滚针轴承性能数据的稳健性判断方法

　　数据是否稳健是数据分析的前提,稳健的数据可以得出合理与正确的估计结果,不稳健的数据会导致错误甚至灾难性的估计结果。滚动轴承性能数据稳健化是滚动轴承性能研究的前提,然而在实验过程中,由于受环境、仪器、温度等因素的影响会产生波动,偏离真值,造成数据污染或者产生离散数据,使数据的分布产生变化。

    因此,如何判断滚动轴承性能实验数据是否稳健是滚动轴承性能分析的重要内容。粗大误差是离散数据的一部分,其判断准则有莱以特准则、肖维涅准则、罗曼诺夫斯基准则、奈尔准则、格拉布斯准则与狄克逊准则等。这些准则是依据实验数据服从某一分布,而且判断方法计算繁琐,同时粗大误差只是离散数据的部分。本节提出一种基于统计学的滚动轴承性能数据稳健化判断方法,步骤如下:

　　(1)通过实验获得大量滚动轴承性能数据,由于滚动轴承性能数据较大,可以假设数据服从正态分布;

　　(2)根据统计学原理,对数据进行分组,做出数据频率直方图,并与正态分布图进行对比,可以粗略判断出实验数据与正态分布的差异;

　　(3)建立滚动轴承性能数据的概率分布,并与正态分布对比,分析实验数据的概率与正态分布概率的符合情况;

　　(4)如果滚动轴承性能数据累积频率与正态分布概率在一条直线上,则滚动轴承性能数据稳健,否则滚动轴承性能数据不稳健;

　　(5)根据数据偏离正态分布的情况,分析滚动轴承性能离散数据分布的范围

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