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A滚动轴承摩擦力矩动态分析A滚动轴承摩擦力矩动态分析：
滚动轴承摩擦 力矩的动态分析是以A、B两种轴承为研究对象的，数据是基于第4章滚动轴承摩擦力矩的稳健数据。 1.A滚动轴承摩擦力矩时间延迟 使用互信息法计算A滚动轴承摩擦力矩的时间延迟，结果见图6-8,图中曲线趋近于稳定时所对应的横坐标数值是最佳的时间延迟。 根据A滚动轴承摩擦力矩时间延迟图6-8，可以看出滚动轴承摩擦力矩时间延迟曲线形状很相似，在时间延迟小于10时进人平稳,对于不同轴承有一一定区别，滚动轴承摩擦力矩的时间延迟见表6-3。 2. A滚动轴承嵌入维数 利用Cao方法计滚动轴承摩擦力矩的嵌人维數，结果见图6-9。图中，曲线E和B,相互接近点的横坐标为嵌人维数。 从图6-9中滚动轴承摩擦力矩嵌人维数可以看出，滚动轴承摩擦力矩嵌人维数曲线类似，随着嵌人维数的增加，E和E2曲线逐渐接近,不同轴承摩擦力矩的嵌人维数有所区别，具体见表6-4。 3. A滚动轴承最大Lyapunov指数 粮据滚动轴承摩擦力矩时间延迟、嵌人维数，用LagsL方法计算Iypmo指数，结果见图6-10。 从表6-5中轴承摩擦力矩Lyapunov 指数可以看出，Lyapunov指数是一个非常 接近于零的正数。 4. A滚动轴承吸引子 滚动轴承摩擦力矩的吸引子是表现滚动轴承摩擦力矩物理空间的特征，其吸引子见图6-11。 从图6-11可以看出，滚动轴承摩擦力矩吸引子的总体特征是单调递增，个体之间存在一定的差异。为了说明数据稳健化处理的结果,对滚动轴承摩擦力矩的原数据吸引子图6-12进行了对比，结果发现二者形状相似，但滚动轴承摩擦力矩的原数据吸引子图规律明显不如进行过稳健化处理后的数据吸引子，说明数据稳健化处理保留了数据特征，减小了离散数据的影响。 5.A滚动轴承摩擦力矩关联维数 滚动轴承摩擦力矩时间序列的lnr-lnC(r,m)曲线反映了摩擦力矩的空间维数情况，空间关联维数的判断方法是有两条m线相似，这两条m线直线部分的斜率就是关联维数D2, lnr-lnC(r,m)曲线 见图6-13。 轴承摩擦力矩时间序列lnr-lnC(r m)曲线随着m的增大彼此趋近于平行且密集分布，当m>mo(mo为饱和关联维数)时，对应于m=mo 时曲线上直线部分的斜率就是估计关联维数D2,计算结果见表6-6。 根据第1~10套轴承摩擦力矩的中位数表4-14和估计关联维数表6-6，可以得出二者之间的关系，见图6-14。 可以看出，从物理空间到相空间的映射的非线性与非单调性是滚动轴承摩擦力矩时间序列的内在运行机制。 |
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