随机载荷模拟及雨流计数方法在matlab中的实现

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1、近日来的工作一、仿真随机过程sw=2;A=sqrt(2*sw*detaw)（1）中心频率为10pi，detaw=0.01，带宽为2pi的低频窄带随机过程forn=9:0.01:11;xn=A*sin(n*pi*t+rand(1,1)*2*pi);x=x+xn;end（2）中心频率为100pi，detaw=0.01，带宽为2pi的高频窄带随机过程forn=99:0.01:101;yn=A*sin(n*pi*t+rand(1,1)*2*pi);y=y+yn;end（3）低频与高频组合成的宽带随机过程z=x+y问题一：关于带宽。带宽为2pi似乎太宽

2、了，若带宽改为0.2pi，detaw依然不变，得到图如下。二、用雨流计数法截取循环（1）得到随机过程x的极点值（储存在矩阵S中）。n=length(x);s=x(1);fori=2:n-1;if(x(i)>x(i-1))&&(x(i)>x(i+1))

3、

4、((x(i)

5、2=abs(S(i+2)-S(i+1));detaS3=abs(S(i+3)-S(i+2));if(detaS2<=detaS1)&&(detaS2<=detaS3)%将变程满足截取条件的循环截取出Ba=[Ba,(S(i+2)-S(i+1))/2];%截取出循环的幅值Bm=[Bm,(S(i+2)+S(i+1))/2];%截取出循环的均值Q=[Q;S(i+1),S(i+2)];%构成截取出循环的极值点存于Q中，即原随机过程抛弃的点S(i+1)=[];S(i+2)=[];i=i-1;endendSr=S;%剩余的极值点存于Sr中（3）分别对低频窄

6、带、高频窄带、宽带进行雨流处理低频窄带高频窄带宽带问题二：由于观察到用雨流法处理这三种随机过程的效果差别比较大，就编程统计计算了雨流处理这三种随机过程抛弃的极值点数（即截取的循环）与原载荷极值点数之比rate。因为我理解为rate越大，雨流处理效果越好（不知道对不对？）得到的统计结果如下：首先，每种随机过程都对一个信号雨流处理的结果比较雨流低频窄带随机过程高频窄带随机过程组合宽带随机过程采样点数N1100110011001极值点数N294382941剩余点数N378338277截取点数N416044624截取率rate=N4/N20.1697

7、0.53660.6992其次，每种随机过程都对很多个信号雨流处理的统计结果（对100组信号进行统计）:rate低频窄带随机过程0.0814频窄带随机过程0.3006组合宽带随机过程0.3178这样看的话这种雨流计数法对这三种随机过程的适用性：宽带>高频窄带>低频窄带（自己这么想的，不知是否行的通）三、对剩余载荷的处理re=[ZSr,ZSr];[reside,Ba,Bm,Q]=Rainflow(re);问题三：我的理解是对于剩余载荷residue，在复制一个一样的residue，让它们首尾相接作为一个新的过程再进行雨流处理，得到{residue

8、2+cycles}。我对文章的理解是residue2要和原本的residue一致，但这又如何保证呢？总之，对这里理解的不是很清晰。四、载荷的重构（将循环插入剩余载荷中）（1）筛选出要插入循环Q中高于门槛值threshold的循环存于S中[c,r]=size(Q);S=[];Abs=[];fori=1:cifabs(Q(i,2)-Q(i,1))>thresholdS=[S;Q(i,1),Q(i,2)];Abs=[Abs,abs(Q(i,2)-Q(i,1))];endend（2）对S中循环按幅值大小降序排列[Abs,index]=sort(Abs

9、);index=fliplr(index);k1=S(:,1);S(:,1)=k1(index);k2=S(:,2);S(:,2)=k2(index);（3）按幅值由大到小插入载荷序列中（这部分编出来程序运行没有问题，但结果显示似乎并没有插进去，还在寻找问题中…）[c,r]=size(S);no1=[];no2=[];whilem<=cifS(m,1)=S(m,2))&&(reside(i+1)<

10、=S(m,1))%筛选出第m个循环能够插入的序列rde=[rde;reside(i),reside(i+1)];indexrde=[indexrde;i,i+1];