Kennen Sie die neue Technologie von NTN? Hochpräzise Erkennungstechnologie für die Lebensdauer von Wälzlagern

NTN Co., Ltd. (im Folgenden als NTN bezeichnet) hat eine neue Technologie entwickelt, die durch die Kombination mehrerer KIs die Lebensdauer von Lagern mit hoher Genauigkeit ermitteln kann. Diese Technologie kann die Lebensdauer von Lagern vom Abplatzen bis zum Totalausfall genauer vorhersagen. Die Forschung und Entwicklung dieser Technologie wird dazu beitragen, die Effizienz von Wartungsplänen für Maschinen und Anlagen zu verbessern und so Kosten zu sparen und die Produktionseffizienz zu verbessern.

Bei längerem Gebrauch kann es zu einem leichten Abblättern der Lager in der Maschine kommen. Tritt diese Ablösung an einem für eine Reparatur ungünstigen Bereich auf, kann die Maschine ohne Beeinträchtigung des normalen Betriebs weiter betrieben werden. Obwohl der Zustand des Lagers durch die Erkennung von Vibrationsdaten ermittelt werden kann, ist es schwierig, genau vorherzusagen, wie lange das Lager nach dem Abplatzen noch verwendet werden kann. Normalerweise entscheiden Sie sich entweder dafür, das Lager so schnell wie möglich auszutauschen, oder Sie warten, bis das Lager vollständig beschädigt ist, bevor Sie es austauschen. Darüber hinaus können einige erfahrene Mechaniker aufgrund jahrelanger Erfahrung sagen, wann Lager ausgetauscht werden müssen. Mit der Entwicklung von Arbeitseinsparungen und Automatisierung besteht jedoch eine zunehmende Nachfrage nach hochpräziser Technologie zur Lebensdauererkennung, um die Ausfallzeiten von Maschinen und Geräten zu reduzieren und die Wartungskosten zu senken, um den Austauschzeitraum von Lagern genauer zu ermitteln.

Die kürzlich von NTN entwickelte Technologie zur Lebensdauererkennung kombiniert Deep Learning und Bayesianisches Lernen, um die Lebensdauer von Lagern vom Abplatzen bis zum Bruch mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Unter den vielen KI-Modellen wählte NTN ein Faltungs-Neuronales Netzwerk, das auf Bildverarbeitung spezialisiert ist. Durch die Umwandlung der Vibrationsdaten des Lagers in Bilddaten können der Schadensstatus und die Lebensdauer des Lagers ermittelt werden. Darüber hinaus nutzt NTN unter Berücksichtigung individueller Unterschiede bei Lagerschäden und Fehlern in den Erkennungsdaten auch die Bayes'sche lineare Regression, um ein zuverlässigeres Vorhersagemodell zu erstellen. Insgesamt verbessert die neue Technologie von NTN die Erkennungsgenauigkeit um 30 % im Vergleich zu herkömmlichen Methoden (im Vergleich zu den herkömmlichen Erkennungsmethoden von NTN).

NTN und die National University Corporation of Japan, Osaka University Graduate School of Engineering, haben 2017 gemeinsam das „NTN Next Generation Collaboration Research Institute“ gegründet. Im Rahmen dieses Instituts hat NTN eine intensive Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam von Associate durchgeführt Professor Kenichi Fukui (Industrial Science Institute) der Universität Osaka für gemeinsame Forschung und Entwicklung. Diese innovative Technologie wurde erfolgreich umgesetzt, indem die umfangreiche Erfahrung von NTN in der Lagertechnologie mit den Errungenschaften der Universität Osaka in der fortgeschrittenen KI-Forschung kombiniert wurde.

 

NTN ist bestrebt, diese Technologie auf tatsächliche Wartungsdienste anzuwenden. Durch rechtzeitige Wartung von Maschinen und Anlagen können die Lager im besten Zustand gehalten werden, wodurch die Produktionseffizienz verbessert und die Umweltemissionen reduziert werden.

In Zukunft wird NTN weiterhin Experimente durchführen, um die Machbarkeit dieser Technologie zu überprüfen, ihren praktischen Nutzen zu realisieren und hochwertige Kundendienste anzubieten.


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