自润滑关节轴承的磨损寿命预测方法

自润滑关节轴承及其寿命评估研究进展摘要：自润滑关节轴承的结构十分简单、不需要进行维护、无需添加任何润滑剂，所以其在工业领域的应用日渐广泛。

但我国在此方面的研究较晚，相关技术仍较为落后，所以许多自润滑关节轴承依赖于进口。

导致我国未在此方面取得突破的主要原因在于是我国在自润滑材料研制方面还有较大提升空间，同时无法有效评估自润滑关节轴承的寿命。

因此，本文就自润滑关节轴承及其寿命评估进展进行研究分析，以供参考。

关键词：自润滑关节轴承；寿命评估；润滑材料引言：自润滑关节轴承是在时代的发展下产生的滑动轴承，但我国在此方面的研究较晚，无法对自润滑关节轴承的寿命进行有效评估，导致轴承使用的安全性造成了直接影响。

由于其应用范围较广，且发挥着至关重要的作用，所以相关专家及学者对其寿命评估进行了研究。

下列就此进行深入研究，以期为相关专家的学者带来启发，为自润滑关节轴承的使用提供保障。

1.自润滑关节轴承概述自润滑关节是时代发展的产物，隶属于滑动轴承，结构十分简单，无需添加任何润滑剂，不需进行维护，所以得到了广泛应用。

传统的自润滑轴承的组成部分为外圈、带有盲孔的内圈。

外圈是轴承钢，内圈是铜合金，盲孔内通常会镶嵌固体润滑膏。

工作原理为：受力的作用的影响，外圈内表面、内圈外表面、盲孔固体润滑材料发生相对位移，并形成摩擦副，从而降低摩擦系数，减少磨损。

随着时代的发展，相关专家及学者就关键轴承的研究，逐渐发展出内圈无盲孔关节轴承。

其可分为两种，即粉末冶金轴承，轴承钢或碳素钢（内外圈）的轴承。

前者的特点为：内圈外圈材料皆采用粉末冶金的方法进行制备。

因为粉末冶金材料的空隙较多，所以将其放入润滑油浸泡可制作为带有自润滑特点的含油轴承。

不过，该轴承的韧性比轴承钢要低，受热时润滑油、脂会分解、失效。

后者外圈表层涂有固体润滑材料，且应用范围相对较广。

因此，该轴承可提高轴承承载能力，且结构简单、加工便利、成本低廉。

固体润滑剂具有减少摩擦力、提高承载力的作用。

自润滑关节轴承由于具有结构简单、承载能力强、适应温度范围广、在服役过程中无需添加润滑剂等特点，被广泛应用在航空航天、水利电力、军工机械等行业。

与此同时，高端、精密、大型装备的发展对自润滑关节轴承的摩擦学性能、使用寿命和可靠性提出了更高的要求。

自润滑关节轴承所使用的自润滑材料性能直接决定了轴承的寿命和性能水平，因此开展对自润滑材料性能的研究成为提高自润滑关节轴承质量和延长其寿命的关键。

自润滑关节轴承通过在轴承外圈内侧粘结、镶嵌固体润滑材料或者表面改性生成润滑膜层等方式形成润滑结构，该部分润滑结构与轴承内圈形成自润滑摩擦面。

图1所示为轴承分别以内侧粘结PTFE衬垫、表面溅射沉积碳基薄膜的方式实现自润滑。

图1 自润滑关节轴承结构：(a) 衬垫类自润滑关节轴承；(b) 碳基薄膜型自润滑关节轴承目前，自润滑衬垫材料大致分为三种，即金属背衬层状复合材料、聚合物及其填充复合材料和PTFE纤维织物复合材料。

自润滑衬垫材料的摩擦学性能、衬垫粘结前的处理方式、粘结方式、编织纹路等因素影响着自润滑关节轴承的使用性能。

关节轴承自润滑衬垫材料摩擦学性能衬垫类关节轴承利用粘结剂将织物衬垫粘结到轴承外圈内表面作为润滑层，将轴承内外圈之间的钢对钢摩擦转化为编织物对钢的摩擦，在保证轴承自润滑的同时降低摩擦系数。

