CN107271204B - 非等幅域值数据压缩方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种非等幅域值数据压缩方法及装置。该方法通过判断雨流计数统计中的小载荷事件是在上升载荷事件中还是在下降载荷事件中，若所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件小于最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流计数统计中被计数了的周期的半个周期；若所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围，则去除所述小载荷事件在雨流统计中被计数了的周期的半个周期。实现了对不同载荷事件进行非等幅域值数据压缩，在疲劳损伤等效的前提下，提高了压缩效率，缩短了试验周期。

Description

非等幅域值数据压缩方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及加速疲劳试验领域，尤其涉及一种非等幅域值数据压缩方法及装置。

背景技术

基于台架的车体疲劳试验是近年来发展起来的评估全尺寸铁路货车车体疲劳寿命的重要手段之一。铁路货车车体的疲劳试验周期较长，在保障试验精度的同时，通常需要采用加速车体疲劳试验的方法，以缩短试验周期，提高试验效率。加速疲劳试验的关键技术在于对实测时域信号进行预处理和压缩，最终形成加速车体疲劳试验所用的目标信号。

现有技术中，加速试验压缩方法包括：删小量法、提高加载频率法及线性强化谱法，由于提高加载频率法对试验装备的要求较高，而线性强化谱法与实际测量数据有一定偏差影响试验精度。目前常用等幅域值删小量法，在保证各通道相位一致的情况下，采用等幅域值删除小振幅波形。

现有技术中的等幅域值删小量法在删减复杂的多通道数据时，无影响或影响较小的载荷事件仍然大量存在，从而影响了压缩效率，增加了试验周期。

发明内容

本发明实施例提供一种非等幅域值数据压缩方法及装置，以提高车体疲劳测试中数据的压缩率，降低对车体的疲劳试验周期。

本发明实施例的一个方面是提供一种非等幅域值数据压缩方法，包括：

根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件；

判断所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，或者下降载荷事件中的小载荷事件；

若所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件小于最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

若所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

根据剩余的所述雨流循环直方图，对所述实测时域信号进行压缩。

本发明实施例的另一个方面是提供一种非等幅域值数据压缩装置，包括：

确定模块，用于根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件；

判断模块，用于判断所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，或者下降载荷事件中的小载荷事件；

去除模块，用于当所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件小于最小应力范围时，去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；当所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围时，去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

压缩模块，用于根据剩余的所述雨流循环直方图，对所述实测时域信号进行压缩。

本发明实施例提供的非等幅域值数据压缩方法及装置，通过确定小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件还是下降载荷事件中的小载荷事件，对上述不同的小载荷事件采用非等幅域值进行周期删减。相比于现有技术等幅域值删小量法在删减复杂的多测点数据时，无影响或影响较小的载荷事件大量存在，压缩效率不高，试验周期长，本发明实现了在保持疲劳损失不变的情况下进行非等幅域值压缩，提高了压缩率，缩短了疲劳试验周期。

附图说明

图1为现有技术中多测点的数据压缩示意图；

图2为本发明实施例提供的一种非等幅域值数据压缩方法流程图；

图3为本发明实施例提供的一种断裂力学原理示意图；

图4为本发明实施例提供的一种确定小载荷事件的方法流程图；

图5为本发明实施例提供的一种雨流循环直方图；

图6为本发明实施例提供的另一种非等幅域值数据压缩方法流程图；

图7为本发明实施例提供的一种采用非等幅域值数据压缩方法和现有技术所得压缩结果对比的示意图；

图8为本发明实施例提供的一种非等幅域值数据压缩装置的结构图；

图9为本发明实施例提供的另一种非等幅域值数据压缩装置的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

现有技术中，常用等幅域值删小量法进行数据压缩，图1为现有技术中多测点的数据压缩示意图，如图1所示，1、2、3为三个测点，每个测点相当于一个通道，图中三个波形图分别为1、2、3三个测点的实测时域信号。该方法包括以下步骤：对实测时域信号进行去除无效信号、去零漂、滤波等预处理；对预处理后的实测时域信号进行雨流计数统计；根据各测点不同的形式的S-N曲线，在雨流统计后计算总损伤，并根据试验周期，按等幅域值删去无损伤或极小损伤的小幅振动波形；在删去某一波形的无损伤小幅振动波形时，保持各波形之间的相互相位关系，并保留其他通道波形中的大幅振动波不被删除；被删剪后的波形，在保持各测点相位关系不变的条件下进行重新拼接，形成新的仅保留对车体疲劳损伤作用大的振动波形，其它数据以这几个信号的时域剪接为参照标准，同步进行剪切、拼接，最终形成加速车体疲劳试验的目标信号。

