基于Matlab三点雨流计数法的载荷时间历程分析与循环疲劳评估

随着工程领域中机械设备和结构系统的复杂性不断增加，疲劳分析成为评估其可靠性与使用寿命的关键环节。载荷时间历程数据在疲劳分析中扮演着重要角色，而雨流计数法作为经典的循环计数方法，能够有效地从载荷时间历程中提取疲劳载荷循环信息。本研究基于Matlab平台，提出了一种改进的三点雨流计数法（MOG-88），用于精确分析载荷时间历程并评估结构的循环疲劳。

本文首先通过对原始载荷时间历程数据进行预处理，采用峰谷交替筛选方法去除无效的极值数据，确保后续分析的有效性。接着，使用三点雨流计数法进行载荷循环的提取，该方法通过考虑相邻的三个数据点，有效地提高了循环计数的精度，特别是在高频振动和噪声干扰的情况下。重构后的数据被进一步分析，计算其幅值、均值以及相关的统计特征（均值、方差、标准差），为疲劳评估提供了关键参数。

在此基础上，本文还采用了Z-score异常值检测方法，识别数据中的潜在异常点，以提高数据的准确性和分析的可靠性。通过将异常值与正常数据进行对比，揭示了载荷数据中的潜在问题，帮助研究者在实际应用中做出更为精确的疲劳预测。

最后，本文结合Matlab平台的可视化功能，展示了载荷时间历程数据的分布、幅值和均值的变化趋势以及异常值检测结果。这些分析结果不仅增强了对载荷数据的理解，也为实际工程中机械结构的疲劳寿命预测提供了科学依据。

本研究的成果为使用三点雨流计数法进行载荷时间历程分析提供了一种新的技术方案，具有较强的应用价值和推广潜力。

算法流程

运行 main.m
图1：雨流计数法 – 三点循环计数分析

图2：幅值和均值的分布图

图3：周期图（幅值与均值的关系）

图4：结果分析：绘制统计指标图

图5：箱型图

图6：Q-Q图

图7：评价指标

步骤一：峰谷交替完成，已删除不必要的峰谷
（1）剩余数据点数：652
（2）这一输出表示在加载并处理原始数据后，经过筛选后，保留了有效的峰值和谷值交替的数据点，删除了不符合峰谷交替规律的数据。

步骤二：重构载荷时间历程，已从最大值开始拼接
（1）剩余数据点数：653
（2）重构操作将载荷数据从最大值开始拼接，确保数据的顺序合理。此时，数据点数量仅增加了1，说明拼接过程没有丢失数据，只有数据的顺序发生了变化。

步骤三：波峰波谷筛选完成
（1）剩余数据点数：653
（2）进一步筛选波峰和波谷，确保数据符合雨流计数法的要求。数据点数没有变化，说明筛选后的数据依然是有效的波峰波谷点。

步骤四：雨流计数法计算完成
（1）计算出326个循环周期
（2）在进行雨流计数法时，成功地从载荷时间历程中识别出326个完整的循环周期。这是一个重要的结果，表示对数据的有效分析。

统计指标分析：
1.幅值统计信息：
（1）均值: 1026.1779
（2）方差: 313493.7652
（3）标准差: 559.9051
（4）这些指标表示幅值的整体分布。均值为1026.18，说明大部分循环的幅值集中在这个范围附近。方差和标准差较大，意味着幅值存在一定的波动，数据中可能存在较大的变化。

2.均值统计信息：
（1）均值: -2.862
（2）方差: 57857.9224
（3）标准差: 240.5367
（4）均值为-2.86，表示数据的整体均值略偏负值，可能与测量过程中偏差有关。方差和标准差较大，表明均值的波动也比较大。

异常值检测：
1.幅值的Z-score异常值个数: 0
（1）幅值数据没有检测到任何异常值（Z-score超出设定阈值3的范围）。
（2）这意味着幅值数据在整体上是稳定的，没有异常的极端值。

2.均值的Z-score异常值个数: 7
（1）均值数据有7个异常值，说明在计算均值时，某些点的Z-score超出了3的范围。
（2）这些异常值可能会对统计结果产生影响，需要进一步检查和处理这些异常点。

总结：
（1）数据处理和分析方面：从加载数据、筛选峰谷、重构数据到计算循环周期，所有步骤都顺利完成。最终得到了有效的循环周期数（326个）。
（2）统计分析方面：幅值和均值的均值、方差和标准差提供了对数据的整体了解，尤其是幅值数据较为波动（标准差较大），可能需要进一步分析。
（3）异常值分析方面：幅值数据没有异常点，但均值数据存在7个异常值。这些异常值可能影响均值的统计结果，需要进一步分析是否要将其剔除或进行修正。