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滾動滾針軸承的數據穩健化處理與數據的離散性

2021-11-26

Huber M辦法是數據穩健化的一種辦法,具有較好的穩健性;中位數是穩健性良好的位置估量。為了更好地剖析數據的穩健性,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辦法,對數據進行穩健化處理,取得穩健數據,能夠改進數據的離散性。

例如,某種軸承的無失效數據為(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。穩健化處理數據第1組數據:

539,539, 602, 770, 847,847

 計算結果為:數據的中位數為686,平均值為686。斤于中位數。能夠看出,數據經過穩健化處理,平均值越來越挨近


      例如,滾動軸承無失效數據為(單位: h):  909.0(1個)190.4(1 個), 250.(1個,783.04個),850.03個), 870.01個,計算結果為:數據的中位數為783,平均值為718.3。對數據進行穩健化處理:


      250.4(2 個), 783.04個), 850.0(3個),870.02個)計算結果為:數據的中位數為783,平均值為720.3。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,平均值為813.4.


      依據上述數據處理結果,能夠看出在數據穩健化處理過程中,數據平均值越來越挨近中位數。


      例如,某導彈無失效數據為(單位: a):依據上述數據計算結果,能夠看出穩健數據的平均值Z挨近中位數。


      0.51個), 1.03↑個)15(3,↑),2.04↑),2514↑,2303個)計算結果為:數據的中位數為175,平均值為1.85。對數據進行穩健化處理


      對數據進行該數據的中位數為175,穩健化處理:1051.1.13平均值為184;4)2.04 1.257個)


      均值相差起來超小,從上述數據穩健計算結果為:數據的中位數為為平均低為17.1580) 20)能夠看出數據經能越好。穩健化處理后,  中位數與化處理過程,


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