常州市友诚轴承厂
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                                                  滚动滚针轴承的数据稳健化处理与数据的离散性
                                                  2019/3/2 15:23:43
                                                  Huber M方法是数据稳健化的一种方法,具有较好的稳健性;中位数是稳健性良好的位置估计。为了更好地分析数据的稳健性,将二者结合,形成一种以中位数为中心的单调不减的有界函数方法,对数据进行稳健化处理,获得稳健数据,可以改善数据的离散性。
                                                  例如,某种轴承的无失效数据为(单位: h):
                                                  422,539, 602, 770, 847, 924 计算结果为:数据的中位数为686,平均值为684。稳健化处理数据第1组数据:
                                                  539,539, 602, 770, 847,847

                                                   计算结果为:数据的中位数为686,平均值为686。斤于中位数?梢钥闯,数据经过稳健化处理,平均值越来越接近

                                                        例如,滚动轴承无失效数据为(单位: h):  909.0(1个)190.4(1 个), 250.(1个,783.04个),850.03个), 870.01个,计算结果为:数据的中位数为783,平均值为718.3。对数据进行稳健化处理:

                                                        250.4(2 个), 783.04个), 850.0(3个),870.02个)计算结果为:数据的中位数为783,平均值为720.3。进行稳健化处理:

                                                        783.0(6个), 850.0(5个)计算结果为:数据的中位数为783,平均值为813.4.

                                                        根据上述数据处理结果,可以看出在数据稳健化处理过程中,数据平均值越来越接近中位数。

                                                        例如,某导弹无失效数据为(单位: a):根据上述数据计算结果,可以看出稳健数据的平均值最接近中位数。

                                                        0.51个), 1.03↑个)15(3,↑),2.04↑),2514↑,2303个)计算结果为:数据的中位数为175,平均值为1.85。对数据进行稳健化处理

                                                        对数据进行该数据的中位数为175,稳健化处理:1051.1.13平均值为184;4)2.04 1.257个)

                                                        均值相差起来超小,从上述数据稳健计算结果为:数据的中位数为为平均低为17.1580) 20)可以看出数据经能越好。稳健化处理后,  中位数与化处理过程,

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