基于Duffing振子的微弱信号参数估计

针对传统Duffing系统在检测频率未知的微弱信号时用振子阵列会增加复杂度的问题,提出结合频谱分析和Duffing振子的频率检测方法,此外还给出信号幅度和初相位的估计方法。将待测信号输入到内置周期驱动力为0的Duffing振子检测系统,对其输出量作频谱分析得出信号频率;利用Lyapunov指数方法得到临界阈值fd;把待测信号分别输入到内置周期驱动力初相为0和π的Duffing振子检测系统,并通过Lyapunov指数方法求出系统发生相变时所对应的内置周期驱动力幅值,计算可得信号的幅度和初相位。仿真实验证明,该方法可检信噪比低至-43.01 dB,与传统Duffing振子系统相比,具有检测精度高、复杂度低的优点。     

分数阶Duffing系统动态特性研究及微弱信号检测（英文）

为了进一步提高微弱信号的检测能力,在更低信噪比环境下提取微弱信号的特征信息,提出采用分数阶Duffing系统实现微弱周期信号检测。基于常规Duffing-Holmes数学模型,通过加入分数阶微分算子引入了分数阶Duffing方程数学模型,利用变量代换对该模型进行改进可实现任意频率的微弱周期信号检测。研究分析系统阻尼比参数变化对系统非线性动力学特性的影响,给出了最佳阻尼比参数范围;研究了微分阶次与系统临界混沌阈值变化关系,得出微分阶次与系统临界混沌阈值成反比关系的结论。分别在高斯白噪声及色噪声背景下对微弱信号进行检测与识别,大量仿真结果表明,分数阶Duffing系统检测微弱信号的最低信噪比门限值比整数阶Duffing系统降低了10 dB,提高了检测微弱信号能力。     

分数阶Duffing系统动态特性研究及微弱信号检测

为了进一步提高微弱信号的检测能力,在更低信噪比环境下提取微弱信号的特征信息,提出采用分数阶Duffing系统实现微弱周期信号检测。基于常规Duffing-Holmes数学模型 ,通过加入分数阶微分算子引入了分数阶Duffing方程数学模型,利用变量代换对该模型进行改进可实现任意频率的微弱周期信号检测。研究分析系统阻尼比参数变化对系统非线性动力学特性的影响,给出了最佳阻尼比参数范围;研究了微分阶次与系统临界混沌阈值变化关系,得出微分阶次与系统临界混沌阈值成反比关系的结论。分别在高斯白噪声及色噪声背景下对微弱信号进行检测与识别,大量仿真结果表明,分数阶Duffing系统检测微弱信号的最低信噪比门限值比整数阶Duffing系统降低了10 dB,提高了检测微弱信号能力。     

基于双耦合混沌振子的未知频率弱信号检测

针对微弱信号检测的难点问题,提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法.利用双耦合Duffing系统相轨迹状态的跃迁对于输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测,同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量,有效地解决了单Duffing振子的微弱信号检测方法易受噪声影响产生误判的问题,突破了现有微弱信号混沌振子检测方法只能进行已知频率信号检测的局限性.仿真实验结果证明该方法确实能够较为准确地检测出输入微弱周期信号的频率,使微弱信号检测技术得到进一步完善.     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析Duffing振子的混沌特性及其检测原理,阐述基于相平面变化进行微弱信号的检测原理。利用MATLAB仿真的结果表明,Duffing振子对与周期策动力频率差较小的周期信号敏感,对纯噪声和频率较大的周期干扰信号具有免疫力。该振子应用于对已知频率的微弱信号的检测是可行的,并且有效、简单、便于应用。     

基于锁相环的Duffing振子弱信号时域检测方法研究

Duffing系统对特定信号敏感及对噪声免疫的特性,使其在微弱信号检测中有巨大潜在应用。待测信号首先通过锁相环电路得到信号的频率,再被输入混沌检测系统。在Duffing振子检测系统中,策动力变化时系统输出信号时序图呈现同步且规律性变化。据此可判断系统混沌状态,并得到精确的阈值,从而实现待测信号的检测。理论分析及仿真结果表明,较之传统做法,此方法可检测未知频率的信号,更易于实现且节省大量仿真时间,因此在实际应用中具有重大意义。     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

