基于振動(dòng)烈度的液壓泵故障多信息特征提取方法研究

劉思遠(yuǎn)， 李曉明， 劉建勛， 張建姣， 趙靜一

(1. 燕山大學(xué) 河北省重型機(jī)械流體動(dòng)力傳輸與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 秦皇島 066004；2. 燕山大學(xué) 先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 秦皇島 066004)

由于液壓泵的元件封閉性和結(jié)構(gòu)復(fù)雜性，在工作過(guò)程中常伴有大幅度的固有機(jī)械振動(dòng)和強(qiáng)噪聲背景干擾，使得液壓泵的故障機(jī)理變得復(fù)雜，故障特征提取十分困難。僅利用單一振動(dòng)信號(hào)的故障特征信息來(lái)進(jìn)行故障分析，往往得不到準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。信息的不完備性和模糊性給液壓泵的狀態(tài)評(píng)估與故障診斷帶來(lái)了極大的困難[1-3]。液壓泵的泵端蓋振動(dòng)信號(hào)、泵出口流量信號(hào)和壓力信號(hào)均是判別和評(píng)估液壓泵工作狀態(tài)的重要參數(shù)，對(duì)其進(jìn)行多傳感器信息的綜合分析，可以增加特征信息的完備性，并提高液壓泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的準(zhǔn)確率。目前，振動(dòng)信號(hào)的特征提取方法較多，較易提取出對(duì)故障反映敏感的特征因子，但如何從流量信號(hào)和壓力信號(hào)中進(jìn)行有效的特征提取是目前需要迫切解決的問(wèn)題，也是多傳感器信息特征提取方法應(yīng)用于液壓泵狀態(tài)評(píng)估研究的關(guān)鍵[4]。

在國(guó)內(nèi)，液壓泵振動(dòng)信號(hào)的特征提取方法研究取得了豐碩的研究成果，主要是以小波包分析理論、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論和信息熵理論等為理論基礎(chǔ)。唐曦凌等[5]提出了一種結(jié)合小波變換和多約束非負(fù)矩陣分解振動(dòng)信號(hào)特征提取方法，有效提取信噪比較高的故障特征；舒思材等[6]提出了基于多尺度最優(yōu)模糊熵的特征提取方法，有效地提取液壓泵振動(dòng)信號(hào)的特征；李鋒等[7]提出了一種基于 CEEMDAN 與信息熵相結(jié)合的故障特征提取方法，計(jì)算出重構(gòu)信號(hào)的多域熵來(lái)構(gòu)造特征向量。也有學(xué)者對(duì)泵出口壓力信號(hào)進(jìn)行特征提取。王少萍等[8]對(duì)振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)進(jìn)行小波消噪處理，并從振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)中提取球頭松動(dòng)故障特征；高英杰等[9]提出一種利用液壓泵出口壓力進(jìn)行液壓泵故障診斷的方法，對(duì)壓力信號(hào)進(jìn)行頻譜分解，提取液壓泵出口處壓力信號(hào)的故障特征。在國(guó)外，Wang等[10]提出了基于數(shù)控組合消噪法和Hilbert-Huang變換的故障特征提取方法，提取了泵振動(dòng)信號(hào)的故障特征；Liu等[11]將統(tǒng)計(jì)特性用于描述動(dòng)態(tài)的壓力信號(hào)，分析了泵出口壓力信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性。目前，從對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)調(diào)研的結(jié)果來(lái)看，對(duì)泵出口流量信號(hào)進(jìn)行特征提取的研究成果鮮有文獻(xiàn)報(bào)道，而利用振動(dòng)烈度理論，通過(guò)提取液壓泵振動(dòng)信號(hào)、流量信號(hào)和壓力信號(hào)烈度特征因子的方法來(lái)分析液壓泵故障程度的研究更是少之又少。

