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.     

基于双共振的涡街信号检测方法

耦合双稳系统由控制系统和被控系统经非线性方式耦合而成。分析了控制信号作用下耦合双稳系统的双共振特性,提出了基于双共振的随机共振增强方法,并将该方法应用于涡街流量信号的检测。数值仿真和实验结果表明,改变控制信号的频率可在控制系统中产生共振,进而增强被控系统中的随机共振,系统输出功率谱在特征频率处的谱值显著提高,从而准确检测出噪声背景中的微弱涡街信号。     

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。     

随机共振系统的电路模拟及在微弱信号增强传输中的应用

采用电子线路仿真双稳随机共振系统,建立微弱信号增强传输单元.实验结果表明,该装置适合于低信噪比条件下微弱正弦信号的检测,并且可以有效增强周期脉冲信号及二进制数字脉冲信号的传输,为微弱故障特征信号的提取以及数字信号的远程传输中提供了一种实用装置.     

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。     

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。     

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。     

分段非对称随机共振系统微弱信号检测EI北大核心CSCD

作为一种重要的信号处理方法,随机共振(SR)能够利用噪声能量增强微弱信号,有效降低噪声信号对特征提取的影响。针对分段对称系统模型随机共振幅值增益不够明显及噪声利用率较低等不足,提出一种分段非线性系统模型。该系统参数独立,易于调节,可通过调节参数诱导最佳随机共振。在双稳态模型下,推导了克莱默斯(Kramers)逃逸率和输出信噪比,同时在模型公式仿真和数值仿真两方面与分段对称系统进行对比分析,用于说明该方法的有效性。结果表明该方法能够有效地提取特征频率,具有良好的放大性能和抗噪声能力。最后将系统应用于不同型号的轴承故障检测,并用自适应智能算法最优化系统参数。结果显示,非对称系统的输出幅值分别为对称系统的8倍,3倍和6倍。数据表明,非对称系统能更有效地实现微弱特征检测与早期故障诊断。该研究进一步对系统在实际工程应用提供了理论指导与依据。     

基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法

为了检测噪声背景下的微弱信号,提出了一种基于一次项时延的新型多稳态随机共振模型。分析了各参数对该模型的影响,并与时延反馈随机共振模型进行对比。提出的基于一次项时延的多稳态随机共振模型可以集中增强微弱信号特征频率处的幅值,提高输出信号的信噪比和谱功率放大系数。通过实例验证表明提出的方法可以有效检测出早期微弱信号的特征。     

Stochastic resonance in an asymmetric bistable system

The phenomenon of stochastic resonance in a simple bistable stochastic system, representing an overdamped Kramers oscillator featuring white noise and a periodic rectangular signal with a constant component, has been studied theoretically and using an analog model. An increase in the constant component, determining a static asymmetry of the potential, leads to a decrease in the signal to noise ratio as compared to the symmetric case.     

基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法

针对滚动轴承微弱故障振动信号在噪声环境下故障特征难以提取的问题,提出一种基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法。采用粒子群算法对系统参数和阻尼系数的自适应匹配,实现对多个拟增强频段的随机共振,更加适用于工程实际中多故障信号提取。数据库考题检验和工程实验验证表明:1)该方法明显提高了输出信噪比,故障特征频率处主峰突出,边带干扰少,方便故障的机器判读,误判率低;2)随着噪声强度的增加,虽然输出信噪比有所降低,但该方法的检测效果仍优于基于周期势函数的自适应一阶随机共振方法的检测效果;3)该方法对噪声的适应性更强,在噪声环境下对于微弱故障信号的提取有着明显优势。     

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     

为检测微弱周期信号对二次采样随机共振相关参数的研究

分析了二次采样随机共振中涉及到的重要参数采样频率和二次采样频率,结合理论推导与仿真,得出了这两个参数对系统输出效果的具体影响,同时分析了造成这些影响的原因,提出了这两个参数选取的方法,为更好地应用二次采样随机共振检测微弱周期信号提供了依据。     

一种有效的振动信号分离算法

振动信号包含随机成分与周期成分 ,其中的随机成分占据了很宽的频域 ,其能量极易引起其它设备特别是电子设备的共振 ,从而导致设备失效。为评估随机成分对设备的影响 ,需要将周期成分从振动信号中去除。为此 ,首先使用ARMA建模法对振动信号中周期成分出现的频率位置进行估计 ,然后设计阻带带宽极窄 (小于 0 .5Hz)的V型滤波器来完成相应的滤波。实验表明本文中的方法能有效地去除振动信号中的周期成分 ,而完整地保留随机成分