TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 8, August 201 4, pp. 6009 ~ 6016   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i8.559 3          6009     Re cei v ed  Jan uary 6, 2014;  Re vised Ma rch 15, 2014; A c cepted Ap ril 3, 2014   Modeling and Analyzing for the Friction Torque of a  Sliding Bearing Based on Grey System Theory      Wang Baomi n g 1 * Xu Jinxin 1 Chen S h engShen g 2 Wu Zaixin 1   1 School of Mec han ical El ectro n ical E ngi ne eri ng La nzh ou Un iversit y   of T e chnol og   Gansu La nzh o u  in Ch ina, 0 9 3 1 -29 738 60    2 Lanzh ou Instit ute of Chemic a l  Ph y s ics Ch in a Academ y of  Scinec es,   Gansu La nzh o u  730 00 0, Chin *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l w b m 2 0 07@ 1 63.com       A b st r a ct   Based on the  grey system theory, the gr ey  rela tional analysis m e thod  is  proposed  and used in  ana ly z i n g  th e i n flue nce  of var i ous f a ctors o n  the fricti on tor que  of a  sli d i n g b eari ng. On   the b a sis  of th grey relati on al  analysis th e mu ltidi m ens ion a l grey  mo d e l  GM(1,N,D) fo r the friction torqu e  of a sli d in g   bear ing is b u ilt  up. T a king Al- base d  all o y sli d in g bear i ng a s  an exa m pl e, the calcu l atio n results show  that,  compar ed w i th  other  influ enc e factors, friction co e fficie n t, loa d , temper ature a nd r o tatio nal s p e ed  hav e   mor e  si gn ifica n t infl ue nce  o n  the  b eari n g  friction  torq u e . Co mpari n g  exp e ri me ntal  resu lts an the   calcul ated va l ue of the GM(1,N,D) mo del  based o n   these i m p o rtant  influe nc e factors, the maxi mu relativ e  resid u a l s is 9.09%, th e avera ge rel a t i ve resid u a l s is  7.9% and th e accuracy is 9 2 .1%. It verify th at  GM(1,N,D) mo del h a s go od a ccuracy an d is app lica b le for  p r edicti ng frictio n  torque of a sl idin g be ari ng.     Ke y w ords : Grey system the o r y, slidin g bear i ng,  friction torq ue, influ enc e factors     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  The fri c tion  t o rqu e  i s   an i m porta nt pe rf orma nce p a rameter of b e a ring.  It rep r e s ent s a n   energy lo ss a nd  cau s e s  a  retardatio n of  motion,hen ce  it is  witne s se d a s  a te mpe r ature in crea se  [1-3]. In past  several yea r s, the beari ng  friction to rqu e  ha s re ceiv ed wi de atte ntion from m any   resea r chers, signifi cant a m ounts  of re sea r ch hav ed  bee n d e vote d to it. In  19 59 Palm gren  [4]  gave a cal c ul ation formul a to determin e  the fric tion to rque value of  a rolling b e a r i ng. Lin Gua n y u   [5] studied th e cha r a c teri st ics of the dee p groove  b a ll beari ng un de r different vacuum. In rece nt  years  study o n  the f r ictio n   torque  of  a rolling  bea ring  ha s m ade  great p r og re ss  in term of th e   energy and scuffing failure  [6-8]. Howev e r, there  ha been little research on the friction to rque  of  a slidin g bea ring. So far t here  ha s bee n no sy stemi c  analy s e s  a nd re se arche s  on the fri c ti on  torque  of a   sliding  bea ring   [9]. The mai n  rea s o n  i s  th at the fri c tion  torqu e  of  a  sliding  bea ring  is  determi ned b y  a numberof factors (s uch as loa d , ro tational sp ee d,  stru cture, etc),  un ce rtai nty  factors  (such  as l u b r icatio n ,  material, l u b r icatio n, et c)  and  other  co mplex fa ctors. The s e fa cto r were inte ra ctional, the fri c tion torq ue of  a slid i ng be aring sho w s g r eat ran dom n e ss an d chan ce [10].  