【技术实现步骤摘要】
一种巴克豪森信号随机性度量及转换方法
本专利技术属于无损检测
，具体涉及一种巴克豪森信号随机性度量及转换方法。
技术介绍
机械设备的主要材料构成为铁磁金属材料，在航空、航天、车辆、造船和原子能等尖端工业部门应用广泛。这些设备在长期的服役过程中，常由于受到重复载荷而产生疲劳，导致突然断裂失效，造成灾难性的事故。由疲劳导致的结构失效占机械破坏的50％～90％，往往具有突发性和灾变性，疲劳断裂是工程结构和装备安全运行的最致命杀手之一。在役金属材料的疲劳失效过程大致可以概括为早期力学性能退化阶段、损伤的起始阶段、疲劳累积和断裂失效阶段，其中第一、二阶段占整个寿命周期的80％～90％，也是最难进行探测和评估的阶段。目前，常用的无损检测技术如超声波检测、射线检测、涡流检测和磁粉检测等，主要用于对已形成的宏观缺陷探测，研究和应用相对成熟，而对于未形成缺陷前材料性能的逐步衰退，积累产生疲劳损伤的无损检测与评价技术，无论是研究还是应用均较少，是该领域的难点。磁巴克豪森噪声技术作为一种新的无损检测技术，可实现对铁磁性材料早...
【技术保护点】
1.一种巴克豪森信号随机性度量及转换方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：确定巴克豪森信号特征的原始特征样本空间X；/nS2：计算原始特征样本空间X在整个疲劳寿命周期下的特征概率分布空间P；/nS3：在特征概率分布空间P中，重建原始特征样本空间X，得到第一重构特征样本空间X
【技术特征摘要】
1.一种巴克豪森信号随机性度量及转换方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定巴克豪森信号特征的原始特征样本空间X；
S2：计算原始特征样本空间X在整个疲劳寿命周期下的特征概率分布空间P；
S3：在特征概率分布空间P中，重建原始特征样本空间X，得到第一重构特征样本空间Xs1、第二重构特征样本空间Xs2和第三重构特征样本空间Xs3；
S4：将原始特征样本空间X、第一重构特征样本空间Xs1、第二重构特征样本空间Xs2和第三重构特征样本空间Xs3均输入到预测模型中进行预测，分别得到其预测结果；
S5：比较原始特征样本空间X、第一重构特征样本空间Xs1、第二重构特征样本空间Xs2和第三重构特征样本空间Xs3的预测结果，得到区间指标，并作为巴克豪森信号随机性度量结果；
S6：对选定区间指标的巴克豪森信号添加有序量化噪声，完成对巴克豪森信号随机性的转换。
2.根据权利要求1所述的巴克豪森信号随机性度量及转换方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：
S11：采集巴克豪森信号，并进行放大、滤波和降噪的预处理；
S12：利用固定的滑动窗口对预处理后的巴克豪森信号进行波包拆分；
S13：对每个巴克豪森信号的波包进行特征提取；
S14：利用PCA和相关系数法进行特征选取，得到原始样本特征空间，其表示式为：
X＝{x1,x2,…,xN}∈RN×D
其中，N表示样本数，D表示经特征选取后剩余特征的维度，R表示样本空间，N×D表示样本空间的维度大小。
3.根据权利要求1所述的巴克豪森信号随机性度量及转换方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21：建立服从均值向量为μx和协方差矩阵为Σx参数化的D元正态分布，其表示式为：
X～N(μx,Σx)
μx＝[μ1,μ2,…,μD]T
其中，D表示经特征选取后剩余特征的维度，K表示各疲劳加载次数下采集的信号波包数，cov[xi,xj]表示各特征向量xi和xj之间的协方差，i＝1,2…,D，j＝1,2…,D；
S22：输入原始特征样本空间X服从以均值向量为μx和协方差矩阵为Σx参数化的D元正态分布；
S23：根据D元正态分布，计算原始特征样本空间X在不同疲劳加载次数下的特征联合概率函数pi(xi|μxi,Σxi)，其计算公式为：
其中，exp()表示指数运算，μxi表示每一疲劳记载次数下的均值向量，Σxi表示每一疲劳记载次数下特征之间的协方差矩阵表示；
S24：根据特征联合概率函数pi(xi|μxi,∑xi)得到特征概率分布空间P，其表示为：
P＝[P1P2…PM]T
其中，Pi表示i个不同疲劳加载次数下所对应的特征联合概率函数，i＝1,2,…M，M表示铁磁材料全寿命周期中疲劳加载状态。
4.根据权利要求1所述的巴克豪森信号随机性度量及转换方法，其特征在于，所述步骤S3包...
【专利技术属性】
技术研发人员：李翔，侯玉婷，陈小平，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。