韓清凱，云向河，李寧，溫保崗，王平

(1.東北大學 機械工程與自動化學院，沈陽 110819；2.大連理工大學 機械工程學院，遼寧 大連 116024；3.大連工業(yè)大學 機械工程與自動化學院，遼寧 大連 116034；4.中國航發(fā)集團株洲航空動力機械研究所，湖南 株洲 412002)

大型滾動軸承一般指公稱直徑大于200 mm的軸承[1]，其應用涉及能源、冶金、礦山、工程建設等諸多領域，如風電機組的偏航軸承和變槳軸承，盾構機和掘進機的刀盤主軸承，起重機和挖掘機的轉盤軸承，炮塔的轉盤軸承，煉鋼爐的鋼包回轉軸承，顎式破碎機的偏心軸承等。這類軸承具有較大的絕對空間幾何尺寸，承受大的載荷特別是較大的局部載荷或偏載，運行工況惡劣，如風電偏航軸承不僅要承受十噸甚至百噸的機艙重量并帶動整個機艙轉動，同時還要承受雷電、風沙、強風、鹽霧等極端環(huán)境的影響[2]。

由于結構類型的不同、服役環(huán)境的變化以及安裝方式的差異，滾動軸承的失效機制各不相同，由此決定了滾動軸承的故障分析方法可能會千差萬別[3-5]。盡管已有大量學術論文，以及許多專利和商用分析軟件進行滾動軸承故障分析，但這些技術和分析方法大都針對中高速的普通軸承。針對大型滾動軸承設計制造與服役使用的迫切需求，建立考慮大型滾動軸承結構和載荷特征的流固熱耦合模型，進行結構靜力學、動力學與裝配力學、熱力學和摩擦學的多層次及耦合分析，獲得重載、偏載以及沖擊等極限條件下的結構整體變形和局部變形規(guī)律、潤滑變化與局部生熱規(guī)律、不同裝配連接與滾動界面的摩擦因數(shù)與摩擦力矩變化規(guī)律，對于大型滾動軸承的研制和使用具有重要意義。

大型滾動軸承由于尺寸大型化，載荷局部化或超載等特點，其發(fā)生故障的主要模式與常規(guī)高速精密軸承有很大區(qū)別：通常大型滾動軸承不再以長期運行出現(xiàn)磨損故障為主，而往往會發(fā)生大的局部變形、局部振動和局部溫升并造成零件局部損傷[6]。

研究揭示大型滾動軸承典型故障的產(chǎn)生機理，獲得帶故障大型滾動軸承的典型變形和振動行為，開展基于振動的大型滾動軸承信號測試與狀態(tài)監(jiān)測及剩余壽命預測，不僅能夠為提高生產(chǎn)效率，降低維護成本，避免安全隱患提供有力手段，也能夠為大型滾動軸承的設計制造與維護提供重要依據(jù)。

1 大型滾動軸承的結構特點

以風電機組的變槳軸承和偏航軸承、隧道掘進機刀盤主軸承、鐵路貨車軸承等為例，介紹大型滾動軸承的結構特點。

1.1 風電機組變槳軸承和偏航軸承

風電機組變槳軸承和偏航軸承的安裝結構及實物圖如圖1所示。變槳軸承是安裝于風力發(fā)電機葉片根部的轉盤軸承，其作用是通過變槳機構的調(diào)整保證葉片相對不同風速的傾角，承受著葉片和風掃過葉片共同產(chǎn)生的軸向力、徑向力和傾覆力矩。偏航軸承是安裝于風力發(fā)電機機艙底座的轉盤軸承，其作用是支承風力發(fā)電機的整個機艙，并通過偏航驅動機構的偏航調(diào)整保證吊艙對正風力的方向性，承受著風掃過葉片產(chǎn)生的軸向力、徑向力和傾覆力矩。變槳軸承和偏航軸承的承載大，偏載特性突出，要求可靠性高，需滿足20年的使用壽命要求。

