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潤滑脂的溫度選擇 通常選擇潤滑脂是為了在給定工況下能為軸承提供足夠潤滑。此時需要對“給定工況”和“滿足潤滑性能”進行校核。這就是通常的潤滑選擇校核計算。 以往曾經講過（亦可以查閱《電機軸承應用技術》、《電機軸承故障診斷與分析》、《齒輪箱軸承應用技術》，以及本公號其他文章），潤滑脂的選擇校核計算本質上是校核卡帕系數。當卡帕系數為1至4之間的時候，說明所選潤滑滿足潤滑需求。

防止軸承過熱，防止潤滑油本身的劣化。（4）其他。防止異物侵入軸承內部，防止生銹或腐蝕。二、潤滑的方法軸承的潤滑方法，分為脂潤滑和油潤滑。為了充分發揮軸承性能，首先要根據工況、使用目的等選擇合適潤滑方法。只考慮潤滑，油潤滑占優勢。但是，脂潤滑可以簡化軸承外圍結構。脂潤滑和油潤滑的利弊比較，如表12.1所示。

滾動軸承是驅動電機旋轉件，高速、高溫、頻繁啟停伴隨著沖擊是電動汽車驅動電機的主要工況， 開發能適應本工況條件的系列化密封式深溝球軸承，可以滿足混合動力大巴車、純電動大巴車、純電動乘用車、純電動微型車等一系列新能源汽車驅動電機使用。并在市場得到廣泛應用。

步驟1：軸承性能分析 ? 在Romax Spin中建立系統模型，模擬系統運行條件 ? 定義工況及載荷譜 ? 綜合考慮復雜的系統交互行為-軸變形、錯位量等 以上步驟可確定軸承的性能范圍，并有助于可視化一些參數變量。

盡管已知這種方法可為緊湊型和中型車輛提供令人可接受的結果，但無法預測極端的側風工況下車輛所受的作用力和力矩。此外，仿真誤差與車輛的尺寸成比例。 為了解決這些工程問題，開發了一種更高保真度的工程仿真方法。通過計算流體動力學（CFD）仿真計算出的空氣動力被施加到多體動力學（MBD）仿真上，來模擬車輛對側風工況的響應。Adams用于車輛動力學仿真。CFD工具可仿真流場。

步驟1：軸承性能分析 ? 在Romax Spin中建立系統模型，模擬系統運行條件 ? 定義工況及載荷譜 ? 綜合考慮復雜的系統交互行為-軸變形、錯位量等 以上步驟可確定軸承的性能范圍，并有助于可視化一些參數變量。

憑借精準的性能把控，它已在多個高端領域落地生根：● 航空航天：用于耐高溫導線絕緣層、輕量化結構件，在極寒高空與高溫工況下穩定運行，揮發物少不污染精密儀器；● 新能源：適配高壓電機絕緣部件、電池密封件，耐溫耐電壓，助力設備提升安全性與使用壽命；● 精密電子：作為高頻元件、柔性電子的核心材料，低損耗、強絕緣的特性保障信號穩定傳輸；● 特種工業：用于高溫工況下的軸承、密封件，耐磨耐輻照

這也就是為什么在振動的工況中，一般軸承的相關配合會推薦更緊一級的原因。 這就是我們需要討論的，軸承與相關零部件的配合存在一個最大值邊界，如果配合力過大，會導致軸承其他性能的變化，從而帶來問題。 總結一下，軸承公差配合的選擇的最終指向是軸承配合面之間的配合力。

保持架： 保持架在軸承內部受到往復應力，正常情況下也會出現疲勞，同時在工況變動的時候，保持架也會受到額外的負荷。但正常情況下，保持架所受的負荷與滾動體和滾道比起來，都會小很多。因此一般正常情況下，保持架的疲勞壽命都會超過軸承。（非正常工況需要額外考慮。）

以上，就完成了對軸承壽命、承載能力、轉速、溫度限制等性能指標的考慮，若有不止一個軸承符合要求，應選擇經濟性、性能綜合性最佳的軸承。

程立等[9]提出了一種用于滾動軸承退化特征提取的類Sigmoid函數的改進模糊熵模型，并提出了一種基于灰關系的滾動軸承性能退化評估方法，以建立滾動軸承退化特征與可靠性之間的關系，通過物理實驗表明改進模糊熵模型可有效提取滾動軸承性能退化特征，且可信度到95%以上，為軸承性能評估建模與損失分析提供了參考。

