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World File Search System润滑脂
多用途润滑脂，适用于食品加工技术
清洁润滑点以达到最佳效果。首次填充前，去除防腐剂。填充轴承以确保所有功能表面都涂有油脂。填充普通轴承至轴承内部自由空间的 1/3 左右。低速轴承（DN 值 < 50,000）及其轴承座应完全填充。应遵守轴承和机器制造商的说明。随后使用注油枪或自动润滑系统在润滑嘴处润滑。根据使用条件评估润滑频率和数量。如果无法去除旧油脂，则限制油脂量以避免轴承过度润滑。如果润滑频率往往较低，则应尽量更换全部油脂。仅与合适的润滑剂混合。
高粘度润滑系统润滑脂
SKF LGLS 2是一种高粘度润滑脂，已开发为理想地通过中等到高环境温度下的润滑系统使用。它的无水钙增稠剂，结合高基油粘度，为表面以及非常好的抗衣特性提供了极好的防水性和粘性。
AeroShell 润滑脂 22
可能需要监测工人呼吸区或一般工作场所中的物质浓度，以确认是否符合 OEL 和暴露控制是否充分。对于某些物质，生物监测也可能是合适的。应由合格人员采用经过验证的暴露测量方法，并由经认可的实验室分析样品。下面给出了推荐暴露测量方法的来源示例或联系供应商。可能还有其他国家方法可用。美国国家职业安全与健康研究所 (NIOSH)：分析方法手册 http://www.cdc.gov/niosh/ 美国职业安全与健康管理局 (OSHA)：采样和分析方法 http://www.osha.gov/ 英国健康与安全执行局 (HSE)：有害物质测定方法 http://www.hse.gov.uk/ Institut für Arbeitsschutz Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (IFA)，德国 http://www.dguv.de/inhalt/index.jsp L'Institut National de Recherche et de Securité，(INRS)，法国 http://www.inrs.fr/accueil 労働者の健康障害を预防するため化学物质の浓度基准値とその适用方法などを定めました
润滑脂质量变化下主轴承疲劳预测的混合物理信息神经网络
风力涡轮机主轴承的疲劳寿命受用作润滑剂的油脂状态的极大影响。遗憾的是，由于与降解机制和油脂批次质量变化相关的不确定性，通过预测模型监测油脂状况可能是一项艰巨的任务。最终，油脂质量变化导致的油脂寿命预测差异可能导致轴承疲劳寿命预测不准确。问题的复杂性需要一种新颖的解决方法；在本文中，我们提出了一种新的混合物理信息神经网络模型。我们构建了一个嵌入为循环神经网络单元的轴承疲劳损伤累积混合模型，其中用于轴承疲劳损伤累积的降阶物理模型和表示油脂降解机制的神经网络，该机制量化最终加速轴承疲劳的油脂损伤。我们概述了一种两步概率方法来量化油脂质量变化。在第一步中，我们利用混合模型来学习当质量为分布中位数时的油脂降解。在第二步中，我们采用第一步中的中值预测器，并通过检查每台风力涡轮机的油脂样本来跟踪质量分布的分位数。我们最后通过数值实验展示我们的方法，在该实验中，我们测试了质量变化的随机实现和样本数量的影响
