提取電子設備沖擊響應時域特征參數的方法

任建峰

（中國電子科技集團公司第十研究所，成都 610036）

引言

沖擊作為振動環境的一個特例，主要特點體現為加速度峰值大，作用時間很短，主脈沖持續時間只有幾至幾十毫秒[1]。不同類型和用途的電子設備在其生命周期內不可避免受到不同量級的沖擊作用。如手持電子設備的跌落沖擊、車載電子設備的碰撞沖擊、航天器及運載器電子設備的火工品爆炸沖擊等。沖擊載荷常會導致電子設備產生不同程度的損傷或失效[2]（如晶振斷裂、焊點脫落等），在電子設備的設計過程中需要有針對性地進行抗沖擊能力評估和設計。而進行抗沖擊能力評估和設計的基礎就是了解電子設備受到的沖擊載荷。因此，提取可以直觀表征沖擊載荷的電子設備沖擊響應時域特征參數就具有重要意義。

查閱相關文獻資料，有關提取電子設備沖擊響應時域特征參數的方法的公開文獻較少見。文獻[3]的附錄A中給出了沖擊響應的描述方法和沖擊有效持續時間的定義，但并未針對具體的提取方法進行描述。賀向清等提出一種基于時域沖擊面積的固體發動機跌落時沖擊試驗處理方法，實現了半正弦波峰值和脈寬處理的自動化、標準化，該方法適用于處理類正弦波的沖擊響應數據，無法處理任意波形的沖擊響應數據。張宇曦等[5]利用頻譜分割方法，通過將加速度信號分解為多個模態，有效地提取到了火炮的頻域沖擊特征，該方法時時頻方法，用于火炮故障的識別，無法用于提取電子設備沖擊響應時域特征參數。潘高元等[6]利用同步擠壓S 變換SSST的信號處理方法，有效地從滾動軸承故障信號中提取出沖擊特征，該方法同樣是頻域方法無法用于提取電子設備沖擊響應時域特征參數。綜上所述，公開的研究成果無法直接用于提取電子設備沖擊響應時域特征參數的方法，需要進一步進行相關研究工作，建立完整的提取電子設備沖擊響應時域特征參數的方法。

本文擬在文獻[3]中附錄A 的基礎上，以電子設備沖擊實驗測量得到的沖擊時域響應數據為入口，分析實測數據的一般特性，進一步明確表征電子設備沖擊響應時域特征參數，構建一套完整的提取電子設備沖擊響應時域特征參數的方法，并編制計算機程序，實現電子設備沖擊響應時域特征參數的自動提取。

1 沖擊時域響應的實測數據

工程上電子設備產品的耐沖擊環境性能需要通過沖擊試驗來檢驗。沖擊時域響應可以通過由高速數據采集儀、傳感器和計算機構成的測量系統來進行采集、記錄。一個典型的電子設備沖擊時域響應加速度實測數據如圖1 所示。該沖擊時域響應呈單峰特征[7]，明顯有3 個分段構成：分段I：沖擊前分段，該分段記錄了沖擊試驗中沖擊載荷施加前的一段時間內數據采集儀記錄的本底噪聲數據；分段II：沖擊中分段，該分段記錄了沖擊載荷施加后，響應達到峰值并迅速衰減的整個過程；分段III，沖擊后分段，該分段記錄了沖擊施加后的殘余響應數據，理想情況下，分段I 和分段III 的數據基本一致。

圖 1 沖擊時域響應實測數據示例

然而，部分情況下，由于電子設備產品復雜動態特性的影響，可能在分段III 中出現峰值遠小于分段II 中峰值的二次脈沖。工程經驗表明該二次脈沖對電子設備造成損傷可以忽略。本文中經主要針對典型的沖擊時域加速度響應實測數據來開展后續研究工作。

