主要内容

rainflow

用于疲劳分析的雨流计数

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语法

c = rainflow（x）
c = rainflow (x, fs)
c = rainflow (x, t)
c = rainflow (xt)
c = rainflow (＿＿＿, ' ext ')
[c、rm、rmr、rmm] = rainflow (＿＿＿）
[c、rm、rmr、rmm idx] = rainflow (＿＿＿）
rainflow (＿＿＿）

描述

c=雨流程（x）返回加载时间历史记录的周期计数，x，根据ASTM E 1049标准。看到算法为更多的信息。

例子

c=雨流程（x，fs）返回周期计数x按一定比率抽样fs．

例子

c=雨流程（x，t）返回周期计数x采样时的值存储在t．

例子

c=雨流程（xt）返回存储在MATLAB中的时间历史的循环计数®时间表xt．

例子

c=雨流程（＿＿＿, ' ext ')将时间历史记录指定为已标识的向量逆转（山峰和山谷）。“ext”可以与前面的任何语法一起使用。

［c，rm，rmr，rmm) = rainflow (＿＿＿）输出雨流矩阵，rm，和两个向量，rmr和rmm，包含的行和列的直方图bin边rm,分别。

［c，rm，rmr，rmm，idx) = rainflow (＿＿＿）另外还返回输入中标识的逆转的线性指标。

rainflow (＿＿＿）在没有输出参数的情况下，绘制当前图中的负载反转和雨流矩阵直方图。

例子

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打开生活的脚本

生成一个类似于负载历史的信号，由连接已知的等速度反转的正弦半周期组成。信号以512 Hz采样8秒。画出极值和信号。

fs = 512;X = [-2 1 -3 5 -1 3 -4 4 -2];lX长度(X) = 1;Y =选项(X) / 2。* cos(π* (0:1 / fs: 1 - 1 / fs)”)+ (X (1: lX) + X (2: lX + 1) / 2;Y = X (Y(:);(结束)];情节(0:lX, X,'o', 0:1 / fs: lX, Y)

图中包含一个坐标轴。轴线包含2个线型对象。

计算数据的周期计数。显示循环计数的矩阵。

[c,嘘,边缘,rmm idx] = rainflow (Y, fs);T = array2table (c,“VariableNames”, {“数”，“范围”，'意思'，“开始”，“结束”}）
T =7×5表计数范围平均开始结束_____ _____ ____ _____ ___ 0.5 3 -0.5 0 1 0.5 4 -1 1 2 1 4 1 4 5 0.5 8 1 2 3 0.5 9 0.5 3 6 0.5 8 0 6 7 0.5 6 1 7 8

显示一个柱状图的循环计数作为一个功能的应力范围。

柱状图(“BinEdges”边缘”,“BinCounts”(嘘,2)总和)包含(的应力范围) ylabel ('循环计数'）

图中包含一个坐标轴。坐标轴包含一个直方图类型的对象。

使用rainflow不带输出参数，以显示周期的直方图，作为周期平均值和周期范围的函数。

rainflow (Y, fs)

图中包含2个轴。标题为Load Reversals的轴1包含一个类型为line的对象。标题为Rainflow Matrix Histogram的坐标轴2包含一个Histogram 2类型的对象。

打开生活的脚本

生成一个类似于负载历史的信号，由连接已知的、间隔不均匀的反转的正弦半周期组成。信号以10hz采样15秒。画出极值和信号。

FS = 10;X = [01 3 4 5 6 8 10 13 15];Y = [-2 1 -3 5 -1 3 -4 4 -2 6];z = [];为k = 1：长度（y）-1 x = x（k + 1）-x（k）;Z =  - （y（k + 1）-y（k））* cos（pi *（0：1 / fs：x-1 / fs）/ x）+ y（k + 1）+ y（k）;z = [z z / 2];结束Z = [Z Y(end)];t = linspace (X (1) X(结束),长度(Z));情节(X, Y,'o'，t，z）

