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.     

混沌系统奇异性分岔过程分析

通过对杜芬（Duffing）方程的分岔与奇异性的研究,利用弱正弦信号扰动下杜芬振子经过足够多的分岔会产生近似白噪声的频谱特性,对杜芬振子的分岔方程和解态频谱进行分析,证明白噪声信号与混沌信号属于同一类信号,本文首次验证了确定系统混沌信号的频谱与噪声随机信号的相似性。     

齿轮间歇机构的探索

在我们参与的机械设计中，由于多种原因，要求以齿轮间歇机构代替槽轮间歇机构。主动轮和从动轮齿数、模数均相等：     

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．     

Henon映射混沌系统的间歇控制与同步

研究了不同参数的Henon映射混沌系统在关联耦合基础上的间歇控制同步问题.在选择合适的间歇控制周期和关联耦合系数的情况下,可以用很小的控制代价获得满意的同步结果;仿真结果验证了其有效性.     

近似间歇齿轮连杆机构参数存在范围的确定

为了得到滑块的近似间歇运动．本文采用了齿轮连杆机构并且给出了综合方法和参数选择的范围．     

基于混沌的旋转机械故障诊断

研究了Duffing方程解的特性，应用分形维数来识别混沌运动及其分岔参数，说明混沌振子的非平衡相交对微弱信号的敏感性和噪声的免疫力，通过混沌振子由混沌运动到大周期运动的相交识别可对旋转机械早期不对中故障信号进行检测和诊断，为工程实际中旋转机械的早期故障诊断提供有效的依据。     

分数阶混沌系统的间歇控制同步

针对传统分数阶混沌系统连续控制同步方法存在的不足,提出了一种不连续的控制方法—间歇控制法;由于分数阶微分方程稳定性理论的发展不成熟,通过对控制器的改进构造了新的响应系统,将分数阶同步误差系统转化为整数阶同步误差系统,基于Lyapunov稳定性理论构造V函数,得出分数阶混沌系统的间歇控制同步渐近稳定的充分条件,实现了分数阶混沌系统的间歇同步;特别地,当施加周期间歇控制时,可获得更为简单和实用的同步判据;并以分数阶Chen混沌系统为例进行数值模拟,实验结果表明间歇方法能够较好的对分数阶混沌系统进行控制同步。     

基于分数阶混沌系统的风力机叶片微弱间歇故障幅值检测

针对风力发电机的特殊工况导致其叶片微弱间歇故障成长检测困难的问题,提出了一种基于分数阶混沌系统的微弱间歇故障幅值变化检测方法.给出了混沌系统相态判别方法,阐述了庞加莱密度峰值算法(PSDPA)原理和流程,构建了间歇故障成熟度函数(IFDF).采集了风机叶片径向和轴向轻微裂纹处的振动信号,并用PSDPA和IFDF分析了风...     

应用循环自相关函数诊断齿轮故障

本文讨论机械信号的循环平稳特性，指出这种循环平稳性主要表现为二阶．推导了二阶循环统计量——循环自相关函数的解调方法，该方法通过搜索循环频率而将调制源分离在循环域的低频段，并且调幅和调频信号有不同的解调结果．应用于齿轮诊断，有效地提取出裂纹和断齿故障的特征．研究表明：将机械信号视为循环平稳信号，可以获得统计量的变化信息，这种信息在机械监测和诊断中可以充分利用．     

裂纹转子系统响应的陈发性混沌与时域分叉现象

建立了考虑摆振的Jeffcott裂纹转子，双盘悬臂裂纹转子和支撑在挤压油阻尼器上的裂纹转子的动力学模型，分析了这3种裂纹转子系统响应的阵发性混沌与时域分叉现象，结果表明，这3种模型中均出现了明显的陈发性混沌现象，且不仅存在着对应各种系统参数变化而产生的分叉与混沌行为，也存在着对鹫地时变参数而发生的时域分叉与混沌行为，；转子系统发性混沌是响应随时变参数的变化进入与退出混沌的行为，进入与退出的方式和时刻具有随机性的特点，系统响应通向阵发性混沌 的道路有通过拟周期响应，也有通过周期响应进入，且响应在进入阵发性混沌区前一般都有幅值增大的现象，裂裂转子的阵发性混沌中存在着倍周期分叉现象，并且有周期3窗口出现。     

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.     

