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国外文献 > 1.轴承 > 4. 设计与分析 > 设计方法

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标 题： A Hybrid Model to Predict Remaining Useful Life for a Ball Bearing
用于预测滚动轴承剩余使用寿命的混合模型
作 者： Sudev Nair
Taneshq Verma
Ravi Khatri
关键词： Rolling bearing  [滚动轴承]
Clearance  [ 清仓]
Load distribution  [ 负载分配]
Optimization  [ 优化]
Remaining useful life  [ 剩余使用寿命]
Condition-based maintenance  [ 基于状态的维护]
Finite element simulation  [ 有限元模拟]
出版年： 2019
会议名： 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2019)
2019年IEEE计算智能研讨会系列（SSCI 2019）
届 次：
摘 要： Bearings are a vital part of rotating machinery, it's very important to understand the parameters affecting its performance and to find its Remaining Useful Life (RUL). To predict the RUL of a defected bearing, we have used a hybrid model. Combining the physics-based models with data-based model i.e., tuning the parameters of the physics-based equations with data from Finite Element Simulations, then interpolating for the remaining values gives us a broad look over the correlation between the parameters. In this paper, we have used a modified rating life equation, L_(nmr), as given in ISO 16281. The model is robust, we have tried to consider every parameter that can affect RUL as a variable. Results are graphically represented for a better understanding of how the RUL is getting affected with the change in range of parameters.

轴承是旋转机械中的关键部件，了解影响其性能的参数并确定其剩余使用寿命（RUL）至关重要。为了预测故障轴承的剩余使用寿命，我们采用了一种混合模型。该模型结合了基于物理的模型与基于数据的模型，即通过有限元仿真数据对物理方程的参数进行调优，再进行插值以获取剩余寿命的数值，从而全面分析各参数之间的关联性。本文采用了ISO 16281中给出的修正后的额定寿命公式L_(nmr)。该模型具有良好的鲁棒性，我们尽可能将所有可能影响RUL的参数作为变量纳入考虑。结果以图形方式呈现，以便更清晰地理解参数范围变化对RUL的影响程度。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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