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.     

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RBF网络的混沌动力系统辨识

提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识，设计了一个三层RBF网络结构，仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型，通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能，同时推导了RBF网络模型Lyapunov指数的计算公式。仿真结果表明，该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统，准确地体现原混沌系统的动力学特性。     

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.     

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.     

基于替代数据法的齿轮信号的混沌识别

替代数据法是准确判定时间序列是否具有混沌特征的一种有效方法,该方法不仅能很好地重构原始时间序列的特性,而且能避免直接识别混沌方法的局限性.应用替代数据法,以关联维数作为混沌判据,对故障齿轮信号进行了混沌特性判别.结果表明,齿轮故障信号存在混沌特征,替代数据法能对其进行准确识别.     

天然气管道泄漏音波序列局部投影降噪研究

天然气管道泄漏检测采集的音波序列中含有大量噪声,在进行泄漏特征提取之前必须进行降噪处理.通过频率分布和混沌性分析,引入泄漏音波序列局部投影方法.该方法寻找相空间重构过程中由噪声形成的子空间,通过抑制该空间中的噪声投影来达到降噪的目的.仿真信号测量和现场试验表明:局部投影方法适用于泄漏音波序列降噪,可以解决降噪过程中频率混叠和混沌性带来的问题;与其他方法相比,局部投影方法在时域统计指标、频域和功率谱分析、自相关函数分析以及提高信噪比等方面明显得到改善,大大提高了泄漏特征提取的准确率.     

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.     

油纸绝缘中局部放电时间序列的混沌特性及其模式识别

为了对局部放电进行识别,建立并使用电脉冲法测量了油纸绝缘中的5种典型缺陷模型,利用混沌方法研究了局部放电的时间序列信号.结果表明,局部放电具有明显的混沌特征,是一个混沌过程.根据局部放电的混沌时间序列和由其得到的混沌吸引子能定性地分析和识别局部放电类型.选取相空间重构参数和重构后的混沌特征量对局部放电的混沌特性进行了定量表征.利用径向基(RBF)神经网络对相间局部放电(PRPD)和局部放电的混沌分析(CAPD)方法分别作了模式识别的效果验证和比较,表明两者的识别结果良好且各有优势.综合选取PRPD模式的统计算子与CAPD模式的混沌特征量作为神经网络的输入向量,平均正判率达到95%以上,明显提高了局部放电类型的识别效果.     

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．     

激光水下目标探测中混沌背景信号重构的研究

对激光水下目标探测中混沌背景信号的重构问题进行了研究．讨论了混沌时间序列的动态特性，并实际计算了激光水下目标探测中混沌背景信号的时延、混沌维数等有关特征参量．在阐述神经网络重构时间序列模型机理的基础上，提出用神经网络局部预测法重构水下目标探测中混沌背景信号，最后在成功地重构出混沌背景信号的条件下，利用预测误差检测到水下目标探测中的有用弱信号．实验结果表明这种方法是比较有效的．     

一种基于正交小波包分析的混沌识别方法

以Duffing方程系统为例阐述了混沌运动的特征，比较了正交多分辨分析和正交小波包分析的频带分割能力和频率分辨率，提出了一种基于正交小波包分析的混沌识别方法。利用各子带功率在信号总功率中的分布状况，有效地识别出周期运动、混沌运动与随机运动，提取了混沌运动的特征频率。     

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．     

不确定参数Liu系统的自适应同步在保密通信中的应用

基于稳定性理论,用自适应控制的方法构造了一个同步系统,实现对任意传输信号的及时准确恢复;用此方法对Liu系统进行了数值仿真,结果表明系统能很好地达到同步。将该系统应用到保密通讯中,信息信号和混沌信号相加构成混沌传输信号,在接收端信息信号能被有效复原,仿真研究表明该通信方案确实可行。     

基于RBF神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测

针对海杂波背景下瞬态弱信号检测的问题,采用海杂波混沌模型,基于神经网络重构混沌序列相空间,提出了基于RBF神经网络预测混沌时间序列和瞬态弱信号检测方案。理论分析和仿真结果表明这种方法能够有效实现混沌背景噪声中瞬态弱信号的检测。     

用混沌振子检测淹没在强背景噪声中的方波信号

提供一个利用混沌振子检测微弱方波信号的有效方法 ,仿真实验表明 ,混沌振子在强噪声背景下对方波信号非常敏感 ,并将可测信噪比范围扩展到 - 88.45d B.     

混沌选择性映射降低MC-CDMA系统的峰均功率比

选择性映射是降低MC-CDMA系统信号峰均功率比(PAPR)的一种有效方法。采用不同相位序列的选择性映射降低PAPR的效果是不同的。提出了将混沌序列作为相位序列来降低MC-CDMA系统的PAPR，研究结果表明混沌序列能有效地降低MC-CDMA系统的PAPR，并且效果优于当前所采用的Golay Complementary，Shapiro-Ru-din，Random等序列。发现Lyapunov指数越大，混沌序列降低MC-CDMA系统的PAPR效果越好。     

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。