2 沖擊響應時域特征參數

文獻[3]中指出沖擊響應的時域特征可以用幅值和持續時間來描述。以此為基礎，結合特征參數的物理含義與電子設備的沖擊時域響應的具體特性來確定電子設備沖擊響應的時域特征參數。

幅值方面，由于電子設備的沖擊時域響應是時間的任意函數，不能用典型的周期性脈沖來描述，這樣用來描述周期性脈沖的幅值就不適合作為電子設備的沖擊時域響應的特征參數。然而考慮到周期性脈沖幅值的物理意義實質上是整個脈沖周期的峰值。推廣這個概念到電子設備的沖擊時域響應，這里用沖擊峰值作為沖擊響應的時域特征參數之一。沖擊峰值定義為整個沖擊時域響應數據中的絕對最大值，記為Ap。

持續時間方面，文獻[3]給出了兩種定義：①包含絕對值超過1/3 最大峰值Ap的所有時間歷程幅值所對應的最小時間長度；②包含至少90 %的大小超過最大均方根幅值10 %的均方根時間歷程幅值所對應的最小時間長度。工程應用中，也可以用目視方法確定有效持續時間[8]。綜合考慮電子設備的沖擊時域響應復雜性和衰減延遲特點，并結合文獻[3]中的兩個定義和目視法，這里將持續時間取為包含所有絕對值不小于沖擊峰值Ap10%的局部峰值的最小時間段，記為Te。

3 特征參數的提取方法及程序

3.1 特征參數提取方法

基于前述分析和定義，提出對沖擊響應的時域特征參數思路：遍歷實測時間歷程數據，獲取最大沖擊峰值Ap 以及峰值前第一個幅值為10 %Ap的時刻（記為起始時刻T1）和峰值后最后一個幅值為10 %Ap的時刻（記為結束時刻T2），則持續時間Te= T2- T1。具體地這個過程包括4 個步驟：①對沖擊響應時域實測數據進行預處理；②抽取經預處理的沖擊響應時域實測數據的所有局部峰值，構成局部峰值變量，并提取沖擊峰值Ap；③以沖擊峰值為分割點，分別對局部峰值向量的上升段和下降段進行單調化；④按照第2 節中持續時間Te的定義，從單調化的局部峰值向量中提取特征參數Te。

3.1.1 沖擊響應時域實測數據預處理

沖擊響應時域實測數據中不可避免的存在零飄、噪聲等因素的干擾，需要對實測數據進行預處理，以排除零飄、噪聲等因素的影響。本文中預處理主要依次完成去除零飄、絕對值化和去除噪聲三項工作。

零飄是測量傳感器本身的原因導致的，一般可以通過補償或測試前清除。如果由于疏忽零飄引入了實測數據中，就需要將零飄從實測數據清除。零飄清除是通過直接在實測數據中減去零飄值。本文中根據電子設備沖擊響應時域實測數據的特點，取分段I 中某段數據的均值作為零飄值。

對去除零飄的實測數據進行絕對值化操作，將電子設備沖擊響應時域實測數據中的小于0 的值全部取正。這樣為后續去除噪聲和提取沖擊峰值Ap提供便利。經過去除零飄和絕對值化的實測數據的噪聲變為單向噪聲，這里采用數值低于噪聲水平的數據置零的方式去除噪聲。噪聲水平界定為沖擊峰值Ap的1 %。圖 2 是預處理前后的數據示例。

圖2 預處理前后的數據示例

3.1.2 提取局部峰值變量和沖擊峰值

針對預處理后的實測數據提取其所有局部峰值，并構建局部峰值變量。在實測數據當某個數據值均大于與其相鄰的兩個數據值時，數據值就是一個局部峰值，記錄該局部峰值及其出現的時刻。遍歷整個預處理后的實測數據，就得到了預處理后的實測數據局部峰值變量，最大的局部峰值即為沖擊峰值Ap。圖 4 示例了從預處理后的響應實測數據（圖中灰虛線）提取的局部峰值變量（圖中粗實線）。局部峰值變量構成了預處理后響應實測數據的輪廓或包絡。