上述基于雨流计数循环的删小量法，在保证各通道相位一致的原则，采用等幅域值删除小振幅波形，不区分载荷(或应力)过程的加载状态，在删减复杂的多通道数据时，往往在疲劳裂纹的扩展过程中，无影响或影响较小的载荷事件仍然大量存在，从而影响了压缩效率，增加了试验周期。为了解决该问题，本发明实施例提供了一种非等幅域值数据压缩方法下面结合具体的场景图对该非等幅域值数据压缩方法进行介绍。

图2为本发明实施例提供的一种非等幅域值数据压缩方法流程图，图3为本发明实施例提供的一种断裂力学原理示意图。如图2所示，该方法可以包括如下步骤：

步骤S201、根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件；

步骤S202、判断所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，或者下降载荷事件中的小载荷事件；若所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，则执行步骤S203，若所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，则执行步骤S204；

如图3所示，图中为裂纹扩展过程中两个典型的载荷(或应力)路径。图(a)为上升载荷(或拉应力)事件，路径为O-A，图(b)为下降载荷(或压应力)事件路径为A-B。小载荷事件即为上升载荷事件中的小载荷事件，小载荷事件即为下降载荷事件中的小载荷事件。

根据断裂力学原理，在上升载荷(或拉应力)的过程中(路径O-A)，疲劳裂纹会张开，导致裂纹的继续扩展，同时小载荷会在裂纹尖端通过反作用的塑性变形导致疲劳破坏。然而，在下降载荷(或压应力)过程中(路径A-B)，疲劳裂纹会被强制闭合，小载荷与相比会产生较小的反作用塑性变形。因此，对上升载荷事件中的小载荷事件和下降载荷事件中的小载荷事件进行分别处理。若所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，则执行步骤S203，若所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，则执行步骤S204；

步骤S203、若所述小载荷事件小于最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

具体地，通过应力标准中的公式计算得到该测点所对应的上升载荷最小应力范围若该上升载荷事件中的小载荷事件小于最小应力范围，即去除雨流循环直方图中该上升载荷事件中的小载荷事件对应的循环周期的一半周期。将上述所有的上升载荷事件中的小载荷事件与最小应力范围全部进行上述比较，对所有上升载荷事件中小于上述域值的小载荷事件全部去除该小载荷对应的循环周期的一半周期。

步骤S204、若所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

具体地，在疲劳扩展过程中，该测点下降载荷最小应力范围若该下降载荷事件中的小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围，即去除雨流循环直方图中该下降载荷事件中的小载荷事件对应的循环周期的一半周期。将上述所有的下降载荷事件中的小载荷事件的k倍与最小应力范围全部进行上述比较，对所有下降载荷事件中的小载荷事件与参数k的乘积小于上述域值的小载荷事件全部去除雨流计数该小载荷对应的循环周期的一半周期。上述比较公式中的k是一个经验参数，用来反映在主要下降载荷路径里的小载荷事件导致的疲劳损伤的减少，按Von-Mises准则及对陆用交通工具的经验，可以取k＝3，当然也可以根据实际压缩效率进行设定。

步骤S205、根据剩余的所述雨流循环直方图，对所述实测时域信号进行压缩。

本发明实施例通过判断雨流计数统计中的小载荷事件是在上升载荷事件中还是在下降载荷事件中，区分小载荷过程的加载状态，对不同的小载荷事件采用不同的域值删减雨流计数法中该小载荷事件对应的的循环周期，实现了对不同载荷事件进行非等幅域值数据压缩，在疲劳损伤等效的前提下，提高了压缩效率，缩短了试验周期。

在上述实施例的基础上，如图4所示，根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号确定小载荷事件的方法具体步骤如下：

步骤S401、获取对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号。

具体地，在目标物体上设置不同测点，获取不同测点在同一疲劳试验时间内采集的实测时域信号，每个测点上采集的一段实测时域信号相当于一个通道。对各测点采集到的实测时域信号进行预处理，预处理的方法可以包括去除无效信号、去除零漂、进行滤波等。

步骤S402、对所述实测时域信号进行预处理后的数据进行雨流计数统计，得到雨流循环直方图；

具体地，图5为本发明实施例提供的一种雨流循环直方图；对上述预处理后的实测时域信号进行雨流计数统计，得到反映载荷幅值均值和循环次数的雨流循环直方图，如图5所示。雨流计数统计是加速疲劳试验中常用的周期计数法，也可以采用其他周期计数法。

步骤S403、根据对所述目标物体进行疲劳测试的各测点的S-N曲线和所述雨流循环直方图，确定第一损伤直方图；

具体地，根据该测点的材料力学特征，计算该测点的S-N曲线。根据上述该测点的S-N曲线和上述该测点的雨流循环直方图，得到该测点的第一损伤直方图。对每个测点均进行上述处理，得到各测点的S-N曲线、各测点的雨流循环直方图和各测点的第一损伤直方图。