Furthe rmore, due   to stru cture con s train s   it  is dif f icult to  obtai n a  ma ss of  e x perime n tal d a ta  in actual  con d itions.     Grey  system  theory was  founde d by a  Ch in ese sci entist, Profe s sor  De ng  Ju Long i n   1982 [11], takin g  the un certai n sy ste m  of “sm a ll  sampl e ”, “p oor info rmati on”, i.e. “pa r tial  informatio n known, partial  informatio n unkn o wn”  a s  the re sea r ch obje c t. This theory hol ds t hat  for a grey  system just some informa t ion is  kn own, some inf o rmatio n is  uncertain, ev en  compl e tely u n kn own, ho wever the r e i s  a ne ce ssary  intrin sic  rel a tion between  them.Throu gh  exploiting an d excavating  the limited informatio n,  gre y  system theory can h e lp us to unde rstand   the re al worl d and  to an a l yze its i nhe rent ch ar acte ristics. Becau s e g r ey p r e d iction m odel  can   comp ute a n d  p r esume   according  to  the limit ed  inform ation  and  do es  not have  sp ecial  requi rem ent and limit to the ob servatio nal data,  it has be en wi de ly used in pe troleum d o m a in,   geolo g ical fiel d, medical fie l d, automotive fi eld and m anag ement fi eld, and b r ou ght rem a rkab le   eco nomi c  an d so cial be ne fits [12-14].   The f r iction  t o rqu e   of a   slidin g b eari ng h a s the   cha r a c teri stics of  no nline a rity an rand omn e ss,  in addition, it  is un reali s tic t o  an slyz usi ng a ma ss of  origin al data.  This  con d itio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  600 9 –  6016   6010 just a c cord with the g r ey  system  the o ry. Therefore, it is feasibl e  to analy z e the  friction to rqu e  of   a sli d ing  bea ring by u s in grey  system  theory.In  thi s   pape r the  infl uen ce  of  ma terial h a rdne ss,  rotational  sp eed, loa d , te mperature  ri se, friction  co efficient an themal di spla ceme nt on t he  friction to rqu e  of a slidi ng b earin g is  stud ied. seve ral  key factors a r e  sele cted to  e s tabli s he d th e   multidimen sio nal grey mod e l GM(1, N ,D) of the bear in g friction torq ue, this mod e l is verified  by  an appli c atio n example s . This pa per  will provide the o retical ba sis for analyzin g and pre d ict i ng  the friction torque of a slidi ng bea ring.       2. Gre y  Relational Analy s is Model for  the Fric tion Torque o f  a Sliding Bearing  Affected by many kin d o f  factors, the  fric tion to rqu e  cha r a c teri sti cs  of a slidi n g bea ring  is ge nerally rand om a n d  nonline a r. T herefo r e,  u s i ng conventio nal metho d s it is difficult  to  determi ned  the influ e n c degree  of the s e fa cto r s on  bea ring  fri c tion to rqu e   with limited  ori g i n a l   data. Grey relative analy s is metho d  i s  mai n ly u s ed to a nalyse the  relatio n  bet ween  the   behavio ral v a riabl e an d i n fluen cing fa ctors, it ca determi ne th e influen ce  d egre e  of a  g r ey  factor o n  the behavio ral va riable. Th us,  throug h co m parin g the influen ce de gre e  of the material   hard n e ss,  rot a tional  spee d ,  load, tempe r ature ri se, fri c tion  coeffici e n t and the r m a l displa cem ent  on the friction  torque of a sl iding be