2024年6月6日，工業和信息化部產業發展促進中心在浙江湖州組織召開了由浙江天馬軸承集團有限公司牽頭承擔的國家重點研發計劃“制造基礎技術與關鍵部件”重點專項“面向大數據的高端軸承狀態監測與健康管理技術”項目綜合績效評價會。專家組認為項目完成了任務書規定的任務和考核指標，達到了預期目標。

    為了迅速提升我國重大裝備的智能運維水平，2020年11月，由浙江天馬軸承集團有限公司牽頭承擔的“面向大數據的高端軸承狀態監測與健康管理技術”項目被列為國家重點研發計劃“制造基礎技術與關鍵部件”重點專項。項目負責人為西安交通大學曹宏瑞教授，其他參與單位包括石家莊鐵道大學、華中科技大學、上海交通大學、西安交通大學、清華大學、上海應用技術大學，以及中車唐山機車車輛有限公司、山東中車風電有限公司、浙江荷清柔性電子技術有限公司。

    3年來，研究團隊針對風電、高速列車等重大裝備軸承故障診斷準確率低、預知維修困難等難題，圍繞大數據下軸承故障信息智能解析與診斷預測機制這一科學問題開展研究，突破了軸承監測多源異構大數據高質量完備獲取、健康監測指標構建與變工況動態監測、大數據下軸承多種故障深度遷移智能診斷、數字孿生驅動的軸承性能評估與壽命預測、遠程監測與健康管理系統云邊協同開發等５項關鍵技術，完成了項目任務目標和全部考核指標。項目將理論方法與關鍵技術進行集成，開發了高端軸承狀態監測與健康管理系統，并在風電和軌道交通行業的５家企業進行了應用驗證，推動風電、軌道交通等行業由“定期維護”轉向“預知維護”。項目取得的重要成果、創新性、應用前景及示范推廣等情況如下：

    1、突破了柔性復合傳感器制備技術，研制了集成柔性復合傳感器的軸承樣件，實現了振動、溫度、應變等信號的嵌入式感知，解決了風電、高速列車軸承安裝空間狹小、傳感器難以近距離安裝等問題。

    2、提出了變工況軸承狀態監測指標構建及自適應調節方法，研制了多源信號采集及監測指標邊緣計算工程樣機，實現了軸承多源信號高速采集和狀態指標快速計算。具備計算時域統計、頻域統計、時頻域指標、時域同步平均指標、殘差信號指標、差分信號指標等功能，技術成熟度高，滿足工程需求，已在寶雞中車時代工程機械有限公司等企業進行應用。

    3、提出了軸承多故障深度遷移智能診斷和剩余壽命預測方法，開發了基于大數據云平臺的高端軸承狀態遠程監測與健康管理系統，實現了復雜服役條件下軸承典型故障智能診斷及剩余壽命預測。研究成果在風電、軌道交通行業的相關企業進行了應用驗證。

    經實測，本項目技術成果可實現復雜多變工況下軸承早期故障監測的漏報率和誤報率不高于10%、典型故障確診率高于95%、軸承剩余壽命預測相對誤差小于 15%，多項指標達到國際同類技術領域先進水平，有助于迅速提升我國重大裝備的智能運維水平。