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单一双稳系统受到弱周期信号和噪声的作用能产生随机共振.而在高、低两种不同频率信号作用下则能产生振动共振,将两个双稳系统经非线性耦合而成为耦合双稳系统,并在低频、高频信号和噪声的作用下研究了耦合双稳系统对低频信号的响应特性,给出了高频信号参数和耦合系数对振动共振和随机共振的影响关系,结果表明通过调节高频信号幅值或耦合系数大小能产生振动共振或随机共振,并构建了耦合双稳系统原理框图,为随机共振的控制及其利用提供了新的理论方法,数值仿真结果与理论分析结论完全吻合. 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种基于三稳阱内随机共振的微弱OFDM信号增强与解调方法,对OFDM基带复信号驱动下的三稳阱内随机共振系统的动力学特性和系统性能进行了深入分析。首先,分别给出了三稳阱内随机共振系统动态方程和OFDM基带复信号数学模型;然后,分析了三稳阱内随机共振的暂态响应过程和稳态响应过程,推导了系统从零状态到共振平衡状态所需暂态时间的表达式,推导了阱内随机共振系统处于稳定状态时的系统输出信号表达式;最后,给出了基于双三稳阱内随机共振系统的OFDM基带复信号增强和解调处理过程,先将接收到的OFDM基带复信号按符号周期进行分段,对同相分量和正交分量两路信号同时进行阱内随机共振处理,并进行了仿真。仿真结果表明:三稳随机共振方法有效解决了低信噪比下微弱OFDM信号接收性能恶化的问题,提高了OFDM系统的抗噪性能。 相似文献
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《振动与冲击》2021,(3)
针对实际工程应用中系统的非对称性,将α稳定分布噪声与非对称三稳系统相结合,以平均信噪比增益(A-SNRI)为性能指标,分别探究了α稳定分布噪声的特征指数α和对称参数β取不同值时,系统参数a、b,刻画三稳系统非对称性的偏度r以及噪声强度放大系数D对非对称三稳系统随机共振输出的规律。研究结果表明:在α稳定分布噪声环境下,通过适当调节系统结构参数a、b和偏度r均可诱导随机共振,实现对微弱信号的检测,并且性能较好区间不随α或β的变化而改变;在研究噪声诱导的随机共振现象时,调节噪声强度放大系数D也可诱导随机共振,且共振效果较好的D区间也不随α或β的变化而变化。这些研究结论为α稳定分布噪声下非对称三稳系统共振中参数的合理选取提供了理论依据。 相似文献
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为解决经典双稳随机共振(classical bistable stochastic resonance, CBSR)在强噪声下输出信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)较低问题,将非饱和分段双稳随机共振(unsaturated piecewise bistable stochastic resonance, UPBSR)与高斯势(gaussian potential, GP)随机共振结合得到一种高斯势分段双稳随机共振(Gaussian potential piecewise bistable stochastic resonance, GPPBSR)。首先,将GPPBSR与CBSR、UPBSR的势函数分析对比;其次,以SNR和平均信噪比增益(mean signal-to-noise ratio increase, MSNRI)为衡量指标,分别在高斯白噪声和色噪声背景下通过遗传算法参数寻优得到SNR和MSNRI随系统参数的变化规律,其结果表明在两种噪声背景下,GPPBSR系统的SNR和MSNRI均优于UPBSR,抗噪性能更好;最后,为验证在不同场景下GPPBSR系统轴承故障诊断的实用性,将UPBSR和GPPBSR系统应用于6205-2RS JEM SKF和HRB 6205-2Z两种型号的轴承故障诊断中。仿真结果表明,GPPBSR系统在两种噪声背景下的故障信号诊断均是可行的,且比CBSR和UPBSR的性能更优越。 相似文献
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针对强噪声背景下旋转机械早期故障诊断的难题,提出一种基于变分模态分解与变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法。首先应用参数优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)算法对微弱故障信号进行分解, 得到若干本征模态分量(intrinsic mode function, IMF);然后通过峭度准则筛选出其中峭度最大的IMF分量;最后对该IMF分量进行变尺度多稳随机共振, 实现微弱故障信号的增强。实例表明:在强噪声背景下,利用参数优化VMD分解与变尺度多稳随机共振相结合的方法,可以有效提取出微弱信号特征频率,实现旋转机械故障状态的准确判断。 相似文献
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《振动与冲击》2019,(9)
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。 相似文献
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针对基于常用分数阶微积分对随机共振现象的研究存在奇异性的问题,提出了基于Atangana-Baleanu分数阶微积分的双稳系统随机共振现象的研究方法。首先,根据Atangana-Baleanu分数阶微积分的定义构造了用于描述随机共振系统的Langevin方程;其次,通过改进的Oustaloup算法对其近似化求解;最后,编写仿真程序,利用控制单一变量法研究参数变化对随机共振的影响。仿真结果表明:噪声强度一定时改变分数阶求导阶次,分数阶求导阶次与输出信号的功率谱值呈非线性关系且存在一个最佳分数阶求导阶次使系统产生随机共振;分数阶求导阶次一定时改变噪声强度,噪声强度与输出信号的功率谱值呈非线性关系且存在一个最佳噪声强度使系统产生随机共振。 相似文献
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为了满足大尺寸精密干涉测量对干涉信号的信噪比要求,我们研制了偏频锁定氦氖0.633μm碘吸收稳频激光器,该系统激光的频率不稳定度为5.5×10-12(τ=10s),系统的频率再现性为4×10-11,可连续锁定6个小时以上,无调制输出功率大于0.8mW。 相似文献
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耦合双稳系统随机共振的轴承故障检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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