arin g,  we ca n determine key influ enci ng facto r s.     2.1. Dete rmining the Infl uence Spa c e  @ INU   T h e  in flue nc e s p ac e @ INU  i s  a  data  set i n clu d ing th behavio ral va riable  and  infl uen cing  factors, the behavioral vari able is the fri c tion torq ue  of a sliding b earin g, influe ncin g factors  are  beari n g   mate rial hardne ss,  rotatio nal sp eed,  lo ad,  te mperature  ri se, frictio n   coe fficient, therm a l   displ a cement , etc. So the influen ce spa c e @ INU   can  be expre s sed  as follow.     IN U i ={ ω  |= { } } @ i I 1 , 2 ,3 ,4 ,5 , 6 , 7 ,8                                       (1)    Whe r 1 ω is the  data serie s  of  beari ng fri c ti on torq ue,  2  is the data  seri es of b eari n g  materia l   hard n e ss,  3  is the data  seri es of b eari n g  rotational  sp eed,  4 ω  is the d a ta se rie s  of  beari n g   load,  5 ω  is the d a ta se rie s  of beari ng temp eratu r e ri se,  6 ω   is the data  se ries  of beari n g frictio n   c oeffic i ent,  7 ω is the data  se ries of b e a r in g inne r ri ng t herm a l di spla ceme nt,  8 ω is th e data   seri es of be aring outer  ring  thermal di spl a cem ent.    2.2. Dete rmining the Gr e y  Relational  Factor Spac e @ GRF   In orde r to m a ke the s da ta seri es  co mparable in t he influen ce  spa c e, we m u st initial  value treat them as follo ws:       (1) ω (k) ω (1) ω (3) ω (1) ω (2) ω (1) ω (1) ω k i i i i i i i i , , )) ( X ) 3 ( X ), 2 ( X ), 1 ( X ( @ i i i i GRF              (2)    Whe r k  is the total number  of serie s  ele m ents, and  we call  i X  initial value series, a data set  GRF @  includi ng the s e initial valu e seri es i s  cal l ed the grey relational fa ctor sp ace.    2.3. Dete rmining the Gr e y  Rela tional  Differen t Information Sp ace  GR   The g r ey rela tional differe n c e info rmatio n sp ace in clu des th e difference informat ion set  , discriminatio n coeffici ent  ζ and environm ental paramet ers  set   1i .I t c an be writen as  follow:     GR 1 i 1 i   =( , ζ ,  ( m a x ), (m i n )   )                                            (3)    The diffe ren c e information  is th e differe nc e se r i es   b e tw e e n  fr ic tion to r q ue   s e r i es   1 x X 1 and  sev en inf l u e n c e f a ct o r s se r i es X i  after intial value treat ment. It can be written a s  follow:     ) k ( x ) k ( x ) k ( i 1 i 1 , i= 2,3……8                                        (4)  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Modelin g and  Analyzi ng for the Friction T o rqu e  of a Sliding Bea r ing  (Wang Ba om ing)  6011 The differen c e inform ation  set   inclu de  all differe nce  informatio n el ements. It  ca n be  written as  follow:       1i ΔΔ ( k ) i 2, 3, 4, 5, 6, 7 , 8                                              (5)    The di scrimi nation  coefficient  ζ i s   a we ighted coefficient  of  enviro n mental  para m eter,   gene rally the value of  ζ  is 0.5.  