目前，国内外学者对衬垫类关节轴承的摩擦磨损性能研究大都集中在衬垫材料性能的优化方面，通过对织物衬垫复合材料改性、优化编织结构、改变纤维的捻制方式和衬垫层数，以及对摩擦对偶面进行表面织构等手段提高关节轴承的减摩耐磨性能。

01衬垫材料的组分衬垫类自润滑关节轴承大都以低摩擦聚合物为主要成分，如聚四氟乙烯（PTFE）、聚酰胺（PA）、聚酰亚胺（PI）等。

目前国内外轴承企业大都以PTFE作为衬垫材料的主要成分，同时填充其他功能性纤维。

聚四氟乙烯是有机高聚物，分子结构是C₂F₂，其中C、C原子以及C、F原子之间都以共价键结合，具有较大的结合能，如图2所示，分子链之间极易滑移，表现出低摩擦的特性。

第 40 卷第 5 期航 天 器 环 境 工 程Vol. 40, No. 5 2023 年 10 月SPACECRAFT ENVIRONMENT ENGINEERING531 https:// E-mail: ***************Tel: (010)68116407, 68116408, 68116544基于CNN和LSTM的航天用涂层型自润滑关节轴承寿命预测及可靠性评估刘云帆1,2，林亮行2,3，马国政2，孙建芳3*，苏峰华3，郭伟玲2，朱丽娜1*，王海斗1,2,4（1. 中国地质大学（北京） 工程技术学院，北京 100083；2. 陆军装甲兵学院 装备再制造国防科技重点实验室，北京 100072；3. 华南理工大学 机械工程学院，广州 510000；4. 陆军装甲兵学院 机械产品再制造国家工程研究中心，北京 100072）摘要：为探索适用于涂层型自润滑关节轴承的寿命预测和可靠性评估方法，提出一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）神经网络的轴承剩余寿命预测模型。

首先利用CNN对关节轴承的摩擦扭矩信号进行失效特征提取，然后将通过主成分分析（PCA）和滤波处理后的扭矩信号输入LSTM神经网络中进行训练，得到涂层型自润滑关节轴承寿命预测模型，可实现对轴承剩余寿命的准确预测。

最后，基于加速寿命试验数据，采用两参数Weibull分布模型对涂层型自润滑关节轴承的服役可靠性进行评估，结果表明涂层型自润滑关节轴承在轻载低频工况下能够维持在高可靠性水平（90%）下进行长时间稳定服役。

关键词：涂层型自润滑关节轴承；卷积神经网络；长短期记忆神经网络；加速寿命试验；可靠性评估 中图分类号：TH133.31文献标志码：A文章编号：1673-1379(2023)05-0531-10 DOI: 10.12126/see.2023012Life prediction and reliability evaluation of coated self-lubricating spherical bearings for space applications based on CNN and LSTMLIU Yunfan1,2, LIN Liangxing2,3, MA Guozheng2, SUN Jianfang3*, SU Fenghua3,GUO Weiling2, ZHU Lina1*, WANG Haidou1,2,4(1. School of Engineering and Technology, China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083, China;2. National Key Laboratory for Remanufacturing, Army Academy of Armored Forces, Beijing 100072, China;3. School of Mechanical Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510000, China;4. National Engineering Research Center for Remanufacturing, Army Academy of Armored Forces, Beijing 100072, China)Abstract: A method for predicting the residual life of coated self-lubricating spherical bearings based on convolutional neural network (CNN) and long-short term memory neural network (LSTM) was proposed. Firstly, the failure features of the friction torque signal of the spherical bearing was extracted by CNN. Then the torque signals processed by principal component analysis (PCA) and filtering were input into LSTM neural network for training to obtain the life prediction model of coated self-lubricating spherical bearings, which enabled accurate predictions of the bearing residual life. Finally, based on the accelerated life tests, the reliability of coated self-lubricating spherical bearings was evaluated using a two-parameter Weibull distribution model. The results indicate that coated self-lubricating spherical bearings can maintain long-term stable work at high reliability levels (90%) under light load and low frequency.Keywords: coated self-lubricating spherical bearing; convolutional neural network; long-short term memory neural network; accelerated life test; reliability evaluation收稿日期：2023-02-16；修回日期：2023-09-14基金项目：国家自然科学基金项目（编号：52122508；52005511；52130509）引用格式：刘云帆, 林亮行, 马国政, 等. 基于CNN和LSTM的航天用涂层型自润滑关节轴承寿命预测及可靠性评估[J]. 航天器环境工程, 2023, 40(5): 531-540LIU Y F, LIN L X, MA G Z, et al. Life prediction and reliability evaluation of coated self-lubricating spherical bearings for space applications based on CNN and LSTM[J]. Spacecraft Environment Engineering, 2023, 40(5): 531-5400 引言自润滑关节轴承是一种无需补充润滑剂的特殊关节轴承，在其相对运动表面涂（镀）或黏结有一层固体润滑材料，可以起到减小摩擦阻力、延长轴承寿命的作用[1-6]。

