载荷谱 | 载荷谱编辑的时域方法与频域方法对比

汽车零部件载荷谱的加速耐久性编辑方法是一个传统的研究领域，可以为企业节省测试时间和开发成本，是企业迫切需要解决的关键技术。

载荷谱的编辑是零件室内道路模拟试验的重要环节。与编辑载荷谱相比，零件的实际载荷谱可以准确反映其实际寿命，但完全应用零件的实际道路载荷谱会花费大量的时间和测试成本。需要对采集到的零件载荷谱进行加速编辑(缩减)，从而在保证载荷谱加载效果相同的前提下，获得时间更短的载荷谱，可用于零件的疲劳耐久性试验研究。

而载荷谱的长度和损伤量往往是“鱼”和“熊掌”的矛盾。为了保证减少的信号保留的损伤越多，减少的信号时间就越长。减少信号的时间越短，减少的信号的损伤保留越少。

分别从时域和频域研究了载荷谱的加速编辑技术。

2.频域方法

为了克服时域载荷谱编辑方法的不足，提出了一种频域载荷谱编辑方法。考虑到信号的损伤通常与幅值成正比，时频分析工具(小波变换)可以有效地识别幅值变化较大的部位。

基于小波变换的载荷谱编辑方法的主要原理是识别和保留信号中对零件损伤贡献较大的部分，通过比较信号约简前后的统计参数(均方根、峰值系数)来确定最终约简的信号。

2.1小波变换

小波变换的本质是对小波函数进行平移和缩放，然后与待分析的信号x(t)进行内积运算。在连续小波变换的定义中，称之为a > 0尺度因子，τ反映平移的参数；φ (t)是母小波函数φ*(t)。)是小波函数的共轭复变函数。利用小波函数对目标信号进行分解，小波系数越大，原始信号与小波函数越相似，信号幅度越大，对零件损伤的贡献越大。

小波函数是一种在有限时间段内幅值较大，在其他时间段内衰减为零的函数。小波函数φ (t)的种类很多，但需要选择对振幅变化敏感的小波函数。典型的小波函数有Daubechies小波函数(dbN)、Meyer小波函数和Morelt小波函数。

2.2基于小波变换的载荷谱编辑方法

利用小波函数对载荷谱进行分解，得到高频和低频的小波系数。重构高频小波系数以获得不同尺度的高频小波分量。为所有尺度的高频小波分量设置阈值。通过定位所有大于阈值的小波分量的时间轴，可以得到与原始信号中的时间轴相对应的需要保留的信号段，所有信号段可以拼接得到压缩信号。基于小波变换的信号编辑流程图如图2所示。

综上所述，基于小波变换的载荷编辑算法的核心部分是识别零件载荷时间历程中的损伤段，主要通过小波分量来实现。包络提取法用于提取受损段，以避免信号频率成分的变化。

统计参数(均方根和峰度系数)用于确定最终的减载，因为均方根是统计二阶矩，可以度量随机信号中包含的平均能量的物理量；峰度系数是一个统计四阶矩，属于无量纲幅度域参数，代表概率密度分布曲线峰值在平均值处的特征数。当统计参数(均方根、峰度系数)的误差得到保证时，载荷的损伤可以得到很好的保留。