CN109490626A - 一种基于非平稳随机振动信号的标准psd获取方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法及装置。其中,所述方法包括:获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;对至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱;根据预设时间段和目标对象的设计寿命,将目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成目标对象的与设计寿命对应的疲劳损伤谱;基于与设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得目标对象的标准功率密度谱。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法及装置,提高了PSD谱获取的准确性。

Description

一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法及装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法及装置。
背景技术
随机振动引起的结构累积疲劳损伤现象,在铁路车辆工程中普遍存在,获取结构件的疲劳损伤情况对于结构件的设计优化有重要指导意义。
功率谱密度(Power Spectrum Density,简称PSD)是结构件在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值-频率值的关系曲线,加速度功率谱密度(Acceleration Power Spectrum Density,简称ASD)是表征PSD的一种常用表征形式。在实际振动环境中,经常要面临并处理非平稳随机振动信号,平稳随机信号可以通过傅里叶变换得到PSD,而非平稳随机信号不满足傅里叶变换的条件,不可以通过傅里叶变换得到PSD。现有技术中,铁路方面国际标准IEC61373和MIT-STD-810提出了一些通用性的激励用于随机振动试验,但是这些标准中规定的试验量级、谱形和试验持续时间都具有一定的局限性,由于不同的被测结构件在原理、设计、结构和材料方面等都存在很多不同之处,而标准中提供的规范谱具有很大的通用性,导致根据上述标准获得的规范谱不够准确。
因此,如何提出一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法,能够从非平稳随机振动信号中获得标准PSD,以提高对非平稳随机振动信号的标准PSD获取的准确性成为业界亟待解决的重要课题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法及装置。
一方面,本发明提出一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法,包括:
获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;
对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;
根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;
基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
另一方面,本发明提供一种一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取装置,包括:
获取单元,用于获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;
第一获得单元,用于对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;
等效单元,用于根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;
第二获得单元,用于基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
再一方面,本发明提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例所述的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的步骤。
又一方面,本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的步骤。
本发明提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法及装置,由于能够获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号,并对至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱,然后根据预设时间段和目标对象的设计寿命,将目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成目标对象的与设计寿命对应的疲劳损伤谱,再基于与设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得目标对象的标准功率密度谱,实现从目标对象的非平稳随机振动信号中获取其标准PSD谱,提高了PSD谱获取的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图;
图2为本发明另一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图;
图3为本发明又一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图;
图4为本发明再一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图;
图5为本发明还一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图;
图6为本发明另一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取装置的结构示意图;
图7为本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、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。
图1为本发明一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图,如图1所示,本发明提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法,包括:
S101、获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;