圖1 風電機組的變槳和偏航軸承Fig.1 Pitch and yaw bearing for wind turbine

1.2 隧道掘進機刀盤主軸承

隧道掘進機刀盤主軸承是用于刀盤驅動的核心部件，安裝于隧道掘進機主驅動殼體內(nèi)。刀盤主軸承一般采用三排四列或三排三列圓柱滾子軸承的結構形式，如圖2所示。刀盤主軸承在大氣壓力下浸油潤滑，工作溫度為0～50 ℃，空氣潮濕含鹽。掘進作業(yè)過程中存在最大推力工況、上軟下硬工況、轉彎糾偏工況、脫困工況等典型工況，刀盤主軸承始終承受多向的壓-彎-扭聯(lián)合作用，且幅值較大。如某型硬巖掘進機的主推推力達3.0×104kN以上(軸向承載)，徑向推力達1.0×104kN以上，傾覆力矩達0.2×104kN·m以上，脫困扭矩達2.0×104kN·m以上，均會直接加載到刀盤主軸承上。另外，隧道掘進機刀盤主軸承在上述大負載和嚴酷環(huán)境下工作，設計壽命要求非常高，如軟土盾構機要達到1.0×104h以上，硬巖掘進機要達到2.0×104h以上。目前，隧道掘進機刀盤主軸承設計與制造面臨的主要要求包括：邊界多軸動態(tài)載荷傳遞規(guī)律，復雜工況下主軸承結構剛度匹配設計，隨機不確定邊界下主軸承系統(tǒng)壽命預測理論及定壽設計。

圖2 隧道掘進機刀盤驅動主軸承Fig.2 Main bearing of cutterhead drived on TBM

1.3 大軸重鐵路貨車軸承

大軸重鐵路貨車軸承為密封式雙列圓錐滾子軸承結構，連接方式為承載鞍直接與轉向架側架連接，如圖3所示。大軸重鐵路貨車軸承載荷主要包括重載車廂施加的大徑向偏載以及彎道軸向載荷、徑向沖擊載荷、軌道波動徑向載荷等[7]。

圖3 大軸重鐵路貨車軸承Fig.3 Railway freight bearing with heavy axle load

2 大型滾動軸承的結構力學研究現(xiàn)狀

滾動軸承力學模型的研究已有數(shù)十年的歷史并有大量文獻發(fā)表，然而針對大型滾動軸承的研究卻相對有限，變形大、潤滑不良、滾動單元多是這類軸承建模比較困難的主要原因。軸承結構力學的研究主要包括建模方法、接觸與變形分析、壽命分析等[8-10]。

2.1 國外研究現(xiàn)狀

目前，國外學者主要考慮支承結構以及內(nèi)外圈自身變形的力學特性，以此建立軸承解析模型和有限元模型。

2.1.1 解析模型

基于解析法建立軸承力學模型進行接觸特性分析方面：文獻[11]基于Timoshenko解析理論，考慮結構形式和變形的非線性特性，分析了不同非線性形式對軸承承載能力的影響；文獻[12]提出了一種基于Roark公式的解析方法計算軸承套圈的結構變形；文獻[13-14]基于Coulomb摩擦模型，在考慮油膜厚度的基礎上建立了包含3或4個接觸點的軸承解析模型，并進行了復雜力學特性分析；文獻[15]利用開發(fā)的解耦低速摩擦力矩模型預測兩點和四點接觸球軸承運轉時雙拱形角接觸球軸承的運行扭矩，建立了低速、四點接觸球軸承的載荷分布、內(nèi)部運動學和摩擦力矩的綜合計算模型，并進行了軸承接觸力學分析；文獻[16]針對大型四點接觸球軸承，分別建立了考慮球與套圈接觸的局部變形力學平衡方程，以及考慮軸承內(nèi)外圈變形并引入柔性支承剛度的平衡方程，對比分析發(fā)現(xiàn)柔性支承及套圈變形顯著影響軸承的載荷分布。

