|
|
|
滚动轴承动态分析数学模型将连续的的时间变量1离散化，在设定时间间隔下，按一个时刻一套轴承，采到滚动轴承性能数据序列xX:x={x(m)}，n=12,-,N式中，从入x为数据序列，x(n)为第n 个数据，n为数据序号，N为数据个数。
X中取出第 i套轴承的性能数据 ,组成第 i套滚动轴承性能数据 X:X;={x(n)}，n=1,2.-,N;i=1,2,-,m中，x为第i套滚动轴承性能数据，x(n)为第 i套轴承的第n个性能数据，i为轴承序号，m为轴承套数，n为数据序号，N为数据个数。 将滚动轴承性能数据按照从小到大的顺序进行排序,得到滚动轴承性能数据次序序列Y;:(6-1)β=yY={y,(n)}，i=l,,m;n=1,2,-,N (6-3) 式中，Y;为第i套滚动轴承性能数据次序序列，y:(n)为第i套轴承性能数据的第n个数据，i为轴承序号，m为轴承套数，n为数据序号，N为数据个数。 找出各个序列的性能数据中位数β;,计算公式为().2(N y 1，i=12,-,mi=1,2,-,mβ,=2(合)式中，B为性能数据中位数，N为数据个数，N为奇数时用式(6-4), N为偶数时用式(6-5), i为轴承序号，m为轴承套数。 假设 》(6)和y:(e)分别是绝对值排序序列中的第b个数据和第e个数据，b和e为12-.V中的两个数据，且x(6)<B. B.<vle)。定义从小到大的顺序)()...的排序序列为左序列;左序列的数据个数为"; y (6)为左序列首数据。 定义从小到大的顺序B.,e的排序序列为右序列;右序列的数据个数为我的手机 2019-03-07 14:54:49滚动轴承性能支打”当y(n)>y.(e). 134y(e)为右序列尾数据。时，用y(e代替y(n)o根据Huber 估计原理，于是得到改进进数据序列Z(n,n):i=1,,,m;n=1,2,",.N式中，Z0n,)为改进数数据序列，z(;n,N为数据个数，m)为改进数居序列的第nm为左序求。 "为抽承套教n为数据序号，m为右序列的数据个数。根据统计学，获得改进数据序列平均n(n;,n2):n(n,1h)= NZ!,Z_(,n), i=1,2,.,.m)为改进数据序列的第n个数据，式中，n(n,n)2)为改进数据序列平均值，z(n;n,N为数据个数，m为左序列的数据为轴承序号，m为轴承套数，”为数据序号，个数，n为右序列的数据个数。 获得改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的绝对差D(n,m):D,=D.(n,12)=β -η(n,n)l, i=1,2,,m式中，D(m.,n)即D,为改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的绝对差，B为绝对值排序序列中位数，n(7n,n2)为改进数据序列平均值，i 为轴承序号，m为轴承套数，n为左序列的数据个数，n2 为右序列的数据个数。 根据近代统计学中位数的稳健特点，N为偶数时取nn1=_,-,N12; N为奇数时:，0.,)2 N为第1套轴承获得的数据个数; i为轴承序号: m为左序列的数据个数; m为右序列的数据个数。取不同的 ”和”值,得到不同的改进数据序数的绝对差D(n,n2)。 a=(n n)N=0-0.1,根据近代统计学的数据稳健性理论，极限值为0.1。(6-6)个数据，i为轴列的数据个数，列平均值与绝对值排序序列中位对于稳健数据，其显著性水平为式中，轴承套数，将上述稳健数据序号接展3100 12数据序号还质，得到检健化性能数据Z:,m;n=12,,Nn为数据序号，N;N为数据个数。列中第n个数据，i为轴承序号，m为轴承套数，n为数据序号，N为数据个数 |
|