图中包含一个坐标轴。轴线包含2个线型对象。

计算数据的周期计数。显示循环计数的矩阵。

[c,嘘,边缘,rmm idx] = rainflow (Z, t);TT = array2table (c,“VariableNames”, {“数”，“范围”，'意思'，“开始”，“结束”}）
TT =7×5表计数范围平均开始结束_____ _____ ____ _____ ___ 0.5 3 -0.5 0 1 0.5 4 -1 13 1 4 15 6 0.5 8 13 4 1 6 1 10 13 0.5 9 0.5 4 8 0.5 10 1 8 15

使用rainflow不带输出参数，以显示周期的直方图，作为周期平均值和周期范围的函数。

rainflow (Z, t)

图中包含2个轴。标题为Load Reversals的轴1包含一个类型为line的对象。标题为Rainflow Matrix Histogram的坐标轴2包含一个Histogram 2类型的对象。

打开生活的脚本

生成在100 Hz上采样的随机信号100秒。将信号及其时间信息存储在时间表中。

fs = 100;t =秒(0:1 / fs: 100 - 1 / fs) ';x = randn(大小(t));TT =时间表(t, x);

显示信号的逆转和雨流矩阵。

rainflow (TT)

图中包含2个轴。标题为Load Reversals的轴1包含一个类型为line的对象。标题为Rainflow Matrix Histogram的坐标轴2包含一个Histogram 2类型的对象。

打开生活的脚本

生成一组类似于负载反转的极值。图数据。

X = [-2 1 -3 5 -1 3 -4 4 -2]';情节(X)包含(“样本指数”) ylabel (“压力”）

图中包含一个坐标轴。轴包含一个线型对象。

计算数据的周期计数。指定输入由已标识的极值组成。

[C,嘘,边缘]= rainflow (X,“ext”)；

显示一个柱状图的循环计数作为一个功能的应力范围。

柱状图(“BinEdges”边缘”,“BinCounts”(嘘,2)总和)包含(的应力范围) ylabel ('循环计数'）

图中包含一个坐标轴。坐标轴包含一个直方图类型的对象。

使用rainflow不带输出参数，以显示周期的直方图，作为周期平均值和周期范围的函数。

rainflow (X,“ext”）

图中包含2个轴。标题为Load Reversals的轴1包含一个类型为line的对象。标题为Rainflow Matrix Histogram的坐标轴2包含一个Histogram 2类型的对象。

输入参数

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载入时间历史，指定为向量。x必须有有限的值。

数据类型:单|双

采样率，指定为正实标量。

数据类型:单|双

时间值，指定为向量a持续时间数组,或持续时间表示样本之间的时间间隔的标量。

例子:秒(0:1/100:1)是一个持续时间阵列表示在100hz下的1秒采样。

数据类型:单|双|持续时间

载入时间历史，指定为时间表。xt必须包含递增的有限行时间。时间表必须只包含一个加载值有限的数字数据向量。

如果一个时间表有缺失或重复的时间点，你可以使用提示来修正它清除时间表缺失，重复，或不一致的时间．

例子:时间表（秒（0：4）'，兰特（5,1））指定以1hz采样4秒的随机变量。

数据类型:单|双

输出参数

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循环计数，作为矩阵返回。c在其列中包含循环信息，顺序为:计数、范围、平均值、初始样本指数和最终样本指数。看到算法了一个例子。如果指定了采样率、时间间隔或时间值向量，则c包含初始和最终循环时间。如果你叫rainflow将时间表作为输入，然后最后两列以秒表示初始和最终周期时间。

Rainflow矩阵。的行rm对应周期范围，列对应周期均值。

直方图箱边缘，作为向量返回。rmr和rmm的行和列的箱边rm,分别。

反转线的线性索引，作为矢量返回。

算法

疲劳分析是研究在周期性应力变化下物体损伤如何累积的。破坏物体所需的循环次数取决于循环振幅。宽带输入激励包含不同振幅的周期，而物体中存在的迟滞效应会使一些周期完全或部分嵌套在其他周期中。Rainflow计数估计负荷变化周期数作为周期幅值的函数。

最初,rainflow将加载历史记录转换为逆转．反向是负荷变化标志处的局部极小值和极大值。该函数通过考虑序列的一个移动参考点来计数周期，Z，以及具有以下特征的移动有序三点子集:

