AI活用で転がり軸受の余寿命を高精度予測、より正確な交換時期を把握

NTNは2023年8月21日、複数のAI（人工知能）手法を組み合わせて、転がり軸受の高精度な余寿命予測技術を開発したことを発表した。2017年に大阪大学大学院工学研究科に設立した「NTN次世代協働研究所」との共同研究により実現した。 機械設備に組み込まれた軸受は、使用条件によっては軽微なはく離が発生し、進行すると最悪の場合は破損につながる。ただ、はく離が発生後も機器の構造や設置場所などにより交換などのメンテナンスが難しいと、運転に支障がない範囲において軸受が使用され続けるケースもあるという。 軸受の状態は振動データなどから把握することができる。しかし、はく離などの異常が発生後、どのぐらいの期間、使用できるのか（余寿命）を精度良く把握する方法はなかった。そのため、軸受がまだ使用可能な状態でも早めに交換したり、軸受が破損してから交換したりしなければならなかった。 NTNでは今回、深層学習とベイ

[misshiki]

“複数のAI（人工知能）手法を組み合わせて、転がり軸受の高精度な余寿命予測技術を開発”