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滚动轴承性能稳健数据的动态分析

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滚动轴承性能稳健数据的动态分析

发布时间:2019-06-16    点击次数:次   

  滚动轴承(bearing)性能的混沌分析
混沌理论是现代非线性分析(Analyse)的重要方法之- , 滚动轴承(bearing)摩 擦力矩及振动具有非线性动态特征,适合使用混沌理论进行研究。用混沌理论研究滚动轴承性能时,通常以相空间重构的概念分析非线性的动态特征,以互信息方法得到时间序列的时间延迟,以Cao方法计算时间序列的嵌人维数,根据时间延迟及嵌人维数计算时间序列的Lyapunov指数,进而实施时间序列的预测。
用混沌理论分析时间序列的吸引子,计算时间序列的饱和嵌人维数以及估计关联维数,得出时间序列的物理量中位数与估计关联维数的关系,可以综合反映滚动轴承振动、摩擦力矩的动态特征。然而,混沌理论在非线性动态分析时并非是的。
混沌理论的分析结果对初始值很敏感,不同的初始值会导致结果有很大差异,尤其是初始值中含有离散数据(data),结果出人会更大。因此,在使用混沌理论进行分析之前,应当对数据序列进行预处理,减小离散数据的影响。
数据(data)的稳健化处理可以有效分离出数据中的离散数据,并对这些数据进行处理,降低或弱化这此数据对数据序列的影响。复合滚轮轴承当中主要的承载体,主要承受垂直方向的载荷和冲击负荷,具有很强的耐冲击性、耐磨性及抗腐蚀性。由于主滚轮为满装滚子轴承,亦可作为单向轴承单独使用。基于此,本章将数据稳健化处理与混沌理论进行融合,以振动与摩擦力矩性能为具体案例,分析滚动轴承性能的非线性动力学特征。在滚动轴承性能实验(experiment)与测试过程中,制造、安装、润滑以及测量仪器等因素的随机性、不确定性,将导致滚动轴承性能数据收集的复杂性;同时,实验环境、方法而现在大部分或者忽略离能是真数据数据中位数和均值是一致的;散数据为此,本章提的影响。
这温度(temperature)等请多条件的影响。微性数据作理原始数据时,把.32,例如,对于均匀(jūn yún)分布,甚至对性能的变整体数据的影响,文种方法欠妥平均值(The average value)应当近似。出改进的I对于数据量较大巴些离空化起决定可以用Huber M是这些数j Huber的原因:同时又包含二项分布、er M估计方法数据的信息。
大的实验数如果中为确对测量是这些数含该数估计方法正态位数和平但不应当j偏差。复合滚轮轴承当中主要的承载体,主要承受垂直方向的载荷和冲击负荷,具有很强的耐冲击性、耐磨性及抗腐蚀性。由于主滚轮为满装滚子轴承,亦可作为单向轴承单独使用。据是近似量有影响,分布等常:评当去掉,古轴承(bearing)振动亚均值相差很大,对数据进成野值去掉,F某种分用的分布在不同应慎重行稳健化处及摩的情况布的函数,布而言,误差,擦性能,考虑,说明数据中存在下有不处理后再进行的情处理。
中位数和平以降低(reduce)离因此实验(experiment)不同的影定是测实情况的反应第二性的作用,变异或者不不合理数据,的步骤如下:混沌分析。这种方法的()根据统计理理论给出数据的显距离中位著性水平范围;数为离散数据,用相邻的数数远的数
  (2)对原数据序列进行排序,据代替,3)分析(Analyse)中位数和平均值(The average value)的得到新数据序列;县得到稳健化的数据;值的差异,当中位数数据序列是稳健的,(对稳健数据进行混沌分析。
3.滚动轴承性能动态分析融合理论
对滚动轴承性能数据(data)进行稳健(prudent)化处理,得到稳健数据,为数据分析(Analyse)提供了可靠的基础。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。滚动轴承性能具有非线性、多样性与复杂性特点,而混沌理论是现代解决非线性问题的重要方法之。因此,可以用混沌理论研究滚动轴承性能问题。但是,混沌系统对初始条件很敏感,而稳健化实验数据处理可以弱化初始条件的影响,性能问题。
步骤如下:将稳健化原理与混沌理论进行有机结合,可以有效地 分析(Analyse)滚动轴承的非线性动态
  (2) 用互信息方法处理滚动()对滚动轴承性能数据(data)进行稳健(prudent)化化处理,得到稳健数据;
3)用Cao方法处理滚动轴抽承性能稳健数据,得到相空间重构的时间延迟:
  (4)基于滚动辅
母承性能稳健数据,得到相空间的嵌人维数:到ypunov指数每无性能性教锅,时间题运与战人维数,用能儿论可以得到吸引子;
  (5)基于激动轴承性自能稳健数据、和平均值相差比较小时,说明新时间延迟与嵌人维数,用混沌理论可以得计算滚动轴承性能稳健数据的饱和嵌人维数,并估计关联维数;
(6o得出滚动轴承性能数据物理空间的中位数与估计关联维数的混沌关系。
  
  

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