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。     

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.     

采用遗传算法的自适应随机共振系统弱信号检测方法研究

针对传统自适应随机共振系统只能实现单参数优化的缺点,提出了一种基于遗传算法的多参数同步优化自适应随机共振算法.该算法选用由双稳系统输出的信噪比作为遗传算法的适应度函数,能够实现随机共振系统中多个参数的自适应选取,从而最优地检测出原始信号中的微弱周期成分.同时,将该优化算法和移频变尺度随机共振相结合,可以实现大参数条件下的随机共振.仿真数据和滚动轴承外环故障数据的分析表明,该算法收敛速度快,简单易行,在采样点数较少的条件下能从强噪声背景中检测出微弱的高频周期成分,因此具有良好的工程应用前景.     

频移变尺度自适应随机共振在大信号检测中的应用

针对随机共振检测大信号的局限性和判断随机共振发生时刻的盲目性,提出了将基于频域信噪比的自适应算法引入频移变尺度随机共振中,自动调节双稳态系统结构参数和采样频率,自动获取随机共振状态,实现大参数信号检测.数值仿真实验结果表明,频移变尺度自适应随机共振可以从强噪声背景中提取较高频率的周期信号;能自适应地寻找到随机共振发生时刻,获得了较高的输出信噪比,在信号检测领域具有更好的应用前景.     

自适应移频变尺度随机共振在故障诊断中的应用

针对移频变尺度随机共振系统参数选择困难的问题,提出了一种基于时频指标的自适应移频变尺度随机共振算法.该算法选用了最高谱峰位置(频域)及过零间距方差(时域)作为优化目标函数,避开了以信噪比等为目标函数时需要预先知道目标信号确切频率的不足,能够自适应地获取最优系统参数,以最大信噪比检测出微弱周期信号.同时,由于移频变尺度随机共振的选用,该自适应算法突破了传统随机共振系统的限制,因此可以检测实际工程中的高频信号.仿真和故障诊断的工程应用结果表明,该自适应算法简单、易于理解,能有效地从强背景噪声中检测出高频微弱周期信号,具有较强的工程实用价值.     

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。     

大参数随机共振的两种方法及数值仿真

分析了白噪声通过双稳系统的频谱特点,解释了只有小参数信号(小频率,小幅度)才能出现随机共振的原因,探讨了两种变换方法对大参数信号实现随机共振,并进行仿真验证,为实际工程应用中大频率微弱信号的检测提供了依据.     

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。     

非线性单稳态系统中基于内禀振荡的随机共振

通过考察具有内禀振荡的单稳态非线性系统的随机振荡行为,研究了内禀振荡对噪声背景中微弱信号检测性能的影响.结果表明,输出信噪比和系统信噪比增益都表现出随机共振行为;该随机共振现象依赖于系统的选频特性,而系统的选频特性源于内禀振荡.该单稳态非线性系统表现出的这种源于内禀振荡的随机共振,可能为微弱信号检测系统的设计提供新思路.     

基于随机共振的微弱多频信号检测方法

根据非线性双稳系统在噪声和弱周期信号作用下对低频成分的敏感性,提出了基于随机共振的微弱多频信号检测方法.将待检测的未知频率信号与巳知频率的载波信号在混频器经外差法作用后产生差频与和频两种频率成分,通过调节载波频率可使差频在零频率点附近变动,从而使得双稳系统的输出发生特征极为明显的变化,为频率检测提供可靠的检测依据.理论分析和数值仿宾结果表明该方法是有效、可行的,具有良好的应用前景.     

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.     

基于非线性耦合双稳系统的微弱信号检测研究

针对系统输入信号为低频、高频情形,以非线性耦合双稳系统为随机共振模型,分别建立自适应随机共振检测算法。选取平均信噪比增益作为衡量随机共振性能指标,设置系统参数,固定步长,自适应调节耦合系数,计算最优耦合系数。本文将非线性耦合双稳系统首次应用于多频微弱信号检测。与传统的检测方法相比,非线性耦合双稳系统能更加灵活地检测微弱信号。数值仿真结果与理论分析完全符合,为非线性耦合双稳系统在实际工程中的应用提供了参考价值。     