振動(dòng)烈度是能夠反映機(jī)器振動(dòng)狀態(tài)簡(jiǎn)明綜合、實(shí)用有效的特征量，目前在大型機(jī)械裝備的振動(dòng)監(jiān)測(cè)和狀態(tài)評(píng)估研究中已取得成功應(yīng)用[12-13]，其基礎(chǔ)理論比較成熟，利用該理論開(kāi)展液壓泵狀態(tài)評(píng)估研究工作是完全可行的。本文在這些研究成果基礎(chǔ)上，提出一種基于振動(dòng)烈度的多傳感器信息特征提取方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集液壓泵滑靴不同程度磨損故障狀態(tài)的泵殼振動(dòng)信號(hào)、泵出口流量信號(hào)和壓力信號(hào)進(jìn)行濾波降噪；利用振動(dòng)烈度理論的頻域計(jì)算方法對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行烈度特征提取，并對(duì)三種信號(hào)的烈度特征進(jìn)行故障敏感性分析，為液壓泵的狀態(tài)評(píng)估提供更多且有效的特征信息，進(jìn)一步加強(qiáng)故障特征信息的完備性，為液壓泵健康狀態(tài)評(píng)估方法的研究奠定理論基礎(chǔ)。

1 振動(dòng)烈度的基本理論

1.1 振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法[14]

振動(dòng)烈度是指機(jī)械振動(dòng)速度的均方根值，即振動(dòng)速度的有效值，它反映了包含各次諧波能量的總振動(dòng)能量的大小，其表達(dá)式為：

(1)

式中:T為所測(cè)信號(hào)的長(zhǎng)度；v(t)為物體的振動(dòng)速度。

若試驗(yàn)中所測(cè)得的信號(hào)為離散信號(hào)，則式(1)可以寫(xiě)為：

(2)

式中：N為離散信號(hào)總數(shù)；v(n)為第n個(gè)離散速度信號(hào)。

利用離散傅里葉變換(DFT)理論，可得頻域上信號(hào)X(k)的表達(dá)式：

(3)

式中：x(n)為實(shí)測(cè)N點(diǎn)振動(dòng)信號(hào)。

進(jìn)而求得信號(hào)的單邊幅值譜Ak和諧波頻率fk為

(4)

(5)

根據(jù)信號(hào)x(n)的類型，分以下3種情況來(lái)計(jì)算頻率在fa～fb范圍上的位移、速度和加速度信號(hào)振動(dòng)烈度。

若x(n)為振動(dòng)位移信號(hào)，單位為mm，則在頻率范圍fa～fb上的振動(dòng)烈度為：

(6)

若x(n)為振動(dòng)速度信號(hào)，單位為mm/s,則在頻率范圍fa～fb上的振動(dòng)烈度為：

(7)

若x(n)為振動(dòng)加速度信號(hào),單位為mm/s2,則在頻率范圍fa～fb上的振動(dòng)烈度為：

(8)

式中：fs為信號(hào)采樣頻率；ka為大于Nfa/fs的最小整數(shù)；kb為小于Nfb/fs的最大整數(shù)。

相對(duì)于振動(dòng)烈度的時(shí)域計(jì)算方法，頻域計(jì)算方法對(duì)信號(hào)類型的適用性強(qiáng)，能提取出位移、速度和加速度信號(hào)的烈度特征，避免了利用微積分進(jìn)行信號(hào)類型轉(zhuǎn)換等處理過(guò)程，且頻率范圍可根據(jù)實(shí)際需要來(lái)自行劃分。

1.2 信號(hào)烈度特征提取的物理量轉(zhuǎn)換

液壓泵端蓋的振動(dòng)信號(hào)可以直接用振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法提取烈度特征因子，而泵出口流量信號(hào)和壓力信號(hào)則需通過(guò)物理量轉(zhuǎn)換法轉(zhuǎn)換成速度信號(hào)和加速度信號(hào)才能提取出與其相對(duì)應(yīng)的烈度特征因子。

1.2.1 泵出口流量信號(hào)的物理量轉(zhuǎn)換

已知液壓泵輸出端的瞬時(shí)流量為qsh，輸出端液壓管路內(nèi)徑為D，根據(jù)流體連續(xù)性方程，可得液壓泵出口油液瞬時(shí)流速vsh為：

(9)

通過(guò)物理量轉(zhuǎn)換法將流量信號(hào)轉(zhuǎn)換成流速信號(hào)，就可以用振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法提取泵出口流量信號(hào)的烈度特征因子。

