基于互功率谱函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法技术

本发明专利技术提供一种基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其包括以下步骤：在电路板上布置加速度传感器：将加速度传感器均匀布置在一单面测试电路板上；选取在线监测装置，并对在线监测装置进行连接安装；确定随机振动条件下互功率谱密度函数算法，生成互功率谱密度函数；模态参数识别算法推导，得到一阶频率和阻尼比；用Steinberg模型进行剩余寿命预计。本发明专利技术不需要振动分析软件及仿真软件等有限元分析软件来仿真振动响应模态，只需要通过加速度传感器和数据收集设备即可完成振动响应数据的收集工作，克服了现有的寿命预测软件部分参数依靠无法精确计算的经验参数的缺点，可以应用模态识别方法来计算一阶频率及阻尼比。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于产品故障预测与健康管理领域，提供一种电子产品在振动环境下的故障诊断与寿命预测方法，特别是基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法。
技术介绍
电子产品故障预测与健康管理(PHM)集成了传感器模型数据，这些模型数据能够评估正常操作状态下的电子产品的退化，并且基于当前和历史条件评估产品的未来可靠性。该技术已经被逐渐应用到高可靠性领域的检测中。在航空电子和航空航天电子系统中，电子设备在正常运行过程中有许多动态负载，包括高温和温度循环，振动和湿度。数据显示，20％的电子设备故障与振动和冲击有关。对电子产品进行振动条件下的故障监控与寿命预测，能够实时发现产品运行过程中问题，预测产品的剩余寿命，对产品的可靠性、安全性以及降低生命周期成本有很大的意义。一些学者对振动条件下电子设备的PHM进行了研究，主要基于两种方法，基于数据的方法和基于模型的方法。Lall等人提出了一种统计学方法用于冲击和振动载荷下的面阵电子的振动试验，这是基于状态空间向量从光谱测量电阻。用卡尔曼滤波方法估计状态空间的特征向量，推断未来的状态和预测剩余使用寿命。结果将有助于选择适当的时间重新订购替换零件。与基于数据的预测方法相比，基于模型的方法提供了故障和产品的特性，这有助于对失效有适当的认知，并采取措施，以防止失效的出现。Gu等人提出了一种基于健康监测和预测的模型，在随机振动条件下采用应变仪和加速度计测量的振动响应对一种印刷电路板(PCB)进行可靠性评估。用失效疲劳模型和Miner累积法则评估测试板的剩余寿命。利用有限元软件进行模态分析。Miner法则是用来积累不同负荷条件下的损伤。随机振动条件下电子寿命预测的不确定性分析，包括测量不确定度，参数的不确定性，失败的标准的不确定性，以及未来使用的不确定性。有一个案例研究，预测的不确定性被应用于遭受随机振动的电子电路板。Derigny等人提出了一种基于模型的预测方法来评估受到低频热疲劳损伤和高频率振动损伤的PCB板的剩余使用寿命。对于基于模态的预测方法，频率和阻尼等模态参数与剩余寿命预计有非常大的关联，并且工作过程期间，产品的剩余使用寿命也会不断变化。现在一般需要FEA或者CalcePWA来仿真估计这些参数，软件中的一些参数可能还需要专业人士的经验。运行模态分析(OMA)技术通过监测没有人为激励的响应得到结构的固有频率。模态参数识别是一种可以计算谐振频率、阻尼比、结构模态形状的技术。在OMA中，在不知道激励力的条件下可以计算得到所有的模态参数。因此，通常我们可以假定激励为高斯白噪音，最近的研究已经扩展到谐波激励、不平稳激励和周期性激励。OMA已经被广泛的用于特性会随着时间的变化不断改变的结构的性能评价，最近经常用于结构的健康诊断，并且用来评估土木工程的石油行业的寿命预计。对振动疲劳失效物理模型的研究可以追溯到1970年。在许多年的实践应用后，DaveS.Steinberg提出了Steinberg模型，可以用它来进行正选或随机振动条件下电子产品的寿命预计。尽管之后又提出了Manson模型和其他别的模型，但是由于Steinberg模型明显的物理意义，其仍然被广泛的应用在工程中。