2.1.2 有限元模型

基于有限元模型進行軸承接觸特性分析方面，通常采用彈簧單元和超單元等效替代建立軸承有限元模型。文獻[17-18]對整體支承結構和軸承進行實體建模，利用線性或非線性彈簧、超單元等效替代滾動體，通過有限元方法分析了煤礦用挖掘機雙排推力球軸承的力學性能；文獻[19]利用彈簧兩端的節(jié)點等效軸承的溝道，模擬球與內(nèi)、外圈溝道之間的接觸，研究了變槳軸承套圈剛度對載荷分布的影響；文獻[20]利用有限元法，用具有滾動體與滾道接觸載荷變形特性的超單元替換滾動體，計算了三列推力滾子軸承的變形和載荷分布；文獻[21]提出了一個基于超單元的風機組轉盤軸承有限元模型，分析軸承的載荷分布和變形，該模型在減小計算成本的同時不會損失精度，超單元示意圖以及載荷分布和變形分別如圖4、圖5所示。

圖4 大型滾動軸承建模的超單元球-滾道接觸示意圖Fig.4 Diagram of superelement ball-raceway contact modeled by large size rolling bearing

圖5 大型滾動軸承的載荷分布及變形Fig.5 Load distribution and deformation of large size rolling bearing

此外，一些學者通過建立軸承及其支承結構的整體模型[22-23]分析軸承參數(shù)對接觸特性的影響。文獻[24]指出柔性套圈軸承疲勞失效的主要原因是應力和位移在套圈內(nèi)表面和外表面上具有不同的分布特性；文獻[25]研究發(fā)現(xiàn)通過現(xiàn)有的應力壽命、應變壽命以及ISO標準等方法獲得的大型滾動軸承疲勞壽命計算結果差異明顯，必須結合試驗數(shù)據(jù)才能得到更可靠的結果。

2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)學者主要基于解析模型和有限元模型研究軸承幾何參數(shù)對軸承力學性能的影響。文獻[26-30]研究了軸承游隙、溝曲率半徑系數(shù)及初始接觸角對四點接觸球軸承靜承載能力的影響；文獻[31]考慮套圈變形及應力分布特征建立單列四點接觸球軸承力學模型，分析了游隙為負時軸承的接觸應力分布特性；文獻[32]忽略變槳軸承支承剛度的影響，基于力與變形的關系提出了軸承溝道載荷分布計算模型，分析確定了力學性能最優(yōu)時的軸承游隙值；文獻[33]建立轉盤軸承有限元模型，對軸承承載能力進行計算并與解析模型進行比較，分析了游隙對軸承承載能力的影響，對此類軸承的游隙設計提供了指導；文獻[34]基于赫茲理論和L-P壽命理論，考慮轉盤軸承幾何參數(shù)和受力情況，提出軸承接觸強度校核及壽命計算模型，為轉盤軸承的設計應用提供了參考。

3 大型滾動軸承測試與監(jiān)測技術研究現(xiàn)狀

大型滾動軸承的大尺寸結構為運行工況下的信號采集帶來了許多新問題：傳遞路徑長且復雜，獲得的振動信號中耦合了更多關于傳遞路徑的信息，信號更加復雜且信噪比低；低速、重載工況使振動信號中所包含的故障信息更加微弱、隱蔽，間歇性的回轉運動加劇了信號頻率結構的復雜性。因此，傳統(tǒng)基于運動學特性的振動特征頻率測試方法很難奏效。另外，偏載、變載等復雜工況會使軸承局部受載顯著，容易產(chǎn)生局部應力集中，產(chǎn)生一些特有的損傷模式，如局部接觸疲勞所產(chǎn)生的磨損、破壞、密封損壞等，此類損傷的檢測也是一個難題[35-37]。

目前，在役風電機組大都配備了包含軸承監(jiān)測的在線診斷系統(tǒng)。然而，根據(jù)美國國家可再生能源實驗室(NREL)的報告[38]，風電機組的計劃外停機時間依然居高不下，國際上大多數(shù)風場仍然以計劃維修的方式為主，而非視情維修。主要原因在于現(xiàn)有的監(jiān)測診斷系統(tǒng)并沒有足夠強的針對性，對惡劣工況的適應性也不高[39]，迫切需要建立更有效的監(jiān)測診斷系統(tǒng)[40]。因此，許多風場紛紛斥資引進或自主研究，期望能夠得到更為有效的診斷系統(tǒng)，據(jù)報道，2015年風電機組監(jiān)測診斷系統(tǒng)的增長量為24%[41]。此外，對于廣泛應用于大型工程機械、冶金礦山機械等重型裝備中的大型轉盤軸承，也缺乏有效的診斷方法，現(xiàn)場診斷大多依靠個人經(jīng)驗或直接沿用通用軸承的診斷方法，效果很差。