步骤S404、根据所述雨流循环直方图和所述第一损伤直方图，确定小载荷事件。

具体地，上述雨流循环直方图与第一损伤直方图x轴与y轴相同，x轴是载荷的幅值，y轴为载荷幅值均值，z轴分别为载荷循环次数和损伤。将该测点的雨流循环直方图与第一损伤直方图x、y轴重合到一起，可以得到无损伤或损伤较小的小载荷事件对应的循环次数，确定小载荷事件。

图6为本发明实施例提供的另一种非等幅域值数据压缩方法流程图，图7为本发明实施例提供的一种采用非等幅域值数据压缩方法和现有技术所得压缩结果对比的示意图；如图6所示，该方法包括如下步骤：

步骤S601、根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件；

步骤S602、判断所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，或者下降载荷事件中的小载荷事件；若所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，则执行步骤S603，若所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，则执行步骤S604；

步骤S603、若所述小载荷事件小于最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

步骤S604、若所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

步骤S601-步骤S604与步骤S201-步骤S204的原理及方法是一致的，此处不再赘述。

步骤S605、根据剩余的所述雨流循环直方图和所述S-N曲线，确定第二损伤直方图；

具体地，根据该测点剩余的雨流循环直方图和该测点的S-N曲线，确定该测点的第二损伤直方图。对每个测点剩余的雨流循环直方图和该测点对应的S-N曲线，确定每个测点的第二损伤直方图。

步骤S606、根据所述第二损伤直方图，确定损伤时间历程图；

具体地，根据每个测点的第二损伤直方图，确定每个测点的损伤时间历程图。

步骤S607、根据所述损伤时间历程图，删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号。

具体地，将上述每个测点的损伤时间历程图时间轴重合在一起，得到总的损伤时间历程图。根据上述总的损伤时间历程图，得到无损伤对应的时间段，同步的删去每个测点实测时域信号中对应上述无损伤时间段的数据。

可选地，上述得到每个测点的损伤时间历程图后，根据每个测点的第二损伤直方图，算出每个测点的第二总损伤。根据每个测点的第一损伤直方图，算出每个测点的第一总损伤。根据上述每个测点的第二总损伤与上述第一总损伤，算出每个测点的损伤保留度。根据损伤保留度最高的测点的损伤时间历程图，得到无损伤对应的时间段，同步的删去每个测点实测时域信号中对应上述无损伤时间段的所有数据。

具体地，删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号，且保持剩余的实测时域信号相位关系不变。

步骤S608、对所述剩余的实测时域信号进行数据连接，得到目标信号，所述目标信号用于对所述目标物体进行加速疲劳试验。

具体地，保持每个测点剩余的实测时域信号相位关系不变，对每个测点剩余的实测时域信号分别进行数据连接，得到每个测点的目标信号。该测点的目标信号时间长度远小于原测点的实测时域信号，压缩率提高。

如图7所示，使用本发明所述的非等幅域值压缩方法与现有等幅域值压缩方法对同一实测时域信号进行处理，使用本发明非等幅域值压缩方法得到的目标信号时间长度远小于现有等幅域值压缩方法得到的目标信号时间长度。

本发明实施例通过上升载荷和下降载荷中的小载荷事件进行不同的删减压缩处理，提高了删减压缩处理的灵活性，在删减大量的小载荷事件的同时，使损伤保留度达到最大，达到了保持疲劳损失不变的情况下提高压缩率的效果。

图8为本发明实施例提供的非等幅域值数据压缩装置的结构图。本发明实施例提供的非等幅域值数据压缩装置可以执行非等幅域值数据压缩方法实施例提供的处理流程，如图8所示，非等幅域值数据压缩装置80包括确定模块81、判断模块82、去除模块83和压缩模块84。其中，确定模块81用于根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件；判断模块82用于判断所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，或者下降载荷事件中的小载荷事件；去除模块83用于当所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件小于最小应力范围时，去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；当所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围时，去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；压缩模块84用于根据剩余的所述雨流循环直方图，对所述实测时域信号进行压缩。

本发明实施例提供的非等幅域值数据压缩装置可以具体用于执行上述图2所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。

本发明实施例通过判断雨流计数统计中的小载荷事件是在上升载荷事件中还是在下降载荷事件中，区分小载荷过程的加载状态，对不同的小载荷事件采用不同的域值删减雨流计数法中该小载荷事件对应的的循环周期，实现了对不同载荷事件进行非等幅域值数据压缩，在疲劳损伤等效的前提下，提高了压缩效率，缩短了试验周期。

