在考虑轴承受到径向载荷、轴向载荷和弯矩载荷的复杂受载情况下,建立了双列圆锥滚子轴承的优化设计模型,以轴承整体寿命为优化目标,以每列轴承滚子个数、圆锥滚子平均直径、圆锥滚子有效接触长度和轴承的节圆直径为设计变量,基于ISIGHT设计优化软件对设计模型进行了试验设计（DOE）分析,利用多岛遗传算法对优化设计模型进行了求解。将该模型应用于3MW风电主轴承,得到了试验设计分析下四个设计变量对轴承整体寿命影响的Pareto图和主效应图,参数优化后的风电主轴承整体寿命提高了83.8%。

打滑一直是造成轴承提前失效的重要因素,针对圆锥滚子轴承的打滑现象,分析了圆锥滚子轴承运转过程中的运动学关系,进行了轴承内部元件间的作用力分析,编写了轴承内部元件间作用力子程序,并结合动力学仿真软件RecurDyn建立了轴承的动力学仿真模型,研究了轴承在运转过程中轴承转速、轴向载荷等工况条件对轴承打滑特性的影响。研究结果表明：轴承打滑率随轴承转速地增加而变大;随轴向、径向载荷地增大而变小,适当地增加轴向或径向载荷有利于降低轴承的打滑率。

以高铁轴箱352228型圆锥滚子轴承为研究对象,依照经验公式计算合适的凸度量,建立四种不同凸形的圆锥滚子轴承模型,并利用LS-DYNA显示动力学分析软件分析其在相同工况下的动态特性,分析具有不同滚子凸形的圆锥滚子轴承的滚子应力分布、滚子-滚道接触力、轴承内圈跳动量及滚子偏转情况。研究结果表明：合理的凸形选择可以最大限度的降低滚动体的应力集中、改善轴承的振动情况和滚子偏斜,并且面对不同的设计需求时,应综合考虑轴承的动态性能,选择最佳的滚子凸形。

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳、非线性特性,采用一种基于总体局部均值分解（Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD）模糊熵和GK（Gustafson-Kessell）聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先通过对滚动轴承故障振动信号进行ELMD分解,得到若干的乘积函数（Product Function,PF）分量和一个残差。然后,通过PF分量和原始轴承故障信号的相关性分析,选取与原始信号相关性最大的PF分量,并求取PF分量的模糊熵值作为特征向量。最终,通过GK聚类对所得的特征向量进行识别分类。通过对滚动轴承正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障的轴承四种状态分析表明,基于ELMD模糊熵和GK聚类的方法能够准确有效的对轴承故障状态进行分类识别。