一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法与流程

技术特征：

1.一种基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：将不同应力下的巴克豪森信号组合成一个向量；

步骤2：将组合好的巴克豪森信号进行慢特征分析得到巴克豪森慢信号；

步骤3：提取巴克豪森慢信号的上包络，得到巴克豪森信号缓变的特征；

步骤4：将巴克豪森慢信号的慢特征取平均后，组成特征向量；

步骤5：将不同应力和特征向量线性回归，得到巴克豪森慢信号的特征和应力的表达式模型。

2.如权利要求1所述的基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，步骤1中将不同应力下的巴克豪森信号MBNi,i＝1,2,…,n组成一个列向量；

MBN＝[MBN1,MBN2,...,MBNn]^T (1)。

3.如权利要求1所述的基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，步骤2中将组合好的巴克豪森信号进行慢特征分析得到巴克豪森慢信号；慢特征分析的步骤如下：

(1)输入信号为不同应力下的巴克豪森信号组成的列向量；

(2)对输入信号标准化，使其为零均值、单位方差；

其中MBN为不同应力下巴克豪森信号组成的列向量，为巴克豪森信号的均值；经过标准化后

(3)对信号进行非线性扩展：通过将输入信号投影到非线性函数空间，可以将非线性问题转化为线性问题；将标准化后的信号MBN'应用于非线性变换函数h(x)，得到扩展信号MBN”；

MBN”＝h(MBN') (3)

其中MBN”为步骤(2)中的扩展信号；

(4)白化处理：白化处理就是使扩展信号的均值为零、协方差矩阵为单位矩阵。通过仿射变换S(t)对扩展信号MBN”进行标准化；

(5)主成分分析：对矩阵MBN”'MBN”'^T进行主成分分析，最小特征值对应的特征向量即得到的巴克豪森慢信号。

4.如权利要求1所述的基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，步骤3中对巴克豪森慢信号提取上包络；由于应力参数是缓变的信号，所以要提取其基本不变的直流成分；提取包络的方法是利用希尔伯特变换。

5.如权利要求1所述的基于慢特征分析的巴克豪森信号应力估计方法，其特征在于，步骤5中拟合应力曲线，结合包络信号和应力，拟合出最终的巴克豪森慢信号和应力的曲线，建立精确的数学模型。