Mechanical model development of rolling beari_2018_Mechanical Systems and Si

《Mechanical model development of rolling beari_2018_Mechanical Systems and Si》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、Mechanical Systems and Signal Processing 102 (2018) 37–58Contents lists available at ScienceDirectMechanical Systems and Signal Processingjournal homepage: www.elsevier.com/locate/ymsspReviewMechanical model development of rolling bearing-rotorsystems: A reviewHong

2、rui Cao a,⇑, Linkai Niu a, Songtao Xi a, Xuefeng Chen babKey Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, ChinaState Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering, Xi’an Jiaotong Unive

3、rsity, Xi’an 710049, Chinaa r t i c l ei n f oa b s t r a c tArticle history:Received 6 September 2016Received in revised form 1 July 2017Accepted 15 September 2017Available online 23 September 2017Keywords:Rotor dynamicsRolling bearingCoupled modellingLumped-par

4、ameter modelQuasi-static modelQuasi-dynamic modelDynamic modelFinite element methodTransfer matrix methodContentsThe rolling bearing rotor (RBR) system is the kernel of many rotating machines, whichaffects the performance of the whole machine. Over the past decade

5、s, extensive researchwork has been carried out to investigate the dynamic behavior of RBR systems.However, to the best of the authors’ knowledge, no comprehensive review on RBR mod-elling has been reported yet. To address this gap in the literature, this paper revi

6、ews andcritically discusses the current progress of mechanical model development of RBR systems,and identifies future trends for research. Firstly, five kinds of rolling bearing models, i.e.,the lumped-parameter model, the quasi-static model, the quasi-dynamic model,

7、 thedynamic model, and the finite element (FE) model are summarized. Then, the coupledmodelling between bearing models and various rotor models including De Laval/Jeffcottrotor, rigid rotor, transfer matrix method (TMM) models and FE models are presented.Finally, th

8、e paper discusses the key challenges of previous works and provides new insightsinto understanding of RBR systems for their advanced future engin