凸轮从动轴承

滚动轴承的稳健化估计及性质

发布日期:2019-11-14 作者:常州烨发轴承有限公司 点击:

滚动轴承(bearing)的稳健(prudent)化估计及性质:


螺栓轴承

曲线滚轮厂家在稳健(prudent)化统计学中,稳健化估计主要有M估计、W估计及L估计。

M估计及性质

X;={x;(n)}, i=1,2,,m;n=1,2,.,N

(2-8)式中,X;为随机变量(Variable)时间序列,x;(n)为第 i次实验的第n个数据

i 为实验(experiment)序号,m为实验次数,n为数据(data)序号,N为数据个数。

随机变量(Variable)时间序列X;的平均值为

Ai=x,(n),i=1,2,,m;n=1,2,,N

式中,A;为第i次实验随机变量(Variable)时间序列X;的平均值,x(n)为第 i 次实验的第n个数据,i为实验序号,m为

实验(experiment)次数,n为数据(data)序号,N为数据个数。

样本均值4是最小二乘估计,目标函数为残差平方和。复合滚轮轴承作为复合滚轮和机器设备连接的部分,螺栓轴承厂家通常轴头头部设计为倒角,方便安装,可直接将轴头接焊接在设备上,也可将轴头焊接在带有圆孔的连接板上再将连接板和设备组装。目标丽数为

2()-1)”

(2-10)Q。

  (1)=

N’

↑为目标函数自变量,x()为第i次实验的第n个数式中,Q(0)为1的目标函数。

病中序号,m为实验(experiment)大数,n为数据(data)序号N为数据个数。

可以知道,目标函数210的极值为0,得出自变量-Ao把目标函数写为

总()-)

20= ,入

i= ,,m;n= 12,.,

(2-11)式中,Q0为1的目标(cause)函数,p(x()()为目标函数估计函数, 1为目

标函数自变量,x(n)为第;次实验的第n个数据,i为实验序号,m为实验次数,n为数据序号,N为数据个数。

根据式(2-10)和式(2-1),可以得出最小二乘法估计的估计函数为

p,(t)=t2, i=1,2,.,m

(2-12)式中,p()为第i次实验估计函数,I 为目标(cause)函数自变量,i 为实验序

号,m为实验次数。复合滚轮轴承当中最主要的承载体,主要承受垂直方向的载荷和冲击负荷,具有很强的耐冲击性、耐磨性及抗腐蚀性。由于主滚轮为满装滚子轴承,亦可作为单向轴承单独使用。

由式(2-12)可知,当t绝对值很大时,估计函数p()增加得很快;如果估计值靠近数据(data)的中心,就会与

离散值很远,那么估计函数p(t)值会很大;为了降低估计函数p(0值,应使估计值接近离散值,因此样本均值

就得出不合理的结果。

基于此,提出M估计,使用目标函数S(t):

Z(x(m)-1)

S

  (1)=号

N,i= 12.,m;n=.2-,N

(2-13) 式中,S(0为目标(cause)函数,1为目标函数自变量,x(n)为第i

次实验的第n个数据,i为实验序号,m为实验次数,n为数据序号,N为数据个数。

这样,实验(experiment)评估函数为

p,(t)=1, i=1,2,.,m

(2-14)

式中,p(0)为第1次实验(experiment)的估计函数,m为实验次数,1为目标(cause)函数自变量。

与式(2-10相比,降低了离收数据(data)的影响。下面给出M估计。假设p(0是R的实值函数,X为一维样本随

机变量,M估计为

$()= min之pp(x(n)-1,), -2=2.,2-1.2,。

(2-15)式中,S0)为目标函数,1为目标函数自变量。

ln为x()数据的估计值,x(n)为第i次

实验的第1个数据,1为实验序号,m为实验次数,n为数据序号,N为数据个数。

M估计也可以用另外一种形式表示:

J(0)= ZJ,(x(n)-1.)=0,

i2=,,m;n=1,2,-,N

(2-16)式中,J(0为目标函数,↑为目标函数自变量,n为x

()数据的估计值,X)为第i次实验的第n个数据,为实验序号,m为实验次数,n为数据序号,N为数据个数。

上述内容为M估计的基本定义。M估计的具体方法有很多种,如Huber M估计、中位数估计、图格伊M估计等。

下面仅介绍本书中将用到的Huber M估计和中位数估计。复合滚轮轴承作为复合滚轮和机器设备连接的部分,通常轴头头部设计为倒角,方便安装,可直接将轴头接焊接在设备上,也可将轴头焊接在带有圆孔的连接板上再将连接板和设备组装。

1) Huber M估计

Huber M估计是在极小极大化以及Hampel这两个数据稳健化准则下的一种最优估计,其中Huber M的分布函数

为P。


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关键词:曲线滚轮厂家,螺栓轴承厂家

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