具体地,在目标对象的实际使用过程或者随机振动实验过程中,所述目标对象受到的实际载荷是随机变化的,可以在所述目标对象上至少一个检测位置设置测振传感器,检测获得所述目标对象上至少一个所述检测位置的非平稳随机振动信号,基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取装置(以下简称标准PSD获取装置)可以获取所述目标对象上至少一个所述检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号。其中,所述测振传感器可以是位移传感器、速度传感器、加速度传感器等,相应地,可以获得的非平稳随机振动信号为位移信号、速度信号、加速度信号等;所述预设时间段根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定;所述目标对象可以是零件、部件等结构件,根据实际需要进行选择,本发明实施例不做限定。可理解的是,所述结构件是具有一定形状结构,并能够承受载荷的作用的构件。
S102、对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;
具体地,所述标准PSD获取装置在获得所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号之后,对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,可以获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱。
例如,所述非平稳随机振动信号为加速度信号,所述标准PSD获取装置根据各个所述检测位置在所述预设时间段内的加速度信号、预设频率序列以及加速度的时域激励到响应计算公式,分别获得每个所述检测位置各个频率的加速度响应信号曲线;其中,所述加速度的时域激励到响应计算公式是预设的;然后对各个所述检测位置每个所述频率的加速度响应信号曲线进行雨流计数,分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的加速度循环次数和加速度幅值,所述加速度循环次数和所述加速度幅值一一对应;接着根据各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值,分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值各自对应的应力幅值;再根据各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述应力幅值,获得各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述应力幅值对应的总应力循环次数;之后根据每个所述检测位置在各个所述频率下的各个所述应力幅值对应的加速度循环次数和总应力循环次数,获得每个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;再然后根据各个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱。
S103、根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段内对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;
具体地,根据损伤量相等原则,所述目标对象在所述预设时间段内的疲劳损伤量与在设计寿命内的疲劳损伤量相等,由所述设计寿命和所述预设时间段计算获得所述设计寿命与所述预设时间段的比值,然后将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱中的每个疲劳损伤值乘以上述比值,获得所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱。
例如,所述预设时间段为4小时,所述设计寿命为10年,每年工作300个工作日,每个工作日工作10小时,那么所述设计寿命换算成小时为10*300*10=30000小时,所述设计寿命与所述预设时间段的比值为30000/4=7500,将所述目标对象在4小时内的疲劳损伤谱中的每个疲劳损伤值乘以7500,即可获得所述目标对象的与设计寿命为10年对应的疲劳损伤谱。
S104、基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和所述设计寿命的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
具体地,所述标准PSD获取装置在获得所述设计寿命的疲劳损伤谱之后,随机生成预设数量的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围的参考功率密度谱,然后基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和所述预设数量的参考功率密度谱,可以获得所述目标对象的标准功率密度谱。其中,所述预设数量根据实际经验进行设置,本发明实施例不做限定。
例如,所述标准PSD获取装置根据每个所述参考功率密度谱,获得每个所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱,然后基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和每个所述参考疲劳损伤谱,获得每个所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱,再根据预设规则从所述预设数量的所述修正参考功率密度谱中获得一个所述修正参考功率密度谱,作为所述目标对象的标准功率密度谱。
本发明提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法及装置,由于能够获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号,并对至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱,然后根据预设时间段和目标对象的设计寿命,将目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成目标对象的与设计寿命对应的疲劳损伤谱,再基于与设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得目标对象的标准功率密度谱,实现从目标对象的非平稳随机振动信号中获取其标准PSD谱,提高了PSD谱获取的准确性。
图2为本发明另一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图,如图2所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,所述基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱包括:
