(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111458327.X (22)申请日 2021.12.02 (71)申请人 南京航空航天大 学 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街 29号 (72)发明人 宋迎东　李亚松　常亚宁　孙志刚　 牛序铭　 (74)专利代理 机构 南京瑞弘专利商标事务所 (普通合伙) 32249 代理人 张宁馨 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于主成分分析的多参数相关载荷谱 仿真方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于主成分分析的多参 数相关载荷谱仿真方法， 以复杂机械构件的多参 数实测载荷谱作为基本编谱数据， 利用主成分分 析方法将多参数相关载荷转化为相互独立的主 成分载荷历程； 对其进行峰谷值提取， 获得峰谷 值序列； 通过雨流循环计数获取主成分载荷历程 的均幅值矩阵， 分别对其进行均值、 幅值的独立 性检验和概率分布拟合， 利用蒙特卡洛模拟方法 随机生成均幅值数据， 由此进行载荷历程重构以 获得主成分载荷仿真序列， 对主成分载荷仿真序 列进行线性解算， 反推获得新的多参数相关载荷 谱； 本发明采用直观、 明确的编谱方法， 充分考虑 载荷相关性、 多轴疲劳损伤一致性， 为多参数实 际服役载荷下的复杂工程机械零部件寿命考核 奠定基础。 权利要求书4页 说明书9页 附图6页 CN 114329817 A 2022.04.12 CN 114329817 A 1.一种基于主成分 分析的多参数相关载荷谱仿真方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1、 以复杂机械构件的多参数实测载荷谱作为基本编谱数据， 针对随机多参数相 关载荷谱依次进行 标准化处理和相关性分析， 获取多参数相关载荷的相关性系数矩阵； 步骤S2、 采用主成分分析法， 将多参数相关载荷历程转化为若干相互独立的载荷历程， 即主成分载荷历程， 并对所述主成分载荷历程进行峰谷值 提取处理， 获取峰谷值序列； 步骤S3、 基于步骤S2获取的峰谷值序列进行雨流循环计数， 获取多参数主成分载荷历 程的雨流均幅值矩阵； 分别对均幅值矩阵进行均值、 幅值的独立 性检验和概 率分布拟合； 步骤S4、 利用蒙特卡洛模拟方法随机生成均幅值数据， 基于雨流重构方法进行载荷历 程随机重构， 获取随机多参数主成分载荷仿真序列； 步骤S5、 对主成分载荷仿真序列进行线性解算， 反推并获取新的多参数相关载荷谱， 获 取仿真完成的基于主成分 分析的多参数相关载荷谱。 2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析的多参数相关载荷谱仿真方法， 其特征 在于， 所述步骤S1中针对随机多参数相关载荷谱依 次进行标准化处理和相关性分析， 具体 步骤包括： 步骤S1.1、 标准 化处理； 设定载荷参数为p， 采样时间点为n， 第j个载荷参数在第i个采样时间点的载荷值为fij， 则实测多参数相关载荷数据矩阵F表示如下： 将实测多参数相关载荷数据矩阵F转换为标准 化多参数相关载荷数据矩阵F ′如下： 其中， 为实测多参数相关载荷数据矩阵F的第j列数据的平均值， 即 而σj为实测多参数相关载荷数据矩阵F的第j列数据的标准差 ， 步骤S1.2、 针对所述标准化多参数相关载荷数据矩阵F ′的每一列载荷进行相关性分 析， 获取标准化多参数相关载荷的相关性系数矩阵R如下：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114329817 A 2其中， rjk是标准化多参数相关载荷数据矩阵F ′中第j列数据和第k列数据的相关系数， 即第j个载荷参数与第k个载荷参数的相关系数， 计算方法如下： 其中， f′ij、 f′ik均为标准化多参数相关载荷数据矩阵F ′中元素， 即第j个载荷参数与第k 个载荷参数在第i个采样时间点的标准 化载荷值。 3.根据权利要求2所述的一种基于主成分分析的多参数相关载荷谱仿真方法， 其特征 在于， 步骤S2中获取峰谷值序列的具体步骤 包括： 步骤S2.1、 采用主成分分析法， 将多参数相关载荷F ′转化为若干相互独立的载荷历程， 即主成分载荷历程F ″， 具体如下： 其中， F″i＝[f″i1 f″i2...f″ip]， 矩阵中元素分别为p个主成分载荷参数的第 i个采样时 间点的主成分载荷值， F ′i＝[f′i1 f′i2...f′ip]， 矩阵中元素分别为p个标准化载荷参数的 第i个采样时间点的标准化载荷值； Uj＝[u1j u2j...upj]T， 代表所述相关性系数矩阵R中第j 个特征值 λj所对应的特 征向量。 步骤S2.2、 基于步骤S2.1中获取的多参数主成分载荷历程F ″， 对每一路载荷历程分别 进行峰谷值提取处理； 具体地， 依次读取三个相邻的数据点f ″i‑1,j、 f″i,j、 f″i+1,j， 当满足以 下条件时， 则f ″i,j是峰值点或谷值 点， 保留该f ″i,j： [f″i,j‑f″i‑1,j][f″i+1,j‑f″i,j]≥0且f″i,j‑f″i‑1,j≠0 由此， 可将每一路主成分载荷历程的峰谷值点对应提取出来， 获得多参数主成分载荷 历程F″的峰谷值序列数据集{F ″RF,1 F″RF,2...F″RF,p}； 其中， 列矩阵F ″RF,j＝[f″RF,1,j f ″RF,2,j...f″RF,i,j...]T,(j＝1,2,. ..p)表示第j个主成分载荷历程的峰谷值序列。 4.根据权利要求3所述的一种基于主成分分析的多参数相关载荷谱仿真方法， 其特征 在于， 步骤S 3中获取均幅值矩阵并进 行均值、 幅值的独立性检验和概率分布拟合， 具体步骤 包括： 步骤S3.1、 基于步骤S2中获取的多参数主成分载荷 峰谷值序列， 进行雨流循环计数并权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114329817 A 3