轴承剩余使用寿命预测方法研究
轴承是机械设备中不可或缺的部件之一，其寿命的预测对于设备的维护和保养至关重要。

目前，轴承剩余使用寿命预测方法主要有以下几种：
1. 经验法
经验法是一种基于经验的预测方法，其核心思想是通过历史数据和经验来预测轴承的寿命。

这种方法的优点是简单易行，但其缺点是准确性较低，因为其预测结果往往受到环境和使用条件的影响。

2. 统计学方法
统计学方法是一种基于数据分析的预测方法，其核心思想是通过对轴承的使用数据进行统计分析，来预测其剩余寿命。

这种方法的优点是准确性较高，但其缺点是需要大量的数据和复杂的分析方法。

3. 物理模型法
物理模型法是一种基于轴承的物理特性和运动学原理的预测方法，其核心思想是通过建立轴承的物理模型，来预测其剩余寿命。

这种方法
的优点是准确性较高，但其缺点是需要对轴承的物理特性和运动学原理有深入的了解。

4. 人工神经网络法
人工神经网络法是一种基于神经网络的预测方法，其核心思想是通过对轴承的使用数据进行训练，来建立一个神经网络模型，来预测其剩余寿命。

这种方法的优点是准确性较高，但其缺点是需要大量的数据和复杂的训练方法。

总的来说，轴承剩余使用寿命预测方法各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。

未来，随着技术的不断发展，预测方法的准确性和可靠性将会不断提高，为设备的维护和保养提供更加精准的预测结果。

2013年第20期（总第263期）NO.20.2013( CumulativetyNO.263 )目前，我国的轴承的需求量大大增加，一些大型的以及中小型的企业开始大力发展关节轴承的制造。

不仅在样式、结构、种类方面都有了很大的发展，变得越来越丰富式的发展。

同时，随着我国目前的制造质量的提高，产品出口到国外的数量也逐年增加。

另外，目前我国的航空、航天技术越来越发达，轴承的应用也越来越多，其质量要求也越来越高。

但是，一些高科技在应用到轴承的时候，由于其承受的摆动以及扭曲的动作，很容易由于两侧的相互作用而导致摩擦力变大，有时会出现僵硬的情况。

在这些应用到自润滑关机的轴承中，如果摩擦效果失灵以后，会产生严重的损失。

因此，很多国内外的专家就这一问题进行深入的研究和探讨。

本文从环境的温度、速度、材料等方面指出自润滑关节轴承摩擦磨损的因素分析，同时对目前的自润滑关节轴承摩擦磨损性能存在的几方面的问题以及其日后的发展方向做出一定的分析。

1　影响自润滑关节轴承摩擦磨损性能的因素对于轴承的自润滑关节摩擦磨损性能的影响因素有很多方面，其磨损的方式也有很多种，它主要受到环境的温度、速度、载荷、衬垫材质等因素影响。