S1041、根据每个所述参考功率密度谱,获得每个所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱;
具体地,所述标准PSD获取装置在随机生成所述预设数量的参考功率密度谱之后,可以根据每个所述参考功率密度谱,获得每个所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱。
例如,所述标准PSD获取装置根据所述参考功率密度谱和激励到响应转换公式,获得预设频率序列中每个频率对应的参考响应功率密度谱;其中,所述激励到响应转换公式是预设的;然后对所述预设频率序列中每个所述频率对应的参考响应功率密度谱进行频域下的疲劳损伤计算,获得每个所述频率对应的疲劳损伤值,各个所述频率及各自对应的疲劳损伤值构成所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱。
S1042、基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和每个所述参考疲劳损伤谱,获得每个所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱;
具体地,所述标准PSD获取装置在获得所述预设数量的所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱之后,根据与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和每个所述参考疲劳损伤谱,可以获得每个所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱。
例如,所述标准PSD获取装置根据与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱中的各个频率对应的第一疲劳损伤值和所述参考疲劳损伤谱中的各个所述频率对应的第二疲劳损伤值,计算获得相同所述频率下的所述第一疲劳损伤值和所述第二疲劳损伤值的比值;然后,获取各个相同所述频率下的所述第一疲劳损伤值和所述第二疲劳损伤值的比值中的最大比值;再根据所述最大比值对所述参考疲劳损伤谱对应的参考功率密度谱进行修正,获得所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱。
S1043、根据预设规则从所述预设数量的所述修正参考功率密度谱中获得一个所述修正参考功率密度谱,作为所述目标对象的标准功率密度谱。
具体地,所述标准PSD获取装置在获得所述预设数量的所述修正参考功率密度谱之后,根据预设规则从所述预设数量的所述修正参考功率密度谱中获得一个所述修正参考功率密度谱,将该修正参考功率密度谱作为所述目标对象的标准功率密度谱。
例如,所述标准PSD获取装置根据每个所述修正参考功率密度谱,获得每个所述修正参考功率密度谱的对比参数,然后将所述预设数量的所述对比参数中最小的对比参数对应的修正参考功率密度谱作为所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述对比参数可以是所述修正参考功率密度谱的振动加速度均方根值、速度均方根值和位移均方根值三个值的乘积结果。
在上述各实施例的基础上,进一步地,所述预设规则包括:
根据每个所述修正参考功率密度谱,获得每个所述修正参考功率密度谱的对比参数,将所述预设数量的所述对比参数中最小的对比参数对应的修正参考功率密度谱作为所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述对比参数是所述修正参考功率密度谱的振动加速度均方根值、速度均方根值和位移均方根值中至少一个的乘积结果。
具体地,所述标准PSD获取装置可以获得所述修正参考功率密度谱的振动加速度均方根值、速度均方根值和位移均方根值中至少一个进行乘积,获得乘积结果,上述乘积结果作为所述修正参考功率密度谱的对比参数,对各个所述修正参考功率密度谱分别计算各自的对比参数,可以获得所述预设数量的对比参数。所述标准PSD获取装置可以从所述预设数量的对比参数中获得最小的对比参数,将最小的对比参数对应的修正参考功率密度谱作为所述目标对象的标准功率密度谱。
例如,所述标准PSD获取装置在获得所述修正参考功率密度谱之后,计算获得所述修正参考功率密度谱的振动加速度均方根值、速度均方根值和位移均方根值,将上述振动加速度均方根值、上述速度均方根值和上述位移均方根值三个值的乘积作为所述修正参考功率密度谱的对比参数。
图3为本发明又一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图,如图3所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,所述基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和每个所述参考疲劳损伤谱,获得每个所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱包括:
S10421、根据与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱中的各个频率对应的第一疲劳损伤值和所述参考疲劳损伤谱中的各个所述频率对应的第二疲劳损伤值,计算获得相同所述频率下的第一疲劳损伤值和第二疲劳损伤值的比值;
具体地,所述标准PSD获取装置获取与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱中的各个频率对应的第一疲劳损伤值,并获取所述参考疲劳损伤谱中的各个所述频率对应的第二疲劳损伤值,将同一所述频率对应的第一疲劳损伤值和第二疲劳损伤值相除,获得相同所述频率下的第一疲劳损伤值和第二疲劳损伤值的比值。
S10422、获取各个相同所述频率下的所述第一疲劳损伤值和所述第二疲劳损伤值的比值中的最大比值;
具体地,所述标准PSD获取装置获得各个相同所述频率下的所述第一疲劳损伤值和所述第二疲劳损伤值的比值之后,从上述多个比值中获取最大比值。
S10423、根据所述最大比值对所述参考疲劳损伤谱对应的参考功率密度谱进行修正,获得所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱。
具体地,所述标准PSD获取装置获得所述最大比值之后,将所述参考疲劳损伤谱对应的参考功率密度谱中每个频率对应的值都乘以所述最大比值,可以获得所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱。
图4为本发明再一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图,如图4所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,所述根据每个所述参考功率密度谱,获得每个所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱包括:
S10411、根据所述参考功率密度谱和激励到响应转换公式,获得预设频率序列中每个频率对应的参考响应功率密度谱;其中,所述激励到响应转换公式是预设的;
具体地,所述标准PSD获取装置在获得所述参考功率密度谱之后,根据所述参考功率密度谱和激励到响应转换公式,可以获得预设频率序列中每个频率对应的参考响应功率密度谱。其中,所述预设频率序列包括多个所述频率,所述预设频率序列根据实际情况进行设置,本发明实施例不做限定;
例如,所述参考功率密度谱为参考应力功率密度谱,所述激励到响应转换公式为其中,fi为所述参考应力功率密度谱中第i个频率,G(fi)为所述参考应力功率密度谱中第i个频率对应的值,yi为所述参考响应应力功率密度谱中第i个频率对应的值,ζ为阻尼系数,根据所述目标对象确定,ρi=fi/fn,fn为所述预设频率序列中的一个频率,i为正整数且i小于等于n,n为正整数。将所述参考应力功率密度谱中的每个频率对应的值分别带入到公式中,可以计算获得fn对应的参考响应应力功率密度谱。对所述预设频率序列中的每个所述频率,重复上述计算过程,可以获得每个所述频率对应的参考响应应力功率密度谱。
S10412、对所述预设频率序列中每个所述频率对应的参考响应功率密度谱进行频域下的疲劳损伤计算,获得每个所述频率对应的疲劳损伤值,各个所述频率及各自对应的疲劳损伤值构成所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱。
具体地,所述标准PSD获取装置在获得所述预设频率序列中每个所述频率对应的参考响应功率密度谱之后,利用Dirlik经验公式结合Miner线性累积损伤法则,可以计算获得每个所述频率对应的参考响应功率密度谱的疲劳损伤值,将各个所述频率及各自对应的疲劳损伤值构成所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱。
例如,所述频率对应的参考响应功率密度谱为参考响应应力功率密度谱,由所述参考响应应力功率密度谱可以计算得到所述参考响应应力功率密度谱的各阶谱矩,再根据Dirlik经验公式可以确定应力循环幅值的概率密度函数p(S),S表示应力循环幅值,应力循环幅值S的在单位时间内的循环次数m4为所述参考响应应力功率密度谱的四阶谱矩,m2为所述参考响应应力功率密度谱的二阶谱矩,应力循环幅值S对应的循环次数N(S)=E(p)tp(S),t为所述预设时间段。由所述目标对象对应的疲劳曲线(S-N曲线),可以查询获得应力循环幅值S对应的总应力循环次数Nmax,再根据Miner线性累积损伤法则应力循环幅值S对应的疲劳损伤值为N(S)/Nmax,对所述频率下的各个应力循环幅值对应的疲劳损伤值进行求和,即可获得所述频率对应的疲劳损伤值。其中,所述Dirlik经验公式为现有技术,此处不进行赘述。
图5为本发明还一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的流程示意图,如图5所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,所述非平稳随机振动信号为加速度信号;相应地,所述对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱包括:
S1021、根据各个所述检测位置在所述预设时间段内的加速度信号、预设频率序列以及加速度的时域激励到响应计算公式,分别获得每个所述检测位置各个频率的加速度响应信号曲线;其中,所述加速度的时域激励到响应计算公式是预设的,所述预设频率序列包括多个所述频率;
具体地,由于ASD是表征PSD的一种常用表征形式,所以可以利用加速度信号来获得ASD。所述标准PSD获取装置在获得各个所述检测位置在所述预设时间段内的加速度信号之后,根据各个所述检测位置在所述预设时间段内的加速度信号、预设频率序列以及加速度的时域激励到响应计算公式,可以获得每个所述检测位置各个预设频率的加速度响应信号曲线。其中,所述加速度的时域激励到响应计算公式是预设的,所述预设频率序列包括多个所述频率,所述预设频率序列根据实际情况进行设置,本发明实施例不做限定。
例如,所述加速度的时域激励到响应计算公式为:zj=b0xj+b1xj-1+b2xj-2-a1zj-1-a2zj-2,其中,zj为所述预设频率序列中频率f的第j个加速度响应信号,zj-1为所述预设频率序列中频率f的第j-1个加速度响应信号,zj-2为所述预设频率序列中频率f的第j-2个加速度响应信号,xj为所述预设时间段内的第j个加速度信号,xj-1为所述预设时间段内的第j-1个加速度信号,xj-2为所述预设时间段内的第j-2个加速度信号,a1=-2C,a2=E2 C=Ecos K,S=Esin K,K=Tωdωn=2πf,T为所述预设时间段内的第j个加速度信号与第j-1个加速度信号之间的时间间隔,t为时间,ζ为阻尼系数。
S1022、对各个所述检测位置每个所述频率的加速度响应信号曲线进行雨流计数,分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的加速度循环次数和加速度幅值,所述加速度循环次数和所述加速度幅值一一对应;
具体地,所述标准PSD获取装置对所述检测位置每个所述频率的加速度信号曲线进行雨流计数,可以获得所述检测位置在每个所述频率下的加速度循环次数和加速度幅值,即统计相同的加速度出现的次数,将相同加速度出现的次数作为所述加速度循环次数,将相同的所述加速度作为加速度幅值,所述加速度循环次数和所述加速度幅值一一对应。对于各个所述检测位置每个所述频率的加速度响应信号曲线,都可以通过雨流计数分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的加速度循环次数和加速度幅值。
S1023、根据各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值,分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值各自对应的应力幅值;
具体地,在本申请中假定应力幅值与加速度幅值成比例,即σ=ka,其中,σ为应力幅值,a为加速度幅值,k为比例系数,根据实际经验进行确定,本发明实施例不做限定。所述标准PSD获取装置将所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值分别带入到公式σ=ka中,可以获得所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值各自对应的应力幅值。所述标准PSD获取装置可以根据各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值,分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值各自对应的应力幅值。
S1024、根据各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述应力幅值,获得各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述应力幅值对应的总应力循环次数;