利用混沌吸引子阶跃变化现象检测滚动轴承微弱故障

针对现有的基于混沌振子的微弱信号检测方法存在混沌状态判据计算复杂、混沌状态临界点难以精确确定的问题,提出一种基于混沌吸引子形状阶跃变化的微弱信号检测方法。通过分析典型的混沌系统的动力学特性,将吸引子出现阶跃变化作为存在待测频率信号的判断依据,提出自适应选取阈值和自动判断混沌吸引子变化的方法,在此基础上,设计基于混沌吸引子形状阶跃变化的微弱信号检测系统。最终将该系统应用于滚动轴承的早期微弱故障诊断中。研究结果表明:该方法为基于混沌振子的微弱信号检测提供了一种具有新定量判断准则的方法,不仅能够实现自动检测微弱信号频率,提高基于混沌振子的微弱信号检测方法的检测性能,而且在滚动轴承的微弱故障信号检测中易于实现,具有实际应用价值。     

基于Duffing振子的低压电力线载波信号检测系统

针对低压电力线载波通信中各种噪声干扰和信号衰减较强的问题,引入了混沌检测微弱信号理论,利用混沌振子对强噪声背景下特定频率的微弱信号十分敏感的特性,将微弱载波信号作为混沌振子的系统参数,系统参数在临界值附近微小的变化将会引起系统状态的改变,根据状态改变所需条件估计出微弱载波信号的参数。依据此原理,通过对Duffing振子(一种混沌振子系统)的系统参数进行定量分析,建立基于Duffing振子的低压电力线QPSK(正交相移键控)载波信号检测系统,并通过在低压电力线传输模型上对该检测系统进行测试,实验表明,在低压电力线噪声环境下该检测系统能够准确检测15m V以上的QPSK载波信号的相位分量,而且能有效地抵抗背景噪声干扰,并对典型的持续时间在120μs以下的脉冲噪声也有很好的抑制作用,大大降低了数据传输中因脉冲噪声引起的比特(位)错误和突发错误。     

微弱信号混沌检测系统混沌阈值的确定

为确定用混沌系统检测微弱信号时混沌态到大尺度周期态的阈值,采用Melnikov函数方法求出了一类软弹簧Duffing振子的混沌阈值;并理论预测出了不同参数(α,ω)下混沌带存在的区域.结果表明,数值仿真值与理论预测值是一致的.通过大量的实验得出了调整系统参数(包括外加激励的振幅、频率、初值)对系统运动产生影响的规律.     

利用单向驱动非线性耦合Duffing振子检测微弱信号

针对单个Duffing振子检测微弱信号时相变判别计算量大、时间长、不易把握等问题,建立了一个单向驱动非线性耦合Duffing振子系统,根据横向Lyapunov指数分析了系统在混沌态到大尺度周期态时振子间运动轨迹的同步演化特性,提出了利用同步误差来判别相变的新方法。实验仿真表明,在强噪声背景下该耦合系统仍能够正确快速地检测出微弱信号。     

Duffing混沌振子微弱信号检测方法研究

研究了采用Duffing混沌振子检测微弱正弦信号频率的可行性并分析了检测性能,提出了利用混沌振子输出方差极值对来检测微弱正弦信号的方法。首先根据混沌振子周期策动力与待测信号频率相等时,系统输出方差值最大这一性质,研究了采样频率对检测结果的影响。实验结果表明,通过增大采样频率并增加数据序列长度,在信噪比-45 dB时可以检测出信号。然后,将此性质应用于与周期策动力有随机相位差的正弦信号检测中,发现在二者频率接近或相等时,系统输出方差值发生跳变,出现一个极大值和一个极小值对,通过这一新的特性可以检测出与激励信号有相位差的信号频率。最后将此方法成功应用于调幅波的频率检测中。     

基于 FPGA 的微弱信号检测与实现技术

研究了杜芬混沌振子(Duffing chaos oscillator)微弱信号检测算法及其现场可编程门阵列(field programmable gate arrays,FPGA)实现技术.根据杜芬系统在混沌和大周期2种状态下相图的明显区别,运用基于相图分割的信号检测方法,在FPGA上实现了杜芬混沌算法与系统状态判别方法的结合.根据并行运算与流水线原理,对杜芬方程的结构进行调整.采用递推数列的方法计算正弦值,以便节约存储空间.使用VHDL硬件语言设计了杜芬阵子系统中核心的四阶龙格库塔(fourth order Runge Kutta algorithm,RK4)模块和状态检测模块,在vivado集成开发环境下仿真验证了设计的正确性.通过改变策动力的频率,系统可以检测各种频率的微弱正弦信号.经判断,该系统可实现对与系统信号同频率信号的检测.     

