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滚动轴承的故障检测与诊断
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滚动轴承领域自适应数字孪生...
人工智能（AI）在数据驱动的状态监测研究中不断升级。传统的基于专家知识的预测和健康管理（PHM）过程可以借助各种AI技术（例如深度学习模型）变得更加智能。另一方面，当前基于深度学习的预测存在数据缺失问题，尤其是考虑到实际工业应用中组件的不同操作条件和退化模式。随着仿真技术的发展，基于物理知识的数字孪生模型使工程师能够以较低的成本访问大量仿真数据。这些模拟数据包含组件的物理特性和退化信息。为了准确预测退化过程中的剩余使用寿命（RUL），本文基于现象学振动模型构建了轴承数字孪生模型。使用领域对抗神经网络 (DANN) 来实现模拟和真实数据之间的领域自适应目标。将模拟数据视为源域，将真实数据视为目标域，DANN 模型能够在没有任何标记信息先验知识的情况下预测 RUL。基于实际轴承运行至故障实验的验证结果，与最先进的方法相比，所提出的方法能够获得最小的 RUL 预测误差。
在可变工作条件下滚动轴承故障诊断的增强合奏学习方法
摘要：确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是，在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此，我们提出了一种加固集合方法，用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先，设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训，我们获得了四个最佳基础学习者。然后，稀疏的ANN被设计为集合模型，并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验，结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性，具有显着的实践工程益处。
为风电行业提供先进的轴承解决方案 | ...
NSK 于 1916 年开始运营，是日本第一家滚动轴承制造商。从一开始，我们就不断扩大和改进我们的产品组合以及我们为各个工业部门提供的服务范围。在此背景下，我们开发滚动轴承、线性系统、汽车工业部件和机电一体化系统领域的技术。我们位于美洲、欧洲和亚洲的研究和生产设施在全球技术网络中相互连接。在这里，我们不仅专注于新技术的开发，还专注于在每个流程阶段持续优化质量。
航空航天解决方案
机身应用的滚动轴承选择 . ... . . . . . . . . . . . . . . . 静载荷. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 动载荷额定值. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 润滑. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 工作温度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 密封和屏蔽. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 摩擦和扭矩. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 轴承界面. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 选择配合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 轴承的轴向位置. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 轴承数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 尺寸和公差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 材料. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 表面处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 密封和屏蔽. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 内部间隙. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。
轻型机器人的系统组件
变速箱和主轴承支架之间的共生关系 如果从头开发铰接臂轴承支架、变速箱和电机，并在设计解决方案中增加自由度，轻型机器人的发展将取得重大飞跃。舍弗勒拥有这里所需的所有专业知识和技术，处于独一无二的地位：滚动轴承专业知识、变速箱设计、齿轮齿设计、新电机拓扑和集成传感器的开发、批量生产应用中的生产技术、涂层方法等。
一种新型刮板和刮板的最优设计模型...
在对模型进行网格划分时，需要根据具体的模型结构和环境选择合适的网格类型和参数[37]。一方面，由于修改后的基体结构完整，代表主要受力区域，加上滚动轴承区域结构重要，因此可以直接对模型进行网格划分。这样网格密度好，网格参数为基于曲率的网格。另一方面，由于球内存在扭曲单元，且球数量较大，需要对球进行批量处理。这样网格密度好，网格参数为基于曲率的网格。两者整体尺寸均为9.522 mm，公差为0.476 mm。模型网格划分结果如图所示。12.