Dehbi.A等人研究了Steinberg模型的在钽电容方面的应用。他们通过试验得到不同频率的正弦扫频振动条件下的S-N曲线，实验结果与有限元分析(FEA)仿真结果作比较，以确定Steinberg模型参数值为目标。Marksteind等人提出了承受高振动和冲击条件的电子系统的一些准则。Wu等人用CalcePWA软件中的Steinberg模型分析了PCB板的振动。Chen等人研究了Steinberg模型遗传因子对电子产品疲劳寿命的影响。国内外尚没有学者提出针对振动条件下电子产品的在线监测及寿命预测模型相关参数评估计算方法。因此，亟待研发一种电子产品寿命预测方法，
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法。它克服了目前振动条件下电子产品PHM方法中寿命预测模型参数必须通过有限元进行模态分析，而不能利用在线监测数据实时获取的问题，使得剩余寿命预测结果更接近于产品的真实使用情况，基于此进行的可靠性分析更加科学、合理，结果更接近产品的真实水平。具体地，本专利技术提供一种基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其包括以下步骤：步骤一：在电路板上布置加速度传感器：将加速度传感器均匀布置在一单面测试电路板上；步骤二：选取在线监测装置，并对在线监测装置进行连接安装；步骤三：确定随机振动条件下监测点和基准点之间的互功率谱密度函数算法，生成互功率谱密度函数；步骤四：模态参数识别算法推导，得到一阶模态频率和一阶模态阻尼比；步骤五：用Steinberg模型进行电路板元器件剩余寿命预计。优选地，在电路板上布置加速度传感器具体包括以下步骤：c.选取一个单面测试电路板，确定电路板器件种类、封装类型以及焊点材料，并将电路板固定在振动台上；d.选取重量体积小的加速度传感器，将加速度传感器均匀布置到一些需要重点监测的元器件附近。优选地，在线监测装置的连接安装具体包括以下步骤：c.选取监测装置，将振动台与监测装置连接，选取相应的加速度传感器进行监测并记录振动数据，确定加速度传感器与电路板的连接位置及连接方式；d.监测装置输入信号通过功率放大器传输至振动台，固定到振动台上的电路板受到振动信号影响产生振动响应，振动信号收集设备通过粘贴在电路板表面的加速度传感器将监测到的振动响应数据传输到监测装置进行分析。优选地，所述加速度传感器与所述电路板的连接方式包括螺栓连接、粘合剂连接、蜡连接和永久磁铁连接中的一种或多种。优选地，所述单面测试电路板包括微处理器、高速缓冲存储器、芯片、计数器以及多种接口。优选地，步骤三具体为确定输入振动信号，根据监测装置的数据收集器收集到的振动响应数据做出动态振动加速度时域图，选取一个基准点，根据傅里叶变换，基于互功率谱密度函数得到监测点和基准点之间的互功率谱密度曲线。优选地，生成互功率谱密度函数具体方法为：①监测点和基准点之间的互功率谱密度函数算法初步用如下公式确定：[Gyy(jω)]＝[H(jω)]*[Gxx(jω)][H(jω)]T；(1)其中，Gxx(jw)为自功率谱密度矩阵，Gyy(jw)为监测点和基准点之间的互功率谱密度函数，H(jw)为频率响应函数矩阵，H(w)用以下公式表达：λk＝-ξk+jωnk，其中，N为模态总数，为kth阶模态极点，ξk为模态阻尼，ωnk为kth阶模阻尼固有频率；其中：为模态k临界阻尼，ω0k为模态k无阻尼固有频率。②由步骤①生成互功率谱密度函数为：其中假定输入信号在时间和空间上是随机的，0代表白噪音分布，例如[Gxx(ω)]＝[C]，[Ak]为矩阵[Gyy]的kth阶留数矩阵，假定矩阵Gxx为常数0，由于在所有测量的DOFs中假定激励信号为无关零均值白噪音。优选地，步骤四得到一阶频率和阻尼比具体包括：a.对于具有一个基准点和测试点的系统，其互功率谱密度矩阵为：假定S＝jω，可以得到：AG(jωk)+jωkG(jωk)＝φW,k＝1,2,…,K(5)设D＝[G(jω1)G(jω2),…,G(jω本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤一：在电路板上布置加速度传感器：将加速度传感器均匀布置在一单面测试电路板上；步骤二：选取在线监测装置，并对在线监测装置进行连接安装；步骤三：确定随机振动条件下监测点和基准点之间的互功率谱密度函数算法，生成互功率谱密度函数；步骤四：模态参数识别算法推导，得到一阶模态频率和一阶模态阻尼比；步骤五：用Steinberg模型进行电路板元器件剩余寿命预计。