1.2.2 泵出口壓力信號(hào)的物理量轉(zhuǎn)換

壓油過(guò)程中作用在柱塞底部的瞬時(shí)軸向液壓力Fb可通過(guò)下式計(jì)算：

(10)

式中：Pb為泵出口的瞬時(shí)壓力；d為液壓泵的柱塞直徑。

該瞬時(shí)軸向液壓力Fb能表征柱塞泵故障時(shí)帶有壓力脈動(dòng)液體對(duì)柱塞的作用力波動(dòng)情況。

設(shè)柱塞的質(zhì)量m，根據(jù)牛頓定律可得，該瞬時(shí)軸向液壓力Fb對(duì)柱塞產(chǎn)生的瞬時(shí)加速度a為：

(11)

振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算法可以處理液壓泵輸出端壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換后的瞬時(shí)加速度信號(hào)，相當(dāng)于間接分析了柱塞泵輸出端的壓力信號(hào)，從而能用該方法提取壓力信號(hào)的烈度特征值。

2 多傳感器信息烈度特征提取方法

用單一故障信號(hào)來(lái)評(píng)估液壓泵的工作狀態(tài)，其評(píng)估結(jié)果存在較大的模糊性，采用多傳感器信息進(jìn)行綜合分析能提高故障評(píng)估的準(zhǔn)確性。為此，本文將對(duì)采集的液壓泵端蓋振動(dòng)信號(hào)、泵出口流量信號(hào)和壓力信號(hào)三路傳感器信息進(jìn)行烈度特征因子的提取，以增加液壓泵故障烈度特征信息的完備性。

多傳感器信息烈度特征提取方法的實(shí)現(xiàn)如圖1所示。

圖1 多傳感器信息烈度特征提取流程圖Fig.1 Multi-sensor information intensity feature extraction flow chart

多傳感器信息烈度特征提取方法具體步驟如下：

(1)對(duì)采集的三種信號(hào)分別進(jìn)行小波包消噪，去除強(qiáng)噪聲背景的干擾，得到消噪后的振動(dòng)信號(hào)、流量信號(hào)和壓力信號(hào)。

(2)利用物理量轉(zhuǎn)換的方法將消噪后的流量信號(hào)和壓力信號(hào)分別轉(zhuǎn)換成速度信號(hào)和加速度信號(hào)，以滿足振動(dòng)烈度的頻域計(jì)算方法的條件。

(3)利用DFT方法計(jì)算三路信號(hào)的單邊幅值譜Ak和諧波頻率fk，并給出位移、速度和加速度三類信號(hào)的烈度計(jì)算公式。

(4)判定給定信號(hào)類別，選擇相對(duì)應(yīng)的振動(dòng)烈度計(jì)算公式，分別提取出振動(dòng)、流量和壓力烈度特征。

3 液壓泵故障多傳感器信息特征提取及烈度特征因子的敏感性分析

本實(shí)驗(yàn)是在變工況液壓泵故障模擬及狀態(tài)檢測(cè)綜合試驗(yàn)臺(tái)上完成的，試驗(yàn)臺(tái)實(shí)物如圖2所示，試驗(yàn)臺(tái)原理，如圖3所示。

圖2 液壓泵故障模擬及狀態(tài)檢測(cè)綜合試驗(yàn)臺(tái)Fig.2 Hydraulic pump fault simulation and state detection comprehensive test bench

圖3 試驗(yàn)臺(tái)原理圖Fig.3 Schematic diagram of test bench

以10MCY14-1B型號(hào)軸向柱塞泵為研究對(duì)象,電機(jī)額定轉(zhuǎn)速設(shè)為1 500 r/min，調(diào)定工作壓力為10 MPa。該實(shí)驗(yàn)臺(tái)在液壓泵端蓋上安裝了加速度傳感器，在泵出口安裝了流量傳感器和壓力傳感器。

人為設(shè)計(jì)軸向柱塞泵單柱塞滑靴磨損故障3種樣本，共設(shè)置了四種工作狀態(tài)：正常狀態(tài)、磨損1(滑靴外邊緣磨損量為1.5 mm)、磨損2(滑靴外邊緣磨損量為2 mm)和磨損3(滑靴外邊緣磨損量為2.5 mm)，滑靴磨損情況如圖4所示。設(shè)置采樣頻率為10 kHz，進(jìn)行信號(hào)采集。

