剩余使用寿命预测（RUL 预测）作为 PHM 预测与健康管理领域核心研究方向，是实现装备视情维护、智能运维的关键核心技术，也是当前机械故障诊断、智能算法研究中的重点难点。想要搭建精度可靠、适配工业现场的寿命预测深度学习模型，单纯依靠静态故障样本、单一损伤数据集远远不够，一套完整覆盖零部件健康、早期劣化、中期扩展、晚期失效全阶段的全生命周期退化实测数据，是算法训练、特征提取、退化趋势验证不可少的核心基础。但完整寿命老化实验耗时极长、设备损耗成本高、长时间无人值守监测门槛高，多数高校实验室、科研团队难以独立完成长期耐久老化试验。针对这一行业科研痛点，汉吉龙测控依托 VALENIAN 瓦伦尼安系列专业试验装备，以 VALENIAN-BTS200 轴承加速寿命试验机为核心硬件载体，推出轴承、齿轮零部件全生命周期持续退化数据集专属代测服务，为科研团队供给市面上稀缺、完整、可复现的长时序老化实测数据。

市面上多数常规故障数据采集仅采用人工预制缺陷植入方式，故障损伤程度固定，无法还原零部件从完好无损逐步劣化的真实演化规律，缺少早期微弱损伤信号，和工业设备自然老化过程存在巨大差距。而我们的寿命预测耐久实验摒弃预制故障模式，采用加速老化加载方案，让轴承、齿轮在持续交变载荷、恒定高温、连续高速运转工况下自然磨损、逐步劣化，直至出现严重卡滞、点蚀、剥落、断齿、抱死等失效状态，完整复刻工业传动部件真实退化历程。

整套试验系统搭载多通道同步高频振动采集单元，最高支持 25.6kHz 高采样率不间断连续采集，同步多路传感器并行监测，全程无间断同步记录振动加速度、振动速度、表面温度、运行转矩、加载载荷、实时转速、润滑状态摩擦力矩等多维度关键运行指标。从零部件初始健康平稳运行阶段，到微裂纹萌生、局部微小点蚀产生的早期微弱故障阶段，再到损伤持续扩张、振动幅值持续抬升的中期劣化阶段，最后至损伤急剧恶化、性能突变崩溃的临界失效节点，全过程时序信号完整留存，无数据断点。数据中包含极易被噪声掩盖的早期微弱故障特征、缓慢退化趋势曲线、失效瞬间突变冲击特征，是训练 CNN、LSTM、Transformer 等各类深度学习寿命预测模型、挖掘新型退化表征指标、验证剩余寿命估算算法精度的核心优质素材，具备预制故障数据集无法替代的学术与工程价值。

在测试对象与工况定制层面，服务覆盖多类主流传动零部件：可开展深沟球轴承、角接触球轴承、圆锥滚子轴承、圆柱滚子轴承等各类标准轴承加速寿命老化测试，同时支持直齿轮、斜齿轮、行星齿轮等齿轮副长期退化试验；可按需调整干摩擦、稀油润滑、脂润滑、缺油磨损等多种润滑工况，模拟现场润滑失效加速劣化场景；支持恒定载荷、阶梯递增载荷、周期性交变载荷、变转速持续老化等多种加载曲线自定义，精准匹配风电、机床、工程机械、冶金泵机等不同行业设备运行特征。

实验支持全程远程委托模式，客户无需到场值守。由汉吉龙专业测控工程师根据课题需求定制整套老化加载程序、设置采样参数、配置传感器点位，24 小时不间断监控试验机运行状态，实时记录设备运行日志、温度载荷变化、零部件外观损伤演变。实验分阶段同步交付阶段性时序数据集，科研人员可中途调取早期、中期退化数据开展阶段性分析；待部件失效后统一交付整套全生命周期完整数据，并配套损伤拆解实拍、故障形貌记录、完整实验参数报告。全部耐久试验全程配备过载、超温、冲击多重安全保护系统，24 小时在线工况监控，杜绝设备损毁、实验中断等问题，稳定保障长周期老化实验连续性与数据完整性。

所有采集原始数据严格执行保密协议，不外流、不共享第三方，交付文件包含原始时域波形、连续时序趋势曲线、分段频谱、包络谱、温度转矩同步记录等多格式数据，可直接导入 Python、MATLAB 等主流科研分析软件开展建模、特征挖掘与 RUL 预测仿真。

汉吉龙测控深耕旋转机械耐久老化与退化数据采集服务，依托成熟的加速寿命试验平台与多年数据采集实操经验，精准捕捉零部件从健康到失效全过程中每一处细微振动变化、每一段缓慢退化信号。用完整真实的全生命周期退化实测数据支撑退化特征挖掘、寿命预测算法迭代，助力广大高校、研究院所科研人员完成课题研究、项目结题，产出高质量 SCI、EI 学术论文与智能运维相关成果。