一种用于加速试验的非平稳振动信号生成方法与流程

本发明属于振动试验领域，具体是涉及一种用于加速试验的非平稳振动信号生成方法。

背景技术：

振动试验是指评定产品在预期的使用环境中抗振能力而对受振动的实物或模型进行的试验。根据施加的振动载荷的类型把振动试验分为正弦振动试验和随机振动试验两种。现有模拟随机振动的方法：将采集到的实际振动信号时域谱(加速度谱，如图1所示)通过傅里叶变换得到对应的频域谱(功率密度谱，如图2所示)，即通过频域谱信号控制振动试验过程，再将所述频域谱通过逆傅立叶变换还原得到对应的时域谱(如图3所示)进行输出。该方法虽然表现出了运输振动过程的随机性，且试验操作简单，只需要对单一参数进行控制。但是该方法存在的缺点在于：输出的随机振动信号为高斯随机信号(峭度＝3)，而实际运输振动信号为非高斯随机信号(峭度>3)；输出的是稳定振动信号，忽略了本质存在的大量的加速度瞬变，这些瞬变对产品的危害程度远大于稳态振动部分，且由于瞬变加速度的值普遍较大，其对产品的损伤机理可能包括跌落、碰撞等，因此对瞬变振动信号的忽略会致使测试结果不准确；对信号非高斯、非平稳性的忽略所造成的偏差，在加速试验下被进一步扩大。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明提供一种用于加速试验的非平稳振动信号生成方法。

为了实现本发明的目的，本发明采用了以下技术方案：

一种用于加速试验的非平稳振动信号生成方法，包括以下步骤：

s1、对实际振动加速度信号进行加窗处理，求得每个窗口内加速度信号均方根值grms，其中其中n为每个窗口内的样本数量，gi为窗口内第i个加速度信号样本值；

s2、对每一个窗口的均方根值grms进行判断并分类存储：

若该窗口的均方根值grms大于前、后窗口均方根值之和的l倍，l>1，则认为该窗口内振动加速度信号发生瞬变并将该窗口的均方根值grms存入瞬变数据集合中，同时将该窗口的均方根值grms缩小至前、后窗口均方根值的平均值后存入稳态数据集合中；

若该窗口的均方根值grms小于或等于前、后窗口均方根值之和的l倍，则认为该窗口内振动加速度信号平稳并将该窗口的均方根值grms存入稳态数据集合中；

s3、求得所述稳态数据集合中每个均方根值grmsjm对应的概率密度函数，所述概率密度函数其中tjm为相应均方根值grmsjm对应窗口的振动时长，tj为实际振动总时长；

s4、根据公式将所述概率密度函数pm对应的振动时长tjm进行压缩，所述tpm表示压缩后的测试振动时长，grmspm表示压缩后的测试振动加速度信号均方根值，k为常数取2～5；所述其中tp表示压缩后的测试振动总时长；

s5、以所述测试振动加速度信号均方根值grmspm为振幅，以tpm为测试振动时长，生成x段连续的高斯振动信号，其中x表示振动量级数且与所述均方根值grmsjm的个数相等；

另外，将所述瞬变数据集合中每个均方根值grmsjn对应窗口内的加速度信号转化为正弦振动信号，所述正弦振动信号gt＝grmsjnsin2πωt，其中ω为加速度信号采样频率，t∈﹝0，a﹞,a为所述窗口时长；

s6、将所述正弦振动信号与所述高斯振动信号进行叠加形成用于控制振动试验的非高斯振动信号，所述正弦振动信号与高斯振动信号叠加部分对应的均方根值grmsjm与grmsjn相等。

进一步，所述步骤s1中n取样本总数量的0.5～1％。

进一步，所述步骤s2中l＝1.5。

进一步，所述步骤s4中grmspm的值小于1g。

本发明的有益效果在于：

本发明还原了道路运输过程中随机振动的非高斯振动特性及本质存在的加速度瞬变。本发明在原始振动信号分解过程中将加速度瞬变信号单独分离出来，使得重新生成的加速度信号可用于振动加速试验，本发明保证了测试振动时间压缩过程中，瞬变加速度信号的时长以及振动量级不受改变。

