随着我国高铁里程的不断增长,与高铁相关的重要零部件也受到人们的关注。高铁牵引电机轴承的疲劳特性及寿命预测问题成为人们关注的焦点。本文的研究对象是高铁牵引电机轴承,有必要对高铁轴承的疲劳寿命提供有效的预测方法,主要研究内容如下:1)根据轴承-转子基本参数及其承受不同振动加速度下得到轴承不同的工况和轴承游隙与寿命的关系。依据ISO16281修正参考额定寿命的计算公式,得到了不同工况下的轴承寿命,考虑了配合及温度对轴承游隙影响,给出了轴承的初始径向游隙。2)针对高铁牵引电机轴承在工作过程中出现的疲劳剥落现象,通过有限元理论和疲劳分析理论相结合的方法对轴承进行了疲劳寿命预测。以轴承静力学仿真结果为疲劳分析模型,轴承动力学仿真结果处理得到载荷谱为条件。使用nCode DesignLife疲劳分析软件对轴承进行了疲劳寿命预测,仿真得到了轴承疲劳寿命。进行了台架疲劳寿命试验,试验结果与仿真结果平均误差为7.1%,验证了仿真结果的准确性。3)阐述了深度学习的概念及其应用方向,介绍了深度学习的监督式、非监督式及强化学习算法,并说明深度学习处理一般问题的主要步骤。根据台架试验得到结果,采用深度学习算法中的BP神经网络算法、支持向量机算法和逻辑回归算法进行轴承是否失效的预测。