圖4 單柱塞滑靴外邊緣磨損情況Fig.4 Wear condition of outer edge of single plunger slipper

3.1 多傳感器信息振動(dòng)烈度的特征提取

3.1.1 振動(dòng)信號(hào)的烈度特征提取

液壓泵滑靴在正常狀態(tài)、磨損1、磨損2和磨損3四種工作狀態(tài)下的原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形，如圖5所示。從圖中可以看出，隨著滑靴工作過(guò)程中磨損量的增大，泵的振動(dòng)加速度幅值變大，造成液壓泵振動(dòng)激烈程度的增加。但是從時(shí)域圖中無(wú)法得到滑靴磨損故障的明顯特征。

圖5 原始振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形圖Fig.5 Time domain waveform of original vibration signal

利用小波包分析方法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行消噪處理，得到有用信號(hào)，再對(duì)有用信號(hào)進(jìn)行功率譜分析，消噪后的振動(dòng)信號(hào)功率譜如圖6所示。

從圖6中可以看出，隨著滑靴磨損量的增大，振動(dòng)能量值在175 Hz及其2、3、4倍頻處會(huì)有不同程度的增大。但同樣無(wú)法找出明確的特征規(guī)律。

用振動(dòng)烈度特征提取方法對(duì)液壓泵四種工作狀態(tài)分別提取5組消噪后振動(dòng)信號(hào)的烈度特征值，如表1所示。由表1可得，隨著滑靴工作時(shí)磨損量的增大，泵振動(dòng)信號(hào)的烈度特征值也在持續(xù)增加。因此，可以將振動(dòng)信號(hào)的烈度特征作為滑靴磨損故障的一個(gè)敏感性因子來(lái)表征液壓泵的滑靴工作狀態(tài)。

圖6 消噪后的振動(dòng)信號(hào)功率譜圖Fig.6 Power spectrum of vibration signal after denoising

工作狀態(tài)正常磨損1磨損2磨損3振動(dòng)烈度特征值/(mm·s-1)0.235 71.063 11.731 42.624 20.241 21.059 41.746 52.624 80.229 71.067 81.734 92.630 20.236 61.071 21.729 82.621 50.240 61.062 41.731 52.623 5

3.1.2 流量信號(hào)的烈度特征提取

液壓泵在這四種工作狀態(tài)下的原始流量信號(hào)時(shí)域波形，如圖7所示。從圖中可以看出，泵在正常工作狀態(tài)時(shí)輸出端流量集中在15 L/min左右，在磨損1時(shí)輸出端流量集中在13.8 L/min左右，在磨損2時(shí)輸出端流量集中在12.8 L/min左右，在磨損3時(shí)輸出端流量集中在12 L/min左右。由此可知，隨著滑靴工作時(shí)磨損程度的加劇，液壓泵輸出端流量在不斷減少，泵的泄漏量在持續(xù)增大，泵的容積效率越來(lái)越小。

圖7 原始流量信號(hào)時(shí)域波形圖Fig.7 Time domain waveform of original flow signal

對(duì)原始流量信號(hào)進(jìn)行消噪處理，得到消噪后的流量信號(hào)，再對(duì)消噪后的流量信號(hào)進(jìn)行功率譜分析，消噪后的流量信號(hào)功率譜，如圖8所示。

圖8 消噪后的流量信號(hào)功率譜圖Fig.8 Power spectrum of flow signal after denoising

從圖8可以看出，隨著滑靴工作時(shí)磨損程度的加劇，流量信號(hào)能量值在50 Hz及其倍頻會(huì)有不同程度的降低。這說(shuō)明，隨著滑靴磨損程度的加劇，泵的流量損失越來(lái)越大，泵出口流量信號(hào)的能量值不斷降低，幅值持續(xù)減小。

求取5組泵出口流量信號(hào)的烈度特征值，如表2所示。由表2可知，隨著滑靴磨損程度的加劇，流量信號(hào)的烈度特征值在緩慢減小。這說(shuō)明，流量信號(hào)的烈度也可作為滑靴磨損故障的一個(gè)敏感特征因子。