附图说明

图1为一种原始振动信号时域谱。

图2为由图1进行傅里叶变换得到的振动信号频域谱。

图3为由2进行逆傅里叶变换得到的振动信号时域谱。

图4为一种实际振动加速度信号进行加窗处理后的结果。

图5为均方根值grms进行判断并分类存储的流程图。

图6为一种压缩前每个均方根值grmsjm对应的概率密度函数条形图。

图7为压缩后每个均方根值grmspm对应的概率密度函数条形图。

图8为一种新生成的高斯振动信号波形图。

图9为一种新生成的正弦振动信号波形图。

图10为一种新生成的非高斯振动信号波形图。

图11为测试振动功率密度谱与实际振动功率密度谱比较示意图。

图12为本发明方法与传统方法分别生成的振动信号波形比较示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明技术方案做出更为具体的说明：

s1、对实际振动加速度信号进行加窗处理，求得每个窗口内加速度信号均方根值grms，其中其中n为每个窗口内的样本数量，gi为窗口内第i个加速度信号样本值；窗口内样本数量n太少会增加计算量及数据数量，窗口内样本数量n太多可能会忽略掉存在的一些瞬变信息，窗口内样本数量n可根据采样数据量及分析需求的精度决定，一般情况下，n可取样本总数量的0.5～1％。如图4所示即为一种实际振动加速度信号进行加窗处理后的结果。

s2、对每一个窗口的均方根值grms进行判断并分类存储，具体流程如图5所示：

若该窗口的均方根值grms大于前、后窗口均方根值之和的l倍，l>1，则认为该窗口内振动加速度信号发生瞬变并将该窗口的均方根值grms存入瞬变数据集合中，同时将该窗口的均方根值grms缩小至前、后窗口均方根值的平均值后存入稳态数据集合中；

若该窗口的均方根值grms小于或等于前、后窗口均方根值之和的l倍，则认为该窗口内振动加速度信号平稳并将该窗口的均方根值grms存入稳态数据集合中；

s3、求得所述稳态数据集合中每个均方根值grmsjm对应的概率密度函数，所述概率密度函数其中tjm为相应均方根值grmsjm对应窗口的振动时长，tj为实际振动总时长；如图6所示即为每个均方根值grmsjm对应的概率密度函数条形图。

s4、根据公式将所述概率密度函数pm对应的振动时长tjm进行压缩，所述tpm表示压缩后的测试振动时长，grmspm表示压缩后的测试振动加速度信号均方根值，k为常数取2～5，k值取决于包装或产品的材料、结构等；所述其中tp表示压缩后的测试振动总时长；如图7所示即为压缩后得到的测试振动加速度信号均方根值grmspm对应的概率密度函数条形图。

通过对每个均方根值grmsjm对应窗口的振动时长进行压缩，从而实现对整体测试时间的压缩。经过时间压缩后的grmspm与原grmsjm相比具有不同的值，同时，为了确保不产生超过1g的测试振动信号，在实际操作中，应根据振动加速度信号的量级及压缩倍率合理选择压缩过程。

例如某实际采样的加速度信号，振动时长为165分钟(约10000秒)，分解后其各均方根值grmsjm对应的概率密度分布如下表所示：

表1时间压缩前的加速度均方根值的概率密度分布：

为缩短测试时间，提高试验效率，现计划采用55分钟(约3300秒)振动试验，即压缩测试时间为处理前的1/3，k取2，则

以此类推，得出3倍时间压缩后的加速度均方根值概率密度分布，如下表所示：

表23倍时间压缩后的加速度均方根值的概率密度分布

由于瞬变数据集合中相应的加速度均方根值代表运输过程中本质存在的由客观因素(路面崎岖、急转弯等)造成的加速度瞬变，这些瞬变对产品的危害程度远大于稳态振动部分，且由于瞬变加速度的值普遍较大，其对产品的损伤机理可能包括跌落、碰撞等。因此，在加速试验中，不应压缩该部分内容，而需要保证本质存在的加速度瞬变可以完整的呈现在振动测试中。

s5、以所述测试振动加速度信号均方根值grmspm为振幅，以tpm为测试振动时长，生成x段连续的高斯振动信号，其中x表示振动量级数且与所述均方根值grmsjm的个数相等；如图8所示即为一种新生成的高斯振动信号波形图。

另外，将所述瞬变数据集合中每个均方根值grmsjn对应窗口内的加速度信号转化为正弦振动信号，所述正弦振动信号gt＝grmsjnsin2πωt，ω为信号采样频率，t∈﹝0，a﹞,a为所述窗口时长；如图9所示即为一种新生成的正弦振动信号波形图。

s6、将所述正弦振动信号与所述高斯振动信号进行叠加并形成用于控制振动试验的非高斯振动信号，所述正弦振动信号与高斯振动信号叠加的部分对应的均方根值grmsjm与grmsjn相等，如图10所示即为新生成的非平稳非高斯振动信号波形图。

将本发明方法所生成的非平稳非高斯振动信号用于控制振动试验，通过对加速度传感器测得的振动试验生成的加速度信号进行傅里叶变化获得对应的振动测试功率密度谱，将所述测试振动功率密度谱与实际振动功率密度谱进行比较吻合度好，如图11所示。由此说明本发明所生成的非高斯振动信号适用于加速度振动试验，且试验结果准确，可靠性高。