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非平稳随机振动

发布时间:2012/10/19 19:51:37 访问次数:1211

    随机振动信号的统计特性CM1213-04S0随时间而变化时,则称其为非平稳随机振动。例如,当均值、均方值、频率成分等统计参数中,一个或一个以上的参数随时间而变化时,都称其为非平稳随机振动。
    在工程实际中,存在许多非平稳随机振动,它主要是由系统受非平稳激励而引起的。非平稳激励必然导致系统非平稳响应。例如,风对雷达天线的激励;导弹、火箭的发射和级间分离时火箭体受到的激励;安装在汽车、飞机等载体上的电子设备在载体启动、制动、加速时所受到的激励等。
    由于非平稳随机振动信号不再是各态历经的,故它们的统计特性不能再用一次记录或一段记录得到的样本函数通过对时间的平均来获得,而只能通过对多次记录或多段记录的样本信号函数进行总体平均(集总平均或系集平均)来获得。
    对于有Ⅳ个样本函数或Ⅳ段记录的信号样本函数的非平稳随机过程,在任何指定时刻0在工程实际中,Px(tj)和x2(0)的计算是非常困难的。这不仅因为它需要Ⅳj oo个样本数,而且还必须在样本函数的整个时间长度(f样本)时域内(O<tj<f样本)进行无穷多个时间点tj(jj oo)的运算。如果要获得火箭在发射时的随机激励和响应特性,那么就要求火箭发射Ⅳ(Ⅳo oo)次。这种要求无疑是无法实现的。
    从严格的数学概念出发,工程中实际的随机振动信号都存在着一定的非平稳性。因此,在处理随机振动信号时,首先必须进行平稳性检查,在随机振动信号的统计特性参数随时间的变化很缓慢时,可将其视为平稳随机振动来处理。这如同在工程中常将弱非线性系统作为线性系统处理一样。
    平稳性检验通常只对方差进行,将一个T时间记录样本分成若干个时间小段正,若在每一个时间小段l信号的方差间只有百分之几的分散度,就可以认为它是平稳的。由于随机振动信号的均值通常趋于零,故不对均值进行检验。此外,由前面的讨论可知,随机振动信号的方差在平稳性检查时只有百分之几的分散度,那么其均方值随时间的变化也不会很大,故一般也不对其相关函数进行平稳性检查。
    当确定某随机信号为非乎稳随机振动后,目前最常用的方法是将一次长时间的记录样本分成若干个短时间段样本,然后再对这些短时间段样本进行平均,从而得到有用的结果。这种把连续信号分割成若干小段的做法,称为“时间窗”处理。因为每一个正小段可看做通过“时间长墙”T的一个“窗口”看到的。
    用时间窗技术处理非平稳随机振动的方法,也可以用于频率域中的分析。非平稳信号可以理解为时变功率谱信号。由于工程上对信号频谱结构随时间的变化情况,以及谱峰发生的时刻和频率非常感兴趣,因此,在现代信号处理机中已具有这种功能,即“时间谱阵”功能。
    随机振动信号的统计特性CM1213-04S0随时间而变化时,则称其为非平稳随机振动。例如,当均值、均方值、频率成分等统计参数中,一个或一个以上的参数随时间而变化时,都称其为非平稳随机振动。
    在工程实际中,存在许多非平稳随机振动,它主要是由系统受非平稳激励而引起的。非平稳激励必然导致系统非平稳响应。例如,风对雷达天线的激励;导弹、火箭的发射和级间分离时火箭体受到的激励;安装在汽车、飞机等载体上的电子设备在载体启动、制动、加速时所受到的激励等。
    由于非平稳随机振动信号不再是各态历经的,故它们的统计特性不能再用一次记录或一段记录得到的样本函数通过对时间的平均来获得,而只能通过对多次记录或多段记录的样本信号函数进行总体平均(集总平均或系集平均)来获得。
    对于有Ⅳ个样本函数或Ⅳ段记录的信号样本函数的非平稳随机过程,在任何指定时刻0在工程实际中,(tj)和x2(0)的计算是非常困难的。这不仅因为它需要Ⅳj oo个样本数,而且还必须在样本函数的整个时间长度(f样本)时域内(O<tj<f样本)进行无穷多个时间点tj(jj oo)的运算。如果要获得火箭在发射时的随机激励和响应特性,那么就要求火箭发射Ⅳ(Ⅳo oo)次。这种要求无疑是无法实现的。
    从严格的数学概念出发,工程中实际的随机振动信号都存在着一定的非平稳性。因此,在处理随机振动信号时,首先必须进行平稳性检查,在随机振动信号的统计特性参数随时间的变化很缓慢时,可将其视为平稳随机振动来处理。这如同在工程中常将弱非线性系统作为线性系统处理一样。
    平稳性检验通常只对方差进行,将一个T时间记录样本分成若干个时间小段正,若在每一个时间小段l信号的方差间只有百分之几的分散度,就可以认为它是平稳的。由于随机振动信号的均值通常趋于零,故不对均值进行检验。此外,由前面的讨论可知,随机振动信号的方差在平稳性检查时只有百分之几的分散度,那么其均方值随时间的变化也不会很大,故一般也不对其相关函数进行平稳性检查。
    当确定某随机信号为非乎稳随机振动后,目前最常用的方法是将一次长时间的记录样本分成若干个短时间段样本,然后再对这些短时间段样本进行平均,从而得到有用的结果。这种把连续信号分割成若干小段的做法,称为“时间窗”处理。因为每一个正小段可看做通过“时间长墙”T的一个“窗口”看到的。
    用时间窗技术处理非平稳随机振动的方法,也可以用于频率域中的分析。非平稳信号可以理解为时变功率谱信号。由于工程上对信号频谱结构随时间的变化情况,以及谱峰发生的时刻和频率非常感兴趣,因此,在现代信号处理机中已具有这种功能,即“时间谱阵”功能。
相关技术资料
10-19非平稳随机振动

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