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            EEPW首頁 > 測(cè)試測(cè)量 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 可靠性試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法與工程實(shí)現(xiàn)

            可靠性試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法與工程實(shí)現(xiàn)

            作者: 時(shí)間:2011-03-23 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

              1.3 參數(shù)估計(jì)

              根據(jù)繪制出的分布圖的形狀,假設(shè)數(shù)據(jù)服從某一分布,一般情況數(shù)據(jù)服從負(fù)指數(shù)分布。指數(shù)分布可以通過命令expfit 進(jìn)行參數(shù)估計(jì),該命令用其極大似然法給出了常用的概率分布參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)域估計(jì)值,命令格式如下:

              [muhat,muci]=expfit(data),

              式中,muhat 為參數(shù)μ 的估計(jì)值;muci 為參數(shù)μ 的估計(jì)置信區(qū)間。正態(tài)分布可以通過命令normfit 進(jìn)行參數(shù)估計(jì),該命令用極大似然法給出了常用的概率分布參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)域估計(jì)值,命令格式如下:

              [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(data),

              式中,muhat 為參數(shù)μ 的估計(jì)值;muci 為參數(shù)μ 的估計(jì)的置信區(qū)間;sigmahat 為參數(shù)σ 置信區(qū)間。

              2 方案設(shè)計(jì)與具體實(shí)現(xiàn)

              針對(duì)試驗(yàn)中試驗(yàn)對(duì)象、試驗(yàn)類型的不同,選擇的能反映試驗(yàn)對(duì)象發(fā)生故障的特征量參數(shù)也不盡相同。采用上述兩種方法對(duì)進(jìn)行處理,用戶根據(jù)原始類型的不同,選擇不同的方法由軟件對(duì)其進(jìn)行處理,并通過處理得到其相關(guān)參數(shù)。

              2.1 方案選擇

              方案初步定為采用MATLAB 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理,人機(jī)交互界面的設(shè)計(jì)則用VC完成,主要解決的問題是VC和MATLAB接口實(shí)現(xiàn)。將MATLAB 與VC 混合編程有如下四種方法:

             ?、僬{(diào)用MATLAB 引擎。該方法的優(yōu)點(diǎn)是能支持所有的MATLAB 函數(shù),缺點(diǎn)是混合編程后的可執(zhí)行程序脫離不了MATLAB 的運(yùn)行環(huán)境;

             ?、诶肕ATLAB 自帶的mcc 編譯器;

             ?、劾肕atcom 編譯。用Matcom 進(jìn)行轉(zhuǎn)換非常簡(jiǎn)單、方便,生成的代碼可讀性很好,且在C 編譯器編譯后其代碼的執(zhí)行效率高。但是這種方法也不能支持所有MATLAB 工具箱函數(shù);

              ④利用MATLAB COMBuilder。MATLAB 提供的COM生成器(COMBuilder),為實(shí)現(xiàn)MATLAB 獨(dú)立應(yīng)用程序增加了又一個(gè)新途徑。

              在比較幾種方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,確定采用第①種方法實(shí)現(xiàn)可靠性試驗(yàn)原始數(shù)據(jù)的處理。

              2.2 MATLAB 實(shí)現(xiàn)具體功能

              以某型雷達(dá)20 kHZ 信號(hào)板為試驗(yàn)對(duì)象在溫度應(yīng)力下進(jìn)行加速壽命試驗(yàn),示波器采集的數(shù)據(jù)是以excel 文件,調(diào)用Matlab 軟件可以對(duì)起進(jìn)行非線性擬合處理,以下是實(shí)現(xiàn)特征參數(shù)提取的源代碼:

              sampt=xlsread('F:2-1','B3:B1002');%讀入采樣時(shí)間

              v=xlsread('F: output195','B2:AS1001');%讀入采集數(shù)據(jù)

              for i=1:11 smv(:,i)=smooth(v(:,i)); end %對(duì)數(shù)據(jù)平滑處理

              F=@(x,xdata)x(1)*sin(x(2)*xdata+x(3))+x(4)),'x','xdata';

              xdata=sampt;

              for j=1:44

              ydata=v(:,j); x0=[9 1*10^5 0 0];%初始分量

              x=lsqcurvefit(F,x0,xdata,ydata);

              amp(j)=x(1);fre(j)=x(2)/(2*pi); inip(j)=x(3); inic(j)=x(4);

              end



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