The envi r on mental pa ra meters set in clud es m a ximum value a nd minm um  value in the   differen c e inf o rmatio n set  . It can be writ ten as follo w:    1i i k 1i 1i i k 1i  (m ax) m ax m a x  (k )  ( m in ) m in m i n  ( k )                                                       (6)    2.4. Calculati ng the Gr e y   Relatio n al Coefficient   The grey rel a tional coefficient  provid es a cr iteri a  to measure the influen ce d egre e  of   influen cing f a ctors(mate ri al ha rdne ss,  rotation al  spe ed, loa d , temperature ri se, fri c tion  coeffici ent, thermal  di splacement, etc)  on the  behavi o ral variabl (the fri c tion torque).It can  be  written as  follow:     1i 1i 1i 1i 1i  (mi n ) + ζ (m ax) γ ( x  (k),x  (k)  ) =  (k)+ ζ (ma x )                                                 (7)    The grey re lational grad ) x , x ( i 1  is an a v erage valu e  of the gre y  relational  c oeffic i ent. It  c an be written as  follow:    1i 1 i 1 1 γ (x ,x ) =   γ (x  (k ) , x   ( k )) n n k                                                    (8)    2.5. Determining the Grey  Relational  Order   The grey rela tional order i s  the seq uenti a l arr ang eme n t of the grey  relation al co efficient.  comp ari ng the grey relati on gra d e s   ) x , γ (x 2 1 , ) x , γ (x 3 1 ) x , γ (x 4 1 ) x , γ (x 5 1 ) x , γ (x 6 1 ) x , γ (x 7 1  and  ) 8 x , γ (x 1 ,the infl uen cing  deg ree of fa ctors on b e a r ing  friction to rq u e  can b e   determi ned.S o , the im port ant influe nci n g facto r s o n  t he fri c tion  torque  ca n b e  f ound, m ean while   it is applicabl e for buildin g GM(1, N ,D) model an d furth e r analy s is.       3. GM(1,N, D ) Model for th e Friction To rque of a Sliding Bearing   GM(1, N ,D) m odel i s  multivariabl e g r ey  model,  Its form in clud es o ne b ehavio ral  varia b l e   and N-1  fa ct or  va riabl es. In  this pap er the  be haviora l varia b le i s  the fri c tion  torqu e  a n d  fa ctor  variable s  a r material h a rd ness, rotatio n a l spe ed, loa d , temperatu r e, friction coe fficient, therm a displ a cement  ,etc. Based  on the grey relational  a nalysi s  of the friction torque of a sli d ing  beari ng,  som e  key facto r influen cing f r i c tion to rqu e  a r sele cted  to  build  GM(1,N,D) mo del a nd  predi ct the fri c tion torq ue o f  a sliding be aring.  Th e G M (1,N, D ) mo del is built up  as follo w.  One-accu mul a ting the g r e y   relational f a ctor space  @ GRF , for instance, ) 1 ( i x is the  one- acc u mulate series  of  i x , i=1,2,3….    (1) (1) ( 1) (1 ) ( 1 ) () ( 1 ) ( ) 2, 3 , 4 . . . ii ii i xx x kx k x k kn                                              (9)    ) 1 ( 1 z is  th e  n e i gh bo r  me an  s e r i es  o f   ) 1 ( 1 x Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  600 9 –  6016   6012 (1 ) ( 1 ) (1 ) 11 1 () 0 . 5 ( ) 0 . 5 ( 1 ) zk x k x k                                              (10)    Then, the GM (1,N,D) mod e l  can be exp r essed a s  follo w:    (0) ( 1 ) ( 1 ) 11 2 () () () N ii i x kb x k a z k                                                (1 1)    Whe r e,  a  is development co efficient ,  i b  is driving co effici ent.   Suppo se a p a ram e ter pa cket P N  is   [] T N2 3 N P a , b , b , ..., b                                                  (12)    Usi ng lea s t square metho d , P N  can be got.    1 1 () TT NN N a b PB B B y b                                                         (13)    Whe r e,     (1 ) ( 1 ) (1 ) 12 (1 ) ( 1 ) (1 ) 12 (1 ) ( 1 ) (1 ) 12 (2 ) ( 2 ) (2 ) (3 ) ( 3 ) (3 ) () ( ) () N N N zx x zx x B z n xn xn                                         (14)    (0 ) 1 (0 ) 1 (0 ) 1 (2 ) (3 ) () N x x y x n                                                      (15 )     There a r e  three te st meth ods to te st th e p r e c is io n of  the gray pre d iction   mod e l ,   that  is  resi dual e r ror examination,  poste rior diff eren ce  exami nation an d rel a tive degree  examination.  