本项目需要解决的技术问题：高速轴承在不同运动状态下产生的异常情况难以通过常规方法进行检测，因此必须通过采集并分析振动等信号，对提取到的振动数据加以处理，并运用合适的模型对特征样本展开分析预测，从而实现寿命的有效预测。 技术需求的提出背景：轴承的疲劳寿命作为一项关键性能指标，在应用设计和可靠性分析过程中都需要对其进行计算，然而精确预测一直是重点难题。目前众多基于理论分析的寿命模型，大多以应力比为-1、平均应力为0条件下的应力-寿命曲线作为建模基础。其应用领域的需求主要体现在食品级轴承方面，需要精准预测寿命以确保食品生产设备的稳定运行。 技术难点：主要在于高速轴承异常状态的检测手段具有特殊性，同时对数据处理和模型选择的要求较高。不仅要高效收集工作条件数据并进行去噪、特征提取和降维操作，还要构建出精确的寿命模型。 主要技术经济指标如下：振动（速度）等级符合V2标准，精度达到P6级；工作寿命不低于2000次循环；运行环境方面，能在−25℃~120℃的温度范围内稳定运转且无异常音，在80~100℃的环境下可进行长时间连续工作。