基于变尺度多稳随机共振的微弱信号检测研究

针对强噪声背景下微弱信号难以检测的难题,提出基于变尺度多稳随机共振的微弱信号检测方法。多稳随机共振系统比双稳随机共振系统具有更好的微弱信号检测能力,为强噪声背景下微弱信号的检测提供了新方法。首先对大频率信号进行尺度变换使之满足随机共振条件,将频率压缩后的信号通过多稳系统,调整参数使其发生随机共振得到信号的频谱特征,并与双稳随机共振方法得到的特征频率进行比较,仿真和实例结果均表明:相同条件下,多稳随机共振方法比双稳随机共振方法得到的频率准确,可以增强信号的幅值,有效地检测出被噪声淹没的微弱信号。     

基于频率调制随机共振的弱周期信号检测

将调制技术与随机共振原理相结合,提出用频率调制随机共振的方法,实现在大参数情况下从强噪声中检测微弱周期信号,并对随机共振技术运用于强噪声背景下的弱信号检测进行研究。分析调频信号的频谱,发现其含有的低频信号通过双稳系统易产生随机共振,数值分析及仿真结果表明该方法能使微弱的故障信号特征突出、明显而易于捕捉。     

外加周期信号控制下的随机共振及其应用

分析了双稳系统的Kramers逃逸率与外加周期信号参数的关系,揭示了外加周期信号通过调节Kramers逃逸率影响微弱周期信号的随机共振效应,从而人为地产生或增强随机共振,实现随机共振的有效控制.数值仿真和实验结果表明,外加周期信号控制下的随机共振,可以增强双稳系统输出功率谱在微弱周期信号频率处的谱值,检测出强噪声中的微弱信号,在涡街频率检测方面的应用是可行和有效的.     

基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法

针对噪声背景下多频微弱信号检测难题,提出一种基于变尺度频移带通随机共振的多频微弱信号检测方法。首先对信号不同频段进行频率变尺度二次采样压缩处理,使每个频段满足随机共振条件。再经过随机共振系统使多个微弱信号频率成分分别得到增强,各段增强信号在合成前对各个频段的共振输出进行带通滤波处理,只保留增强段的信号成分。最后将得到的分段加强信号进行合成,实现多频微弱信号的检测。仿真和实际信号分析结果表明,所提方法简单易行,很好地实现了多频微弱信号的检测,能有效提高信噪比,具有良好的工程应用前景。     

基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究

针对滚动轴承微弱故障信号难以检测的难题,提出一种基于新型非线性耦合双稳态随机共振模型的轴承微弱故障信号增强检测方法。噪声背景下,随机共振可以实现微弱信号的增强输出,提高微弱信号特征的检测。提出的非线性耦合双稳态系统是由两个单一双稳态系统经非线性方式耦合而成,通过分析耦合系数、阻尼系数随着噪声强度改变的信噪改善比响应特性曲线图研究了不同参数对随机共振现象的影响。结果表明,耦合双稳系统比单一双稳态系统具有更强随机共振现象的产生。最后采用模型对轴承故障微弱信号进行了增强检测应用,所提出的非线性耦合双稳态随机共振能够实现在复杂的噪声背景下对微弱故障信号的检测。     

参数同步优化随机共振在牵引传动系统早期微弱故障诊断中的应用

为解决传统随机共振存在参数固定或仅对单个参数进行优化的不足,提出一种参数同步优化随机共振方法,该方法首先利用移频变尺度预处理实际大信号,使信号符合小参数条件;然后采用状态转移随机共振同步优化系统参数;最后通过频率恢复实现早期微弱故障特征最优提取。仿真和高速列车牵引传动系统硬件在环故障注入平台试验表明,该方法可以有效地从强背景噪声中检测出微弱故障信号,微弱信号提取和故障诊断的结果证明了其可行性和有效性。     

集成TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法

针对行星齿轮箱早期微弱故障难以诊断的问题,提出一种结合Teager能量算子(TEO)解调和随机共振增强输出的方法以实现故障特征提取。首先,对行星齿轮箱振动信号进行经验模式分解(EMD)并选取包含故障信息的分量信号,使用TEO解调运算获得分量信号的解调信号。其次,为满足随机共振系统的小参数条件,将解调信号做适当压缩处理并进行频率二次采样。再次,以定义的随机共振系统输出信噪比为适应度函数,采用粒子群算法优化随机共振系统的结构参数,进而重构随机共振系统以实现信号、噪声以及非线性系统的最佳匹配。最后,将信号重新输入参数优化后的随机共振系统实现故障特征的增强提取。仿真和实验均表明:该方法获取了随机共振系统的大信噪比输出,实现了强噪声下微弱故障特征的准确和高效提取,是一种行之有效的行星齿轮箱早期微弱故障诊断方法。     

基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振研究

针对信号特征频率和采样频率所要求的匹配关系对Duffing振子变尺度随机共振的限制,研究一种频谱重构的信号预处理方法,并进一步提出基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振方法。该方法通过引入频谱重构参数实现信号特征频率的灵活转化,与变尺度方法和阻尼比参数调节方法相结合,可以实现任意信号特征频率和采样频率下的Duffing系统的大参数随机共振,从而扩展其在微弱信号处理中的应用。数值仿真和故障诊断实例分析均验证了该方法的有效性。     