【技术特征摘要】
1.一种基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤一：在电路板上布置加速度传感器：将加速度传感器均匀布置在一单面测试电路板上；步骤二：选取在线监测装置，并对在线监测装置进行连接安装；步骤三：确定随机振动条件下监测点和基准点之间的互功率谱密度函数算法，生成互功率谱密度函数；步骤四：模态参数识别算法推导，得到一阶模态频率和一阶模态阻尼比；步骤五：用Steinberg模型进行电路板元器件剩余寿命预计。2.根据权利要求1所述的基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：在电路板上布置加速度传感器具体包括以下步骤：a.选取一个单面测试电路板，确定电路板的元器件种类、封装类型以及焊点材料，并将电路板固定在振动台上；b.选取重量体积小的加速度传感器，将加速度传感器均匀布置到所述电路板上需要重点监测的元器件附近。3.根据权利要求2所述的基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：在线监测装置的连接安装具体包括以下步骤：a.选取监测装置，将振动台与监测装置连接，选取相应的加速度传感器进行监测并记录振动数据，确定加速度传感器与电路板的连接位置及连接方式；b.监测装置输入信号通过功率放大器传输至振动台，固定到振动台上的电路板受到振动信号影响产生振动响应，振动信号收集设备通过粘贴在电路板表面的加速度传感器将监测到的振动响应数据传输到监测装置进行分析。4.根据权利要求2所述的基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：所述加速度传感器与所述电路板的连接方式包括螺栓连接、粘合剂连接、蜡连接和永久磁铁连接中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：所述单面测试电路板包括微处理器、高速缓冲存储器、芯片、计数器以及多种接口。6.根据权利要求3所述的基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：步骤三具体为确定输入振动信号，根据监测装置的数据收集器收集到的振动响应数据做出动态振动加速度时域图，选取一个基准点，根据傅里叶变换，基于互功率谱密度函数得到监测点和基准点之间的互功率谱密度曲线。7.根据权利要求6所述的基于互功率谱密度函数模态参数识别的电子产品振动DLP方法，其特征在于：生成互功率谱密度函数具体方法为：①监测点和基准点之间的互功率谱密度函数算法初步用如下公式确定：[Gyy(jω)]＝[H(jω)]*[Gxx(jω)][H(jω)]T；(1)其中，Gxx(jw)为自功率谱密度矩阵，Gyy(jw)为监测点和基准点之间的互功率谱密度函数，H(jw)为频率响应函数矩阵，H(w)用以下公式表达：[H(ω)]=Σk=lN[Rk]jω-λk+[Rk]*jω-λk*;---(2)]]>λk＝-ξk+jωnk，其中，N为模态总数，为kth阶模态极点，ξk为模态阻尼，ωnk为kth阶模阻尼固有频率；其中：为模态k临界阻尼，ω0k为模态k无阻尼固有频率。②由步骤①生成互功率谱密度函数为：Gyy(jω)=Σk=1N([Ak]jω-λk+[Ak]*jω-λk*+[Bk]-jω-λk+[Bk]*-jω-λk*)---(3)]]>其中假定输入信号在时间和空间上是随机的，0代表白噪音分布，[Ak]为矩阵[Gyy]的kth...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈颖，汤宁，门卫阳，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11