其中，环境的温度对其的影响最为重大。

1.1　速度关节轴承有着其特有的摆动的方向，由于自润滑关节轴承的摩擦磨损性能的不同，导致了轴承的摆动的速度。

假设在温度、摆幅和载荷等条件都一样的前提下，对三种不同的摆频来做实验，所得结果如图1所示。

我们可以看到，当摆频在P1和P2的时候，其摩擦的系数是类似的，而且P2较P1略高一些，同时在第八百次摇摆的时候，其系数抵达第一个高峰，也许这种现象和转动膜以及自由磨相互反应生成的摩擦面有着一定的关联。

跟随着其继续摩擦，颗粒进入到衬垫的表面中，P值逐渐减少。

由此可得出，摆动的频率越来越高，其摩擦的数值就会变得越来越高。

1.2　载荷由于自润滑轴承关节的特殊性，其摆动方式也不同于其他的轴承运动，它的摩擦磨损程度受到其载荷的影响。

自润滑材料摩擦磨损测试方法自润滑材料在现代工业中具有广泛的应用，其优良的摩擦磨损性能对于提高机械设备的运行效率和安全性至关重要。

为了确保自润滑材料的质量和性能，本文将详细介绍自润滑材料的摩擦磨损测试方法。

一、概述自润滑材料是一类具有低摩擦系数和良好耐磨性的材料，广泛应用于航空航天、汽车、机械制造等领域。

摩擦磨损测试是评价自润滑材料性能的关键环节，通过对材料在不同工况下的摩擦系数、磨损率等参数进行测定，以评估其在实际应用中的适用性。

二、摩擦磨损测试方法1.环块摩擦磨损试验环块摩擦磨损试验是一种常见的自润滑材料摩擦磨损测试方法。

试验时，将试样固定在试验机上，通过与对磨环进行相对滑动，模拟实际工况下的摩擦磨损过程。

通过测定摩擦系数和磨损体积，评价自润滑材料的摩擦磨损性能。

2.球盘摩擦磨损试验球盘摩擦磨损试验主要用于测试自润滑材料在点接触条件下的摩擦磨损性能。

试验过程中，将球状试样与盘状对磨件进行相对滑动，测定摩擦系数和磨损率。

该方法适用于评价自润滑材料在高速、高载荷工况下的性能。

3.高低温摩擦磨损试验高低温摩擦磨损试验主要用于考察自润滑材料在不同温度下的摩擦磨损性能。

试验过程中，将试样置于高温或低温环境中，进行摩擦磨损测试，分析温度对自润滑材料性能的影响。

4.液体介质摩擦磨损试验液体介质摩擦磨损试验是将自润滑材料在液体介质中进行摩擦磨损测试，模拟实际应用中液体润滑条件下的摩擦磨损情况。

通过测定摩擦系数和磨损率，评价自润滑材料在液体介质中的摩擦磨损性能。

5.四球摩擦磨损试验四球摩擦磨损试验主要用于测试自润滑材料在多接触条件下的摩擦磨损性能。

试验过程中，四个球状试样在高压下相互摩擦，测定摩擦系数和磨损率。

该方法适用于评价自润滑材料在复杂接触条件下的性能。

三、总结自润滑材料的摩擦磨损测试方法多种多样，每种方法都有其适用范围和优缺点。

