张继冬，于伟凯，郝 伟，罗怡澜

(1. 西南交通大学机械工程学院，四川 成都 610000；2. 中车青岛四方机车车辆股份有限公司，山东 青岛 266000；3. 成都航利(集团)实业有限公司，四川 成都 611937)

1 引言

轴温是反映滚动轴承服役状态是否正常的重要指标之一，因此进行轴温的预测对于评估滚动轴承未来一段时间的服役状态，并据此制定合理的运维策略具有重要的价值。目前对轴承温度的预测模型主要有两类：第一类模型将温度视为时序相关且连续变化的物理量，主要采用经典的时间序列预测模型对未来温度进行预测，如文献[1-3]分别采用灰色理论、广义隐马尔科夫链、多元回归方法对轴承温度进行了预测；第二类主要是基于热力学理论和仿真模型等方式对未来温度进行预测，如文献[4]通过传热学机理分析，计算电主轴生热及散热量，优化电机和轴承温度场模型的换热系数，再基于该温度场和流场有限元模型进行温升预测。

高速列车滚动轴承的服役环境复杂多变，而轴承的温升又与其服役工况密切相关。如果采用时间序列预测模型进行轴温预测，忽略了工况变化对轴承温升的影响，将导致明显的滞后性，其预测精度往往不高。同时，由于高速列车走行部结构复杂，基于热力学理论构建精确的仿真模型难度大。而将轴承温升视为其运行过程中多工况参数如载荷、转速、润滑状态、环境温度等因素耦合作用的结果，直接以数据驱动的方式构建基于服役工况参数的多变量回归轴温预测模型，不仅可以避免精确热力学模型的构建问题，同时将考虑了复杂服役工况对轴承温度的影响，这对提高轴温预测精度有着重要作用。……