性能試驗時，必須使用合同規定的密封和軸承；除非另有商定，否則密封泄漏率應不超出ISO 21049：2004標準A.1.3的規定；性能試驗所使用的液體應為低于55℃的清水。

隨著傳動技術的快速發展，業界對于軸承的性能指標有了更高的要求，一個常見的要求是：軸承既要更加小型化，承載能力又要不斷提升。這將會進一步加大軸承在運行過程中發生橢圓截的風險。 對于軸承橢圓截斷率的許用值，目前業界尚無統一的標準。Romax根據工程經驗推薦，在間歇工況下橢圓截斷不超過15%，常規持續工況下允許發生橢圓截斷（<0）。

軸承鋼產品經過特定熱處理工藝，硬度達到較高范圍，耐磨性更佳，有助于延長軸承在常規工況下的使用壽命。 運行平穩性承諾： 所有米思米經濟型軸承均通過軸承振動檢測，其振動等級符合國標Z1級或以上標準（軸承振動等級分為Z0至Z4，等級越高表示振動噪音越低）。堅持對每一套軸承進行全數（100%）振動噪音測試，區別于抽樣檢測，更能有效篩除不良品，確保交付產品的運行平穩性和低噪音水平一致性。

實驗驗證：展現卓越的診斷性能通過一系列實驗驗證，本研究所提出的方法在變工況和噪聲環境下展現出了卓越的故障診斷性能。與傳統方法相比，深度學習模型在故障識別準確率上有了顯著提升。這一成果不僅為滾動軸承的智能監測和維護提供了新的技術路徑，也為智能制造領域的發展貢獻了重要力量。結語本研究通過結合虛擬仿真和深度學習技術，提出了一種新的滾動軸承故障診斷方法。

在常見工業生產中，軸承的工作狀態、軸承的環境、設備等影響因素都是標準狀態。因此可以使用基本推薦范圍進行選擇。 首先，對于非特殊工況的一般軸承應用工業機械，軸承與相關的零部件（軸、軸承室）之間的配合是按照推薦配合進行選擇的，因此，這些配合對軸承的影響是相對穩定的； 第二，常見的非特殊工況機械設備的發熱情況也基本不會有特殊變化，軸承內外圈溫度差也是基本穩定的。

游隙值應根據不同的使用工況和配合的過盈量大小而具體確定。必要時，應進行試驗確定。雙列圓錐滾子軸承和水泵軸連軸承在出廠時已調整好游隙，安裝時不必再調整。 軸承安裝后應進行旋轉試驗，首先用手旋轉軸或軸承箱，若無異常，便以動力進行無負荷、低速運轉，然后視運轉情況逐步提高旋轉速度及負荷，并檢測噪音、振動及溫升，發現異常，應停止運轉并檢查。

軸承的校核在最大工況下滿足強度要求，但是在額定工況下，中間軸所用軸承不滿使用壽命需求，所以對中間軸的軸承進行選型加強，增加了軸承的外徑，重新計算后可達到了10萬公里以上的使用壽命。 減速器殼體采用常見的球墨鑄鐵材料QT500，經過分析，最大應力點在差速器軸承的支承位置如圖3所示，但在峰值扭矩下的最大應力為104.7MPa＜屈服強度320MPa，滿足強度要求。

比如，游隙可以有MC1，MC2，MC3，MC4，MC5根據配合公差進行選擇；保持架可以是鐵制的或是塑料的；精度可以有P0，P6，P5，P4等根據用途進行選定；油脂可以從高溫到低溫上百種根據工況進行選擇，并且油脂封入量也各不相同。 從這個意義上來講，我們又說軸承不是個標準件。根據具體的使用工況，我可以提供不同性能的608軸承供君選擇。

如圖4所示，將一級齒輪螺旋角加大3°，并調整相應齒輪參數，經過分析，一級齒輪軸向重合度提高13.4%，最大扭矩工況下軸向力增大13.4%，一軸左軸承基本額定壽命降低21.7%。可見加大螺旋角雖然能提高重合度，但同時也會帶來更大的軸向力，導致軸承壽命降低。