基于局域波和混沌的转子系统早期故障诊断

针对转子系统早期微弱故障诊断问题,提出了一种基于局域波分析和混沌相结合的故障诊断新方法.分析了Duffing混沌振子的混沌运动,说明混沌振子的非平衡相变对微弱信号的敏感性和对白噪声的免疫力.可以通过混沌振子由混沌运动到大周期运动的相变识别微弱信号的特征频率成分.由于实际检测信号为多分量信号,若直接输入Duffing振子达不到检测识别目的.为了消除其他成分的干扰,利用局域波分解,任何复杂的信号都可以分解为有限的并且具有不同的基本模式分量,每个分量是单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期不对中故障信号进行检测结果证明了方法的有效性.     

基于Duffing混沌振子的电缆绝缘劣化监测方法研究

交联聚乙烯（XLPE）电力电缆的绝缘性能与水树枝的形成发展密切相关。为实现对XLPE电缆的绝缘状态监测,本文选择交流电压叠加法,利用Duffing混沌振子模型对噪声抑制而对特定频率信号敏感的特性,建立周期策动力为1 Hz的Duffing混沌振子系统,实现了对1 Hz特征电流的精确测量。仿真结果表明,该系统检测精度能达到10 nA。     

基于混沌振子探测微弱动态周期测量信号

介绍了Duffing振子检测微弱信号的原理和过程以及利用混沌振子来检测淹没在强噪声背景中的微弱动态周期测量信号的方法．理论分析和仿真实验均表明混沌振子能有效地检测微弱动态周期信号．该检测方法既能形成一种独立的检测理论，也可以作为现行微弱信号检测理论的有效补充．     

基于注入式Duffing振子配电网故障选线

针对传统注入法故障选线受高阻限制,提出注入式Duffing振子选线方法。对Duffing振子进行尺度变化,使其适用于电网大频率信号检测。Duffing振子对和内策动力信号同频的外部信号有较高的灵敏度,且Duffing振子的抗噪性良好。配电网发生故障后,提取各线路注入信号作为Duffing振子的输入,系统会因外界策动力不同迅速发生相应相变,通过龙格库塔求解,得到系统三维相图轨迹,用纹理参数对其进行分析,给出数值判据以达到智能选线目的。仿真实验证明了方法的准确性。     

Duffing振子的两种检测微弱信号的方法及区别

分析了Duffing振子的混沌运动特征，阐述了两种检测微弱信号的方法：一是利用该振子对与参考信号角频差较小的周期小信号的敏感性、对白噪声及参考信号角频差较大的周期的免疫力来检测微弱信号，二是通过改变噪声强度或调节系统本身的参数产生随机共振来提取微弱信号。对两种方法的机理进行了比较，指出了二者的区别。     

基于Duffing混沌振子的微弱泥浆脉冲信号提取研究

针对无线随钻测量中泥浆脉冲信号信噪比大、有用信号提取难的问题,本文首先对泥浆脉冲信号的组成成份进行了分析,然后将Duffing混沌振子算法应用到了泥浆脉冲信号的提取上.由于Duffing混沌振子算法具备对初值敏感、对噪声具有较好的抵抗力等优点,所以在检测微弱泥浆脉冲信号时能够表现出良好的效果,从而实现对微弱泥浆脉冲信号的提取.该算法能满足工程应用的要求,可为泥浆脉冲信号提取提供新的思路.     

基于Lyapunov指数Duffing混沌检测系统状态的判定

为解决Duffing混沌检测系统状态判定的准确性,克服直观相图判定法存在的不足,提出了采用Lyapunov指数定量地判定Duffing混沌检测系统状态的方法.在分析判定方法及Duffing系统中Lyapunov指数算法的基础上,进行了系统仿真和数据分析,结果验证了利用Lyapunov指数判定Duffing系统状态的可行性,从而能有效地应用于微弱信号检测,保证信号检测的可靠性.