3.1 國外研究現(xiàn)狀

國外學者以風電機組轉盤軸承為主要對象進行了測試設備研制和信號提取等方面的研究。文獻[42]研制了針對小尺寸偏航軸承的測試設備；文獻[43]研制了可用于測試靜載荷作用下軸承載荷分布的設備；文獻[44]考慮載荷的復雜性和維修成本等因素，研制出一種適用于偏航、變槳軸承的性能測試平臺。針對復雜工況下的軸承振動信號，文獻[45-46]利用快速傅里葉變換(FFT)的頻域分析方法和包絡分析方法對故障軸承特征及其調(diào)制與解調(diào)進行研究；文獻[47]基于傳統(tǒng)經(jīng)驗模態(tài)分解提出了二維經(jīng)驗模態(tài)分解，能夠更有效地處理非平穩(wěn)和非線性的風電機組狀態(tài)監(jiān)測信號；文獻[48]對軸承損傷進行時域、頻域和韋爾奇周期圖(Welch Periodogram)的對比仿真分析，結果表明韋爾奇周期圖在噪聲情況下具有更好的信噪比。

3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

針對特定故障的軸承振動信號提取方面：文獻[49]利用譜分析和時間波形分析提出了監(jiān)測傳動和偏航系統(tǒng)軸承磨損故障的有效方法；文獻[50]提出在時域波形中自動識別沖擊振動及其近似周期性的沖擊鏈檢測法，檢測到了變槳軸承的局部故障。

在軸承測試設備研制方面：文獻[51]研制了風電機組變槳、偏航軸承測試系統(tǒng)，模擬試驗軸承在實際工況下的運行狀態(tài)，實現(xiàn)了試驗軸承的溫度、壓力、位移量、扭矩、轉速、振動值等參數(shù)的實時監(jiān)控與采集；文獻[52]針對大型偏航軸承難以進行試驗測試的問題，選用結構類型與偏航軸承相似的小型軸承(四點接觸球軸承)，采用常速恒定載荷壽命試驗方法監(jiān)測軸承振動、溫升、頻譜和噪聲等信息；文獻[53]研制的風電機組轉盤軸承試驗臺可以實現(xiàn)加載、驅動、數(shù)據(jù)采集與控制等功能；文獻[54]在軸箱彈簧和轉臂載荷測試技術基礎上，對某型動車組動力轉向架軸箱進行線路實測，獲取了典型線路段彈簧和轉臂的載荷時間歷程以及列車運行速度信息。

4 大型滾動軸承故障與壽命研究

大型滾動軸承的大尺寸帶來了制造、安裝、運行維護的一系列問題：缺少系統(tǒng)化的設計制造技術，設計和制造精度不易保證，熱處理困難，潤滑質量不易保障，安裝精度不易控制，密封困難等；在重載、偏載、變載等復雜工況的作用下，局部承載強度會顯著增加且變化頻繁；軸承溫度場和潤滑流場的不均勻還會進一步惡化軸承工作狀態(tài)，導致過早出現(xiàn)局部磨損、損傷乃至失效。

如圖6所示，滾動軸承壽命的定義可以劃分為3個階段：1)疲勞壽命，指軸承在給定循環(huán)載荷條件下運行至發(fā)生疲勞剝落的時間，通常根據(jù)S-N曲線得到；2)剩余疲勞壽命，指軸承在給定循環(huán)載荷條件下累積運行一段時間后繼續(xù)在該條件下運行到剝落的時間；3)故障剩余壽命，指軸承在實際工況下累積運行一段時間發(fā)生故障后繼續(xù)運行至失效的時間。大型重載軸承的故障形式具有特殊性，很多情況下是由于故障導致壽命終止而不是常規(guī)的疲勞壽命問題，即故障剩余壽命指標更為重要。

