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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



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