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.     

基于局域波和混沌的转子系统早期碰摩故障诊断

为实现低信噪比下的微弱信号检测,提出一种基于局域波和混沌的微弱信号检测方法.将微弱的故障信号分解为有限的并且具有不同基本模式的分量,每个分量为单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,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.对转子系统早期碰摩故障信号检测结果说明了该方法的有效性.     

混沌振子在流体输送管道泄漏检测中的应用

流体输送管道在泄漏时会产生微弱的周期性的次声波信号。首先介绍了一种混沌振子的特性,然后阐述了利用此种振子建立模型,检测微弱周期信号从而判定泄漏的基本原理和操作流程。通过理论分析及仿真、实测数据处理验证了这种泄漏检测方法的可行性。     

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.     

基于混沌和符号序列统计的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障的特征信号处于较低频带内、容易被噪声淹没、难以检测的问题，提出了基于混沌和符号序列统计的滚动轴承故障诊断方法．该方法利用混沌振子对微弱周期信号的敏感性，通过检测处于低频带内的故障特征周期信号来诊断轴承故障，同时采用符号序列统计量来识别振子状态的变化，达到了客观、自动识别振子状态和确定故障的目的．通过诊断滚动轴承的滚动体故障和内圈故障，验证了该方法的有效性．     

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。     

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。     

基于改进型振子差分的微弱正弦信号检测

在信息检测领域,微弱信号检测是目前的研究热点之一.为了检测更低信噪比下的纳伏级微弱正弦信号,综合考虑混沌系统检测信号的灵敏度和工作稳定性2方面,建立了改进型双振子差分检测模型.通过振子差分对相空间中的周期部分和共模噪声的抑制特性,利用差分波形图检测微弱正弦信号.仿真实验结果表明:改进型的差分振子可以更好地对微弱正弦信号进行检测,且该方法具有稳定性高、灵敏度高、直观、易于实现等优点.     

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.     

基于随机共振大参数微弱周期信号检测

研究了非线性双稳系统的动力学机理,根据非线性系统产生随机共振的同步条件,提出了不满足绝热近似理论的大参数微弱信号实现随机共振的方法。通过对系统参数的适当调整,实现了大频率信号和大强度噪声淹没的微弱周期信号的检测。理论分析和仿真实验表明,该方法有效地实现了大参数微弱信号随机共振,使得利用随机共振法检测大参数微弱周期信号不再局限于尺度变换法。     

二维耦合Rossler振子系统在弱耦合下的动力学行为

以Rossler振子为例,讨论了二维耦合混沌振子系统在最近邻耦合作用下的动力学行为,发现在极弱耦合作用下,高维的超混沌态可转变为周期的广义的伸展态,这种自组织行为是由于单个振混沌特性和振子之间的共振作用所产生的。     

基于差分Poincaré映射的间歇混沌信号判别方法

针对混沌振子微弱信号检测中间歇混沌信号难以判别的问题,利用混沌系统的参数敏感特性,提出一种差分Poincar6映射判别方法,实现强噪声干扰下输出间歇混沌信号的判别.该方法选取周期激励幅值具有微小差异的两个混沌振子的Poincaré映射进行差值运算,利用周期状态下输出信号收敛,而混沌状态下输出信号分离的特点,降低了噪声对周期区域的影响,使可检测输入信号的信噪比达到了-87 dB.实验表明,在时域或Poincaré映射已经无法进行分辨的情况下,该方法仍然实现了检测系统输出间歇混沌信号的有效判别.     

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。     

基于变尺度杜芬阵列的超声非线性输出信号检测

针对超声非线性输出信号中二次谐波信号比较弱、且是经过复杂传播的非线性时间序列,利用变尺度杜芬阵列对超声非线性输出信号进行检测评估材料的疲劳损伤。首先对杜芬振子进行频率变换、分析初始相位对检测结果的影响,构建检测实际工程信号的杜芬阵列模型,并对超声非线性输出信号进行变尺度变换,使杜芬阵列与超声非线性输出信号相匹配。当处理信号输入杜芬阵列模型时,第二个杜芬振子相轨迹由混沌状态过渡至大尺度周期状态,微弱二次谐波信号可以被有效的检测出来。根据杜芬振子总驱动力幅值和响应信号幅值之间的对应关系对二次谐波信号幅值进行有效估算。最后,探究随机噪声对检测模型的影响,当待测信号含有噪声时,杜芬振子相图仍变为大尺度周期状态,随着信噪比降低,相轨迹越来越粗糙,且稳定性变差。以上分析表明,利用构建的杜芬阵列模型能够有效检测超声非线性输出信号的二次谐波,对材料的疲劳损伤状态进行有效评估。     

用外加周期信号控制时空混沌中的相同步

以一维驱动非线性漂移波方程为模型,研究了利用外加周期信号成功地对时空混沌进行非反馈控制过程中的相同步.在驱动波坐标系中,系统可以被变换成一组在周期势中运动的耦合振子(模式),这些模式通过相同步被控制信号逐一控制.研究发现,内部模式对外加周期信号的响应方式有2种;一些模式表现出锁频,另一些模式则观察到了一种特殊的无锁频的相同步.     

A new complex Duffing oscillator used in complex signal detection

In view of the fact that complex signals are often used in the digital processing of certain systems such as digital communication and radar systems,a new complex Duffing equation is proposed.In addition,the dynamical behaviors are analyzed.By calculating the maximal Lyapunov exponent and power spectrum,we prove that the proposed complex differential equation has a chaotic solution or a large-scale periodic one depending on different parameters.Based on the proposed equation,we present a complex chaotic oscillator detection system of the Duffing type.Such a dynamic system is sensitive to the initial conditions and highly immune to complex white Gaussian noise,so it can be used to detect a weak complex signal against a background of strong noise.Results of the Monte-Carlo simulation show that the proposed detection system can effectively detect complex single frequency signals and linear frequency modulation signals with a guaranteed low false alarm rate.     

混沌振子用于强噪声下微弱正弦信号的检测

提出一种在强噪声背景下用混沌振子检测微弱周期正弦信号的时域信号处理方法 .计算机仿真结果表明 ,该方法能将可检信噪比范围扩大到 -4 6 .4d B,灵敏度达到± 0 .0 0 1 m V.