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天马轴承牵头攻克面向大数据的 高端轴承状态监测与健康管理(lǐ)技(jì )术
2024-06-07
2024年6月6日，工(gōng)业和信息化部产(chǎn)业发展促进中(zhōng)心在浙江湖(hú)州组织召开了由浙江天马轴承集团有(yǒu)限公(gōng)司牵头承担的國(guó)家重点研发计划“制造基础技(jì )术与关键部件”重点专项“面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理(lǐ)技(jì )术”项目综合绩效评价会。专家组认為(wèi)项目完成了任務(wù)书规定的任務(wù)和考核指标，达到了预期目标。
為(wèi)了迅速提升我國(guó)重大装(zhuāng)备的智能(néng)运维水平，2020年11月，由浙江天马轴承集团有(yǒu)限公(gōng)司牵头承担的“面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理(lǐ)技(jì )术”项目被列為(wèi)國(guó)家重点研发计划“制造基础技(jì )术与关键部件”重点专项。项目负责人為(wèi)西安(ān)交通大學(xué)曹宏瑞教授，其他(tā)参与单位包括石家庄铁道大學(xué)、华中(zhōng)科(kē)技(jì )大學(xué)、上海交通大學(xué)、西安(ān)交通大學(xué)、清华大學(xué)、上海应用(yòng)技(jì )术大學(xué)，以及中(zhōng)車(chē)唐山(shān)机車(chē)車(chē)辆有(yǒu)限公(gōng)司、山(shān)东中(zhōng)車(chē)风電(diàn)有(yǒu)限公(gōng)司、浙江荷清柔性電(diàn)子技(jì )术有(yǒu)限公(gōng)司。
3年来，研究团队针对风電(diàn)、高速列車(chē)等重大装(zhuāng)备轴承故障诊断准确率低、预知维修困难等难题，围绕大数据下轴承故障信息智能(néng)解析与诊断预测机制这一科(kē)學(xué)问题开展研究，突破了轴承监测多(duō)源异构大数据高质(zhì)量完备获取、健康监测指标构建与变工(gōng)况动态监测、大数据下轴承多(duō)种故障深度迁移智能(néng)诊断、数字孪生驱动的轴承性能(néng)评估与寿命预测、遠(yuǎn)程监测与健康管理(lǐ)系统云边协同开发等５项关键技(jì )术，完成了项目任務(wù)目标和全部考核指标。项目将理(lǐ)论方法与关键技(jì )术进行集成，开发了高端轴承状态监测与健康管理(lǐ)系统，并在风電(diàn)和轨道交通行业的５家企业进行了应用(yòng)验证，推动风電(diàn)、轨道交通等行业由“定期维护”转向“预知维护”。项目取得的重要成果、创新(xīn)性、应用(yòng)前景及示范推广等情况如下：
1、突破了柔性复合传感器制备技(jì )术，研制了集成柔性复合传感器的轴承样件，实现了振动、温度、应变等信号的嵌入式感知，解决了风電(diàn)、高速列車(chē)轴承安(ān)装(zhuāng)空间狭小(xiǎo)、传感器难以近距离安(ān)装(zhuāng)等问题。
2、提出了变工(gōng)况轴承状态监测指标构建及自适应调节方法，研制了多(duō)源信号采集及监测指标边缘计算工(gōng)程样机，实现了轴承多(duō)源信号高速采集和状态指标快速计算。具(jù)备计算时域统计、频域统计、时频域指标、时域同步平均指标、残差信号指标、差分(fēn)信号指标等功能(néng)，技(jì )术成熟度高，满足工(gōng)程需求，已在宝鸡中(zhōng)車(chē)时代工(gōng)程机械有(yǒu)限公(gōng)司等企业进行应用(yòng)。
3、提出了轴承多(duō)故障深度迁移智能(néng)诊断和剩余寿命预测方法，开发了基于大数据云平台的高端轴承状态遠(yuǎn)程监测与健康管理(lǐ)系统，实现了复杂服役条件下轴承典型故障智能(néng)诊断及剩余寿命预测。研究成果在风電(diàn)、轨道交通行业的相关企业进行了应用(yòng)验证。
经实测，本项目技(jì )术成果可(kě)实现复杂多(duō)变工(gōng)况下轴承早期故障监测的漏报率和误报率不高于10%、典型故障确诊率高于95%、轴承剩余寿命预测相对误差小(xiǎo)于 15%，多(duō)项指标达到國(guó)际同类技(jì )术领域先进水平，有(yǒu)助于迅速提升我國(guó)重大装(zhuāng)备的智能(néng)运维水平。
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