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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

摘要：一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法，包括：选取焊点退化检测参数；实时采集焊点全寿命退化原始数据；通过独立主成分分析得出源信号估计，通过模糊熵得出源信号的模糊熵，实现滤波降噪处理；对时间窗口内的数据分别计算10种时域特征参数，继而得到随时间变化的10组时域特征；基于自适应的完备经验模态分解方法对数据进行时频域分析，得到焊点数据退化的时频域特征；利用时域和时频域特征，剔除Z＜0.6的特征参数，完成特征参数筛选；实现特征融合；计算马氏距离PCMD，分析每一时刻状态与正常状态的相似程度。该方法能够确定焊点退化程度与焊点可检测参数之间的关系，得到表征焊点退化状态的健康参数，进而分析焊点材料的疲劳退化程度。

主权项：1.一种评估焊点材料疲劳退化程度的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤一：选取焊点退化检测参数；参数选取原则，一是选取的检测参数要易于测量、方便获取；二是检测参数要能灵敏地表征焊点结构疲劳受损的产生；步骤二：根据GJB150.1616A，通过振动应力试验台对焊点施加窄带随机振动，实时采集焊点全寿命退化原始数据；步骤三：将步骤二得到的原始数据作为观测信号，通过独立主成分分析得出源信号估计，而规律噪声信号就包含在其中，通过模糊熵得出源信号的模糊熵，将熵值较小的规律噪声找出并将其置零，实现滤波降噪处理；步骤四：针对步骤三得到数据，以采集的检测参数的单位持续时间为一个时间窗口，对时间窗口内的数据分别计算其均值，中位数，最大值，均方根值，方根幅值，波形因子，峭度因子，25％分位数，50％分位数，75％分位数，得到10种时域特征参数；以此类推，对全部检测参数重复上述计算过程，得到随时间变化的10组时域特征；步骤五：基于自适应的完备经验模态分解方法对步骤三所获得的数据进行时频域分析，得到多组本征模态函数IMF，即焊点数据退化的时频域特征；步骤六：利用步骤四、步骤五提取到的时域特征和时频域特征，加权计算特征与时间的趋势性和特征自身的鲁棒性，得到加权得分Z，剔除Z＜0.6的特征参数，完成特征参数的筛选；步骤七：当表征退化的特征参数较多时，彼此存在信息重叠；对步骤六得到的新特征参数集进行动态主成分分析，得到一阶主成分数据组D，从而实现特征融合；步骤八：计算一阶主成分数据组D与正常状态数据的马氏距离PCMD，如式5所示；PCMD值越小则与正常状态的相似性越大，说明更接近正常状态；反之，更接近异常状态；以此分析每一时刻状态与正常状态的相似程度： 动态主成分分析不仅会得到一阶主成分数据组，也能得到多个次阶主成分数据组；式中，μ和S分别为正常工作条件下的所有阶主成分数据组的平均值矩阵和协方差矩阵；上角标T为矩阵的转置。

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