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。     

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。     

变步长随机共振的微弱周期信号检测

在以朗之万方程建立的随机共振数学模型中,现有文献在求解该数学模型时都将计算步长取固定值,文章通过理论分析说明了固定步长的缺陷,提出了调节计算步长的检测方法。以双稳态随机共振系统为基础,把计算步长作为可调参数来讨论其对随机共振的影响,结果表明调节计算步长能有效地提高被检测信号的检测率。     

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。     

带广义积分边值条件的分数阶朗之万方程的解

研究了一类带有广义分数阶积分边值条件的非线性分数阶朗之万方程。利用Banach压缩映像原理和Leray-Schauder度理论,得到该边值问题解的存在性和唯一性。     

改进型双稳随机共振系统及其在轴承故障诊断的应用

针对经典双稳随机共振系统(CBSR)的输出饱和现象降低系统输出信噪比的问题,提出一种改进型双稳随机共振系统。将CBSR中限制粒子运动的四次型势函数改进为分段二次型双稳势函数,并代入到由势函数、噪声以及微弱周期信号驱动的朗之万方程中,得到非饱和分段双稳随机共振系统。该系统结构简单,可通过调节系统参数实现最佳随机共振。进一步,通过绝热近似理论,得到表征系统性能的输出信噪比表达式,当输出信噪比随系统参数以及噪声参数增加呈现非单调变化时,系统发生随机共振。将改进系统应用于轴承故障诊断,结果表明,在相同参数下,改进系统的输出信噪比共振曲线整体高于CBSR及分段非线性双稳随机共振系统(PNBSR),系统能够有效检测出故障信号频率,在内外圈故障诊断中,输出信噪比较PNBSR系统分别提高了2.4 dB与1.8 dB,证明改进系统可有效增强系统输出信噪比。     

基于同时调节参数和噪声强度的随机共振性能分析

简要介绍了随机共振,并以双势阱朗之万方程为例对产生随机共振的三种方法进行了分析及比较.当以输出信噪比为度量方式时,同时调节系统参数和噪声强度要优于仅调节系统参数或仅调节噪声强度,且其最大值取在噪声下边界上.于是,可以首先将噪声固定在其最小值,然后通过调节系统参数获得最大输出信噪比.     

一种非线性双稳系统的微弱信号捕获装置设计

基于信号检测技术中随机共振的原理,采用数值模拟手段,建立脉冲多普勒信号检测的随机共振系统;对信号进行频率压缩,使之变为满足发生随机共振条件的低频信号,实现随机共振;给出信号检测的随机共振软件程序、硬件电路,实现强噪声环境下对较大频率微弱信号的捕获。     

多频信号的多尺度随机共振检测方法及应用

基于随机共振的基本原理,采用多尺度随机共振变换的方法用于多频微弱信号的检测,通过调节双稳态随机共振系统参数、噪声强度,将单频微弱信号上产生的随机共振效应扩展到多频信号,实现多频信号的同时检测.结果表明,该方法可从高噪声背景中有效地提取出多频信号,尤其对于多频大参数信号的检测,多尺度随机共振变换有着更好的性能.     

基于随机共振的混合频率微弱信号检测

非线性随机共振系统,为高噪声背景下微弱信号的检测提供了新方法.由于在检测微弱信号时受小频率参数和微弱信号幅度的约束,给实际应用带来了很大的困难.针对这一问题,利用归一化变换的随机共振微弱信号检测方法,通过引入归一化变换因子,消除随机共振系统对待测信号频率的限制,实现在高噪声背景下,混有高、低频待测信号的检测.理论分析和仿真结果表明:对埋在高噪声中的高、低频混合微弱信号,采用归一化变换,获得一个适当的输入信号到随机共振体系,通过输出信号的频谱分析检测出来,构建了一种可实现的高低频混合的微弱信号检测方法.     

混沌干扰下的随机共振研究

利用随机共振现象可以实现弱信号检测,目前大量的研究是在白噪声或色噪声背景下进行的,对于混沌干扰下的随机共振的研究却很少。研究了混沌背景干扰下的信号检测,发现在混沌干扰下双稳系统也会发生随机共振现象,因此可以检测出淹没在混沌干扰中的信号;在混沌与噪声同时存在的混合背景下,随机共振现象仍然存在,混合背景可以发生与单一噪声背景类似的随机共振现象。     

具有质量涨落的双分数阶耦合谐振子系统的随机共振

本文对具有质量涨落的双分数阶耦合振子系统的随机共振（Stochastic Resonance,SR）进行了研究. 在利用Shapiro-Loginov公式和Laplace变换求得系统输出振幅增益（output Amplitude Gain,OAG）的解析式后,本文研究了不同参数对OAG共振行为的影响. 数值模拟结果显示,OAG随噪声强度、信号频率及阻尼系数的变化出现随机共振. 此外,分数阶和耦合系数对OAG的随机共振也有影响.     

具有周期矩形信号的延迟非对称双稳系统的随机共振

在绝热近似条件下研究了具有周期矩形信号的延迟非对称双稳系统的随机共振现象.通过小时间延迟近似方法得到了非对称双稳系统的FPK方程,并推导得出了系统在延迟情况下的信噪比表达式,进一步研究了加性噪声强度Q、乘性噪声强度D、静态非对称性r、延迟时间τ以及噪声强度比率R对信噪比SNR的影响.研究发现在延迟情况下,改变加性噪声强度比改变乘性噪声强度更容易产生随机共振,且延迟时间对信噪比的影响是与噪声强度有关的.     

高斯白噪声驱动下二维三势阱系统的随机共振

基于绝热近似与速率方程的方法,解析地得到了高斯白噪声驱动下二维三势阱系统前三次谐波的敏感性.根据所得的表达式,研究了奇次谐波上的随机共振现象,讨论了频率、阻尼对共振曲线的影响.解析结果对阻尼大小不作限制.数值模拟表明采用的方法是有效的.     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

α稳定噪声下基于随机共振的微弱诱发电位潜伏期延长检测

提出了一种基于分数低阶统计量及随机共振技术的鲁棒性时问延迟估计新方法--随机共振共变时间延迟估计(SRCTDE)算法,用于在低混合信噪比条件下及a稳定噪声下微弱诱发电位信号潜伏期延长的检测.SRCTDE算法首先利用带嗓诱发电位信号与双稳态非线性动力系统之间的随机共振效应提高参考及待测诱发电位信号的混合信噪比,在最大对称...     

基于非线性系统随机共振的多频弱信号检测

针对实际探测的弱信号常常是多个频率弱信号共存的的情形,进行了利用随机共振检测多频周期性弱信号的研究,以便把利用随机共振的弱信号检测应用于信息处理中微弱信息识别与提取。数值计算结果表明,在适当调节系统参数的情况下,强同频噪声下的多频周期性弱信号经过非线性双稳态系统后,相差不超过一个数量级的几个低于0.5Hz的不同频率的弱信号都可以同时发生随机共振而被检测出来,其信噪比改善十分明显,可以提高30dB以上。该方法在信息识别与信息处理方面具有潜在的应用价值。