴承故障特征频率值的前提是理想状态，而在轴承实际工作中，因为轴承本身及运行状态不可能达到理想状态，内圈与外圈不可能存在单纯滚动，再加上测量仪器本身的误差,实测的故障特征频率就会与计算值存在偏差。

滚动轴承的固有振动

由上述公式可以得到，在电机滚动轴承正常工作运动状态下，滚动体和所接触的内圈和外圈之间不可能发生单纯的滚动，也会产生冲击，所以也会引发轴承各个元器件之间的振动，此振动是一种受压迫的振动，当它的振动频率和轴承各个元器件之间的固有频率一样的时候，振动就会更加剧烈。

固有频率是元器件本身自己的特性，与元器件的材料形状质量等等有关系，而与轴的运转速度没有关系。

轴承套圈与滚动体的固有振动频率计算公式如下:

（1）在圈平面内，轴承套圈的固有频率公式：

（2-6）

（2）滚动体的固有振动频率为:

（2-7）

式中r--滚动体半径，单位为m；

--材料密度，单位为

。

对使用钢材制造的轴承来说，其轴承套圈在圈平面内的固有频率计算公式为:

（2-8

式中h--套圈厚度，单位为mm。

而滚动体的固有频率计算公式为:

（2-9）

依据上述公式得出的固有频率只是理论值，然而在实际条件下，因为加工误差、安装和运行过程中轴承产生形变一系类原因，理论值会与实际值会有所误差。

对安装在轴承座上的振动传感器来说，传感器接收到的固有频率大都为外圈固有振动频率。

在承载状态下的电机滚动轴承振动

1.滚动体的公转震动

滚动轴承在正常工作运转状态下时，不同的位置承载滚子数目也不尽相同，如图2.1所示，这样就致使承载的刚度也不相同，从而就引起轴承内心起伏的波动。

此刻，振动成为滚动体的传输振动。

其振动主要频率成份为

其中Z为滚动体数目，

为滚动体公转频率。

为轴的旋转频率。

图2.1不同位置承载滚子数目

2.电机滚动轴承非线性的刚度度引起的振动

滚动轴承的工作原理是依靠滚道与滚动体之间的接触来承载，和弹簧的特性相似。

在没有给予润滑剂的状态下或者润滑剂的量不够良好的时候就会出现非弹簧性质的特性。

这种非线性的弹簧特性，就会在推力方向上产生不正常的振动，它的频率轴的旋转频率f,及高次谐波2f,3f,..分数谐波......这种振动大都发生在比较深槽的轴承上。

3.滚动轴承制造或装配的原因引起的振动

2.5本章小结

本章首先简单介绍了滚动轴承的典型结构，其次对滚动轴承几种常见的失效形式进行了简要的分析，然后阐述了滚动轴承的故障机理，并给出了滚动轴承内、外圈和滚动轴承故障时有关的公式。

最后重点对滚动轴承的几种振动类型进行了分析。

第三章基于振动信号的轴承故障诊断方法

对比滚动轴承故障诊断的各种方法,基于振动信号的故障诊断法具有很多优点，如:

轴承运行的各种状态信息都可以在振动信号中得到反映；振动信号采集简单且易于存储；对于轴承早期故障也很敏感；诊断可信度高且成本较低等。

为了从振动信号中得到轴承故障信息,还需对采集到的轴承振动信号做进一步的处理。

轴承振动信号分析方法有很多，本章主要从时域、频域角度进行阐述。

3.1时域分析法

时域分析是最早时期出现的轴承故障诊断技术，依据对振动信号的时域波形进行探索。

首先获取振动信号峰值、均值等时域参数，再对比正常轴承振动时域参数，则可判别轴承是否发生故障。

时域分析法操作简单，缺点是只能初步判断轴承是否故障，不能准确判断故障。

时域参数可分为存在单位的有量纲参数以及通过它们的比值得到的无量纲参数。

有量纲参数

设采集到的离散化振动信号为

其有量纲参数与定义如表3.1所示，其中N为采样点数。

表3.1时域有量纲参数及定义

名称

定义

峰值

均值

均方根值

峰值适用于具有瞬时冲击的故障情况，如断裂、剥落等表面损伤类故障。

另外，在转速较低的情况下，峰值对于异常状况也有很高的敏感度。

均方根值可以反映振动信号随时间变化的大小，多用于检测表面磨损的情况。

这些有量纲参数会随着轴承故障的恶化而增大，因此常被用来判断轴承的故障程度。

无量纲参数

有量纲参数的大小与转轴的转速和负载大小等工作条件都有关系,所以有量纲参数易受到轴承运行状态的影响导致诊断出现误差。

为了克服这一缺陷，本文在时域分析中引入了无量纲参数。

常用的无量纲参数与定义如表3.2所示:

