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滚动轴承的数据稳健化处理思路

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滚动轴承的数据稳健化处理思路

发布时间:2019-06-25    点击次数:次   
滚动轴承(bearing)的数据(data)稳健(prudent)化处理思路:

根据上述分析,在极小极大化准则下,Huber M估计和中位数估计是两种稳健(prudent)性能最优的估计; Huber M估计可以反映统计量特点,且具有连续(Continuity)、非递减、有界、以零为中心、奇函数特点,在实际数据处理中很难实现;中位数估计可以反映位置(position )特征,但不能反映总体数据特点。因此,融合两种估计特点,结合L估计思想,本章提出新的稳健化处理方法,以实现更好性能的实验(experiment)数据稳健化处理。
依据近代统计学稳健化统计理论,数据(data)的中位数是稳健的。由于受离散数据的影响,数据的平均值是不稳健的。而平均值越接近中位数,数据就越稳健。因此,平均值与中位数的接近程度可以反映数据的稳健程度。利用HuberM估计原理,当数据超过一定范围即认为是离散值,这些数据用数据范围的临界值代替。数据范围的确定方法是以样本的次序统计量为依据,中位数为数据中心,最大值和最小值假设为离散值。
在数据(data)稳健化处理过程中,离散值的处理方法有三种类型,即替换型、添加型、简单替换型。滚轮轴承外圈采用外圈壁较厚的满装圆柱滚子轴承,滚轮的外径面有圆柱形和弧形,可根据使用场合设计来与滚道面配合。利用这种外圈,滚轮可以直接在滚道上滚动,并可以承受较重负荷和冲击负荷。其中,简单替换型是简单有效的离散值处理方法。这种方法是先将最大值与最小值分别用其相邻数据代替而得到新数据;再计算新数据的平均值。如果新数据的平均值比原数据平均值接近中位数,就说明新数据比原数据稳健,依次使用该方法得到新数据,直到新数据的平均值与中位数最接近为止。这表明该数据是最稳健数据。- 般来说,在数据稳健化处理过程中,有显著性水平要求。
基于上述数据稳健(prudent)化处理思路,采用L估计的次序统计,对数据进行排序。这些数据中含有离散数据,因此次序统计量不能识别离散数据,无法对数据进行稳健化处理。但是,离散数据对数据的平均值(The average value)有很大影响,使平均值不稳健。而中位数稳健,可以作为平均值是否稳健的标准。平均值越接近中位数,数据越稳健;否则,数据越不稳健。为防止减小样本容量,离散数据的处理方法采用Huber M方法。首先用相邻数据逐次代替最小值与最大值,得到改进数据;然后分析改进数据平均值与中位数的关系;在给定的显著性水平下,得到改进数据平均值最接近中位数的数据列:最后得到以中位数为中心、单调不减、有界的稳健数据列。这样就实现了数据的稳健化处理。
例如,通过实验(experiment)获得某直升机部件的寿命(lifetime)数据(data)(单位: h):
156.5, 213.4, 265.7, 337.7, 337.7, 406.3, 573.5, 573.5, 644.6, 744.8, 774.8, 1023.6数据(data)列是按照从小到大的顺序进行排列的,数据的中位数为573.5, 平均值为486.0。
数据列中的最大值为1023.6, 最小值为156.5。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。 用774.8代替1023.6,用213.4代替156.5。
数据(data)代替后,得到第1组稳健(prudent)化处理数据:
213.4, 213.4, 265.7, 37.77 3.7406.3, 573.5, 573.5, 644.6, 744.8, 774.8, 774.8
第1组稳健(prudent)化处理数据(data)的中位数为573.5,平均值为471.2,二者之间的绝对差大于原始(Original)数据的绝对差,说明原始数据比第1组稳健化处理数据更稳健。螺栓滚轮轴承方式不当也可以造成滚轮轴承发热。通过润滑可以减少零件运动中的磨损,保证压力机精度,降低能量消耗。润滑分稀油润滑、浓油润滑等。

  
  

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