基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究

针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法。首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割成多个单冲击分量信号作为随机共振的系统输入,并借助遗传算法实现系统参数的自适应选取;最后,将提出的方法应用于电力机车走行部齿轮箱故障诊断,结果显示该方法可有效实现微弱冲击特征的增强提取。     

耦合双稳系统随机共振的轴承故障检测方法

耦合双稳系统由两个双稳系统经非线性方式耦合而成.分析了影响耦合双稳系统随机共振产生的Kramers逃逸率及平均跃迁频率与耦合系数的关系,提出了通过调节耦合系数大小来产生和增强随机共振的方法,并将该方法应用于轴承故障信号检测中.数值仿真和实验结果表明,在系统参数固定时,调节耦合系数能增强系统输出功率谱在特征频率处的谱值,可检测出单一双稳系统随机共振所不能检测出的微弱轴承故障信号频率,该方法在轴承故障信号检测中的应用是有效的.     

基于调制随机共振的微弱信号检测研究

在工程信号处理过程中信号常超出随机共振绝热近似或线性响应理论的小参数要求而成为大参数信号。论文深入探讨非线性双稳系统随机共振发生机理和条件要求,将频率调制技术与随机共振理论相结合,提出用调制随机共振的方法实现随机共振理论在工程信号检测中的应用,进行了数值仿真分析证明其有效性,并将该方法应用于轴承内圈点蚀故障的检测     

基于二维互补随机共振的轴承故障诊断方法研究

一维随机共振(One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR)被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想,输出信号噪声大,不能准确获得轴承故障特征频率(Fault Characteristic Frequency,FCF)等问题,提出一种新的二维互补随机共振(Two-Dimensional Complementary Stochastic Resonance,2DCSR)方法并应用于轴承故障诊断。将采集到的轴承故障信号根据共振带位置进行带通滤波并解调,随后将解调信号对半分成两个子信号并输入2DCSR的两个输入端,利用输出信号的加权功率谱峭度(WPSK)指标对2DCSR系统参数进行自适应调节优化,得到最优的滤波输出信号及频谱,以识别轴承FCF并诊断轴承故障类型。数值仿真及实验结果表明,提出的方法可以有效地增强轴承FCF并提高轴承故障诊断效果。     

Nonstationary weak signal detection based on normalization stochastic resonance with varying parameters

The nonlinear stochastic resonance system possesses the ability of taking advantage of background noise to enhance the weak signal. It provides a new approach to detect the weak signal embedded with heavy noise. This study proposes a new varying parameter stochastic resonance employing the fourth-order Runge–Kutta numerical method as well as the normalized transformation of a bistable stochastic resonance system. The model performs well in the detection of a time-varying signal with background noise for denoising and signal recovery. We take the fitness coefficient and cross-correlation coefficient as the criteria and analyze the influence of different parameters. The simulating results indicate its availability, validity and that it generates a better performance than the traditional stochastic resonance. The method develops the area of time-varying signal detection with stochastic resonance and presents new strategy for detection and denoising of a time-varying signal. It can be expected to be widely used in the areas of aperiodic signal processing, radar communication, etc.     

基于变尺度随机共振的冲击信号自适应提取与识别方法

针对不同设备故障会产生不同冲击信号类型的问题,为了克服传统指标不能区分冲击信号类型的不足,本文分析了冲击信号峭度值和近似熵的特性,将两个指标相结合,构造冲击信号特征系数,在此基础上提出了一种基于变尺度随机共振的冲击信号自适应提取与识别方法,实现强噪声环境中弱冲击信号的提取与识别。最后,通过仿真验证该方法的有效性和可行性。     

非线性分数阶双稳系统逻辑随机共振的研究

在整数阶逻辑随机共振的郎之万方程基础上构建了分数阶情况下的郎之万方程。对该方程描述的非线性分数阶双稳系统进行了仿真验证,分析分数阶阶次和系统参数的改变对逻辑随机共振现象的影响。结果表明当分数阶阶次小于临界值时,即使没有外加高斯白噪声或微弱周期信号也能观察到逻辑随机共振现象;当分数阶阶次大于临界值时,需要外加高斯白噪声或微弱周期信号才能实现逻辑随机共振,选择合适的噪声强度、微弱周期信号振幅、频率等可以提高逻辑输出的成功率。     

微弱电信号检测方法回顾

系统分析了微弱电信号检测的理论和技术,着重讨论了强噪声背景下微弱电信号现有检测方法的优缺点及应用.以线性和非线性为主线,将线性分析法按时域(相关检测法、锁定放大、取样积分、数字式平均、时域平均)、频域(功率谱法)以及时频域(小波变换谱分析、分数谱分析)检测方法进行梳理归类,而对于非线性分析法主要分析了高阶谱、神经网络、支持向量机、经验模式分解、混沌理论、差分振子以及随机共振方法.最后认为,多种理论与技术的结合以及借助软件技术,如LabVIEW,是弱信号检测的发展趋势.