【摘 要】
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振动和摩擦力矩是滚动轴承性能当中最为重要的动态性能。振动会加速轴承零部件的磨损和疲劳损坏，而摩擦力矩是描述轴承运转灵活性的重要性能指标。现有的研究表明滚动轴承振动及摩擦力矩具有非线性特性,属于概率分布和趋势规律都未知的乏信息系统，因此不利于对振动和摩擦力矩在时间序列进行假设检验，如何对复杂的振动和摩擦力矩性能进行较为准确的时间序列分析成为我们所要解决的问题。本文首先对滚动轴承性能原始数据进行时间序
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振动和摩擦力矩是滚动轴承性能当中最为重要的动态性能。振动会加速轴承零部件的磨损和疲劳损坏，而摩擦力矩是描述轴承运转灵活性的重要性能指标。现有的研究表明滚动轴承振动及摩擦力矩具有非线性特性,属于概率分布和趋势规律都未知的乏信息系统，因此不利于对振动和摩擦力矩在时间序列进行假设检验，如何对复杂的振动和摩擦力矩性能进行较为准确的时间序列分析成为我们所要解决的问题。本文首先对滚动轴承性能原始数据进行时间序列的分段处理，利用最大熵自助法分别建立先验样本和当前样本的概率密度函数，结合贝叶斯统计，建立滚动
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