可靠性试验数据

1、1可靠性试验原始数据处理理论可靠性试验原始数据处理理论参考文献。可靠性试验原始数据不能直接提供 给研究人员做可靠性评估和分析，须针对试验对象、试验类型、信号类型的不同 选取不同的数据处理标准，对于原始试验数据的处理主要包括以下几个方面：1.1特征参数提取特征参数提取主要是对试验中采集原始数据提取试验对象在应力条件有明 显变化趋势，用于可靠性评估的特征参数的提取，以文献所述的某型雷达装备 20 kHZ信号板为研究对象的可靠性为例，信号板最终输出为一 20 kHz的正弦 信号，所以其频率、周期以及幅度（或峰峰值）均是可以反映该电路板是否完成 规定功能和发生故障的重要指标参数，因而对于该试验原始数据

2、处理的工作就是 从中提取出信号频率、幅度等参数，整理成一定格式用于可靠性评估与分析。具 体针对不同形式的试验数据提取方法不尽相同，主要有以下几方面：1.1.1非线性数据拟合法曲线拟合的基本原理是：已知一组测定的数据（例如N个点（xi ,yi）求 得自变量x和因变量y的一个近似解析表达式y =（p（ x）。若记误差6i=（p（ xi） -yi， i =1,2,.， N，则要使误差的平方和最小，要求：Q =宇甘,MmeeQgSi.库为最小，这就是常用的最小二乘法原理。Matlab中非线性数据拟合的函数有lsqcurvefit,lsqnONlin, inline三个函数， 以 lsqcurvefit

3、 为例，其调用格式为：x=lsqcurvefit（fun，x0,xdata,ydata）其 中fun为拟合函数的M函数文件名，x0为初始向量，xdata，ydata为参与曲 线拟合的自变量和因变量试验数据。其他两个函数调用格式与其类似。非线性数 据拟合法主要用于能够用于简单信号以及有具体参数函数模型的信号，如正弦 波、三角波、方波等。1.1.2小波分析法对于一些复杂信号没有具体函数模型的信号就不能用非线性数据拟合法进 行参数提取，如可靠性试验中施加振动应力的试验需要对振动信号进行分析并提 取参数，这类信号可采用小波分析法进行参数提取。小波分析法处理数据主要包括两方面：小波降噪；小波包能量距提取

4、。（1）小波降噪原理小波变换因其低熵性、去相关性等特点可以比较好地对信号进行降噪处理， 小波降噪过程可分为3个步骤进行：选择一个小波，并确定一个小波分解层 次N,然后对信号进行N层小波分解;对小波分解的高频系数进行阈值量化，从 第1层到第N层的每一层高频系数选择一个阈值进行阈值量化处理；根据小 波分解的第N层的低频系数和经过量化处理后的第1层到第N层的高频系数， 进行信号的重构。（2）基于小波包的特征参数提取基于小波包分析法提取参数的步骤是：对信号进行小波降噪处理，提取有用信号；对经过降噪处理的信号采用 合理的小波进行某尺度分解，得到不同频带的分解系数；分别对不同频带的分 解系数进行信号重构，

5、得到一组新的时间序列；对重构信号进行希尔伯特变换 求其包络，并对包络进行小波降噪处理；分别对不同频带的信号求其包络谱， 并计算各自包络谱的能量，以能量为元素构造信号的特征向量。包络谱能量：式（2）中ik x（i=1, 2； k=1,2,.，n）表示重构信号包络谱的离散点幅值。 当能量较大时，E i通常是一个较大的数值，可对其进行归一化处理，令E芝耳:-，即：E.整将T=【e 1, e 2 . ei】 作为特征向量。1.2绘制可靠性数据频率分布首先将原始数据以大小来分组，按散步在各组的数据个数作成分布图，这种 图形称作频率分布图。对于随机分布的数据，用统计频数条形图可以形象地进行 描述。把系统可

6、靠性数据读入MATLAB的工作空间，便可绘制可靠性数据频数分 布图。MATLAB统计工具箱提供的hiST函数，用于作分布图的MATLAB命令， 其命令格式如下：HIST（data,k）其中，data为原始数据；k为所分小区间数。1.3参数估计根据绘制出的分布图的形状，假设可靠性数据服从某一分布，一般情况可靠 性数据服从负指数分布。指数分布可以通过命令expfit进行参数估计，该命令 用其极大似然法给出了常用的概率分布参数的点估计和区域估计值，命令格式如 下：muhat,muci=expfit（data），式中，muhat为参数p的估计值；muci为参数p的估计置信区间。正态 分布可以通过命令n

7、ormfit进行参数估计，该命令用极大似然法给出了常用的概 率分布参数的点估计和区域估计值，命令格式如下：muhat,sigmahat,muci,sigmaci=normfit（data），式中，muhat为参数p的估计值；muci为参数p的估计的置信区间； sigmahat为参数 a 置信区间。2方案设计与具体实现针对可靠性试验中试验对象、试验类型的不同，选择的能反映试验对象发生 故障的特征量参数也不尽相同。采用上述两种方法对进行处理，用户根据原始试 验数据类型的不同，选择不同的方法由软件对其进行处理，并通过处理得到其相 天参数。2.1方案选择方案初步定为采用MATLAB实现数据处理，人机交

8、互界面的设计则用VC 完成，主要解决的问题是VC和MATLAB接口实现。将MATLAB与VC混合 编程有如下四种方法：调用MATLAB引擎。该方法的优点是能支持所有的MATLAB函数，缺 点是混合编程后的可执行程序脱离不了 MATLAB的运行环境；利用MATLAB自带的mcc编译器；利用Matcom编译。用Matcom进行转换非常简单、方便，生成的代码 可读性很好，且在C编译器编译后其代码的执行效率高。但是这种方法也不能 支持所有MATLAB工具箱函数；利用MATLAB COMBuilder。MATLAB提供的COM生成器（COMBuilder），为实现MATLAB独立应用程序增加了又一个新途

9、径。在比较几种方法优缺点的基础上，确定采用第种方法实现可靠性试验原始 数据的处理。2.2 MATLAB 实现具体功能以某型雷达20 kHZ信号板为试验对象在温度应力下进行加速寿命试验，示 波器采集的数据是以excel文件，调用Matlab软件可以对起进行非线性拟合处 理，以下是实现特征参数提取的源代码：sampt=xlsread（F:2-1,B3:B1002）； %读入采样时间v=xlsread（F: output195,B2:AS1001）； %读入采集数据for i=1:11 smv （:，i）=smooth（v （:，i）； end %对数据平滑处理F=（x,xdata）x（1）*sin

10、（x（2）*xdata+x（3）+x（4），x,xdata； xdata=sampt；for j=1:44ydata=v （:, j）； x0=9 1*10八5 0 0;%初始分量x=lsqcurvefit（F,x0,xdata,ydata）；amp（j）=x（ 1）； fre（j）=x（2）/（2*pi）； inip（j）=x（3）； inic（j） =x（4）；endxlswrite（F:处理结果amplitude.xls,amp,B2:AS2）%将幅度参数写入 Excel文件里xlswrite（F:处理结果amplitude.xls,amp,B2:AS2）%将幅度参数写入Excel文件里2.3 MATLAB与VC+混合编程实现：如前述，结合VC+与MATLAB的各自优缺点，采用调用MATLAB引擎 的VC+与MATLAB的混合编程6-7的方法实现对可靠性试验原始数据的参数 提取。VC+调用MATLAB引擎3-4的步骤如下：如图1所示数据处理结果与原始数据波形对比