СИСТЕМЫ КОМПАКС®
АВТОМАТИЧЕСКАЯ ВИБРОДИАГНОСТИКА И
КОМПЛЕКСНЫЙ МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ
Русский Русский     EnglishEnglish 
Меню
Главная
Продукция
Клиенты и отзывы
О фирме
Аттестация персонала
Сибирский научный центр мониторинга РИА
Новости
Публикации
Контакты
Бесплатная линия
Горячая линия НПЦ «Динамика»
Награды
  • 2016 г. «Заслуженный инженер России»
  • 2016 г. «Признание»
  • 2016 г. «Импортозамещение»
  • 2016 г. «Инновации и качество»
  • 2015 г. «Заслуженный руководитель»
  • 2015 г. «100 лучших товаров России»
  • 2015 г. «ESQR’s Quality Achievements Awards»
  • 2014 г. «Конкурс ОАО «РЖД» на лучшее качество подвижного состава и сложных технических систем»
  • 2014 г. «Высокоэффективная организация»
  • 2014 г. «Надежный поставщик»
  • 2014 г. «Лидер отрасли»
  • 2014 г. «Бухгалтер года»
  • 2014 г. «Технологический прорыв»
  • 2013 г. «Деловая элита России»
  • 2013 г. «100 лучших товаров России»
Облако тегов
Мы в соцсетях
Вконтакте Facebook Twitter YouTube Google+ RSS
Сертификация
В 2001 г. проведена добровольная сертификация системы менеджмента качества НПЦ «Динамика», а в 2016 г. проведена ресертификация  на соответствие международному стандарту ISO 9001:2008, подтвердившая высокий уровень управления качеством продукции и услуг В 2001 г. проведена добровольная сертификация системы менеджмента качества НПЦ «Динамика», а в 2016 г. проведена ресертификация  на соответствие стандарту ГОСТ ISO 9001-2011, подтвердившая высокий уровень управления качеством продукции и услуг
Счетчики
Rambler
Яндекс цитирования Рейтинг@Mail.ru
Система Orphus
Главная Публикации Статьи Методика статистического анализа диагностических признаков

Методика статистического анализа диагностических признаков

Печать

Для больших выборок экспериментальные данные могут быть представлены в виде гистограммы, являющиеся графической (эмпирической оценкой плотности вероятности. Число интервалов группирования экспериментальных данных можно определить по формуле Уильямса. По данным эмпирической плотности вероятности можно построить эмпирическую функцию распределения.

С целью описания статистических свойств диагностических признаков использовалось распределение Вейбулла-Гнеденко, поскольку это распределение достаточно универсально, охватывает путем варьирования параметров широкий диапазон случаев изменения вероятностных характеристик различных процессов.

Наряду с логарифмически нормальным распределением данное распределение удовлетворительно описывает наработку деталей по усталостным разрушениям, наработку на отказ подшипников. Это распределение используется для оценки надежности деталей и узлов машин, в частности, автомобилей, подъемно-транспортных и других машин, а также описания диагностических признаков по параметрам виброакустических сигналов.

Литература:

  1. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1985. - С. 248.
  2. Степнов М.Н. Статистические методы обработки результатов механических испытаний: Справочник. М.: Машиностроение, 1985. - С. 232.
  3. Надежность машин: учеб. пособие для машиностр. спец. вузов / Д.Н. Решетов, А.С. Иванов, В.З. Фадеев; под.ред. Д.Н. Решетова. М.: Высш. шк., 1988. - С. 238.
  4. Костюков В.Н. Мониторинг безопасности производства. М.: Машиностроение. 2002. - С. 224.
  5. Петрова М. А. Применение распределения Вейбулла-Гнеденко при анализе течения этнополитического конфликта // Социология. 2003.- №16, С. 114-125.
  6. Закс Л. Статистическое оценивание. Пер. с нем. В.Н. Варыгина. Под ред. Ю.П. Адлера, В.Г. Горского. М.: Статистика, 1976.- С. 598.

 

Науменко А.П. Методика статистического анализа диагностических признаков // Наука, образование, бизнес: тез. докл. регион, науч.-практ. конф., посвящ. Дню радио. - Омск, 2012. - С. 188-195

Скачать публикацию


Теги: надежность мониторинг виброакустический сигнал диагностический признак Дата: 31.01.2014
Просмотров: 1455
« Пред. След. »