表2 流量信號(hào)的烈度特征值

3.1.3 壓力信號(hào)的烈度特征提取

液壓泵在這四種工作狀態(tài)下的原始?jí)毫π盘?hào)時(shí)域波形如圖9所示。從圖中可以看出，泵出口壓力信號(hào)在10 MPa壓力上下波動(dòng)，且隨著液壓泵滑靴磨損情況的惡化，泵出口壓力幅值逐漸變大。

圖9 原始?jí)毫π盘?hào)時(shí)域波形圖Fig.9 Time domain waveform of original pressure signal

利用小波包消噪方法對(duì)原始?jí)毫π盘?hào)進(jìn)行消噪處理，得到有用信號(hào)，再對(duì)有用信號(hào)進(jìn)行功率譜分析，消噪后的壓力信號(hào)功率譜，如圖10所示。

圖10 消噪后的壓力信號(hào)功率譜圖Fig.10 Power spectrum of pressure signal after denoising

從圖10中可以看出，隨著液壓泵滑靴工作時(shí)磨損情況的惡化，壓力能量值在50 Hz及其倍頻處會(huì)有不同程度的增大。這表明，隨著液壓泵滑靴工作時(shí)磨損程度的增加，柱塞底部的軸向沖擊程度逐漸加劇。

根據(jù)不同工作狀態(tài)分別求取5組壓力信號(hào)烈度特征值，如表3所示。由表3可知，隨著液壓泵滑靴磨損情況的惡化，壓力信號(hào)的烈度特征值大幅度地增加，表明用壓力信號(hào)的烈度特征值也能反映液壓泵的運(yùn)行情況?？梢杂脡毫π盘?hào)的烈度特征作為滑靴磨損故障的一個(gè)敏感性因子來(lái)評(píng)估液壓泵的工作狀態(tài)。

表3 壓力信號(hào)的烈度特征值

3.2 烈度特征因子的敏感性分析

由表1、表2和表3的分析結(jié)果可知，這三種信號(hào)烈度特征因子對(duì)不同程度滑靴磨損狀態(tài)都有一定的敏感性。為了進(jìn)一步研究這三種信號(hào)烈度特征因子的敏感程度，人為磨損7個(gè)不同外邊緣磨損量的滑靴磨損樣本，每種樣件分別采集5組泵端蓋振動(dòng)信號(hào)、泵出口流量信號(hào)和壓力信號(hào)，并提取其信號(hào)烈度特征值，再分別對(duì)這三種信號(hào)的烈度特征因子求取平均值，其結(jié)果如附表1所示，并用折線描繪磨損量與三種信號(hào)烈度特征因子的對(duì)應(yīng)變化規(guī)律，如圖11所示。

圖11 三種烈度特征因子的比較Fig.11 Comparison of three intensity characteristic factors

從圖11中可知，隨著柱塞泵滑靴磨損程度的加劇，振動(dòng)信號(hào)、流量信號(hào)和壓力信號(hào)的烈度特征因子都有不同程度的變化，壓力信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的烈度特征因子隨柱塞泵滑靴磨損程度的增大均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，而流量信號(hào)的烈度特征因子卻呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

為了比較這三種信號(hào)烈度特征因子對(duì)滑靴磨損故障的敏感程度，引入了敏感度系數(shù)的概念[15]，將某信號(hào)烈度特征因子隨滑靴磨損量變化曲線斜率的絕對(duì)值定義為烈度特征敏感度系數(shù)S，其計(jì)算公式為：

(12)

式中:ΔC為磨損量的變化量；ΔVms為對(duì)應(yīng)ΔC的信號(hào)烈度特征變化量。

根據(jù)附表1的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)相鄰磨損量對(duì)應(yīng)的烈度因子坐標(biāo)值，分段計(jì)算出對(duì)應(yīng)磨損量區(qū)間變化的烈度因子敏感度系數(shù)，如表4所示。用階梯折線描繪敏感度系數(shù)的變化規(guī)律，如圖12所示。由圖可知，壓力烈度特征因子的敏感度系數(shù)明顯高于振動(dòng)烈度特征因子和流量烈度特征因子，而振動(dòng)烈度特征因子的敏感度系數(shù)又略高于流量烈度特征因子。因此，壓力烈度特征因子對(duì)滑靴磨損故障的敏感性最佳，其次是振動(dòng)烈度特征因子，而流量烈度特征因子的敏感性較弱。

