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。     

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。     

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。     

随机参数诱导交流积分器中的随机共振研究

研究了具有随机参数的交流积分器中的随机共振现象。基于线性系统理论,得到了系统输出信噪比的表达式。研究发现,输出信噪比是噪声强度、噪声相关率以及系统参数的非单调函数。信噪比随着激励信号频率的增大而增大,随着信号直流分量的增大而减小。     

基于噪声辅助信号特征增强的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承振动信号特征提取在滤除干扰噪声的同时会将部分有用信号滤除,造成特征信号丢失的问题,提出了一种基于噪声辅助信号特征增强的滚动轴承早期故障诊断方法。采用广义多尺度排列熵筛选准则筛选振动信号,并通过粒子群优化算法优化Duffing振子系统参数,实现Duffing振子系统、输入信号与噪声间的最优匹配,从而提高随机共振效果,将部分背景噪声能量转移到滚动轴承早期微弱故障信号特征上,实现了早期微弱故障信号特征的增强。将所提方法应用于滚动轴承全寿命状态早期故障诊断,并与基于VMD的自适应形态学方法相比较,结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于MID算法的组合切片分析在滚动轴承故障诊断中的应用

调制密度分布(MID)作为谱相关密度的开放性推广,能够很好地解决离散或者随机载波调制信号的检测问题,然而该算法在判定轴承故障前需要大量计算描述矩阵来估计调制密度因子,不能满足工业生产的实时性要求。为此,提出基于MID算法的组合切片分析方法,首先根据转速的波动范围,确定故障特征频率相对于理论值的波动范围,然后给定选择性因数(Δf)的范围并计算信号的MID组合切片带,最后通过切片带之间的能量对比确定轴承故障类型。该分析方法不仅对噪声不敏感,而且有效地减少了计算量,满足了实时性要求。随后,分别采用仿真信号和QPZZ-II系统(滚动轴承故障模拟实验平台)的实测数据,对MID组合切片分析方法进行了实验验证,并与包络解调分析进行了对比。实验结果表明,该方法对滚动轴承外圈、内圈和滚动体故障的检测精度更高。     

EMD降噪和谱峭度法在滚动轴承早期故障诊断中的应用

共振解调是滚动轴承故障诊断中最常用的方法之一,然而其带通滤波器参数的选取通常比较困难。谱峭度法能根据峭度最大化原则自动确定带通滤波器参数,取得了一定的诊断效果,但由于滚动轴承的早期故障信号中含有强烈的背景噪声,诊断效果有时也不够明显。为此,提出一种基于EMD降噪和谱峭度法的滚动轴承早期故障诊断新方法,首先采用基于互相关系数和峭度准则的EMD降噪对采样信号进行预处理,突出高频共振成分,再利用谱峭度法选取最佳带通滤波器参数,最后使用带通滤波和包络解调进行故障诊断,并通过实际工程信号进行了验证。     

均值对随机场POD分解影响机理

基于POD方法的理论基础与数学矩阵分析,通过引入随机场均值的相关矩阵及对均值相关矩阵的POD分解,阐述均值对随机场完整信号和脉动信号POD分解的影响机理。以双曲冷却塔模型和闭口箱梁模型的断面风压场POD分解实例,分析风压均值的影响,并验证上述理论解释的合理性。尽管随机场均值并不影响POD方法对随机场的分解和重建过程,但两种信号分解得到的各阶参数如本征值、本征模态及主坐标都只是所采用信号特性的反映而不能相互混淆。以完整信号分解得到的各阶参数都将受到随机场均值的影响,尤其是低阶参数。由于实际使用中对随机场的信号均值和脉动信号多分别对待,因此在POD分解中应使用脉动信号构建相关矩阵以完全反映脉动信号的特性,从而避免信号均值的影响。     

一种滚动轴承特征频率的自动识别方法研究

为解决传统滚动轴承故障诊断及状态监测中依赖单一故障特征频率,以及诊断过程中人为主观因素造成诊断结果的不定性与效率低等问题,以包络谱与共振解调技术为例,提出一种自动识别滚动轴承故障特征频率及其倍频与调制频率的方法。该方法对信号进行包络谱或共振解调分析,在此基础上通过迭代算法依次找出转频与故障频率成分,并依据各成分在识别结果中的比例来进行故障诊断。人为仿真故障及滚动轴承加速寿命实验证明了文章方法的有效性。     

双稳系统随机共振效应的数值分析

以绝热近似随机共振理论为基础,分析了双稳系统随机共振模型,研究系统参数、噪声强度、信号幅值和频率变化对双稳系统随机共振效应的影响。通过分析得出,输入信号和系统参数一定时,系统发生随机共振所需要的噪声存在一个最佳强度;信号幅值的增大有利于随机共振效应的产生;信号频率的增大将使输出功率谱信号频率处谱峰逐渐离开噪声能量集中的低频区,且谱峰幅度逐渐减小,随机共振效应逐渐弱化消失。针对信号幅值、频率、噪声强度超出绝热近似理论的小参数要求而成为大参数,对变尺度方法实现大参数信号的随机共振进行分析和评述。     

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。     

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.     

随机共振技术在探潜中的应用

潜艇在低速航行时,由于辅机的工作和螺旋桨转动,导致了声频在甚低频段(0~100 Hz)内有较强的线谱。在声源较弱时,由于信噪比太低,传统的Demon谱分析方法无法辨别出线谱成分。这在一定程度上限制了声呐在低信噪比情况下的探潜性能。根据随机共振理论的非线性检测目标手段,运用扫频式随机共振技术,对低信噪比情况下的潜艇线谱噪声进行处理,从而增强了线谱能量,以提高检测信噪比。根据该理论,运用扫频随机共振方法对潜艇甚低频段线谱进行了数据处理,使得检测结果提高了8 dB,实际运用的目标检测距离提高1倍以上。充分体现了该理论的工程实用价值。     

双稳系统噪声特性的分析与弱信号检测的研究

研究了噪声通过双稳系统其能量向低频区集中的频谱特性，并根据绝热近似理论，得出只有在噪声能量集中的低频区域才能产生随机共振(SR)主谱峰的结论。提出频率压缩变换的SR方法，分析了绝热近似SR技术在大参数条件下从强噪声中检测弱信号的应用。仿真结果表明，只要双稳系统输入端的信噪比不低于-30 dB，且实测采样频率不小于弱周期信号频率的50倍，就可由双稳系统的响应谱得到弱周期信号频率处的SR谱峰值特征。达到识别弱信号的目的。     

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.     

基于改进耦合增强随机共振的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声下经典随机共振方法对滚动轴承故障特征提取效果差的问题,提出了一种基于改进耦合增强随机共振的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用一个定参双稳系统和一个变参双稳系统构成耦合随机共振系统,外部输入直接作用于定参双稳系统;然后,通过调节变参双稳系统参数和耦合系数实现耦合系统的随机共振控制,并借助遗传算法实现控制参数的自适应选取。实验和工程应用验证了所提方法的有效性和优越性。