基代統計學理論,本書研究滾動軸承性能變異問題。在介紹有關理論基礎知識後,提出滾動軸承性能數據的穩健化判斷方法、穩健化處理方法、參數與非參數融合分析方法、混沌動力學分析方法、振動性能變異評估以及性能參數的貝葉斯區間評估方法,從而構建出滾動軸承性能變異過代統計學融合評估的體繫雛形,為深入揭示滾動軸承性能變異的新特性與新機制提供一些新思路。基代統計學理論,在穩健統計學極小極大化原則下,用中位數和HuberM估計相融合的方法對性能實驗數行穩健化處理,該方法不需要閾值與分布函數的先驗信息,在0~0.1的顯著性水平下對實驗數行穩健化處理,可以有效分離出不穩健數據,對這些數行處理而得到穩健化實驗數據,發現隨著顯著性水平的提高,數據穩健性明顯改善。基代統計學理論,依據參數與非參數可以不受數據的矩、極大似然函數以及分布函數影響的特點,提出參數與非參數融合方法,以評估滾動軸承靜態性能。對小批量軸承,提出參數與非參數融合方法,通過性能參數的分析以及非參數的評估,可以鋻別軸承性能的優劣性。基於混沌理論,用混沌方法分析滾動軸承動態性能。該方法利用相空間重構計算出時間延遲、嵌入維數、奇怪吸引子、關聯盒維數,可以計算滾動軸承性能預測周期,發現物理空間的中位數與相空間的估計關聯維數之間具有非線性與非單調性的復雜關繫。依據實際工況,模擬性能退化狀態並設置滾動軸承性能退化實驗,基代統計學理論,利用穩健化統計學原理,找出滾動軸承性能本征區間,建立本征區間、變異率以及穩健化處理數據的中位數和平均值的性能退化評估體繫,根據數據特征判斷滾動軸承性能退化過程。
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