表3.2时域无量纲参数及定义

名称

定义

峰值指标

峭度指标

脉冲指标

裕度指标

正常轴承的峰值指标一般不大于5，而当出现表面损伤类故障如点蚀、断裂

等时峰值指标将会增大。

峭度指标反映轴承振动的规律，其对轴承早期故障比较

敏感，在正常情况下，振动信号满足正态分布，K值在3左右，而轴承刚发生故

障时，K值将逐渐增加，但当恶化为大面积故障时，K值的变化已不怎么明显，

所以峭度指标主要应用于故障的早期诊断。

无量纲参数的大小只与轴承本身的状

态相关，不受转速以及负载变化的影响，使用较为简便。

综上所述，时域分析法操作简单、使用方便，所以在滚动轴承的简易诊断中

有着广泛的应用。

时域分析法的缺点是不能反映轴承振动信号的频率特征，得不到轴承故障特征信息，所以不能判断轴承故障的类型和发生的位置。

而且在实际应用中，时域参数的合理范围不仅需要通过大量的实验来确定，还受到轴承型号以及运行状态的影响BI。

3.2频域分析法

时域分析只能对轴承故障进行简单判断,在需要具体故障信息的场合,时域

分析就不能满足要求，因此，频域分析被引入轴承故障诊断中。

对于不同类型的

故障，轴承振动信号故障特征频率也不同，通过分析振动信号中的频率成分，

将两者进行故障特征频率对比，则能判断轴承故障类型，根据故障特征频率处振幅的大小，可以判断轴承故障严重程度。

所谓频域分析就是将振动信号傅里叶变换，得到振动信号的频率分布函数。

设有一信号x（），其傅里叶变换为:

（3-1）

式中:

 o=2πf 。

对于采集到的离散振动信号

，离散傅里叶变换为:

（3-2）

式中:

 k为谱线号，可以是任意整数，N为信号的序列长度。

傅里叶逆变换公式为:

（3-3）

傅里叶变换是把振动信号从时域转换到频域，从而可以观察信号的频率分布。

但由式（3-1）和（3-2）可以看出，变换后得到的X（k）是一个复函数，其并没有实际意义，需要进一步处理得到振动信号的频谱。

按照频率成分不同，可分为幅值谱、功率谱、倒数谱等。

（1）幅值谱

幅值谱的作用是体现信号幅值频率分布的情况，代表着频带内每个频率点的信号的强度。

幅值谱的计算公式如下:

（3-4）

根据之前的分析可知,在故障轴承的振动信号幅值谱上会出现较为明显的峰值，对比峰值所在的频率范围和计算得到的故障特征频率，可以判断轴承是否发生故障以及故障位置。

（2）能量谱

能量谱的作用是体现信号能量频率分布的情况，计算公式如下所示:

（3-5）

由能量谱的计算公式可知，能量谱是幅值谱的平方。

大量的噪声成分包含在振动信号里，在故障早期特征频率对应的幅值较小时，噪声会掩盖特征信息。

对幅值谱取平方后，特征信号的幅值被增强，而噪声得到抑制，所以能量谱比幅值谱更有利于信号的分析。

（3）功率谱

功率谱的作用是体现信号功率频率分布的情况，计算公式如下所示:

（3-6）

功率谱与能量谱的关系呈线性，因此具备明显特征信息、抑制噪声的优点,在振动幅度较小的情况下，功率谱更利于分析。

（4）倒数谱

倒数谱反映复杂频谱的周期性，其本质是对频域信号傅里叶再变换，可以得到频谱中的周期性信息。

倒数谱计算过程如下:

首先求出信号

的功率谱密度函数

，其表达式如式（3-7）所示:

（3-7）

式中:

为傅里叶变换。

对

的对数值进行傅里叶逆变换，得到信号的倒频谱，其计

算公式如下:

（3-8）

式中:

为傅里叶逆变换，

为具有时间量纲的变量。

倒频谱利用对数转换可以凸显出信号的周期及频率间隔，因此能获得较好的

诊断结果。

3.8本章小结

本章应用时域分析法和频域分析法对进行阐述分析。

其中时域分析法包含有量纲参数和无量纲参数分析，并给出两种参数的有关指标和计算公式。

频域分析法主要介绍基于傅里叶变换的幅值谱分析、功率谱分析以、能量谱分析以及倒数谱分析，并依次给出频率分布计算公式。

第四章滚动轴承故障诊断系统设计

诊断滚动轴承故障包括四个步骤：

信号测量与采集、状态信息提取、状态识别以、诊断决策。

对滚动轴承振动信号的故障特征和常用的诊断方法在此前已经进行了详细的介绍。

本章将对滚动轴承故障诊断系统的信号采集环节相关硬件以及

状态信息提取与识别环节相关软件进行设计。

4.1轴承故障诊断系统设计方案

轴承故障诊断系统主要由信号采集系统和信号处理与分析系统两部分组成。

信号采集系统为硬件部分，包括振动传感器、光电编码器、信号调理电路

与数据采集装置。

信号处理与分析系统即软件部分主要由信号接收与存储、

数据分析处理等软件模块组成。

本文设计的轴承故障诊断系统的系统框图如图

4.1所示。

图4.1轴承故障诊断系统框图

由图4.1可以看出整个诊断系统的工作流程:

①振动传感器对轴承的振动信

号进行采集，光电编码器对转轴的速度信息进行采集；②将采集到的振动信号送

入调理电路进行调理，变换成可被DSP的AD端口接收的模拟信号；③利用DSP

对调理信号进行AD采样，并通过eCAP对光电编码器的脉冲信号进行计数，将

数据通过串口发送到上位机中；④上位机接收数据并存储下来；⑤利用设计的数

据处理与分析程序对数据进行分析处理；⑥根据处理得到的故障特征信息对轴承

的故障状态进行诊断。

4.2信号采集系统的硬件电路设计

轴承故障诊断系统的硬件电路由振动传感器相关电路、光电编码器、信号调

理电路以及基于DSP的数据采集装置等组成。

振动传感器的选择及恒流源设计

机械故障诊断信号测取传感器主要有三种：

常电涡流式位移传感器、速度传感器

以及加速度传感器。

（1）电涡流传感器的原理是利用导体在交变磁场中的涡电流效应制作。

此种传感器在使用时不需安装在设备上，因此可不受油污等介质的影响；另一方面，其优点是线性范围大、灵敏度高、抗干扰能力强等。

但其缺点是电涡流传感器的探头直径与测量范围成正比，与灵敏度成反比，因此只用来测取低频信号。

（2）速度传感器也是基于电磁感应效应的，其优点是不需要用到外部电源，并且输出阻抗低，不易被受电磁场干扰，即便是在复杂的现场，接长导线也具备良好的信噪比。

但其缺点是它的频率范围一般为8Hz~1kHz,所以不适用于测量冲击振动。

为了有效分析轴承故障，本文选择加速度传感器来测取振动信号。

压电式加速度传感器是利用某些物质如石英晶体的压电效应，当压电材料受到外力作用时，会在内部产生极化,表面产生电荷,从而形成电场。

普通的加速度传感器的输出是微弱的高阻抗信号,不能直接调理和采样，为了

和后续采集，并与分析设备相连，因此加速度计需要一个电荷放大器。

为简化硬件电路，本文采用内置电荷放大器的压电式加速度传感器，即

ICP加速度传感器。

这种传感器的主要优点是不需要外接电荷放大器转换电信号，也不需要高价的低噪声电缆作为信号转换线，但需要恒定电流源供电。

本文采用的ICP加速度传感器型号为IMI生产的608A11,其实物图如图4.3

所示。

图4.3608A11加速度传感器实物图

其技术参数如表4.1所示。

表4.1608A11加速度传感器技术参数

灵敏度

频率范围

量程

分辨率

重量

99g

ICP加速度传感器在工作时需要外部提供接电源（-般为2~10mA恒流源）,

本文采用集成芯片LM334设计恒流源电路，LM334是三端恒流器，使用起来很

方便。

具体的电路原理图如图4.4所示。

图4.4恒流源电路原理图

图中二极管IN4148为硅管，其正向偏压为负温度系数，在

时，正好可以抵消正温度系数的LM334的影响，使恒流源的温度系数接近零。

设恒

流源的输出电流为

，其值为:

取

，得到输出电流为4mA的恒流源。

振动信号调理电路

ICP加速度传感器，输出为直流和交流两部分，直流偏置电压的范围大约

在8~12V，需要滤去直流偏压，才能获得包含振动特征的交流输出。

包含负压

的交流电压不符合DSP的采样要求，要将交流电压设为为0~3V，调理电路

如图4.5所示。

将传感器输出电压设为为0~3V后，用压控电压源二阶低通滤波

电路滤去信号中无用的高频干扰。

经过调理、滤波之后,就可输出U。

送入DSP

的A/D通道，进行采样。

图4.5信号调理电路

 速度测量电路

对轴承故障位置的判定依靠轴承故障特征频率,而故障特征频率的计算需要

知道轴的转速，本文用光电编码器测量轴的转速。

光电编码器主要由三部分组成：

由旋转码盘、检测光栅、光电转换电路，它能将联动轴的旋转角位移转化为脉冲信号或数字量输出，光电编码器的典型结构如图4.6所示。

光电编码器具有分

辨率和精度较高、结构简单、体积较小以及使用寿命长等诸多优点，因此

广泛应用于工程的各个领域。

总体来说，光电编码器依照产生脉冲方式的不同，可分为三类：

增量式、绝对式以及复合式。

绝对式编码器能输出二进制数码，可以有效监测转轴的绝对位置，且没有累积误差，但这种编码器结构复杂，价格昂贵