In   this pa per,  we ta ke the  resi dual te st. Note  re sidual s and  the pe rcenta ge of re sid u a ls  r e spec tively as   e(k)  and  e(avg) . Then,    (0 ) ( 0 ) (0 ) () ( ) ( ) 1 00% () ii i xk x k ek xk                                                                                                 (16)    1 1 () ( ) N k ea v g ek N                                                                                                          (17)    The preci s io n  of the model  p  is        (1 0 0 ( ) ) % pe a v g                                                                                                           (18)        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Modelin g and  Analyzi ng for the Friction T o rqu e  of a Sliding Bea r ing  (Wang Ba om ing)  6013 4. Example Analy s is   Takin g  an Al-based alloy sliding bea rin g  as an  exam ple, its frictio n  torque i s  a nalyse d   usin g the grey system th eory. The ex perim ental  d a ta of a slidi ng bea ring friction torque  is  obtaine d on   FALEX-5 te st-bed  produ ct ed by FE LA X from Engl a nd. The  inne r an d oute r   ring  diamete of te sted be arin g is 19mm a n d  23mm re sp ectively, bearing sle e ve h e ight is 19m m.  Acco rdi ng to  the experi m e n t, the testin g rotation al speed i s  fro m  24rp m  to 30 00rp m , the test   maximum temperature i s  70 , the radial load is from 0 to 3600N. The stru cture di agra m  of  experim ental  installatio n  is  sho w n in Fig u re 1.         1.Measureme n t and co ntrol  holder   2. Friction coeffi ci ent instru men t    3. Temperature sen s o r     4.Load  weig h t s   5.Fulcru m    6. Tested bearin g   7.  Clamping  sup p ort   8. Spindle   9. Belt       10. Motor    Figure 1. The  Structure Dia g ram  of Expe rimental In sta llation       In this expe riment, the e x perime n tal  datas  of the  friction to rq ue, tempe r at ure  rise friction  coeffi cient, therma l displa ce me nt of  beari n g   inner and o u tside ring are  tested,  te sted  beari n g s  h a ve four differe nt materi als, t e mpe r ature  ri se  and  frictio n  coefficie n of tested  be a r ing  is real -time m easure m ent value, the thermal di spl a ce ment value of inner dia m et er and the r m a displ a cement  are te sted  a fter shutdo wn. the  ex peri m ental  data i s   sho w n  in   Table  1. A s   the  origin al data,  the expe rim ental value i s  u s ed  to bu ild the g r ey relational  anal ysis m odel  a n d   GM(1, N ,D) model for the fri c tion torq ue o f  a sliding be aring.       Table 1. The  Data of GM(1 ,N,) Model   1 x   /N ·m     2 x   / HV   3 x   /rpm  4 x   / N     5 x   / Ԩ   6 x     7 x   / μ 8 x   / um   2.520   180  100  88.96   66  0.297   1.83  11.49  3.447  180  100  88.96   101  0.407   3.16  19.87  2.94 180  100  88.96   103  0.347   3.24  20.35  0.407  700  100  22.24   18  0.192   0.04  0.24    0.554  700  100  44.48   23  0.131   0.19  1.20    0.870  700  100  66.72   31  0.137   0.50  3.11    1.209  700  100  88.96   40  0.143   0.84  5.27    1.503  700  100  111.21   45  0.142   1.03  6.46    1.887  700  100  133.45   54  0.148   1.37  8.62    2.294  700  100  155.69   64  0.155   1.75  11.01  2.644  700  100  177.93   75  0.156   2.17  13.65  2.836  700  