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專(zhuān)業(yè)研發(fā)生產(chǎn)深溝球軸承
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軸承知識(shí) Bearing knowledge

NTN開(kāi)發(fā)滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)

2023-09-04

NTN開(kāi)發(fā)了一種將多種人工智能方法結(jié)合起來(lái),預(yù)測(cè)軸承剩余壽命的技術(shù)。通過(guò)在剝落發(fā)生后高精度地預(yù)測(cè)剩余壽命,即軸承失效的極限使用壽命,從而可以制定高效的機(jī)械設(shè)備維護(hù)計(jì)劃,提高生產(chǎn)效率,降低成本。

機(jī)械設(shè)備中使用的軸承可能會(huì)因各種使用條件而導(dǎo)致輕微剝落,壞的情況下可能導(dǎo)致故障。然而,當(dāng)由于設(shè)備結(jié)構(gòu)和安裝位置的原因,難以實(shí)施軸承維護(hù)時(shí),有些情況下只要不影響操作,軸承會(huì)繼續(xù)使用。軸承的狀況可以通過(guò)使用振動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)異常來(lái)確定。然而,目前沒(méi)有辦法準(zhǔn)確確定軸承在發(fā)生剝落等異常后,還可以繼續(xù)使用多長(zhǎng)時(shí)間(剩余壽命),通常會(huì)盡快更換軸承或在軸承損壞后更換。此外,許多情況下,現(xiàn)場(chǎng)工作人員根據(jù)多年的經(jīng)驗(yàn)等判斷更換的時(shí)機(jī),隨著節(jié)省人工和自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)的進(jìn)展,人們?cè)絹?lái)越希望能高度精確預(yù)測(cè)軸承的剩余使用壽命,以更準(zhǔn)確地確定軸承更換時(shí)間,減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間和降低維護(hù)成本。

NTN的這項(xiàng)技術(shù)是其“Next Generation Research Alliance Laboratories”聯(lián)合研究項(xiàng)目的成果,該實(shí)驗(yàn)室于2017年大阪大學(xué)成立(總部位于大阪府佐田市),其將NTN的技術(shù)和大學(xué)的人工智能研究相結(jié)合。NTN開(kāi)發(fā)的剩余使用壽命預(yù)測(cè)技術(shù)是通過(guò)將深度學(xué)習(xí)與貝葉斯學(xué)習(xí)相結(jié)合,并進(jìn)行改進(jìn),從而提高從軸承發(fā)生剝落到軸承損壞時(shí)估計(jì)剩余使用壽命的準(zhǔn)確性。在幾種人工智能方法中,NTN選擇了專(zhuān)門(mén)用于圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法,它可以將軸承的振動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)以供使用,從而能夠預(yù)測(cè)軸承的損壞狀況和剩余使用壽命。此外,通過(guò)結(jié)合分層貝葉斯線性回歸建立了一個(gè)高度可靠的預(yù)測(cè)模型,該模型通過(guò)考慮軸承損傷進(jìn)程中測(cè)量數(shù)據(jù)的個(gè)體差異和變化(誤差)來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)值的可靠性。通過(guò)考慮損傷條件,與傳統(tǒng)技術(shù)相比,剩余使用壽命的預(yù)測(cè)精度提高了約30%。

該項(xiàng)技術(shù)的可行性還有待繼續(xù)驗(yàn)證,未來(lái)可以將這項(xiàng)技術(shù)用于維護(hù)機(jī)械設(shè)備,優(yōu)化軸承設(shè)計(jì)、使用等。

來(lái)源:軸承雜志社

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