具体地,所述标准PSD获取装置在获得所述检测位置在每个所述频率下各个所述应力幅值之后,可以根据所述应力幅值在所述目标对象对应的疲劳曲线(S-N曲线)上查询获得所述应力幅值对应的应力循环次数,从而可以获得所述检测位置在每个所述频率下各个所述应力幅值对应的应力循环次数。对于各个所述检测位置在每个所述频率下各个所述应力幅值,重复上述查询过程,可以获得各个所述检测位置在每个所述频率下各个所述应力幅值对应的总应力循环次数。
S1025、根据每个所述检测位置在各个所述频率下的各个所述应力幅值对应的加速度循环次数和总应力循环次数,获得每个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;
具体地,根据Miner线性累积损伤法则,获得公式其中,Df为在频率f下的疲劳损伤值,Nj为在频率f下第j个所述应力幅值的循环次数,m为所述应力幅值的数量,由于所述应力幅值与所述加速度幅值对应,所述应力幅值的循环次数等于所述应力幅值对应的加速度幅值的加速度循环次数,Fj为在频率f下第.j个所述应力幅值对应的总应力循环次数。所述标准PSD获取装置可以获得所述检测位置在各个所述频率下的疲劳损伤值,将所述检测位置的各个所述频率与各自对应的疲劳损伤值对应,可以获得所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱。对于各个所述检测位置,重复上述过程,可以获得各个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱。
S1026、根据各个所述检测位置在所述预设时间段内的疲劳损伤谱,获得所述目标对象在所述预设时间段内的疲劳损伤谱。
具体地,所述标准PSD获取装置在获得各个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱之后,将每个所述检测位置相同频率下的疲劳损伤值进行比较,获得所述相同频率下的最大疲劳损伤值,对于每个所述频率都可以获得最大疲劳损伤值,各个所述频率以及各自对应的最大疲劳损伤值构成所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱。
在上述各实施例的基础上,进一步地,所述根据各个所述检测位置在所述预设时间段内的疲劳损伤谱,获得所述目标对象在所述预设时间段内的疲劳损伤谱包括:
将各个所述检测位置在所述预设时间段内的疲劳损伤谱中在相同所述频率下的最大疲劳损伤值,作为所述目标对象在所述预设时间段内的疲劳损伤谱中所述频率对应的疲劳损伤值。
具体地,所述可以从各个所述检测位置在所述预设时间段内的疲劳损伤谱中,获得各个所述检测位置相同所述频率下的疲劳损伤值,对比相同所述频率下的各个疲劳损伤值,得到相同所述频率下的最大疲劳损伤值,将相同所述频率下的最大疲劳损伤值作为所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱中所述频率对应的疲劳损伤值。
图6为本发明另一实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取装置的结构示意图,如图6所示,本发明实施例提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取装置包括获取单元601、第一获得单元602、等效单元603和第二获得单元604,其中:
获取单元601用于获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;第一获得单元602用于对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;等效单元603用于根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;第二获得单元604用于基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
具体地,在目标对象的实际使用过程或者随机振动实验过程中,所述目标对象受到的实际载荷是随机变化的,可以在所述目标对象上至少一个检测位置设置测振传感器,检测获得所述目标对象上至少一个所述检测位置的非平稳随机振动信号,获取单元601可以获取所述目标对象上至少一个所述检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号。其中,所述测振传感器可以是位移传感器、速度传感器、加速度传感器等,相应地,可以获得的非平稳随机振动信号为位移信号、速度信号、加速度信号等;所述预设时间段根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定;所述目标对象可以是零件、部件等结构件,根据实际需要进行选择,本发明实施例不做限定。可理解的是,所述结构件是具有一定形状结构,并能够承受载荷的作用的构件。
在获得所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号之后,第一获得单元602对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,可以获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱。
根据损伤量相等原则,所述目标对象在所述预设时间段内的疲劳损伤量与在设计寿命内的疲劳损伤量相等,等效单元603由所述设计寿命和所述预设时间段计算获得所述设计寿命与所述预设时间段的比值,然后将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱中的每个疲劳损伤值乘以上述比值,获得所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱。
在获得所述设计寿命的疲劳损伤谱之后,第二获得单元604随机生成预设数量的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围的参考功率密度谱,然后基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和所述预设数量的参考功率密度谱,可以获得所述目标对象的标准功率密度谱。其中,所述预设数量根据实际经验进行设置,本发明实施例不做限定。
本发明提供的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取装置,由于能够获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号,并对至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱,然后根据预设时间段和目标对象的设计寿命,将目标对象的与预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成目标对象的与设计寿命对应的疲劳损伤谱,再基于与设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得目标对象的标准功率密度谱,实现从目标对象的非平稳随机振动信号中获取其标准PSD谱,提高了PSD谱获取的准确性。