表4 不同磨損量的烈度因子敏感度系數(shù)

圖12 烈度特征因子的敏感度系數(shù)Fig.12 Sensitivity coefficient of intensity characterization factor

在液壓泵的故障特征提取研究中，從幅值域的角度我課題組曾進(jìn)行過(guò)5種無(wú)量綱指標(biāo)的特征提取研究，分析了單一指標(biāo)對(duì)液壓泵不同故障的敏感性[16]。從時(shí)頻域的角度又針對(duì)滑靴磨損不同程度故障研究了頻帶能量特征信息的變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)隨著故障程度的增加頻帶能量特征的幅值變化并不十分顯著[17]。而本文從頻域角度研究了振動(dòng)烈度特征的提取方法和敏感性，通過(guò)烈度特征的分析發(fā)現(xiàn)烈度特征指標(biāo)對(duì)滑靴磨損故障反映較為敏感，通過(guò)三種烈度特征的綜合分析不僅可以找到某一故障的烈度特征發(fā)展規(guī)律，而且還能用烈度特征指標(biāo)反映出液壓泵的運(yùn)行狀態(tài)，為液壓泵的故障診斷和狀態(tài)評(píng)估方法的研究均能提供可靠的知識(shí)信息。從圖11可以發(fā)現(xiàn)烈度特征值和磨損量有直接關(guān)系，能夠通過(guò)烈度特征因子的變化判斷出液壓泵的滑靴磨損程度，進(jìn)而能夠判斷液壓泵所處的工作狀態(tài)。

4 總 結(jié)

(1)提出了多傳感器信息的振動(dòng)烈度特征提取方法，首次利用振動(dòng)烈度理論提取出流量信號(hào)和壓力信號(hào)的烈度特征。

(2)提取出了反映液壓泵滑靴不同磨損程度的泵端蓋振動(dòng)信號(hào)、泵出口流量信號(hào)和壓力信號(hào)的烈度特征因子，增加了液壓泵滑靴磨損故障特征信息的完備性。

(3)對(duì)多傳感器信號(hào)烈度特征進(jìn)行了敏感性分析，結(jié)果表明：壓力信號(hào)的烈度特征因子敏感性最好，其次是振動(dòng)信號(hào)，而流量信號(hào)的敏感性較差。

附錄

表1多信號(hào)烈度特征值

Tab.1Multisignalintensityeigenvalue

磨損量/mm00.511.522.533.5振動(dòng)烈度0.236 50.642 11.064 81.436 01.734 82.246 02.624 83.281 9特征值/0.231 60.647 81.052 41.467 91.742 32.264 82.645 63.269 4(mm·s-1)0.240 50.642 91.069 61.401 61.752 42.225 62.607 83.316 50.229 80.639 61.048 61.459 61.724 52.179 82.634 53.279 60.234 50.637 81.076 41.423 61.727 82.456 42.617 53.201 5平均值0.234 60.642 01.062 41.437 71.736 42.274 52.626 03.269 8流量烈度1.019 70.845 60.797 60.721 60.640 60.548 70.427 20.392 7特征值/1.148 50.867 50.768 40.720 40.624 80.541 60.431 60.387 5(mm·s-1)1.085 40.839 60.796 00.724 50.657 80.534 80.418 50.408 51.007 50.857 60.784 80.723 60.647 50.561 40.423 60.389 41.048 90.853 60.801 60.721 00.634 50.546 50.428 50.391 6平均值1.062 00.852 80.789 70.722 20.641 00.546 60.425 90.393 9壓力烈度0.550 53.065 24.011 06.321 09.416 511.245 412.944 614.213 1特征值/0.652 43.485 64.656 26.482 59.248 511.058 612.845 314.486 5(mm·s-1)0.547 63.048 54.256 46.513 69.368 511.425 312.768 314.136 50.585 42.948 24.028 66.279 89.848 611.248 013.012 514.234 60.524 83.204 54.148 66.378 69.678 411.416 512.865 814.156 3平均值0.572 13.150 44.220 26.395 19.512 111.278 812.887 314.245 4