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。     

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。     

指数型随机共振微弱振动信号检测方法

在实际工程故障诊断中特征频率信号经常淹没在噪声中,信息提取非常困难。为了提取强噪声背景中的微弱信号,将简谐势阱与Gaussian Potential模型相结合,提出一种作用在Duffing方程下的新型指数型双稳随机共振系统。首先,推导逃逸率并研究系统参数对输出信噪比影响;其次,基于指数型双稳随机共振系统对冲击衰减信号以及谐波振动信号进行检测;最后为检测大噪声下多频信号提出指数型双稳随机共振和经验模态分解的微弱信号联合检测方法并应用于轴承故障信号检测中。实验分析及仿真结果表明,指数型双稳随机共振模型在信号检测中是可行的,并且对于多频谐波信号通过随机共振后进行经验模态分解可使检测更加准确,联合检测不仅能识别故障信号,还能识别故障倍频信号。     

基于频率控制的自适应随机共振系统研究

研究双稳Duffing系统随机共振产生机理,针对不满足绝热近似条件的大参数信号,提出基于频率控制自适应随机共振微弱信号检测系统,实现对未知大频率微弱信号检测。仿真结果表明,该系统能实现大频率信号随机共振,较传统随机共振系统精度及系统输出信噪比均极大提高,并能扩展其在微弱信号检测领域的应用。     

双稳随机共振降噪下的经验模式分解研究

研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法。该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解。在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量,同时减少了EMD分解的层数,提高了运算效率。     

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。     

强噪声背景下的经验模式分解研究

研究了强噪声混合条件下微弱信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于随机共振降噪的EMD分解方法.该方法利用随机共振在微弱信号检测方面的独特优势,首先对有噪微弱信号进行随机共振输出,微弱信号得到降噪和加强后,再进行EMD分解.在仿真实验中,对随机共振输出前后的信号分别进行EMD分解,分析结果表明该方法不仅能够提高原始信号的信噪比,有效检测出被噪声淹没的微弱信号从而提高了EMD分解的质量,同时减少了EMD分解的层数,提高了运算效率.     

自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法EI北大核心CSCD

经典双稳态随机共振系统通过各种参数地调节可实现噪声、周期信号及非线性双稳态系统的最佳匹配从而实现随机共振,促使系统输出的微弱周期分量得到了一定的噪声能量而达到增强的效果,从而有效检测出微弱的周期分量,但噪声能量利用有限,系统响应中仍存在一定的噪声能量。二阶随机共振增强的系统模型,借助“双重积分”实现噪声的重复利用,将噪声进行二次利用,有效促进高频噪声能量进一步转移到低频区域,有效提高输出响应的信噪比。考虑到多尺度带限噪声对随机共振的影响,并基于随机共振特殊低通滤波器的数学本质,提出了以协同信噪比(collaborative signal to noise ratio,CSNR)为目标函数,基于Paul小波的自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法,充分利用了小波的多分辨时频分析能力,将输入信号和噪声划分到不同频带,实现了不同频带信号和噪声强度大小的控制,以进一步改善随机共振检测效果。数值仿真、实验数据及工程实际应用均验证了该方法的有效性。     

多稳态匹配随机共振在机械早期故障特征提取中的应用

传统单稳态或双稳态随机共振方法的势函数稳态结构单一，难以匹配复杂多变的输入信号；固定尺度因子忽略了与势结构、输入信号之间的协同增强作用；且一阶系统易遭受低频噪声干扰，依赖高通滤波器辅助。因此，提出自适应二阶多稳态匹配随机共振方法，并应用于机械早期故障的微弱特征提取。该方法的优势在于：(1)多稳态势结构的多样性可与不同的输入信号实现有效匹配；(2)能实现输入信号、势结构、尺度因子三者之间的协同作用；(3)二阶多稳态随机共振能够抑制低频噪声干扰。仿真分析和机车轴承故障诊断案例表明：提出的方法相比单稳态和双稳态随机共振方法具有更强的微弱特征增强与提取能力。     

双稳系统处理微弱冲击信号的研究

双稳系统是研究随机共振的基础。在机械故障诊断中,应用双稳系统的随机共振可以提取淹没在强噪声中的故障信号。首先研究了脉冲信号通过双稳系统的响应,提出了设定迭代初值的脉冲信号检测方法。然后通过分析滚动轴承故障,验证了用双稳系统的随机共振处理含冲击故障信号的实用性。     

随机共振技术在齿轮箱故障检测中的应用

讨论了利用SR原理从强背景噪声中提取微弱周期特征信号的方法，给出了SR模型数值求解的新算法。在对齿轮箱故障进行数值仿真的基础上，将此方法用于某型直升机中间减速器齿轮点蚀故障的微弱特征信号提取，结果表明，该方法能有效提取出齿轮发生早期点蚀故障时的微弱特征信号，为直升机减速器齿轮箱的状态监测与早期故障检测提供了一条新途径。     

热反射测温中基于随机共振的微小信号测量

提出了利用随机共振技术提高基于CCD探测器的热反射测温装置温度分辨力的方法。设定了CCD探测器量化效应的规则,分析了随机共振在非线性的CCD探测器测量过程中的作用机理,从理论上计算出了应用随机共振后CCD探测器测量微小信号的结果。利用LabVIEW编写仿真程序,对不同噪声强度对微小信号的测量效果进行了仿真,仿真结果与计算结果一致。仿真结果还显示:噪声强度越低误差越大,噪声强度大于1时,仿真结果与真实值基本一致。搭建了一套理论分辨力1.035℃的可见光热反射测温实验装置,测量0.5℃的微小温度变化,测得结果在0.455~0.673℃的范围内,结果证明了随机共振能够提高CCD探测器小信号测量能力。     

Improving performance of neurons by adding colour noise

Noise is not always an interfering signal which perturbs the system. On the contrary, noise signals can enhance the performance of some non‐linear systems such as stochastic resonance (SR). These systems can detect the weak input signal when it is added to the noise signal. According to this property, SR models play a significant role in the functioning of the brain for detecting weak input signals and synchronisation of neural connections. In this study, the authors model neurons as SR systems where different types of noise, i.e. white noise and pink noise, are employed to amplify the weak nervous signals. They demonstrate colour noise, in particular, pink noise enhances the performance of the SR system to amplify the input signal. Furthermore, pink noise has a wider range of optimum values in comparison to white noise. Therefore, they can conclude that neurons are more sensitive to detect the signals that carry pink noise than signals with white noise or without noise. Hence, the retrieving ability of neurons can be improved by adding pink noise.Inspec keywords: stochastic processes, white noise, neural nets, brain, noise, neurophysiologyOther keywords: interfering signal, particular noise, colour noise, weak nervous signals, pink noise, white noise, SR system, authors model neurons, SR models, noise signal, weak input signal, nonlinear systems     

CS自适应随机共振与ITD相结合的轴承弱故障诊断

为了解决轴承早期弱故障诊断的问题，提出将固有时间尺度分解 (intrinsic time-scale decomposition，ITD) 与布谷鸟自适应随机共振 (cuckoo adaptive stochastic resonance，CASR) 相结合的方法进行滚动轴承早期弱故障特征频率提取。针对采集到的滚动轴承振动信号复杂且信噪比 (SNR) 低、故障特征难以提取的问题，结合ITD能抑制端点效应、运算复杂度低等优势，该方法将信噪比作为随机共振的目标函数，通过仿真信号分析及实例验证，将ITD作为CASR处理信号的前处理，使滚动轴承故障信号显著加强，信噪比提高2.17倍，故障特征得到有效提取。     

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.