100  200.17   84  0.149   2.52  15.80  3.379  700  100  222.4   94  0.159   2.90  18.19  3.899  700  100  244.65   107  0.167   3.39  21.31  1.684  250  200  111.21   100  0.16  3.13  19.63  1.571  250  200  111.21   88  0.148   2.67  16.76  2.102  250  200  111.21   109  0.198   3.47  21.79  1.379  300  400  111.21   142  0.13  4.73  29.69  2.158  300  400  111.21   178  0.204   6.10  38.30  2.339  300  400  111.21   226  0.221   7.93  49.80        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  600 9 –  6016   6014 4.1. Results and Disc uss i ons of Grey   Relatio n al Analy s is   Based o n  the grey theory, the grey relat i onal analy s is method is u s ed in an alyzing the  influen ce  de gree  of th e  materi al  ha rdne ss, rotational  sp eed,  load,  temp eratu r e, fri c ti on  coeffici ent a nd therm a l d i spla cem ent on the fric tio n  torqu e  of a slidin g be aring.T a ki ng  the  experim ental  data sho w n i n  Table  1 a s  the ori g inal  da ta, the grey relational  coef ficient of vari ous  factors ca n b e  obtained by  analyzing th e grey rela tio nal ord e r an d  solving the Equation (1)-(8).   The cal c ul ation re sult of grey relati onal  grad e is represe n ted in Ta ble 2.      Table 2. The  Grey Relation al Grad e of the Frictio n  Torque   Influence   factor Material  hardness  Rotational  speed  Load  Temper ature   Friction  coefficient   Hermal  displacement of  inner diameter   Hermal  displacement of  outter diamete r   Gre y   relational  grade   0.65 0.83  0.85  0.87  0.95  0.71  0.68      As sh own i n  Table  2, comp ared  with other  infl uen ce fa ctors, friction  co efficient,   rotational  spe ed, load and t e mpe r ature ri se have mo re  significa nt influen ce on the  friction torqu e   of a sliding b earin g, amon g them frictio n  coeffici e n t has mo st sig n ificant influe nce. The rea s on is  that, the increase of rotational  spe ed, l oad, temp era t ure  a nd  the  friction co efficient red u ce the  film thickne s s of lubri c ant ion oil and h i nder the  fo rmation of ela s tohydrodyna mic lub r icatio n,  leadin g  to the incre a se in friction torq ue.     4.2. Results and Disc uss i ons of GM (1 ,N,D)  Dodel   Based  on  th e grey relati onal  analy s i s , fri c tion  co efficient, rota tional  spe ed,  load,  temperature  have mo re  si gnifica nt effect upo n the  fri c tion torque  o f  a slidin g be aring. T herefore,   the four key  factors are selecte d  as fa ctor  vari able s  and the frict i on torqu e  is the behavioral  variable s . Ta king the exp e r imental d a ta  sho w n in  Ta ble 1 as the  origin al data,  n is 20, and  P N   can b e  obtain ed by solvi ng the  Equation (9)-(18).      T N 0.4618 0.4981 0.2877   0.2979 - P 0433 . 0                                                                 (19 )     The predi ctio n model of  controllin g frict i on  torq ue of  a slidin g bea ring ca n be b u ilt. The   model is:      ( 0 ) ( 1 ) (1 ) ( 1 ) (1 ) 12 3 4 1 ( ) 0 . 1280 ( ) 0. 0152 0. 2437 ( ) 0 . 6432 ( ) x kx k x x k z k                    (20)    Whe r ) 0 ( 1 x  is the predi ctive value of bea ri ng friction torque,  ) 1 ( 2 x  is one-accumul a te serie s  of  rotation sp e ed,  ) 1 ( 3 x  is one -accumul ate  seri es of lo ad,  ) 1 ( 4 x  is one -accumul ate  seri es of  temperature,  ) 1 ( 5 x  is one-accu mulate se rie s  of friction co efficient,  ) 1 ( 1 z  is one-a c cum u lat e  seri es  of bearin g friction torque.   