微处理器系统的故障测试系统

提出一种用于微处理器系统故障诊断的测试系统，该系统基于特征分析，采用软件切换技术，使测系统与被测系统在一ＣＰＵ控制下工作，由测试系统从外部向被测系统施加激励，能对内部不含特征激励的微处理器系统进行故障诊断，确定测量窗口宽度的启、停信号直接由测试系统的内部产生，该测试系统可通过ＲＳ－２３２接口与微机联机，以８０３１单片机为被测对象，对本测试系统的功能进行了验证。     

基于龙格库塔算法和可编程门阵列技术的混沌系统实现

提出了使用硬件描述语言(HDL)在现场可编程逻辑门阵列器件(FPGA)上实现二阶龙格库塔法产生混沌信号的一种新方法.首先,根据二阶龙格库塔算法分解求解连续混沌系统,得到一个迭代求解过程;其次,使用HDL描述状态机实现该迭代过程,输出数字混沌序列;最后,将数字混沌序列输出至高速数模转换器(DAC),可观察到模拟混沌信号.给出了网格状多卷波混沌系统和经典Lorenz系统上的具体实现步骤和相应结果.结果表明,此方法具有一定的普适性,可用于其它混沌系统的混沌信号产生,且消耗FPGA资源不多,具有很强实用性.     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

基于相空间重构的匹配追踪混沌信号去噪

基于混沌信号和噪声在相空间轨道的动力和几何特性,提出一种相空间重构的匹配追踪混沌去噪方法。该方法利用相空间重构产生与混沌信号微分同胚的相空间集,采用匹配追踪方法将信号分解为匹配信号结构的时频原子的线性和,达到无损去噪的目的。对Lorenz混沌系统模拟试验表明,该方法具有良好的去噪效果和计算收敛性。应用该方法于混沌相关光时域定位仪实际探测信号的测试,降低互相关旁瓣平均水平9.539 4。     

单结管电路中的随机共振过程

为考察二阶非线性电路响应中是否存在随机共振过程 ,用噪声信号和周期信号同时激励二阶非线性单结管电路 ,并观察其响应和测量输出响应信号的信噪比。结果表明 :在一定的条件下 ,增大输入噪声的值不仅不降低输出响应信噪比 ;反而迅速增加输出响应的信噪比 ,使输出响应中周期信号的分量反而加强 ,而且输出响应的信噪比对于输入噪声的变化具有“共振”形状的曲线。从而证明了二阶非线性单结管电路不仅是混沌系统 ,也是随机共振系统 ,且随机共振响应是混沌系统一种响应模态     

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.     

多涡卷jerk电路混沌系统的分析与滑模控制

针对多涡卷jerk电路混沌系统,讨论了系统的基本动力行为;运用非线性系统理论和Routh-Hurwitz定理分别对系统平衡点的稳定性作了分析,得到了相关的定理,作出了系统的分叉图.同时对系统的追踪控制问题,采用滑模控制方法,有效地实现了多涡卷混沌系统对给定参考信号的追踪控制.最后通过数值示例进行仿真,对文中论述进行了论证.     

基于小波包分析和相关向量机的电路故障诊断

针对模拟电路故障变化的复杂性,提出一种小波包分析和相关向量机的电路故障诊断模型,首先采集模拟电路不同故障状态下的输出信号,将输出信号进行小波包分解,提取分解信号的归一化能量特征,然后将特征向量输入相关向量机中进行训练,建立模拟电路故障诊断模型,实现不同的故障状态分类识别;最后通过仿真实例对模型性能进行测试.测试结果表明,相对于其他模拟电路故障诊断模型,该模型不但提高了模拟电路故障诊断的正确率,而且减少了故障诊断时间.     

一种新的具有光滑二次函数多涡卷混沌系统及其FPGA实现

提出一类含有光滑二次函数的多涡卷混沌系统,该系统是对现有的多涡卷混沌系统的补充和完善。在多涡卷混沌系统中添加一个光滑二次函数,并对系统进行适当的修改,构造了一个新的具有光滑二次函数的多涡卷混沌系统。对系统平衡点进行了分析并作出Lyapunov指数谱、分岔图、相图以及对Poincaré截面进行了数值仿真,结果表明系统具有复杂的动力学特性。在IEEE-754标准下,利用FPGA设计了多涡卷混沌信号产生器,硬件实验结果与数值仿真结果相一致。     

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.