采用余弦拟合的随机共振反演技术研究

针对当前随机共振反演方法实施过程流程复杂、需要调节的参数繁多、对幅值的估计不准,以及难以处理频率相差较大的多频信号等诸多问题,提出了一种新的采用余弦拟合的随机共振反演算法.该算法采用移频变尺度随机共振检测频率,利用所得频率设计余弦曲线对输入信号进行最小二乘拟合,不需对特殊点进行特别处理,幅值不受波形畸变的影响,因此可以处理频率相差任意大小的多频信号.通过数值仿真和机车走行部故障的诊断,验证了该算法具有较强的工程实用性,同时结合频谱校正技术可以进一步提高该方法的精确性,更准确地检测出信号频率及幅值.     

低采样率非线性随机共振微弱信号检测

传统的随机共振方法处理微弱信号要求很高的采样率（信号最高频率的50倍以上）.本文提出了一种在采样率较低的情况下利用非线性随机共振系统检测弱信号的方法,并推导了参数归一化单稳随机共振系统模型,极大地降低了利用随机共振检测弱信号的采样率.通过插值处理等效地提升低采样率下样本信号的采样率,并将插值后的信号送入参数归一化单稳系统进行随机共振处理,可在较低的采样率下提取特征信号.仿真结果表明,在采样率仅为信号最高频率的6倍时,在输入信噪比为－20dB的强噪声背景下,利用本方法可实现弱信号的检测     

随机共振的数值模拟

给出了变步长Runge-Kutta 算法,作为非线性随机微分方程的求解方法.利用此微分方程所描述的系统所表现出来的随机共振特性,检测强噪声背景下的弱信号.并应用Simulink软件强大的功能以一种很直观的方式完成了计算机仿真.将此方法应用于强噪声背景下的微弱周期信号检测,可以更方便直观地改变系统和信号参数,为微弱故障特征信号的提取提供了一种实用仿真系统.     

随机共振模型结构参数自寻优方法与应用

在随机共振微弱周期信号检测过程中,如何确定结构参数值非常关键.已有的结构参数选择方法在应用上存在着局限性,如由于模型输入信号的干扰噪声未知,通常定义的信噪比无法获得.针对该问题,首先改写了随机共振模型的数学表达式;然后定义了一种随机共振模型输出信噪比,并给出了计算方法;最后在此基础上,以输出信噪比为评价指标,提出了一种结构参数自寻优方法,用于构建性能优良的随机共振模型.仿真信号分析表明该方法能较好地解决输入信号背景噪声未知的问题,所构建的随机共振模型可有效检测出低频率和高频率的微弱周期信号.通过对转子试验装置上的转子系统早期不平衡故障分析的应用,验证了所提出方法的有效性和实用性.     

自适应随机共振信号检测系统研究与设计

研究了自适应随机共振信号检测算法,基于MATLAB设计并实现了自适应随机共振信号检测系统,经仿真和实测数据验证表明,该系统检测效果良好,具有实际应用价值。利用该系统可研究测试各种参数及有色噪声对随机共振的影响,可从实际采集数据中恢复微弱信号的时域波形及信号频谱。     

随机共振技术的水声微弱信号提取算法

随机共振技术作为一种新兴的弱信号检测算法,与传统线性滤波的方法相比,它可以检测到更低信噪比的信号.为此尝试将其应用到高频水声通信系统中,结合尺度变换和参数调节两种方法,在低信噪比下取得了一定的性能增益,并讨论了系统与信号达到最佳匹配时共振参数的变化情况.     

随机共振技术检测弱信号的两种方法的比较研究

详细介绍利用随机共振技术检测微弱周期信号的原理,采用增加噪声强度及调节系统参数2种方法提取周期弱信号,相应的给出了数值模拟仿真实验,由此得出2种方法具有协调统一性．     

双稳态系统中结构参数对系统性能的影响

针对微弱信号检测问题,介绍了随机共振的原理并系统地分析了双稳系统阈值与系统结构参数的关系。得出系统中结构参数对随机共振现象发生起决定性作用的结论。同时深入阐述非线性系统势垒对随机共振效应的影响,即势垒越高,产生协同效应要求信号和噪声的能量越大。反之,则越小。基于以上结论,通过自适应地调节结构参数使系统达到随机共振,将能够适应更大的频率范围变化,提高随机共振方法检测效果。