双振子差分混沌特性判别方法

利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性好等优点,其检测的关键在于对混沌特性的判别。该文在对Duffing振子混沌特性研究的基础上,提出了一种利用双振子差分来进行混沌特性判别的新方法。该方法具有直观、计算量小、抗噪性好和易于实现等优点。文中阐述了该方法的原理,提出混沌牵引的概念,给出相应的判别程序流程,最后对该方法进行了数字仿真,并应用该方法处理小电流接地故障保护现场数据,仿真试验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于混沌振子的微弱信号检测

分析了当前微弱信号检测领域中常用的三种检测方法,提出了将混沌技术应用于微弱信号的检测,阐述了基于Duffing混沌振子的微弱信号的检测原理和过程,给出了Matlab的仿真实验结果,理论分析和仿真表明该方法简单、有效、易于实现.     

基于混沌振子的微弱GPS信号检测算法

针对微弱GPS信号的高灵敏度检测算法是当前室内环境下,GPS接收机捕获信号亟待解决的问题。由于混沌振子具有对周期信号敏感,对噪声免疫的特性,相轨迹会因为同频率周期信号发生明显改变。本文将其应用于室内环境下检测GPS信号,提出了基于Duffing混沌振子的微弱GPS信号检测算法;采用Leyapunov指数判定相轨迹所处的临界状态,辅助测量GPS信号的存在;将数值迭代方法应用于算法的实现。仿真结果表明,与传统的GPS信号检测方法相比较,基于混沌振子的检测算法可以快速捕获极低信噪比条件下的GPS信号,有效提高了捕获率和检测性能。     

基于混沌振子的微弱信号检测技术研究

分析了Duffing方程的动力学特性,它对白噪声和与混沌振子固有频率相差较大的干扰周期信号具有免疫力,利用混沌振子的这种特性进行微弱信号检测,提出了将被测信号完全作为摄动力进行幅值检测的新方法,另外还给出了利用振子阵列的方法进行频率的检测。仿真实验表明这种方法简便易行,可以有效地检测出有用信号的幅值和频率。     

采用Van-der混沌振子抑制局部放电信号中周期性窄带干扰

局部放电在线监测的热点与难点之一是如何有效去除现场大量的干扰,从而真实地提取局部放电信号。为此,从非线性理论出发,基于Van-der混沌振子的运动特性,提出用Van-der混沌振子去除局部放电信号中周期性窄带干扰的新思路。该振子的时域波形对于与参考信号频差较小的周期信号具有敏感性,对噪声和与参考信号频差较大的周期信号具有免疫力。然后重新定义一种Floquet指数,利用该振子实现了多种混叠信号中周期性窄带信号幅值的检测。最后通过仿真实验和实测信号分析验证了利用该混沌振子检测周期性窄带干扰信号的可行性和有效性。     

混沌检测法在超声波流量计中的应用

针对时差法超声波流量计产生粗大误差的根源,本文提出了一种新的超声信号处理方法。该方法利用Duffing混沌振子对小信号的敏感性及对强噪声的免疫力,对微弱超声信号进行检测。实验表明,在强噪声的干扰下,混沌检测法能够对微弱超声信号的强弱区间进行有效的区分,可以剔除回波信号非常微弱的时间段。在超声波流量计的信号处理中采用该方法不仅能够避免粗大误差的产生,扩展时差法的使用范围,还能提高测量精度。     

基于耦合混沌的局部放电信号检测

为了有效地检测局部放电脉冲信号,利用双耦合Duffing混沌振子瞬态同步突变现象对脉冲信号的敏感性和对白噪声的免疫能力,将双耦合Duffing振子应用于电机局部放电脉冲信号的检测中。根据局部放电脉冲信号的时频特性,构建适于局部放电检测的双耦合Duffing振子系统,设置双耦合Duffing振子的初始值、耦合因数、外部策动力的周期和幅值,以振子间的同步误差来检测微弱的局部放电信号。仿真测试结果表明,利用该方法检测局部放电脉冲信号,在低信噪比的条件下能取得良好的检测效果。     

过电压监测中电网频率微变检测方法

提出将互相关检测和混沌理论相结合应用于过电压监测中的频率跟踪,检测相对于中心频率极小的微弱信号.分析了Duffing方程在从混沌状态到大周期转变时表现出的良好的等Q共振频率特性,阐述了混沌相平面变化检测弱信号的基本原理.算例结果表明该方法具有较低的信噪比工作门限,测量噪声得到抑制,测量频率误差小等优点,通过仿真计算给出了Duffing混沌谐振子的临界值以及针对不同信噪比和信号情况所得到的检测结果,实现了对系统频率的准确检测,保障了过电压监测系统的同步采样.     

