滾動軸承數據穩健化處理與數據的離散性
Huber M方法是數據穩健化的一種方法,具有較好的穩健性;中位數是穩健性良好的位置(position )估計。為了更好地分析(Analyse)數據的穩健性,將二者結合,形成一種以中位數為中心的單調不減的有界函數方法,對數據進行穩健化處理,獲得穩健數據,可以改善數據的離散性。
例如,某種軸承(bearing)的無失效數據為(單位: h):
422, 539, 602, 770, 847, 924計算結果為:數據的中位數為686,平均值為684。穩?。╬rudent)化處理數據第1組數據:
539, 539, 602, 770, 847, 847
計算結果為:奴數據的中中位數為686。復合滾輪軸承當中*主要的承載體,主要承受垂直方向的載荷和沖擊負荷,具有很強的耐沖擊性、耐磨性及抗腐蝕性。由于主滾輪為滿裝滾子軸承,亦可作為單向軸承單獨使用。
穩健化處理數據(data)第2組數據:539539, 539, 7770.77
計算結果為:數據(data)的中位數為686,平均值越來越接近于中位數。平均值為686。
可以看出,數據(data)例如,滾動軸承(bearing)190.4(1個),250.4(1據經過穩健化處理,無失效數據為(單位: h);:個783.04個),850.0個), 870.0個90010平均值(The average value)為718.3。
計算結果為:數據(data)的中位數為783,
對數據(data)進行穩健化處理:0045042個) 83.04 ).85.0 T,870.00個)計算結果為:數據的中位數為783.平均值(The average value)為72030進行穩健化處理:
783.0(6個),850.0(5個)計算結果為:數據的中位數為783,平均值(The average value)為813.4。
根據E述教據處理結果,可以看出在數據穩健化處理過程中,數據平均值越來越接近中位數。
根據上述數據計算結果,可以看出穩健數據的平均值*接近中位數。螺栓滾輪軸承側滾輪為一套復合滾輪當中第二承載體,主要承受水平方向載荷,同樣具有很強的耐沖擊性、耐磨性及抗腐蝕性。側滾輪為無內圈滿滾針設計,由一根芯軸代替內圈和軸頭銜接承載。例如,某導彈無失效數據為(單位: a):
0.5(1個), 1.03個), 1.5(3個),2.0(4個),2.5(4個),3.0(3個)計算結果為:數據(data)的中位數為1.75,平均值(The average value)為1.85。對數據進行穩?。╬rudent)化處理:
1.0(5個),1.5(3個),2.0(4個),2.5(7個)該數據的中位數為1.75,平均值(The average value)為1.84;對數據進行穩健(prudent)化處理:
1.5(8個), 2.0(11 個)計算結果為:數據的中位數為1.75,平均值為1.79。
從上述數據穩健(prudent)化處理過程,可以看出數據經過穩健化處理后,中位數與平均值相差越來越小,二者之差越小說明數據穩健性能越好。滾輪軸承組合滾輪軸承由主滾輪、側滾輪、軸頭和蓋板組成。該軸承為密封結構,充填潤滑脂,提供長期有效潤滑,用戶可免潤滑。對于使用工況惡劣的可設計補充潤滑脂的通道,提高軸承使用壽命。
主導產品有LFR系列滾輪軸承、LR系列滾輪軸承、LV系列滾輪軸承、NATV支承滾輪軸承、支承滾輪滾針軸承、NATR支承滾輪軸承、導軌導向滾輪軸承、雙列角接觸球軸承(薄壁雙列角接觸球軸承)、單雙排帶裝球缺口的大負荷球軸承(單排BL200、BL300系列;雙排3200(3056203~3056213)、3300(3056303~3056313)帶S型保持架系列)、滿球軸承、汽車空調軸承、農機軸承(四方孔農機軸承、六方孔及特殊非標農機軸承5203KYY2、204RY2、5206KPP3等)、單列角接觸球軸承(7000、7200、7300系列)、汽車輪轂軸承、汽車漲緊輪軸承、外球面軸承、單向軸承、發電機軸承、低噪音電機軸承、汽車行業配套的各種非標特種軸承。年產量400
多萬套,品種多,規格全。廣泛用于紡機、電動工具、叉車、汽車、摩托車、洗衣機、電機、家用電器、變速箱、水泵、建筑機械、農業機械、印刷、包裝機械等制造行業。