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滚动轴承数据稳健化处理与数据的离散性

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滚动轴承数据稳健化处理与数据的离散性

发布时间:2019-06-20    点击次数:次   
滚动轴承(bearing)数据稳健化处理与数据的离散性:

Huber M方法是数据稳健化的一种方法,具有较好的稳健性;中位数是稳健性良好的位置(position )估计。为了更好地分析(Analyse)数据的稳健性,将二者结合,形成一种以中位数为中心的单调不减的有界函数方法,对数据进行稳健化处理,获得稳健数据,可以改善数据的离散性。
例如,某种轴承(bearing)的无失效数据为(单位: h):
422, 539, 602, 770, 847, 924计算结果为:数据的中位数为686,平均值为684。稳健(prudent)化处理数据第1组数据:
539, 539, 602, 770, 847, 847
计算结果为:奴数据的中中位数为686。复合滚轮轴承当中最主要的承载体,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。
稳健化处理数据(data)第2组数据:539539, 539, 7770.77
计算结果为:数据(data)的中位数为686,平均值越来越接近于中位数。平均值为686。
可以看出,数据(data)例如,滚动轴承(bearing)190.4(1个),250.4(1据经过稳健化处理,无失效数据为(单位: h);:个783.04个),850.0个), 870.0个90010平均值(The average value)为718.3。
计算结果为:数据(data)的中位数为783,
对数据(data)进行稳健化处理:0045042个) 83.04 ).85.0 T,870.00个)计算结果为:数据的中位数为783.平均值(The average value)为72030进行稳健化处理:
783.0(6个),850.0(5个)计算结果为:数据的中位数为783,平均值(The average value)为813.4。
根据E述教据处理结果,可以看出在数据稳健化处理过程中,数据平均值越来越接近中位数。
根据上述数据计算结果,可以看出稳健数据的平均值最接近中位数。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。例如,某导弹无失效数据为(单位: a):
0.5(1个), 1.03个), 1.5(3个),2.0(4个),2.5(4个),3.0(3个)计算结果为:数据(data)的中位数为1.75,平均值(The average value)为1.85。对数据进行稳健(prudent)化处理:
1.0(5个),1.5(3个),2.0(4个),2.5(7个)该数据的中位数为1.75,平均值(The average value)为1.84;对数据进行稳健(prudent)化处理:
1.5(8个), 2.0(11 个)计算结果为:数据的中位数为1.75,平均值为1.79。
从上述数据稳健(prudent)化处理过程,可以看出数据经过稳健化处理后,中位数与平均值相差越来越小,二者之差越小说明数据稳健性能越好。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。

  
  

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