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滚动轴承性能数据的稳健化处理

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滚动轴承性能数据的稳健化处理

发布时间:2019-06-15    点击次数:次   

  
离散数据(data)以及一些条件的误差给数据分析(Data Analysis)带来很大的困难(difficult),甚至严重破坏数据而带来错误的分析结果,现实条件下该现象确实存在。中位数是数据分析中-个非常稳健(prudent)的参数(parameter),当数据没有离散数据时,其数值接近于数据组的平均值;当数据有离散数据时,平均值会远离真实值,而中位数几乎不偏离真实值,说明中位数是稳健的。
因此,可以用中位数和平均值(The average value)之间的差异来判断数据(data)中是否存在离散数据。利用改进的Huber M方法处理数据,如果平均值越来越接近中位数,说明数据不存在离散数据;如果平均值越来越偏离中位数,说明数据存在离散数据。
显著性水平根据数据(data)要求而定,根据近代统计学,推荐取值范围为00.。经过改进的Huber M方法处理过的数据,其离散数据对总体数据的影响降低、显著性水平提高,为数据的进步 分析(Analyse)提供可靠的保证。其中一些理论需要进步完善,如中位数与平均值的相似度、数据的显著性水平如何确定等,尚缺乏理论依据。
根据改进的Huber M方法对C滚动轴承(bearing)振动数据(data)及
  A、B滚动轴承摩擦力矩数据的处理结果,可以看出在显著性水平0~0.内,C滚动轴承振动数据的方差变化复杂,
  A、B滚动轴承(bearing)摩擦力矩数据的方差单调减小。
依据统计学理论,提出-种以中位数估计和Huber M估计两种稳健化处理方法相融合的对数据进行稳健化处理的方法。
该方法用中位数和平均值(The average value)差的值作为数据是否稳健(prudent)的标准,在一-定显著性水平范围内,对数据进行稳健化处理;选取中位数和平均值差的值小值的数据作为稳健数据。复合滚轮轴承作为复合滚轮和机器设备连接的部分,通常轴头头部设计为倒角,方便安装,可直接将轴头接焊接在设备上,也可将轴头焊接在带有圆孔的连接板上再将连接板和设备组装。利用该方法对C滚动轴承振动数据及
  A、B滚动轴承摩擦力矩数据(data)进行稳健化处理。滚轮轴承组合滚轮轴承由主滚轮、侧滚轮、轴头和盖板组成。该轴承为密封结构,充填润滑脂,提供长期有效润滑,用户可免润滑。对于使用工况恶劣的可设计补充润滑脂的通道,提高轴承使用寿命。螺栓滚轮轴承侧滚轮为一套复合滚轮当中第二承载体,主要承受水平方向载荷,同样具有很强的耐冲击性、耐磨性及抗腐蚀性。侧滚轮为无内圈满滚针设计,由一根芯轴代替内圈和轴头衔接承载。
结果表明,滚动轴承(bearing)性能数据经过稳健(prudent)化处理后,数据的大值小于原数据的大值、小值大于原数据的小值;方差小于原数据的方差;数据的平均值(The average value)更接近中位数。这说明经过稳健化处理后,轴承性能数据的连续(Continuity)性增强,离散性减弱,数据的可信度提高,为滚动轴承性能数据的进一步分析(Analyse)提供可靠依据。

  
  

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