圖6 軸承壽命示意圖Fig.6 Diagram of bearing life

4.1 典型故障模式

目前，工程中常見的風電機組轉盤軸承失效模式主要有套圈斷裂、保持架斷裂、保持架磨損、密封圈漏脂等，如圖7所示。

圖7 風電機組轉盤軸承的典型故障形式Fig.7 Typical fault mode of wind turbine slewing bearing

掘進機主軸承的故障主要有齒圈斷裂、密封失效等，如圖8所示。

圖8 掘進機主軸承的典型故障形式Fig.8 Typical fault mode of main bearing for TBM

鐵路貨車軸承的故障形式主要有2類：1)由于軸承受擠壓以及摩擦載荷的周期性作用，滾道表層下方的組織出現(xiàn)疲勞并產(chǎn)生細微裂紋，隨著微裂紋的逐漸擴展最終產(chǎn)生由內(nèi)而外的剝落；2)由于密封不良和潤滑劣化導致的過熱故障(圖9)，約占總故障的72%，這是導致鐵路貨車軸承實際使用壽命縮短的關鍵原因，故障加劇時甚至會引發(fā)切軸等重大事故[55-57]。

圖9 鐵路貨車軸承過熱故障示意圖Fig.9 Overheating fault diagram of railway freight bearing

此外，滾道和滾動體表面的軸向裂紋和次表面的白蝕裂紋(White Etching Crack，WEC)被認為是造成軸承過早失效的根本原因[58-59]，風電齒輪箱軸承經(jīng)常會出現(xiàn)此類故障，該方面的研究得到了軸承行業(yè)、工程技術界和學術界等多領域研究人員的高度重視[60-66]。無論表現(xiàn)方式如何，軸承的早期失效總是遵循短板原則：當潤滑不良或接觸面不光滑時，接觸表面為短板，軸承失效往往由表面磨損等引起；當潤滑良好時，次表面為短板，軸承失效則往往由次表面處的材料缺陷或應力集中所引起。大尺寸軸承容易發(fā)生大的局部變形，導致嚴重磨損以及局部應力集中，進而導致軸承故障，發(fā)生提前失效[67-69]。

4.2 軸承壽命研究現(xiàn)狀

4.2.1 國外相關研究

國外對滾動軸承疲勞壽命的研究開始較早，特別是SKF，F(xiàn)AG和NSK等大型軸承企業(yè)及NASA等科研機構，已經(jīng)形成了一套比較完善的理論。目前，常用的滾動軸承疲勞壽命理論有L-P壽命理論，I-H壽命理論，Zaretsky壽命理論。1947年至1952年，文獻[70]基于韋布爾理論提出了L-P壽命理論，通過生產(chǎn)實踐的不斷修正，最終被ANSI/ABMA/ISO等標準采納。1985年，文獻[71]在L-P壽命理論的基礎上，將極限疲勞剪切應力的概念引入滾動軸承疲勞壽命的研究中，提出了一種新的滾動軸承疲勞壽命理論，并于1990年通過對渦輪發(fā)動機主軸球軸承的研究最終確立了I-H壽命理論[72]。文獻[73]通過對滾動軸承材料和滾動體疲勞壽命數(shù)據(jù)的大量研究，分開考慮應力-壽命系數(shù)和韋布爾系數(shù)，重新建立軸承失效概率函數(shù)并提出了一種新的軸承疲勞壽命理論。在理論分析上，L-P壽命理論和I-H壽命理論都建立在韋布爾分布的基礎上，而Zaretsky則是重新建立了韋布爾分布函數(shù)。2012年，文獻[74]忽略軸承支承及套圈變形對滾動體上載荷分布的影響，將靜強度理論引入軸承疲勞壽命模型，獲得了大型轉盤軸承的疲勞壽命，與ISO結果的對比驗證了該模型的準確性。2016年，文獻[75]基于NREL設計指南中的風電機組變槳、偏航軸承標準，利用Romax軟件計算2.5 MW風電機組變槳、偏航軸承的壽命，結果表明使用NREL指南計算的壽命值比使用Romax軟件得出的值更保守。盡管NREL設計指南與Romax分析結果存在一些差異，但由于NREL設計指南具有簡單性和保守輸出特性的優(yōu)點，可將其用于變槳軸承和偏航軸承的初始設計。