在实际测试过程中，应根据自润滑材料的特性和应用场景选择合适的测试方法，以确保测试结果的准确性和可靠性。

轴承自驱式独立退化轨迹构建与剩余寿命灰度预测在工业的心脏深处，轴承扮演着不可或缺的角色，它们像是机械世界中的红细胞，默默输送着动力与支撑。

然而，这些微小而关键的部件，一旦进入退化的漩涡，便可能引发生产线的停滞，甚至是灾难性的故障。

因此，探索一种能够精确捕捉轴承退化轨迹并预测其剩余寿命的方法，无疑是维护生产稳定性的重要课题。

想象一下，如果有一个神奇的时钟，它不仅能告诉你现在几点几分，还能预测这台机器何时会疲惫不堪，需要休息或更换零件。

这正是“轴承自驱式独立退化轨迹构建与剩余寿命灰度预测”技术的魅力所在。

它不是一个简单的计时器，而是一个高度智能的预警系统。

首先，让我们来剖析这个技术的“自驱式独立退化轨迹构建”部分。

在这里，每一个轴承都被赋予了一个虚拟的“生命线”，这条线如同一条河流，记录着轴承从诞生到衰老的每一个瞬间。

通过高精度的传感器和先进的算法，我们能够实时追踪这条河流的流向，即使它分叉成无数细小的支流，也能准确捕捉到每一滴水的轨迹。

接下来，是“剩余寿命灰度预测”。

如果说退化轨迹是轴承生命的河流，那么剩余寿命便是河流终点的迷雾。

传统的预测方法往往只能给出一个模糊的轮廓，而灰度预测则能穿透这层迷雾，揭示出更多的细节。

它利用复杂的数学模型和统计方法，将不确定性转化为一系列可能的场景，为决策者提供更为丰富的信息。

然而，这项技术的实现并非易事。

它需要海量的数据作为支撑，这些数据就像是构筑大坝的砂石，每一颗都至关重要。

同时，算法的选择和优化也像是调配混凝土的比例，稍有不慎就可能导致整个大坝的崩塌。

此外，外部环境的变化也会对预测结果产生影响，就如同不断变化的天气对农作物的影响一样。

尽管如此，当我们成功构建起这个系统时，它将为我们带来前所未有的洞察力。

它不仅仅是一个预警机制，更是一个优化工具。

通过精确的剩余寿命预测，我们可以实现备件库存的优化，减少因过度储备或缺货而导致的成本损失。

同时，它还能够指导我们在合适的时机进行维护和更换，避免因轴承故障引发的连锁反应。

自润滑关节轴承寿命估算方法自润滑关节轴承，这个名字一听就让人感觉特别高大上，像是某个机械世界的“隐形大佬”。

别看它名字这么复杂，实际上它就是一种能在没有外部油润滑的情况下，自己“润滑”的轴承。

是不是很神奇？简直就像是那些自己能做饭、自己能洗碗的家务达人，真是省心又省力！不过，话说回来，既然它能“自我养护”，那么它的寿命如何估算呢？今天咱们就来聊聊这个话题。

