Design and mechanical performance analysis of intelligent bearings for rolling mills embedded with multi-source microsensors

LIN Shuilin; HU Bowen; XING Jiankang; ZHOU Meihua; SUN Jianliang; PENG Yan

doi:DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.013

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Design and mechanical performance analysis of intelligent bearings for rolling mills embedded with multi-source microsensors

更新时间：2025-09-22

- Design and mechanical performance analysis of intelligent bearings for rolling mills embedded with multi-source microsensors
- Journal of Mechanical Strength Vol. 47, Issue 9, Pages: 138-145(2025)
- 作者机构：
  
  1.燕山大学机械工程学院，秦皇岛 066004
  2.燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心，秦皇岛 066004
  3.北轴（洛阳）科技有限公司，洛阳 471000］
  4.燕山大学起重机械关键技术全国重点实验室，秦皇岛 066004
- 作者简介：
  
  LIN Shuilin, E-mail: linshuilin@ysu.edu.cn
- 基金信息：
  
  National Key Research and Development Program(2024YFE0114600);National Natural Science Foundation of China(52475409);Natural Science Foundation of Hebei Province(E2025203126);Scientific Research Project of Hebei Provincial Department of Education(ZD2022044)
- DOI：DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.013
  CLC：
- Received：13 July 2025，
  
  Published：15 September 2025
- 稿件说明：
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吝水林，胡博文，邢建康，等. 多源微传感器嵌入的轧机智能轴承设计与力学性能分析［J］. 机械强度，2025，47（9）：138-145.

LIN Shuilin，HU Bowen，XING Jiankang，et al. Design and mechanical performance analysis of intelligent bearings for rolling mills embedded with multi-source microsensors［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（9）：138-145.
吝水林，胡博文，邢建康，等. 多源微传感器嵌入的轧机智能轴承设计与力学性能分析［J］. 机械强度，2025，47（9）：138-145. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.013.

LIN Shuilin，HU Bowen，XING Jiankang，et al. Design and mechanical performance analysis of intelligent bearings for rolling mills embedded with multi-source microsensors［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（9）：138-145. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.013.

摘要

针对现在监测方法在轧机轴承早期故障诊断精度上的局限性，提出了一种基于嵌入式多源微传感器的轧机智能轴承结构设计方法，开发了集成温度和加速度信号的多源微传感器模块，并设计了轴承座轴向传感引线优化布局结构，突破了传统轴承空间受限下的传感集成瓶颈。建立了开槽结构的力学性能评估体系，通过强度校核与寿命计算验证了智能结构的可靠性。结果表明，开槽区域为10 mm×5 mm时的等效应力最大为99.71 MPa，较材料屈服极限具有充分安全裕度；结构整体最大变形量仅为0.24 mm且局部变形量小于0.02 mm，理论寿命与常规轴承保持一致。优化后的智能轴承在保证监测功能的同时，结构强度与寿命均满足工业应用要求。研究成果不仅为极端工况下轧机轴承早期故障诊断提供了高精度监测手段，更通过嵌入式设计实现了“监测-结构”一体化流程，其强度校核标准与寿命评估方法可直接指导工业现场智能轴承的改造升级，对提升轧制生产线运维效率具有重要工程价值。

Abstract

Aiming at the limitations of current monitoring methods in the accuracy of early fault diagnosis for rolling mill bearings

a structural design method for intelligent rolling mill bearings based on embedded multi-source microsensors was proposed.A multi-source microsensor module integrating temperature and acceleration signals was developed

and an optimized layout structure of axial sensing leads in the bearing housing was designed

breaking through the bottleneck of sensor integration under the space constraints of traditional bearings. A mechanical performance evaluation system for the slotted structure was established

and the reliability of the intelligent structure was verified through strength check and service life calculation.The results showed that when the slotted area was 10 mm×5 mm

the maximum equivalent stress was 99.71 MPa

which had sufficient safety margin compared with the material yield limit; the maximum overall deformation of the structure was only 0.24 mm

and the local deformation was less than 0.02 mm

with the theoretical service life consistent with that of conventional bearings. The optimized intelligent bearing ensured monitoring functionality while meeting industrial application requirements in terms of structural strength and service life.The research results not only provide a high-precision monitoring method for early fault diagnosis of rolling mill bearings under extreme working conditions but also achieve an integrated "monitoring-structure" process through embedded design. Its strength check standards and service life evaluation methods can directly guide the transformation and upgrading of intelligent bearings in industrial sites

holding significant engineering value for improving the operation and maintenance efficiency of rolling production lines.

关键词

Keywords

references

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