從上述理論中可以看出，相互作用零件間的接觸應力-應變特性是影響軸承疲勞失效模式的主要原因。因此，學者們進行了基于彈性動力學理論的疲勞失效機理研究：文獻[76]基于彈流動力潤滑理論首先獲得了線接觸兩彈性體次表面三坐標方向上的主應力與切應力，接觸表面正壓力與摩擦力的力學關系；文獻[77]研究發(fā)現(xiàn)次表層最大剪應力隨著疲勞累積逐漸向表層移動，由于安裝損傷、表面夾雜物和潤滑污染導致的應力集中，使萌生于次表層最大應力處的裂紋加速向表面擴展，形成麻點、剝落等故障；文獻[78]基于彈性動力學理論進一步優(yōu)化設計了普通軸承的疲勞壽命；文獻[79]基于彈塑性理論建立了球與溝道接觸有限元模型，首次獲得了兩零件接觸區(qū)的應力分布；文獻[80]針對大型三排圓柱滾子軸承，考慮軸承的幾何參數(shù)，計算了軸承動態(tài)承載時的內(nèi)部接觸應力分布，將滾道的接觸疲勞失效作為軸承壽命的判據(jù)。

在對軸承失效機理進行分析的基礎上，學者們通過考慮特定因素對軸承壽命的影響進一步完善軸承壽命模型：文獻[81]引入Archard磨損模型和Lemaitre損傷模型，并與加速壽命試驗相結合提出了利用少量材料表征試驗進行軸承壽命預測的可靠方法；文獻[82]研究了經(jīng)過精密硬車削、磨削加工的軸承套圈的表面完整性對疲勞壽命的影響；文獻[83]基于蠕變機理的表面損傷積分，將軸承局部摩擦引起的軸承異常生熱引入軸承壽命的計算；文獻[84]基于試驗分析得到的高承載和振蕩運動條件下的磨損信號和摩擦力矩的變化規(guī)律，提出了能夠表征軸承剩余壽命的退化模型；文獻[85]提出了一種同時考慮工況參數(shù)和工況監(jiān)測信號的韋布爾加速失效時間回歸(WAFTR)模型進行軸承壽命預測；文獻[86]提出以滾道表面生存概率為核心的滾動接觸基本壽命計算的新方法。

4.2.2 國內(nèi)相關研究

國內(nèi)的相關研究主要是考慮不同因素對大型滾動軸承的疲勞壽命模型進行修正：文獻[87]基于統(tǒng)計學理論分析了大型滾動軸承的疲勞壽命及其可靠性，結果表明大型滾動軸承疲勞壽命服從三參數(shù)的韋布爾分布，為其壽命及可靠性評價提供理論指導；文獻[88]考慮軸承潤滑和游隙變化，對軸承壽命計算理論進行了修正；文獻[89]引入了偏航、變槳軸承在軸向力、徑向力和傾覆力矩共同作用下的影響，計算了考慮偏航、變槳軸承內(nèi)、外圈疲勞壽命的軸承整體疲勞壽命；文獻[90]針對雙列四點接觸球軸承的受力特點，提出了考慮軸向載荷、徑向載荷和傾覆力矩的軸承應力分布計算方法，基于L-P壽命理論計算了當量動載荷和額定動載荷下的軸承壽命。

4.3 軸承狀態(tài)評價與剩余壽命預測研究現(xiàn)狀

軸承狀態(tài)評價與剩余壽命預測是進行軸承視情維修，及時發(fā)現(xiàn)問題，減少經(jīng)濟損失的主要途徑。

4.3.1 狀態(tài)評價

基于振動信號的軸承故障診斷與預測是判斷軸承退化狀態(tài)的常用方法：文獻[4]對軸承故障信號的本征模態(tài)函數(shù)進行快速傅里葉變換獲得了滿意的診斷效果；文獻[5]基于多域特征、改進的距離判別技術和改進模糊自適應共振理論映射(Adaptive Resonance Theory Map,ARTMAP)提出了一種新的兼具魯棒性和穩(wěn)定性的軸承故障智能診斷方法；文獻[6]利用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA) 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network,ANN)，分別結合重標極差法和去趨勢波動分析法對不同轉速和外載荷工況下的3種損傷程度軸承故障進行診斷，結果表明4種算法組合都能有效地進行故障監(jiān)測和診斷。