本发明提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程,其功能在此不再赘述,可以参照上述方法实施例的详细描述。
图7为本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图,如图7所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730和通信总线740,其中,处理器710,通信接口720,存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令,以执行如下方法:接收智能电视发送的电视节目的节目信息和实时心率信息,所述节目信息包括:获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
此外,上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机程序,所述计算机程序使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上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精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法,其特征在于,包括:
获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;
对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;
根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;
基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱包括:
根据每个所述参考功率密度谱,获得每个所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱;
基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和每个所述参考疲劳损伤谱,获得每个所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱;
根据预设规则从所述预设数量的所述修正参考功率密度谱中获得一个所述修正参考功率密度谱,作为所述目标对象的标准功率密度谱。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预设规则包括:
根据每个所述修正参考功率密度谱,获得每个所述修正参考功率密度谱的对比参数,将所述预设数量的所述对比参数中最小的对比参数对应的修正参考功率密度谱作为所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述对比参数是所述修正参考功率密度谱的振动加速度均方根值、速度均方根值和位移均方根值中至少一个的乘积结果。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和每个所述参考疲劳损伤谱,获得每个所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱包括:
根据与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱中的各个频率对应的第一疲劳损伤值和所述参考疲劳损伤谱中的各个所述频率对应的第二疲劳损伤值,计算获得相同所述频率下的所述第一疲劳损伤值和所述第二疲劳损伤值的比值;
获取各个相同所述频率下的所述第一疲劳损伤值和所述第二疲劳损伤值的比值中的最大比值;
根据所述最大比值对所述参考疲劳损伤谱对应的参考功率密度谱进行修正,获得所述参考疲劳损伤谱对应的修正参考功率密度谱。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据每个所述参考功率密度谱,获得每个所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱包括:
根据所述参考功率密度谱和激励到响应转换公式,获得预设频率序列中每个频率对应的参考响应功率密度谱;其中,所述激励到响应转换公式是预设的;
对所述预设频率序列中每个所述频率对应的参考响应功率密度谱进行频域下的疲劳损伤计算,获得每个所述频率对应的疲劳损伤值,各个所述频率及各自对应的疲劳损伤值构成所述参考功率密度谱对应的参考疲劳损伤谱。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述非平稳随机振动信号为加速度信号;相应地,所述对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱包括:
根据各个所述检测位置在所述预设时间段内的加速度信号、预设频率序列以及加速度的时域激励到响应计算公式,分别获得每个所述检测位置各个频率的加速度响应信号曲线;其中,所述加速度的时域激励到响应计算公式是预设的;
对各个所述检测位置每个所述频率的加速度响应信号曲线进行雨流计数,分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的加速度循环次数和加速度幅值,所述加速度循环次数和所述加速度幅值一一对应;
根据各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值,分别获得各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述加速度幅值各自对应的应力幅值;
根据各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述应力幅值,获得各个所述检测位置在每个所述频率下的各个所述应力幅值对应的总应力循环次数;
根据每个所述检测位置在各个所述频率下的各个所述应力幅值对应的加速度循环次数和总应力循环次数,获得每个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;
根据各个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据各个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱包括:
将各个所述检测位置的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱的在相同所述频率下的最大疲劳损伤值,作为所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱中所述频率对应的疲劳损伤值。
8.一种基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取目标对象上至少一个检测位置在预设时间段内的非平稳随机振动信号;