图9为本发明另一实施例提供的非等幅域值数据压缩装置的结构图。在上述实施例的基础上，确定模块81包括：获取单元811、统计单元812、第一确定单元813。其中，获取单元811用于获取对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号；统计单元812用于对所述实测时域信号进行预处理后的数据进行雨流计数统计，得到雨流循环直方图；第一确定单元813用于根据对所述目标物体进行疲劳测试的各测点的S-N曲线和所述雨流循环直方图，确定第一损伤直方图；根据所述雨流循环直方图和所述第一损伤直方图，确定小载荷事件。

具体地，压缩模块84包括：第二确定单元841、第三确定单元842、删除单元843。其中，第二确定单元841用于根据剩余的所述雨流循环直方图和所述S-N曲线，确定第二损伤直方图；第三确定单元842用于根据所述第二损伤直方图，确定损伤时间历程图；删除单元843用于根据所述损伤时间历程图，删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号。

删除单元843具体用于删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号，且保持剩余的实测时域信号相位关系不变。

非等幅域值数据压缩装置还包括：连接模块85，用于对所述剩余的实测时域信号进行数据连接，得到目标信号，所述目标信号用于对所述目标物体进行加速疲劳试验。

本发明实施例提供的非等幅域值数据压缩装置可以具体用于执行上述图6所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。

本发明实施例通过上升载荷和下降载荷中的小载荷事件进行不同的删减压缩处理，提高了删减压缩处理的灵活性，在删减大量的小载荷事件的同时，使损伤保留度达到最大，达到了保持疲劳损失不变的情况下提高压缩率的效果。在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种非等幅域值数据压缩方法，其特征在于，包括：

根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件；

判断所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，或者下降载荷事件中的小载荷事件；

若所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件小于最小应力范围，则去除所述小载荷事件在雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

若所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围，则去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

根据剩余的所述雨流循环直方图，对所述实测时域信号进行压缩。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件，包括：

获取对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号；

对所述实测时域信号进行预处理后的数据进行雨流计数统计，得到雨流循环直方图；

根据对所述目标物体进行疲劳测试的各测点的S-N曲线和所述雨流循环直方图，确定第一损伤直方图；

根据所述雨流循环直方图和所述第一损伤直方图，确定小载荷事件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据剩余的所述雨流循环直方图，对所述实测时域信号进行压缩，包括：

根据剩余的所述雨流循环直方图和所述S-N曲线，确定第二损伤直方图；

根据所述第二损伤直方图，确定损伤时间历程图；

根据所述损伤时间历程图，删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号，包括：

删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号，且保持剩余的实测时域信号相位关系不变。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号，且保持剩余的实测时域信号相位关系不变之后，还包括：

对所述剩余的实测时域信号进行数据连接，得到目标信号，所述目标信号用于对所述目标物体进行加速疲劳试验。

6.一种非等幅域值数据压缩装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于根据对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号，确定小载荷事件；

判断模块，用于判断所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，或者下降载荷事件中的小载荷事件；

去除模块，用于当所述小载荷事件是上升载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件小于最小应力范围时，去除所述小载荷事件在雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；当所述小载荷事件是下降载荷事件中的小载荷事件，且所述小载荷事件与经验参数的乘积小于所述最小应力范围时，去除所述小载荷事件在所述雨流循环直方图中被计数了的周期的半个周期；

压缩模块，用于根据剩余的所述雨流循环直方图，对所述实测时域信号进行压缩。

7.根据权利要求6所述的非等幅域值数据压缩装置，其特征在于，所述确定模块包括：

获取单元，用于获取对目标物体进行疲劳测试的实测时域信号；

统计单元，用于对所述实测时域信号进行预处理后的数据进行雨流计数统计，得到雨流循环直方图；

第一确定单元，用于根据对所述目标物体进行疲劳测试的各测点的S-N曲线和所述雨流循环直方图，确定第一损伤直方图；根据所述雨流循环直方图和所述第一损伤直方图，确定小载荷事件。

8.根据权利要求7所述的非等幅域值数据压缩装置，其特征在于，所述压缩模块包括：

第二确定单元，用于根据剩余的所述雨流循环直方图和所述S-N曲线，确定第二损伤直方图；

第三确定单元，用于根据所述第二损伤直方图，确定损伤时间历程图；

删除单元，用于根据所述损伤时间历程图，删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号。

9.根据权利要求8所述的非等幅域值数据压缩装置，其特征在于，所述删除单元具体用于删除所述损伤时间历程图中无损伤的时间对应的实测时域信号，且保持剩余的实测时域信号相位关系不变。

10.根据权利要求9所述的非等幅域值数据压缩装置，其特征在于，还包括：

连接模块，用于对所述剩余的实测时域信号进行数据连接，得到目标信号，所述目标信号用于对所述目标物体进行加速疲劳试验。