然而，上述成果中涉及的軸承故障均為人為預制故障，與軸承實際運行過程中出現(xiàn)的故障不符，無法對軸承運行狀態(tài)進行有效劃分。因此，需要對跑合過程中的軸承零件進行分析，以獲得真實的軸承運行狀態(tài)。文獻[91]在對工作次表面形貌直接分析的基礎上，將滾動軸承損傷退化過程分為跑合、平穩(wěn)和非穩(wěn)態(tài)3個階段；文獻[92-93]進一步將損傷退化過程劃分為跑合、平穩(wěn)、損傷發(fā)生、損傷演化、損傷發(fā)展5個階段，并對已有的研究和試驗工作進行了總結梳理，為故障與壽命的關系分析提出了新思路，還指出實際過程中的故障信號形式與仿真結果不同，需要針對不同的磨損演化過程建立特定的故障診斷、評估和預測方法。

4.3.2 剩余壽命預測

現(xiàn)有的軸承壽命預測分為基于物理模型和基于數(shù)據(jù)驅動的2類方法。

基于物理模型的方法通過彈性斷裂力學和疲勞裂紋擴展理論進行軸承失效機理分析，建立軸承壽命模型，利用模型預測軸承有效剩余壽命，并通過修正模型參數(shù)提高預測精度。文獻 [94-95]首先提出軸承疲勞裂紋擴展模型，文獻[96]將該模型從一維擴展到二維，文獻[97]通過分析指出傳統(tǒng)的裂紋擴展模型無法滿足帶有碎裂問題軸承的壽命計算，文獻[98]考慮非線性隨機問題提出了基于裂紋擴展的軸承剩余壽命預測方法。此外，文獻[99]提出了帶有碎裂萌生的軸承的接觸疲勞失效壽命預測方法。上述基于物理模型的軸承剩余壽命預測由基于材料疲勞破壞的壽命設計準則獲得，未考慮軸承故障產(chǎn)生及其退化，直至失效所引起的壽命損失，以及相應的故障剩余壽命。

基于人工智能與統(tǒng)計的軸承壽命預測方法屬于數(shù)據(jù)驅動方法。其中，人工智能方法通過智能算法的優(yōu)化組合，利用機器學習算法對獲得的數(shù)據(jù)進行擬合，獲得軸承全壽命過程的演化規(guī)律，通過設定合理閾值進行軸承壽命預測。文獻[100]提出了一種基于支持向量機(Support Vector Machine，SVM)的軸承剩余壽命預測方法，分別利用仿真和試驗數(shù)據(jù)訓練SVM，結果表明訓練獲得的SVM能夠預測軸承失效時間；文獻[101]將關聯(lián)向量機和邏輯回歸結合，提出了一種新的預測方法以評估故障劣化和剩余壽命，并利用單套軸承的仿真和試驗數(shù)據(jù)對預測效果進行驗證。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種被廣泛應用于預測技術的智能算法：文獻[102-103]分別利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(Back Propagation Neural Network,BPNN)進行了軸承剩余壽命預測；文獻[104]基于韋布爾分布和人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行軸承故障預測與健康管理研究，提出了一種精確的軸承剩余壽命預測方法；文獻[105]基于振動信號，采用高斯隱馬爾科夫模型(Gaussians Hidden Markov Model，GHMM)進行軸承特征提取以及剩余壽命的預測；文獻[106]通過時域特征參數(shù)對人工螞蟻聚類進行訓練獲得軸承性能退化狀態(tài)，利用隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)進行軸承壽命預測；文獻[107]基于時域、頻域和小波包分解特征，利用隱馬爾科夫模型進行軸承故障診斷和剩余有效壽命預測；文獻[108]基于隱半馬爾科夫模型(Hidden Semi-Markov Model，HSMM)，通過實時數(shù)據(jù)處理獲得軸承所處狀態(tài)以及狀態(tài)轉移的概率，完成軸承剩余壽命預測。

