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临清市鑫昇迪轴承有限公司

Linqing Xinshengdi Bearing Co., Ltd

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    详细内容

    智能轴承技术:从嵌入式传感器到数字孪生的预测性维护体系

    关键词:轴承、智能轴承、数字孪生

    摘要
    传统轴承维护依赖定期检修,存在过度维修与突发故障风险。本文提出基于嵌入式传感器、边缘计算与数字孪生的智能轴承技术架构,结合机器学习算法与多物理场仿真,实现轴承健康状态实时评估与剩余寿命(RUL)精准预测,使设备可用度提升至99.5%以上。

    核心内容

    • 嵌入式传感技术

      • 压电薄膜传感器:在轴承外圈表面沉积PZT-5H薄膜(厚度10μm),灵敏度达50pC/N,可捕捉0.1μm级振动信号;

      • 光纤布拉格光栅(FBG):在保持架中嵌入FBG阵列(间距5mm),实现温度(精度±0.5℃)与应变(精度±1με)同步监测;

      • 无线供电与通信:采用NFC技术实现传感器能量与数据传输,传输速率2Mbps,功耗<10mW,寿命>10年。

    • 边缘计算与特征提取

      • 轻量化CNN模型:部署在FPGA边缘计算节点,对原始振动信号进行1D-CNN特征提取,模型参数仅200KB,推理时间<5ms;

      • 时频联合分析:结合STFT与Hilbert-Huang变换,提取故障特征频率(BPFI、BPFO)的包络谱能量,信噪比提升25dB;

      • 健康指标(HI)构建:基于振动峭度与温度熵值,构建多维HI指标,区分正常、早期故障与严重故障的AUC值达0.99。

    • 数字孪生系统

      • 多物理场耦合模型:集成有限元接触分析、热-流-固耦合计算与磨损模型,实现轴承全生命周期动态仿真;

      • 迁移学习优化:利用目标设备少量历史数据(10%标签)微调孪生模型参数,使RUL预测误差从15%降低至5%;

      • 可视化交互平台:通过Unity 3D引擎构建三维虚拟样机,实时显示轴承应力云图、温度分布与磨损演化路径。

    • 工业实践

      • 冶金轧机轴承:部署智能轴承系统后,故障预警时间从2小时提前至7天,非计划停机次数减少80%,吨钢能耗降低3%;

      • 城市轨道交通轴箱轴承:数字孪生平台预测轴承RUL误差<8%,指导精准维护,全生命周期成本降低45%。


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