PSO优化深度神经网络诊断齿轮早期点蚀故障

基于数据驱动方法诊断齿轮故障时一般会用傅里叶变换等进行特征提取,特征提取方法的选取对诊断结果影响很大.提出应用深度神经网络来诊断齿轮早期点蚀故障,直接以采集的振动信号作为网络输入,可以避免特征提取环节产生误差.此外,应用粒子群算法优化深度神经网络,使训练过程更稳定、诊断率更高.在分析结果时应用主成分分析法对网络输出进行降维.用实验采集的数据训练并测试网络,诊断正确率能达到90%之上,证明所提出的方法是合理、可用的.     

锥齿轮间歇运动机构综合与分析

本文论述用不完全锥齿轮机构实现传递两相交轴的间歇运动。文中对该机构的工作原理,啮合过程,进行了分析.并对该机构(含锁止圆锥)的设计方法进行了讨论.特别对机构中首末齿设计提出了新的见解.     

一种基于参数调制的混沌数字通信方法

该文提出了反馈同步方法,并基于此方法提出了一种利用混沌载波进行数字通信的方法,该方法通过调制混沌系统中的参数来将二进制数字信号映射为混沌载波,并在接收端利用由可与发送端混沌系统同步的混沌系统组成的接收机对混沌载淡皮进行解调,最后进行了数值领导 具,结果说明了所提方法的有效性。     

高炉炉顶大型齿轮箱监测诊断系统

介绍了武钢炼铁厂５＃高炉罐式炉顶齿轮箱监测诊断系统，该系统通过安装振动传感吕帮共振解调装置，对电流、氮气和水的压力、流量、温度等参数进行综合监测，达到故障诊断和支持维修决策的目的。     

一种间断观测下的无人机地面目标跟踪方法

提出了一种基于贝叶斯滤波器和适航地图的跟踪算法(BF-Hmap),解决间断观测下的无人机地面目标跟踪问题.采用基于中心线和梯度图的快速道路提取算法生成目标适航地图,该图描述了地面目标与当前地形相关的运动能力.采用贝叶斯滤波器分两步在线更新目标状态的后验概率分布,即在预测阶段考虑适航地图对目标运动的约束,以及在估计阶段充分利用目标的所有观测信息.仿真结果表明,在间断观测下该算法对地面机动目标有着良好的跟踪效果.     

基于双谱分析的齿轮故障诊断研究

针对不同上齿轮的振动信号具有不同的高斯性和对称性的特点,利用三阶累积量的性质,对双谱分析用于轮故障诊断的方法和物理意义进行了研究。采用双谱估计的直接算法,给出了正常、裂纹和断齿三种不同状态的齿轮信号的双谱的等高线图,成功地对三种不同状态的齿轮进行了鉴别。同时,利用上述双谱中的一个“对角切片”Bx(ω,ω）将齿轮信号进行分离,发现不同状态下“对角切片”Bx(ω,ω）的谱线分布具有不同特点,进而实现了不同状态齿轮的自动识别。     

广义变分模式分解降噪在齿轮早期故障诊断中的应用

针对齿轮早期故障特征的微弱性和耦合性,本文提出广义变分模式分解(generalized variational mode decomposition, GVMD)-峭度-包络谱法诊断齿轮故障。首先利用GVMD的频域多尺度定频分解属性,根据齿轮故障频谱信息和信号特点设置GVMD主要参数,按需分解信号,准确获取微弱特征分量,避免VMD对微弱特征提取存在的不足和小波包变换能量泄漏引起的微弱特征混淆问题。然后结合峭度准则和齿轮故障频率信息选择故障冲击分量,融合更多故障信息重构降噪信号。最后对降噪信号进行包络解调分析,实现齿轮故障诊断。实际信号分析表明,由于GVMD能够按需获取微弱特征分量,本文所提方法能够获得更丰富的微弱故障信息准确识别齿轮早期故障位置。     

A new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise using Duffing oscillator

A detection scheme for line spectrum of ship-radiated noise is proposed using Duffing oscillator. The chaotic trajectory of Duffing oscillator is analyzed and the state equation of the system is improved to detect weak periodic signals in different frequencies. According to the simulation results, the phase transforms of Duffing oscillator are sensitive to periodic signals and immune to the random noise and the periodic interference signals which have larger angular frequency difference from the referential signal. By employing Lyapunov exponents in the field of detection as the criteria for chaos, the phase transforms of dynamic behaviors in quantity are successfully determined. Meanwhile, the threshold value in critical state has been evaluated more accurately. Based on the phase transforms of Duffing oscillator, a new method for detecting line spectrum of ship-radiated noise is given. Three types of ship-radiated noise signals are analyzed and the values of line spectrum are acquired successfully by this method. The experimental results show that this method has high sensitivity and high resolution.