統(tǒng)計法基于軸承狀態(tài)和響應數(shù)據(jù)對軸承運行趨勢進行預測，獲得軸承剩余壽命分布曲線。然而，由于工作環(huán)境和測試技術的限制，軸承運行狀態(tài)無法直接測量，僅能通過與軸承運行狀態(tài)相關的響應參數(shù)(如振動信號、溫度)間接反映軸承性能退化過程。由于軸承狀態(tài)退化過程涉及到多個物理量，單一的測量、特征參數(shù)不能全面反映軸承退化狀態(tài)，需要融合多個物理量進行軸承性能退化狀態(tài)的評價，并引入壽命模型進行剩余壽命預測。而且，對于大型滾動軸承，其失效、破壞往往來自于故障，幾乎看不到因材料疲勞所引起的壽命終止，然而并未見到考慮故障進行大型滾動軸承剩余壽命預測的相關報道。因此，大型滾動軸承的壽命預測應該在多物理量測試的基礎上，結合故障診斷、故障失效模式和退化機制開展。

5 總結與展望

大型滾動軸承結構尺寸大且尺度差異顯著，普遍存在偏載、變載、潤滑不良等復雜工況，故障模式和壽命問題特殊。本文針對大型滾動軸承結構和工作特點，綜述了軸承結構力學分析、測試與監(jiān)測、壽命評價與剩余壽命研究進展，評述了有關代表性的研究成果。

總的看來，目前大型滾動軸承的結構分析大多采用有限元法和解析法。針對大型軸承套圈大變形，多排多滾動體載荷分布解析計算方面的相關文獻較少，多采用有限元法進行仿真分析，但有限元分析需要劃分質量較高的網(wǎng)格才能保證計算結果的準確性和計算效率，計算量大且文獻中大多利用線性或非線性彈簧、超單元等效替代滾動體，與軸承實際受力情況存在一定偏差。

盡管國內(nèi)外研究者在大型滾動軸承的故障及失效機制、故障診斷及預測等方面已取得一定進展，但仍有若干關鍵問題尚未突破，尤其是在大型滾動軸承的故障剩余壽命預測方面，幾乎看不到相關論文?？紤]大型滾動軸承結構和服役特征，復雜工況下的失效及退化機制尚未明晰，缺乏有針對性的現(xiàn)場測試與監(jiān)測方法，尚無成熟可用的故障剩余壽命預測模型等問題，迫切需要深入結合軸承結構和工作特點，從軸承失效機制與建模研究入手，建立面向故障的現(xiàn)場測試、監(jiān)測技術，這不僅是大型滾動軸承故障剩余壽命預測尚未開展的工作，也是通用軸承故障剩余壽命預測迫切需要解決的問題。

針對大型滾動軸承的設計制造與服役維護需求，在后續(xù)研究中需要重點開展以下幾方面的工作：

1)在大型滾動軸承結構力學分析方面，需要進一步研究具有大尺寸結構及多滾動體，考慮接觸與游隙效應的滾動軸承結構耦合動力學建模方法，分析軸承本體結構內(nèi)部及本體結構與安裝結構的動力學耦合特點，軸承裝配參數(shù)(安裝游隙、配合狀態(tài)、裝配誤差)對軸承整體結構與零部件動力學特性的影響，以及大變形、游隙、滾子修形等對載荷分布和軸承結構變形的影響。

2)在大型滾動軸承的故障機理、故障壽命與故障剩余壽命方面，進一步研究考慮損傷幾何特征的滾動軸承載荷分布建模以及考慮故障的軸承動力學建模方法，多物理參數(shù)融合的大型滾動軸承狀態(tài)參數(shù)測試方法，大型滾動軸承故障剩余壽命預測模型，開展軸承故障剩余壽命預測試驗以檢驗軸承故障剩余壽命預測模型的預測性能并進一步優(yōu)化剩余壽命預測模型。