关节轴承的寿命，咱们可不能简单地把它当成是“随便用用，坏了再说”的那种态度哦。

它的寿命可受很多因素的影响，像是使用环境、负荷、转速、温度这些，都是决定它能走多远的关键。

所以，估算它的寿命时，得把这些因素都考虑进去，不能一棒子打死。

说得简单点，咱们要看它的“身世”，你知道它是干什么用的，在哪儿待着，天天受啥折磨，它的“命”就基本上能看得出来。

拿温度来说吧。

你想啊，关节轴承可是经常在那种高温、高压的环境下“战斗”。

比如说，很多机械设备在运行的时候，轴承内部的温度会升高，如果温度太高，润滑性能就会下降，轴承的寿命也就缩短。

就像是咱们在夏天没空调的房间待得时间长了，浑身不舒服，最后也得撤退。

温度控制不当，轴承早晚得“罢工”。

再说负荷，轴承嘛，不就是用来支撑重物、传递力量的吗？这个负荷太大了，关节轴承受得了吗？那肯定不行。

它也有个“承受力极限”。

如果长时间在超负荷的状态下工作，那可真是“透支”它的健康，早晚得“老化”。

当然了，负荷不够的话，轴承又可能发挥不出它应有的作用，反正它有它的“黄金比例”吧。

就像你做事一样，工作压力不能大得让你喘不过气，但也不能没点挑战性，要不就太无聊了，什么劲都提不起来。

转速也是一个大问题。

你让关节轴承“飞速旋转”，那它能受得了？你想啊，一旦转速过高，摩擦就加大，热量也就更容易积聚，轴承的“寿命”自然就会变短。

想象一下，你跑步时越是拼命冲刺，身体的消耗就越快，最后也得停下来喘口气。

所以，转速得跟轴承的承载能力配合得当，才不会让它变得疲惫不堪。

轴承磨损状态监测与预测方法研究引言：轴承作为机械设备中的重要部件之一，常常承受着高速旋转和大负荷的工作条件。

由于长时间使用和外界环境的影响，轴承极易出现磨损和故障，导致设备的性能下降和寿命缩短。

因此，准确监测和预测轴承磨损状态成为提高设备可靠性和运行效率的关键。

一、轴承磨损状态监测方法1. 振动分析法振动分析是一种常用的轴承磨损状态监测方法。

通过检测轴承系统中的振动信号，可以通过频谱分析、波形分析等手段判断轴承的工作状态。

当轴承开始磨损时，其振动信号会有明显的变化，因此可以通过振动分析法来监测轴承的磨损程度。

2. 声波分析法声波分析法是另一种有效的轴承磨损状态监测方法。

通过检测轴承系统中的声波信号，可以分析声波的频率、幅度和谐波等特征，进而判断轴承的工作状态。

声波分析法具有非接触性和高精度的特点，适用于各种工作环境和工作条件。

3. 热像仪法热像仪法是一种通过红外热像仪来监测轴承磨损状态的方法。

轴承在工作过程中，由于磨擦和摩擦产生的热量，会使轴承温度升高。

通过红外热像仪可以实时监测轴承的温度变化，从而判断轴承的磨损情况。

二、轴承磨损状态预测方法1. 统计模型统计模型是一种常用的轴承磨损状态预测方法。

通过收集和分析大量的轴承运行数据，构建统计模型，预测轴承的寿命和磨损状态。

统计模型可以根据轴承的运行时间、工作条件和磨损特征等参数进行预测，具有较高的准确性和可靠性。

2. 人工智能算法人工智能算法是一种新兴的、有效的轴承磨损状态预测方法。

通过构建神经网络模型、支持向量机模型等人工智能算法，可以对轴承的运行状态进行准确预测。

人工智能算法可以通过自主学习和不断优化来提高预测的准确性和精度。

3. 故障诊断方法故障诊断方法是一种综合应用各种监测手段和技术手段，以检测和分析轴承的磨损状态并进行精确预测的方法。

通过综合应用振动分析、声波分析、热像仪法等多种监测手段，可以全面了解轴承的磨损状态和工作情况，从而准确预测轴承的寿命。

研究与开发•29•高频轻载自润滑关节轴承加速寿命试验方法董炳武9,牛荣军9,徐曼君2,张文虎922邓四二92'5（9.河南科技大学机电工程学院，河南洛阳471003；2.北京航天发射技术研究所，北京100076；3.常州光洋轴承股份有限公司博士后工作站，江苏常州29009；4.高端轴承摩擦学技术与应用国家地方联合工程实验室，河南洛阳471023；5.辽宁重大装备制造协同创新中心，辽宁大连19024）摘要:为在短时间内获得高频轻载自润滑关节轴承的寿命信息，通过增大载荷的方式建立了加速寿命试验模型,进行了2组恒定应力加速寿命试验。

采用韦布尔分布对关节轴承寿命进行描述，并借助最小二乘法对韦布尔分布函数的2个参数进行估算，确定岀关节轴承可靠性寿命的相关指标，最终计算岀基准载荷下关节轴承的可靠性寿命。

数据统计结果表明，关节轴承的寿命服从韦布尔分布，其加速模型符合逆幂律关系，从而验证了在不改变失效机理的前提下对高频轻载自润滑关节轴承进行载荷应力加速寿命试验的可行性,极大地提高了产品寿命的预测效率。

