Подшипники являются ключевыми компонентами электродвигателя, чья производительность и продолжительность жизни непосредственно влияют на надежность работы и стоимость обслуживания. Точное прогнозирование продолжительности жизни подшипников электродвигателя помогло бы принять заранее меры по обслуживанию или замене, чтобы избежать аварий, вызванных повреждением подшипников. Эта статья будет начинаться с базовой структуры и принципов работы подшипников электродвигателя, представляя текущее положение дел в области прогнозирования продолжительности жизни, изучая методы и методы прогнозирования продолжительности жизни.
Подшипники электродвигателя используются в основном для поддержки роторов, уменьшения трений между роторами и статорами и обеспечения нормального функционирования электродвигателя. Обычные подшипники имеют подшипники качения и подшипники скольжения двух видов. Подшипники качения состоят в основном из внутренних, внешних, катящихся и поддерживающих стойки, в то время как подшипники скольжения состоят в основном из оси и шейки оси. Во время работы электродвигателя подшипники получают радиальную и осевую нагрузку, создавая трение и износ.
Метод прогнозирования жизни в подшипниках электродвигателя состоит в основном из методов прогнозирования, основанных на теоретических моделях и методов прогнозирования, основанных на данных.
Метод прогнозирования, основанный на теоретической модели: метод, основанный на анализе недействительности подшипника, устанавливает математическую модель, которая прогнозирует продолжительность жизни подшипника. Часто используемые методы дееспособности включают в себя отказ от усталости, отказ от износа и отказ от коррозии. Преимущество теоретической модели прогнозирования состоит в Том, что она может рационально интерпретировать неэффективный процесс подшипника, но часто требует более глубокое понимание материалов и производственных процессов подшипника.
Метод прогнозирования, основанный на данных: этот метод прогнозирует продолжительность жизни подшипников посредством сбора и анализа массивных потоков данных и создания статистических моделей или моделей машинного обучения. Распространенные статистические модели включают в себя модели распределения weble, модели экспоненциального распределения и т.д. Преимущество методов прогнозирования данных заключается в Том, что они могут в полной мере использовать существующие данные, но с более высоким спросом на качество и количество данных.
Вот пример прогноза продолжительности жизни подшипников, основанных на данных:
На каком-то ветряном поле есть такая же партия ветряных генераторов, каждый из которых оснащен одинаковыми подшипниками. Чтобы предсказать продолжительность жизни этих подшипников, сотрудники собрали данные о работе каждого из подшипников генератора, включая время работы, температуру, вибрации и т.д. Очищая и предварительно обработав данные, сотрудники выбрали подходящие параметры характеристики для ввода модели.
Далее персонал использует вектор поддержки (SVM) в качестве модели прогноза продолжительности жизни подшипников. Сначала они используют часть данных для обучения модели, а затем для проверки и тестирования с другой частью данных. Во время обучения модели персонал использовал такие методы, как сеточный поиск и перекрестная проверка, для оптимизации параметров модели, чтобы повысить точность предсказания модели.
Наконец, сотрудники сравнивают результаты прогнозирования с фактическими работами и обнаруживают, что предсказания модели имеют более высокую согласованность с фактической продолжительностью жизни. В этом случае мы видим применение методов прогнозирования жизни, основанных на данных, на практике.
В этой статье представлены основные структуры и принципы работы подшипников электродвигателя, а также исследования и практики прогнозирования продолжительности жизни. На практике можно увидеть, что методы прогнозирования жизни, основанные на данных, имеют более высокую применимую ценность и могут точно предсказать продолжительность жизни подшипников электродвигателя. Тем не менее, этот подход имеет более высокие требования к качеству и количеству данных, поэтому в практическом применении необходимо уделять внимание сбору и обработке данных. Кроме того, методы прогнозирования, основанные на теоретических моделях, имеют свои уникальные преимущества, которые могут рационально объяснить неэффективный процесс подшипников. Будущие исследования могут далее исследовать сочетание и оптимизацию этих двух подходов, чтобы повысить точность и надежность прогнозов долговременной жизни электромеханических подшипников.