  1. 第一和第二点统称为Y．

  2. 第二点和第三点统称为X．

  3. 在这两个X和Y，这些点在时间上从早到晚排序，但在反转序列中不一定是连续的。

  4. 的范围的X,用r（X)，是第一个点振幅与第二个点振幅之差的绝对值。的定义r（Y)是类似的。

的rainflow算法如下:

最后，该函数收集不同的周期和半周期，并将它们的范围、平均值以及它们开始和结束的点制成表格。这些信息可以用来生成循环的直方图。

考虑以下反转序列:

一步 Z 逆转 三个逆转? Y r (Y) X r (X) (X) < r (Y) ? 在Y Z ? 行动
1 一个 一个，B，C 是的 AB 3. 公元前 4 没有 是的

  1. 数AB½周期。

  2. 丢弃一个．

  3. 集Z来B．
2 B B，C 没有 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 读D．
3. B B，C，D 是的 公元前 4 CD 8 没有 是的

  1. 数公元前½周期。

  2. 丢弃B．

  3. 集Z来C．
4 C C，D 没有 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 读E．
5 C C，D，E 是的 CD 8 德 6 是的 - - - - - - 读F．
6 C C，D，E，F 是的 德 6 英孚 4 是的 - - - - - - 读G．
7 C C，D，E，F，G 是的 英孚 4 成品 7 没有 没有

  1. 数英孚1周期。

  2. 丢弃E和F．
8 C C，D，G 是的 CD 8 DG 9 没有 是的

  1. 数CD½周期。

  2. 丢弃C．

  3. 集Z来D．
9 D D，G 没有 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 读H．
10 D D，G，H 是的 DG 9 “大酒店” 8 是的 - - - - - - 读J．
11 D D，G，H，J 是的 “大酒店” 8 沪江 7 是的 - - - - - - 读K．
12 D D，G，H，J，K 是的 沪江 7 JK 4 是的 - - - - - - 读l．
13 D D，G，H，J，K，l 是的 JK 4 吉隆坡 3. 是的 - - - - - - 读米．
14 D D，G，H，J，K，l，米 是的 吉隆坡 3. LM 5 没有 没有

  1. 数吉隆坡1周期。

  2. 丢弃K和l．
15 D D，G，H，J，米 是的 沪江 7 JM 5 是的 - - - - - - 读N．
16 D D，G，H，J，米，N 是的 JM 5 锰 1 是的 - - - - - - 读P．
17 D D，G，H，J，米，N，P 是的 锰 1 NP 4 没有 没有

  1. 数锰1周期。

  2. 丢弃米和N．
18 D D，G，H，J，P 是的 沪江 7 摩根大通 9 没有 没有

  1. 数沪江1周期。

  2. 丢弃H和J．
19 D D，G，P 是的 DG 9 全科医生 10 没有 是的

  1. 数DG½周期。

  2. 丢弃D．

  3. 集Z来G．
20. G G，P 出的数据 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

数全科医生½周期。

现在收集结果。

循环计数 范围 意思 开始 结束
½ 3. -0.5 一个 B
½ 4 1 B C
1 4 1 E F
½ 8 1 C D
1 3. -0.5 K l
1 1 2．5 米 N
1 7 ０．５ H J
½ 9 ０．５ D G
½ 10 1 G P

将其与跑步的结果进行比较rainflow序列:

Q =雨流([-2 1 -3 5 -1 3 -4 4 -3 1 -2 3 2 6])
Q = 0.5000 3.0000 -0.5000 1.0000 0.5000 4.0000 -1.0000 2.0000 3.0000 1.0000 4.0000 1.0000 5.0000 6.0000 0.5000 8.0000 1.0000 3.0000 4.0000 1.0000 3.0000 4.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 4.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 4.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 3.0000 1.0000 1.0000 2.5000 12.0000 13.0000 1.0000 7.0000 0.5000 8.0000 9.0000 0.5000 9.0000 0.5000 4.0000 7.0000 1.0000 7.0000 14.0000

参考

[1] ASTM E1049-85(2017)，“疲劳分析中循环计数的标准操作规程。”West Conshohocken, PA: ASTM International, 2011，https://www.astm.org/cgi-bin/resolver.cgi?E1049．

扩展功能

另请参阅

||

介绍了R2017b

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基于MATLAB的信号处理深度学习

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