关键词：滑动轴承；自润滑关节轴承;加速寿命试验;可靠性分析;韦布尔分布中图分类号:TH93.39；T/19.37文献标志码：B DOI：10.19533/j.issnl000-3762.2021.03.005Test Method foe AccelereteS LiOr oO High-Frequency Lighr-LoadSell-Lubricating Spherical Plain BenringsDONG Bingwu9,NIU Rodqjun9,XU Manjun2,ZHANG WenhU—DENG Si,er9^2^2(9.School of Mechatronics Engineering,Hexav University of Science and Technoloqp,Luoyang471053,Chinp；2.Beijing Institute of Space Launch,Beijing me'China；；.Postdoctoral WorPstatiod,Charhzhod Guarhyang Bearing Co.,Lth.,Changzhod213709, China；.UniteX Enqineerinq Laboratoe for AdvanceX Bearing TriXoloap,Henan University of Science and Technoloap, Luoyang47923,China；5.Colmporabve Innovabod Center of Major Machine Manufacturing in,Daran19024,China)Abstrect:In order h obtain life1X0011811(0of high-frequency lighi-loaC self-lubricabnq spheric a l plain068—1X2 in a shod hxe,an accPerateP life test model for is establisheP bp increasing load.Two qrocps of constant stress accel-erateP life tests are carrieP onh The Weibull distribuhon is used h describe life of spherical plain bearings,and two parameters of Weibull yistribuhon function are estimated bp least square method h determine relevant indexes of relix-bility life of spherical plain bearings,and finally calchmw reliaPilith life of spherical plain bearings irndes reference LaC.The statistical results of dath show that the life of spherical plain bearings obeys Weibull0)20X101,and its ae-celerabod model conforms to inverse power law remtWbship.The feasibility of loaC stress accelerateP life test for high-frequency lighi-loaC self-luUricating plain bearings withodt changing failure mechanism is verifieP；and the prePie-hon efficiency of product life is greatly ixproveP.Key words:sliding bearing；self-luuricating spherical plain bearing；accelerateP life test:reliaPility analysis；Weibull distribution高频轻载自润滑关节轴承作为长寿命航天器的关键部件,其寿命试验具有重要意义。

轴承寿命预测和寿命评估技术研究随着工业技术的不断发展，轴承作为机械设备中的重要部件，其性能和寿命评估变得越来越重要。

轴承的寿命预测和评估技术可以帮助企业提前预知轴承的寿命，从而采取相应的维护措施，减少设备故障和停机时间，提高生产效率和降低成本。

一、轴承寿命预测技术轴承寿命预测技术是通过对轴承的使用环境、负荷、摩擦、磨损等因素进行分析和计算，预测轴承的寿命。

目前常用的轴承寿命预测方法有以下几种：1. 经验法经验法是通过对大量轴承使用寿命数据进行统计和分析，总结出一些经验公式或规律，从而推断出轴承的寿命。

这种方法简单易行，但准确性有一定限制。

2. 统计学方法统计学方法是通过对轴承寿命数据进行统计学分析，建立寿命分布模型，从而预测轴承的寿命。

这种方法可以更准确地评估轴承的寿命，但需要大量的寿命数据支持。

3. 有限元法有限元法是通过数值模拟轴承的受力和变形情况，分析轴承的应力分布和疲劳寿命，从而预测轴承的寿命。

这种方法可以考虑到轴承的复杂受力情况，准确性较高。

二、轴承寿命评估技术轴承寿命评估技术是通过对轴承的工作状态、振动、温度等参数进行监测和分析，评估轴承的寿命。

常用的轴承寿命评估技术有以下几种：1. 振动监测技术振动监测技术是通过对轴承振动信号进行采集和分析，判断轴承的工作状态和寿命。

轴承在寿命接近尽头时，振动信号会有明显的变化，通过监测振动信号可以提前发现轴承故障，及时维修或更换。

2. 温度监测技术温度监测技术是通过对轴承温度进行实时监测和分析，评估轴承的工作状态和寿命。

轴承在磨损和故障时，会产生过热现象，通过监测轴承温度可以及时发现问题，采取相应的措施。

3. 油液分析技术油液分析技术是通过对轴承润滑油进行采样和分析，评估轴承的工作状态和寿命。

轴承在磨损和故障时，会产生金属颗粒和污染物，通过分析油液中的物质含量和性质变化，可以判断轴承的寿命和健康状态。

三、轴承寿命预测和评估技术的应用前景轴承寿命预测和评估技术的应用前景十分广阔。