NTN株式會社（以下簡稱ＮＴＮ）通過組合多個AI，開發(fā)了一項新技術，可以高精度地檢測軸承的使用壽命。這一技術能夠更加準確地預測軸承從發(fā)生剝落到徹底損壞的使用壽命。這項技術的研發(fā)，將有助于提高機器設備的維修計劃效率，進而節(jié)約成本，提高生產效率。

在長期使用過程中，機器設備內的軸承可能會出現(xiàn)輕微的剝落。如果這種剝落發(fā)生在不方便維修的部位，機器可能會在不影響正常工作的情況下持續(xù)運轉。雖然通過振動數(shù)據檢測可以得知軸承的狀態(tài)，但很難準確預測發(fā)生剝落后的軸承還能使用多久。通常，要么選擇盡早更換軸承，要么等待軸承徹底損壞后再進行更換。此外，一些熟練技工可以根據多年的經驗來判斷何時更換軸承。然而，隨著節(jié)省人工和自動化的發(fā)展，為了減少機器設備的停工時間并降低維修成本，對高精度壽命檢測技術的需求日益增長，以便更精確地檢測軸承的更換時期。

NTN近期研發(fā)的使用壽命檢測技術結合了深度學習和貝葉斯學習，以高精度預測軸承自發(fā)生剝落到破損的使用壽命。在眾多AI模型中，NTN選擇了專長于圖像處理的卷積神經網絡，通過將軸承的振動數(shù)據轉換為圖像數(shù)據，實現(xiàn)了對軸承受損狀態(tài)和壽命的檢測。此外，考慮到軸承損傷的個體差異和檢測數(shù)據的誤差，NTN還采用了貝葉斯線性回歸，從而建立了更可靠的預測模型。綜合來看，NTN的這項新技術相比傳統(tǒng)方法提高了30%的檢測精度（與NTN傳統(tǒng)檢測方法相比）。

NTN與日本國立大學法人大阪大學大學院工學研究科于2017年共同成立了“NTN次世代協(xié)作研究所”。在該研究所的框架下，NTN與大阪大學的福井健一副教授（產業(yè)科學研究所）的研究團隊進行了深入合作，共同研發(fā)。通過將NTN在軸承技術方面積累的豐富經驗與大阪大學在先進AI研究方面的成果相結合，才成功實現(xiàn)了這一創(chuàng)新技術。

NTN正致力于將這項技術應用于實際維修服務中，通過及時維修機器設備，使軸承保持佳狀態(tài)，從而提高生產效率和環(huán)保減排。

未來，NTN將繼續(xù)開展實驗驗證該技術的可行性，以實現(xiàn)該技術的實用化，并為其提供優(yōu)質的售后服務。

來源：恩梯恩NTN

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