前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >振动耐久试验——宽频随机

振动耐久试验——宽频随机

作者头像
用户7573907
发布2020-07-20 15:35:26
2.3K0
发布2020-07-20 15:35:26
举报
文章被收录于专栏:信号分析应用及算法

振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的宽频随机。由于随机信号多在频域上进行分析,而大家往往对时域信号更容易有直观的理解,所以本文多将时域和频域结合起来讲解,以方便理解

01

随机信号的机理

振动台的随机激励,实际上是一种伪随机,即幅值固定,相位随机。真正的随机信号应该是幅值随机,相位也随机。

对比图1和图2,可以看出,同样是由4个频率正弦/余弦信号叠加而成的信号,不同频率虽然幅值相同,但由于初始相位不同,所以叠加出来的时域信号是完全不同的。

图1

图2

这是我们认识振动台上宽频随机信号的基础。

02

随机信号的生成

已知功率谱密度曲线PSD,即图3中红色圆圈连线。(随机信号多采用PSD,请参见之前的文章),如何生成宽频随机信号?

频率f为:10,30,200,1000 Hz

PSD为: 20,20,0.5,0.1 (m/s2)2/Hz

1. 设置频率间隔(即频率分辨率),将PSD谱线细化:

图3上图是双对数坐标,图3下图是线性坐标,此图中采用的频率间隔△f=5Hz。

图3

2. 基于该频率间隔△f,计算各频率下的加速度幅值:

在之前的文章中我们介绍过如何计算PSD(如图4),现在我们需要计算图4中的幅值A(如图5)。

需要注意的有两点:

a). 我们不需要考虑窗函数能量修正系数。

b). 取不同的频率间隔△f,可以得到各频率下不同的幅值A,但不影响最终叠加成的时域信号。

图4

图5

3. 分配给各频率的幅值是固定的A,相位是均匀随机分布。

相当于将图1或图2的频率取得更密一点。

4. 叠加各频率下的正弦/余弦信号。

得到的随机信号如动图6,图7

图6

图7

以上是已知功率谱密度曲线PSD,如何得到时域上随机信号的大概过程。

03

随机信号的频谱分析

接下来,振动台上的随机信号是如何作频谱分析的呢?

1. 单个数据窗的频谱分析得到的PSD谱线和控制曲线差别很大,见图8中的PSD of Current,只有对多个数据窗作平均后才能得到接近控制曲线的PSD谱线。

2. 在振动台的控制系统中,平均次数在DOF参数中设置,图8,图9中设置的平均次数为5。

3. 刚开始平均计算的时候,平均的数据窗数量还没有达到设置的值,所以平均后的PSD和控制曲线偏差略大(见图8)。

4. 当达到平均的数据窗数量后,平均后的PSD和控制曲线偏差较小(见图9)。

图8

图9

03

随机信号的RMS值

随机信号的分析一般分为:时域和频域。从能量的角度来看,不论是时域还是频域,都应该具有相同的能量。

所以,PSD谱线在横坐标为f的坐标下,包络的面积S开根号即为RMS值,该RMS值即是随机信号在时域上的平均有效值。

图10左上角的绿色部分的面积S开根号,和图10下图的时域信号的RMS值相等。

需要注意的是:

图10右上角橙色部分的面积Slog应该和左上角绿色部分面积S相等,但由于其是双对数坐标,其面积Slog往往不像图中展示的那么容易计算。

图10

04

随机信号的概率密度

如果随机信号的初始相位没有经过刻意设计,那么其概率密度曲线即为均值为μ=0,标准差σ=RMS的正态分布,如图11。

图11

如果随机信号对初始相位进行刻意设计,可以得到非高斯分布。

峰度系数Kurtosis用来表示该概率密度曲线的陡峭程度。

如果是正态分布,则Kurtosis=3 (有些标准以3为基准,设置正态分布Kurtosis=0)

图12中有两个随机信号,蓝色和橙色曲线的PSD相同,RMS相同。只是因为对初始相位的不同设计而会产生不同的概率密度曲线。

相对于蓝色曲线(正态分布,Kurtosis=3),橙色曲线小量级和大量级的出现概率较高,本例中橙色随机信号Kurtosis=4(有些标准以3为基准,则该曲线Kurtosis=1)。

图12

以上,是对振动耐久试验中宽频随机的简单介绍,后面将介绍一下正弦叠加随机。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-06-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 信号分析应用及算法 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档