基于Duffing振子的微弱正弦信号检测方法研究

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声的免疫力检测微弱正弦信号，可以获得很高的检测灵敏度和很好的抗噪性能。文中分析了待测正弦信号幅值和相位对混沌系统状态的影响。基于Duffing振子系统的相变特性，提出了检测微弱正弦信号幅值和相位的新方法，即：反相补偿幅值检测方法和三分对称相位检测方法，介绍了检测的原理和具体实现步骤；利用Duffing方程的位移X波形的包络特性，提出了适合于含噪声情况的混沌特性自动判别方法，以正确判别混沌系统的状态并应用于文中的信号检测方法之中。最后，将该方法和最大似然法进行了比较。数字仿真结果证明了文中所提方法的可行性和有效性。只需改变策动力的频率，该方法即可适用于检测各种频率的微弱正弦信号，对于扩大光传感器的测量范围、电力系统谐波分析等应用具有实用价值。     

基于改进型Duffing振子模型的变压器局部放电信号检测方法

针对现有Duffing振子在微弱信号检测方面存在的局限性,提出了一种基于改进型Duffing振子的微弱脉冲信号检测的新方法。考虑到变压器局部放电信号的检测涉及到广谱信号的检测问题,而且改进型Duffing振子的临界混沌幅值不会随振子的激励频率和采样频率的改变而发生明显变化,因而有效避免了现有Duffing振子只能检测低频信号的局限性。仿真结果表明,在强噪声背景下,基于改进型Duffing振子的变压器局部放电微弱脉冲信号的检测方法不仅具有良好的噪声免疫特性,而且具有高精度的检测结果,在变压器局部放电信号检测领域中具有重要的应用价值。     

Duffing振子信号检测方法用于配电网单相故障接地保护

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号，将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动，利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能。基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的单相接地故障选线方法。故障后故障线路和非故障线路零序电流将使Duffing振子系统分别处于大周期或混沌状态，据此可以选出故障线路，从而将选线问题转化为待测故障信号从无到有的敏感检测问题，简化了选线过程，抗噪性能好，提高了接地保护的灵敏度。文中给出了该方法的具体实现步骤。采用虚拟仪器技术，开发了基于混沌选线方法的小电流接地系统单相接地故障选线仪。实验室物理模拟实验和现场录波数据分析结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于Duffing振子的弱信号频率检测研究

现有Duffing振子弱信号检测方法检测频率信号时存在检测频率范围窄的缺点,在检测宽频带信号时需要用到多振子阵列,增加了实现的复杂度。文章充分利用周期信号频率特性和Duffing振子的弱信号检测技术,提出了一种新的Duffing振子检测频率信号的方法,该方法摒弃了传统外加周期策动力的方式,将待测信号直接送入Duffing振子,然后对振子输出量作频谱分析,降低了调谐的难度并增加了振子运行的稳定性。仿真结果表明,该方法可实现对信号频率的精确检测,具有精确度高（10-4数量级）、复杂度低的优点。     

基于信号预处理的杜芬振子弱信号检测方法

杜芬振子对周期信号极其敏感,对噪声具有较强免疫力,被研究用于强噪声背景下弱周期信号的检测及其各项参数的测量。为进一步提高杜芬振子检测含噪信号的性能,本文提出了先对待测信号预处理再送入杜芬振子的弱信号检测算法,并在理论上进行了证明。该方法先将待测信号分割、叠加、延拓再送入杜芬振子进行检测,仿真表明该方法在将信号分割成多段、叠加、延拓时可获得较大的信噪比增益,其中分割数目为3时,检测信噪比下限降低约为2 dB,分割数目为5时,检测信噪比下限降低约为3 dB。     

基于Duffing振子的微弱信号检测方法研究

利用Duffing振子相变对微弱信号敏感和对噪声免疫的特点,可以对淹没在强噪声背景中的微弱周期信号进行检测,但传统的Duffing振子相变检测方法仅能检测特定频率的周期信号并且会受过渡带的影响.针对上述问题,给出了一种基于Duffing振子变尺度逆相变的微弱周期信号检测方法,通过引入变尺度系数将待测信号进行重构,进而减小了系统参数对检测的影响.建立了仿真模型并进行了仿真实验.分析和仿真结果表明,该方法能够仅利用一组固定的参数来对任意频率的周期信号进行有效的检测,且减少过渡带的影响,具有较好的检测性能.     

Adaptive time‐frequency representation for weak chirp signals based on Duffing oscillator stopping oscillation system

To investigate high‐resolution time‐frequency representations for any type of weak chirp signals with a very low signal‐noise ratio, we revisit the inherent deficiencies of conventional Duffing oscillator detection methods and propose a novel Duffing oscillator stopping oscillation detection system. As a result, the detection of chirp signals can be successfully realized, and the influence of nondetection zones and critical thresholds on the detection accuracy is successfully eliminated. Furthermore, we propose an adaptive Duffing oscillator stopping oscillation detection method to measure the instantaneous frequency variation of a highly dynamic chirp signal within a large frequency range. The simulation results indicate that, compared with the conventional Duffing oscillator detection methods and the Choi‐Williams distribution, the proposed method greatly expands the frequency detection range of a single Duffing oscillator and has a lower computing cost and effective real‐time performance in detecting a high‐precision weak chirp signal, which provides a new solution for the time‐frequency representation of weak chirp signals at a lower signal‐noise ration and reveals broad prospects for applications in engineering.