The re sid ual test is represe n ted as follo w.  Accordi ng  to Equation (13)-(1 8), the  averag resi dual s e ( a v g) is 7.9%, the pre c i s ion  P is 92.1%.  As sh own in the Equatio n (19), the b eari ng  rotatio nal  spe ed ha s th e negative inf l uen ce   on the fri c tio n  torqu e , that is, the fri c tion  torque  of a slidin beari ng d e creases  with the  increa sing  of rotation  spe ed. Ho weve r, load, te mpe r ature a nd fri c tion co efficie n t have po siti ve  influen ce  on  beari ng f r ictio n  torque,  na mely, the fri c tion torque  in cre a se  with t he in crea sing  of   load, tempe r ature an d friction coeffici ent. Moreov er, amon g the po sitive influen ce fact ors,  friction coefficient ha s mo st signifi cant  influence.  T h is con c lusi o n  is con s i s te nt with the grey  relation al ana lysis.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Modelin g and  Analyzi ng for the Friction T o rqu e  of a Sliding Bea r ing  (Wang Ba om ing)  6015 Table 3. The  Re sidu al Test  of of GM(1,N,D) Mod e l   ) 0 ( 1 x   ) 0 ( 1 x   e(k)   2.4076   2.3677   -1.68%   3.7691   3.5336   -6.66%   4.0063   3.6951   -8.42%   4.2378   3.9148   -8.25%   4.6150   4.2601   -8.33%   5.1469   4.7399   -8.59%   5.7924   5.3363   -8.55%   6.5929   6.0852   -8.34%   10  7.5584   6.9955   -8.05%   11  8.6870   8.0448   -7.98%   12  9.9492   9.1704   -8.49%   13  11.3807   10.5112   -8.27%   14  13.0037   12.0583   -7.84%   15  13.8190   12.7265   -8.58%   16  14.5051   13.3498   -8.65%   17  15.4310   14.1839   -8.79%   18  15.9028   14.7309   -7.96%   19  16.7618   15.5874   -7.53%   20  18.0178   16.5157   -9.09%       As sho w n in  Table  3, the  maximum residual i s  9.09 %, the avera ge relative re sidu als  i s   7.9%, the accuracy is 92.1%.It verify that  GM(1,N,D) m odel  has  good accuracy and is  appli c able fo r predi cting fri c tion torq ue o f  a sliding be aring.        4. Conclusio n   (1) In this pa per, the  grey relatio nal a n a ly sis  metho d  is  used i n   analyzi ng the  frictio n   torque  of  sliding  bea ring  and  its i n flu ence fa ct or.  Based  on  th e g r ey relatio nal a nalysi s ,four  main influ e n c e facto r   were  sele cted,  GM (1,N,D) m ode l for the f r ictio n  torq ue of  slidin g be arin was  built.  (2) An alysi s  sho w  that  comp ared  wi th other  influenc e  fac t ors ,  fric tion c o effic i ent,  rotational  spe ed, load and t e mpe r ature ri se have mo re  significa nt influen ce on the  friction torqu e   of a  sliding  b earin g; Fu rth e rmo r e, the  b earin g ro tatio nal  spee d h a s  the  neg ative influen ce  o n  the  friction to rqu e , load, tem p eratu r e a nd f r iction  c oefficient have  po sitive influen ce on th e fri c tion   torque; Amon g the positive  influence fa ctors, fricti o n  coefficient ha s most significant influence on  slidin g bea rin g  torque.    (3)  Com pari n g experim ent al re sults  an d the  cal c ul ated value of t he GM (1,N, D ) model  based on the s e impo rtant i n fluen cing fa ctors the ma ximum resi du al of GM(1,N, D ) is 9.0 9 %, the   averag relat i ve re sidu als  is 7.9%, the   accuracy  is   92.1%. It verify t hat GM(1,N,D) mo del h a good a c curacy and is appli c abl e for pred icting the fricti on torqu e  of a slidin g bea ring.      