滚动轴承是机械中的易损部件。在使用滚动轴承的旋转机械中，大约有30%的机械故障由轴承而引起［1］。因此智能化滚动轴承状态监测具有重要研究意义。滚动轴承故障诊断的方法很多，其中以建立人工神经网络，通过对信号的傅里叶分析来监测滚动轴承的工况**为简单。本文详细介绍了滚动轴承型号
导致滚动轴承噪音过高的主要原因：
（一）滚动轴承的润滑不够，无论是润滑不足，还是润滑过度，滚动轴承的质量都会达不到要求。
（二）滚动轴承零件尚未完全冷却，如果选用的冷却器不合适，造成的冷却效果就会十分差劲。
（三）滚动轴承的轴承出现异常，比方说，当轴承损坏，或者是轴承的装配工艺十分低劣，那么滚动轴承的轴承箱之间就要进行不断调整，不然不符合要求。
（四）振动频率大，滚动轴承的联轴器的制作工艺不符合要求，轴承上的转子存在动、静不平衡，零件的基础刚性差，滚动轴承就会出现旋转的速度变小。
滚动轴承噪音过高的解决方法:
（一）应当按照滚动轴承的工作要求定期给轴承箱加油。
（二）应选用合适的油脂，对滚动轴承的轴承座进行定期地清洗，加强疏通，不许混用不同型号的油脂，如果要更换其他型号时，应先将原来的油脂清理干净。
（三）确认不存在以上问题后，再检查联轴器。
由上面测试：数据的分类完全正确。也就是说前面建立起来的网络对轴承状态的识别系统是完全正确的。以后进行模式识别时，只要将测得的数据输入这个网络就可以根据它的输出结果正确的识别出轴承的状态。
