轴承寿命

神华准格尔能源有限责任公司大准铁路公司130辆自备C62A型敞车厂修兼K2改造时轴承退卸情况表明,我国铁路货车滚动轴承在车辆厂修时存在“强制”退卸现象,导致轴承使用寿命降低。究其原因,现行车辆检修模式过于简单、粗放,厂修轮轴概念宽泛,是造成轴承“强制”退卸的主要原因。对此,深入分析现行车辆检修制度,可以找到延长轴承使用寿命的有效途径。

寿命框架是一个挺有意思的持久性方案，专门针对 Scala 和 NoSQL 数据库设计。它让你不用再纠结数据库和域模型的匹配问题，自动将你的域模型转化成易懂的数据库模型。嗯，最大的好处是，你的持久化对象就能存储成 JSON 格式，简化了多复杂的操作。而且性能保持得不错，适合不想花太多时间数据库细节的开发者。你不需要再做什么翻译层，数据库架构设计、集成测试也能省去一大堆麻烦。简而言之，它你业务逻辑，省力省心。其实你如果对域模型和数据库分离有点烦，也挺适合用这个的。

粒子群算法的 MATLAB 工具箱，确实是搞寿命优化时挺顺手的一套东西。它是专门帮你那些零件、部件的工作时间问题的，适合搞可靠性预测的朋友。你要某个零件能撑多久，或者什么时候该换，该修，直接上这套工具箱就能搞定，配合模拟数据，还挺准。 PSO 算法这块就不多说了，灵感来自鸟群、鱼群那套“集体智慧”，搜索效率高。你不需要从头写一堆复杂优化代码，调用几个函数就能跑起来。像update_velocity、fitness_eval这些步骤，它都封装好了。响应也快，代码也清晰，适合直接上手。 部件寿命的时候，Weibull 分布、指数分布这些模型也能结合进来。你只需要构建一下仿真数据，把目标函数写进自定

使用Matlab代码进行轴承选择，通过修改输入参数来设计所需的产品。代码输出位于文末注释的最后部分。

此资源包括西储大学轴承数据、中英文版本的数据说明，以及用于matlab加载和处理轴承数据的案例和方法。还提供了使用EMD、Hilbert和FFT处理轴承数据信号的程序，并包含详细解释。此外，还包含了EMD、ITD、VMD等算法的程序，其中EMD程序附带中文解释。

在Matlab开发中，通过粒子过滤器实现多目标轴承的在线跟踪。演示展示了粒子滤波技术在BO跟踪中的应用。

采用非参数统计方法分析耐热钢寿命预测主曲线，提出双指数主曲线形式，具有优良的统计推断特性。通过长时蠕变断裂数据检验发现，双指数主曲线在外推方面具有较强稳健性。

这份数据集来自美国凯斯西储大学，专门用于开发和验证轴承故障诊断算法。

时域分析 对轴承信号进行时域分析，提取信号的基本特征，如均值、方差等。 频域分析 采用频域分析技术，分析信号的频谱特征，识别频率成分及其幅值。 包络解调 进行包络解调，提取出信号中的调制信息，有助于故障诊断。 这些分析方法结合可有效识别轴承的故障状态，提供有力支持。

应用可靠性工程理论和方法，针对某引信在海岛高温、高湿自然环境中的特性，进行了贮存可靠性试验。建立了该引信在海岛环境下的贮存可靠性模型，并对试验数据进行了统计分析，得出了在一定置信度下该引信的贮存寿命。