Ackn o w l e dg ements   The auth o rs gratefully  wish to ack nowl edge th e su ppo rts  of National  Scien c e   Found ation (5116 5024 ), Gan s P r ovi n ce   Fun dam ent al Re sea r ch Fund f o the Universi ties  (120 2ZT C 06 0) a nd P r oj ect  sup porte d by  Devel opment P r o g ram  for O u tstandi ng Y oun g   Teache rs in L anzhou  Unive r sity  of Tech n o logy (10 02Z CX004 ).         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  600 9 –  6016   6016 Referen ces   [1]  Eser D, D e re li  Y. Com paris o n s of  Rotord yn amic  C oe-ffici e n ts in  Step ped  La b y rinth  Se a l s b y   Usin Cole bro o k- w h ite Friction Factormod e l.  Mecc anic a . 200 7; 42: 177-1 6 8 .   [2]  Yang C h a o ju n, Su Yue y u e , Sun Jia n ro ng. Improvem ent a nd App lic ation  of F r iction F a ctor Equati on for   a Slidi ng Be ari ng.  T r ansactio n s of the Chin ese Soci ety for Agricultura l  Machi nery.  20 04; 35(6):1 67- 170.   [3]  Zhang  X i nbao, Geng Baolong, Ya ng Yif an.  Optimum Design of  Load  Ratio bet w een Bear ings  in  Rational Alignment  of Propulsion Shaft.  Journa l of Hua z h ong U n ivers i ty  of Science a n d  T e chno lo gy  (Natural Sc ien c e Editio n).  20 13; 41(1): 9 3 -9 6.   [4]  Palmgr en. A Ball a nd rol l er b eari ng en gi nee ring. Burb ank ,195 9.  [5]  Lin Gua n y u, W ang Sh uron g, W ang Li pen g. F r iction Pe rfor m Ance of Ball  Bearin gs Coat ed  w i th MoS2   Comp oun d F i l m  in Vacuum.  T r ibolo g y . 200 8; 28(4): 37 7~ 3 80.   [6]  Den g  Si er, Li  Xi ng lin, W a ng  Jiug en. F r ictio nal  T o rqu e   C h aracteristic of Angu lar Conta c Ball.  Ch i n e s Journ a l of Mec han ical En gi ne erin g.  201 1; 47 (5): 114-1 20.   [7]  Z hou Yi nshe n g , Jin Yon g x i n . Scuffing F a ilur e  Investi g ation  of GCrl5 Beari ng St eel F r ictio n   Pairs. T r ibol ogy .  1994; 14( 2): 105-1 14.   [8]  Yu De ya n g , W ang  Xia opi ng.  A Primar y An al ysis  on th e F a i l u re of th e Sol i d  Lu bricati on  o f  a Precisi on  Angl e-cont act Ball Be arin g . T r ibol ogy.  19 95;  15(4): 310~ 3 1 7 [9]  W ang Hai b a o , W u  Guangjie,  Chen   Z han.   F r iction   an d W e ar C haracter i stic of P l astic  All o y Be arin g s   und er Differe nt Lubr icatin g Co nditi on.Jo umal  of Cho ngq in Univers i t y  ( N at ural sci enc e E d itio n). 200 2;   25(5): 10- 12.   [10]  W eng Shiz hu, Hua ng Pin g . Princip l es of T r ibolo g y . Be iji ng:  T s inghua Un iv ersit y  Press, 2 008   [11]  Den g  Jul o n g . Gre y  S y stem T heor y. W u h an:  Huaz hon g Un i v ersit y   of Scie nce a nd T e chn o lo g y  Press,  200 2.  [12]  F ang  Hui, T ang Ji anr on g,  Yi n Gu ofu. Cu stomers Re qu i r ements  A nal ysis T e chniq u e  in  Ho use  of   Qualit y Base on T heor y   of Gre y  S y stem.  Co mp uter Integrated  Ma nufa c turing Syste m . 2009; 15( 3):   576- 584, 591.   [13]  Z hao Ha n, Z hang Y an, F a n g  Genh ai. App licatio n of Gre y  rRe l ati on  An al ysis o n  F ault  Diag nosis  of   Automobile Parts.  T r ansactio n s of th Chi n ese S o ciety  for  Agric u ltura l  M a chi nery.  2 0 0 5 ; 36(8):  12 5- 128.   [14]  Lv Jin g , Ma  Yu nge, Z h ou  Xin qua n. Res earc h  a nd A ppl icati on  on  D y nam ic  F o recasti ng M ode l of Ga s   Consist ence i n   T op Corner.  J ourn a l of Chi n a  Coal Soc i ety . 200 6; 31(4): 46 1-46 5.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.