Rolling element bearing (REB) is a critical component in any rotating machinery. It is subjected to surface damage during operation due to localised fatigue. Any prediction about damage severity helps in effective maintenance planning. Defect size estimation is one of the methods of assessing damage severity in REB and is the subject of this study. Several researchers have formulated analytical as well as signal processing based methods to estimate the defect size in REB. The study proposes a method that is a blend of a mechanics-based approach and signal processing approach for estimation of the size of the defect. The mechanics-based approach is based on the Hertzian contact theory and considers bearing operational parameters along with the effect of the load zone. The analogy of correlating peak acceleration at impact with force in the load zone is proposed and validated experimentally. The signal processing approach for locating entry and exit events encompasses concepts of cross-correlation, Variational mode decomposition (VMD), curve fitting, and root location. Parameter optimization of VMD is done using non dominated sorting particle swarm optimization. The proposed method is used to estimate the size of the defect, which is in the form of an artificially generated spall. Experiments are performed at various speeds and sizes of spall on outer as well as inner raceways. The results advocate the improved efficacy of the proposed method in estimating the size of artificially generated spalls.

滚动轴承（REB）是任何旋转机械中的关键组件。由于局部疲劳，在操作过程中会受到表面损坏。关于损坏严重程度的任何预测都有助于有效的维护计划。缺陷大小估计是评估REB损伤严重程度的方法之一，也是本研究的主题。一些研究人员已经制定了基于分析和信号处理的方法来估计REB中的缺陷大小。该研究提出了一种将基于力学的方法和信号处理方法相结合的方法，用于估计缺陷的大小。基于力学的方法基于赫兹接触理论，并考虑了轴承的运行参数以及载荷区的影响。提出并模拟了冲击时的峰值加速度与载荷区域中的力相关的类比，并进行了实验验证。用于定位进入和退出事件的信号处理方法包括互相关，变分模式分解（VMD），曲线拟合和根位置的概念。VMD的参数优化是使用非支配排序粒子群优化来完成的。所提出的方法用于估计缺陷的大小，其形式为人为产生的剥落。在外部和内部滚道上以各种速度和剥落尺寸进行实验。结果表明，该方法在估计人工产生的剥落的大小方面具有更高的功效。用于定位进入和退出事件的信号处理方法包括互相关，变分模式分解（VMD），曲线拟合和根位置的概念。VMD的参数优化是使用非支配排序粒子群优化来完成的。所提出的方法用于估计缺陷的大小，其形式为人为产生的剥落。在外部和内部滚道上以各种速度和剥落尺寸进行实验。结果表明，该方法在估计人工产生的剥落的大小方面具有更高的功效。用于定位进入和退出事件的信号处理方法包括互相关，变分模式分解（VMD），曲线拟合和根位置的概念。VMD的参数优化是使用非支配排序粒子群优化来完成的。所提出的方法用于估计缺陷的大小，其形式为人为产生的剥落。在外部和内部滚道上以各种速度和剥落尺寸进行实验。结果表明，该方法在估计人工产生的剥落的大小方面具有更高的功效。所提出的方法用于估计缺陷的大小，其形式为人为产生的剥落。在外部和内部滚道上以各种速度和剥落尺寸进行实验。结果表明，该方法在估计人工产生的剥落的大小方面具有更高的功效。所提出的方法用于估计缺陷的大小，其形式为人为产生的剥落。在外部和内部滚道上以各种速度和剥落尺寸进行实验。结果表明，该方法在估计人工产生的剥落的大小方面具有更高的功效。