3.1.3 局部峰值變量單調化

局部峰值變量以峰值為分界，可分為上升段和下降段，并且在上升段和下降段局部峰值并不是沿時間軸單調的。顯然，這不利于迅速、準確找到時刻T1和時刻T2。因此需要對局部峰值變量的上升段和下降段進行單調化處理，使其沿時間軸單調，即在上升段前一時刻的局部峰值小于后一時刻的局部峰值，反之亦反之。

對上升段，首先記錄第一個局部峰值和對應時刻，并將這個局部峰值幅值給一個中間變量，然后將第二個局部峰值與中間變量值進行比較，當第二個局部峰值小于中間變量值時，不改變中間變量值，其他情況下，更新記錄該局部峰值和對應時刻，并更新中間變量值。不斷重復這個步驟，直至達到沖擊峰值Ap。更為形象地這個過程的流程如圖 3 所示。

同樣的方法可以用以對下降段進行單調化處理。圖4 是單調化后的局部峰值變量示例（黑色圓點標記的點劃線）。單調化后的局部峰值變量實質是預處理后響應實測數據的峰值包絡。

圖4 局部峰值示例

3.1.4 提取特征參數Te

沖擊響應持續時間Te，通過求沖擊的結束時刻T2和沖擊的起始時刻T1的差值獲取。沖擊的起始時刻T1需要在單調后的局部峰值變量的上升段中以差值方式獲得，沖擊的結束時刻T1需要在單調后的局部峰值變量的下降段中以插值方式獲得，如圖 5 所示，具體插值過程可以采用已有算法和工具這里限于篇幅不再贅述。

圖5 持續時間Te 提取示意圖

3.2 編制計算機程序

利用編程語言將4.1 節的沖擊響應時域特征參數提取方法編制成計算機程序，整個程序封裝成一個主函數，其輸入為沖擊響應時域實測數據，輸出為沖擊響應時域特征參數。去零飄、絕對值化、去噪聲等預處理功能和構成局部峰值變量并提取沖擊峰值Ap、局部峰值變量單調化以及提取沖擊持續時間等功能均封裝為子函數。主函數通過調用這些子函數實現沖擊響應時域特征參數提取操作。圖 6 是本文計算機程序的流程圖。

圖 3 上升段單調化流程圖

圖6 流程圖

4 不同方法提取的特征參數對比

為了驗證本文沖擊響應時域特征參數提取方法正確性，這里將對4 組電子設備沖擊響應時域實測數據（圖 7）同時使用本文方法和使用文獻[3]沖擊持續時間定義（2）進行的時域特征參數提取，并將結果進行對比。沖擊峰值Ap方面兩種方法得到的結構是相同的，這里不再對比。僅將沖擊持續時間Te的結果列在表 1 中比較，并以文獻[3]方法得到結果為基準進行相對誤差計算。

圖7 沖擊響應實測數據

表 1 數據顯示本文方法得到沖擊持續時間參數與文獻[3]中沖擊持續時間定義（2）得到沖擊持續時間參數相對誤差很小，絕對差距也很小，但本文方法得到沖擊持續時間稍短。數據對比本文提出的方法是正確的、可信的。

表1 沖擊持續時間Te 比較

5 結束語

本文分析了電子設備沖擊響應實測數據的特點；明確了沖擊響應的2 個時域特征參數：沖擊峰值Ap和沖擊持續時間Te；提出了一種提取電子設備沖擊響應時域特征參數方法，主要包括數據預處理、構成局部峰值變量和沖擊峰值Ap、局部變量單調化以及提取沖擊持續時間Te四個步驟；編制了計算機程序，取得了與文獻[3]中沖擊持續時間定義（2）相近的結果。由于本文方法不用依賴人員經驗選定時間間隔、反復計算時間歷程均方根值，提高了效率、節約了計算資源。