第一获得单元,用于对所述至少一个检测位置在所述预设时间段内的非平稳随机振动信号进行提取,获得所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱;
等效单元,用于根据所述预设时间段和所述目标对象的设计寿命,将所述目标对象的与所述预设时间段对应的疲劳损伤谱等效成所述目标对象的与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱;
第二获得单元,用于基于与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱和预设数量的参考功率密度谱,获得所述目标对象的标准功率密度谱;其中,所述参考功率密度谱是随机生成的,所述参考功率密度谱和与所述设计寿命对应的疲劳损伤谱具有相同的频率范围。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于非平稳随机振动信号的标准PSD获取方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115964887A (zh) * 2023-01-04 2023-04-14 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 振动疲劳载荷谱编制方法及装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101487763A (zh) * 2009-02-23 2009-07-22 西北工业大学 一种测量大噪声环境下振动结构频率响应函数的方法
CN101894221A (zh) * 2010-08-02 2010-11-24 北京航空航天大学 基于退化量分布非平稳时序分析的加速退化试验产品寿命预测方法
CN104516771A (zh) * 2015-01-22 2015-04-15 黄国庆 一种非平稳随机过程高效模拟方法
CN105510812A (zh) * 2015-10-12 2016-04-20 国家电网公司 一种换流变分接开关状态监测系统及非平稳信号频谱估计方法
US20160372131A1 (en) * 2014-02-28 2016-12-22 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Signal processing apparatus, method, and program
CN106482920A (zh) * 2016-10-08 2017-03-08 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种用于动车组变流器的振动环境规范谱的生成方法
US20170132816A1 (en) * 2014-02-14 2017-05-11 University Of Surrey Delay coordinate analysis of periodic data
CN106682277A (zh) * 2016-12-06 2017-05-17 西南交通大学 一种非平稳随机过程快速模拟方法
CN107490477A (zh) * 2017-03-28 2017-12-19 浙江工业大学之江学院 基于频谱核密度函数相关性比较的齿轮箱故障诊断方法
CN107727345A (zh) * 2017-09-19 2018-02-23 合肥通用机械研究院 一种用于加速试验的非平稳振动信号生成方法
US10249316B2 (en) * 2016-09-09 2019-04-02 Continental Automotive Systems, Inc. Robust noise estimation for speech enhancement in variable noise conditions

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101487763A (zh) * 2009-02-23 2009-07-22 西北工业大学 一种测量大噪声环境下振动结构频率响应函数的方法
CN101894221A (zh) * 2010-08-02 2010-11-24 北京航空航天大学 基于退化量分布非平稳时序分析的加速退化试验产品寿命预测方法
US20170132816A1 (en) * 2014-02-14 2017-05-11 University Of Surrey Delay coordinate analysis of periodic data
US20160372131A1 (en) * 2014-02-28 2016-12-22 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Signal processing apparatus, method, and program
CN104516771A (zh) * 2015-01-22 2015-04-15 黄国庆 一种非平稳随机过程高效模拟方法
CN105510812A (zh) * 2015-10-12 2016-04-20 国家电网公司 一种换流变分接开关状态监测系统及非平稳信号频谱估计方法
US10249316B2 (en) * 2016-09-09 2019-04-02 Continental Automotive Systems, Inc. Robust noise estimation for speech enhancement in variable noise conditions
CN106482920A (zh) * 2016-10-08 2017-03-08 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种用于动车组变流器的振动环境规范谱的生成方法
CN106682277A (zh) * 2016-12-06 2017-05-17 西南交通大学 一种非平稳随机过程快速模拟方法
CN107490477A (zh) * 2017-03-28 2017-12-19 浙江工业大学之江学院 基于频谱核密度函数相关性比较的齿轮箱故障诊断方法
CN107727345A (zh) * 2017-09-19 2018-02-23 合肥通用机械研究院 一种用于加速试验的非平稳振动信号生成方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陶长焱 等: ""基于PSD法的电动轮自卸车车架随机振动疲劳寿命预测"", 《现代机械》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115964887A (zh) * 2023-01-04 2023-04-14 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 振动疲劳载荷谱编制方法及装置

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