Duffing振子相变检测中一种新的量化测度

对基于Duffing振子的微弱特征信号检测中的相变量化测度进行了研究，提出一种新的相变指标——基于连续多分辨率q熵的相变量化测度，数值计算结果验证了该方法的有效性。     

基于双耦合混沌振子变尺度微弱信号检测方法研究

以双耦合Duffing混沌振子为研究对象,提出了一种基于双耦合Duffing混沌振子与变尺度相结合的微弱信号检测新方法。分析了双耦合Duffing混沌振子检测微弱周期信号的原理。利用变尺度方法,克服了Duffing振子检测微弱周期信号受频率限制的缺陷。通过双耦合Duffing混沌振子系统与单Duffing混沌振子系统进行比较,表明双耦合Duffing混沌振子系统具有明显的优越性。该方法用于检测任意多频微弱信号具有明显优势。     

基于Duffing振子的天然气管道泄漏检测方法

针对天然气管道泄漏因泄漏声波信号信噪比(SNR)过低而难于检测的问题,研究了基于Duffing振子的天然气管道泄漏检测方法。该方法将待检测数据输入Duffing振子系统,以振子系统的状态转化实现非周期信号中周期信号的检测。为了更好地提高Duffing振子的检测性能,在Duffing振子设计阶段,以随机共振的有关理论为基础,通过对系统输出信噪比的优化来实现Duffing振子的参数设计。基于实际天然气管道泄漏数据的测试结果表明,所提出方法可在低信噪比(-68dB)的情况下有效检测出泄漏,具有较好的检测性能。     

基于不变矩的Duffing相位图的自动识别

提出一种基于Hu氏不变矩定量识别相位图改变的新方法.该方法利用混沌振子对微弱周期信号的敏感性,可以直接检测低频段内滚动轴承微弱的故障特征频率.同时以Hu氏不变矩作为指标,从二维角度量化振子的相变规律,直接检测滚动轴承微弱的故障特征频率,从而提高故障诊断的自动化水平.对滚动轴承内圈故障的诊断实例验证了该方法的有效性.     

驱动输入白噪声对Duffing振子运动影响分析

强噪声背景下混沌弱信号检测是利用弱信号的周期扰动使系统运动状态发生改变实现的，研究了数值解算时计算步长和驱动输入白噪声对弱信号检测中Duffing振子运动特征的影响，重点研究了对Duffing振子混沌临界态和大尺度周期态的影响，结果表明采用数值解算的步长不同系统运动状态不相同，与统计意义下任何零均值噪声都不会改变系统原有运行轨迹不同，不同功率的驱动输入白噪声会导致系统状态改变，分析了产生原因。     

基于混沌弱信号检测的轧机故障诊断研究

为检测强噪声背景下轧机的转子和齿轮故障,给出了一种Duffing方程检测微弱信号的算法.设计加入待检信号后的混沌振子方程,检测出转子发生早期碰摩以及齿轮偏心和单齿缺陷故障.故障诊断实验可以证明利用Duffing振子的间歇混沌现象对强噪声背景中轧机故障的微弱特征信号进行检测的有效性,与相关函数法比较,证明此方法的优越性.     

基于耦合Duffing振子的微弱故障信号检测

针对传统信号处理方法在低信噪比条件下对微弱信号检测的不足,提出一种对双Duffing振子进行阻尼项耦合的方法,通过对此系统进行动力学分析,比单个Duffing振子具有更加复杂的动力学行为。阐述了基于相平面变化的微弱信号检测原理,对时间进行尺度的变换,实现了未知频率信号的检测,最后对微弱脉冲信号进行检测以及真实的故障轴承的早期诊断,取得了较好的效果,该方法在无线通信、雷达系统、旋转机械早期故障诊断等领域具有广阔的前景。     

基于改进Duffing理论的轴承微弱故障信号判断

分析了传统Duffing振子混沌系统的基本理论对检测微弱信号的不足,给出了基于改进之后的Duffing振子检测微弱信号的新方法。改进后的方法能够弥补传统方法对系统固有频率的限制,检测具有较大固有频率的微弱信号。本文主要利用传统方法和改进方法分别对轴承外圈故障信号进行验证性分析,发现改进方法能更好的找出微弱故障信号。通过对仿真信号分析和轴承故障诊断实验,结果验证了本文方法的有效性。     

最大Lyapunov特性指数在微弱信号检测中的应用

利用Duffing振子的运动状态来判断微弱信号的存在是一种常用的方法,通常此方法没有明确的门限。由于最大Lyapunov特性指数是指示动力学系统是否处于混沌状态的重要参数,所以将最大Lyapunov特性指数作为混沌判据引入基于Duffing振子的微弱信号检测中。利用最大Lyapunov特性指数指示Duffing振子所处的状态,如果最大Lyapunov特性指数大于1,测说明系统处于混沌状态,反之则处于周期状态,从而为此方法提供了更为直观的判断依据。仿真结果表明,采用最大Lyapunov指数作为判断依据可以更准确的判断微弱信号的存在,进而说明此方法的可行性。     

基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振研究

针对信号特征频率和采样频率所要求的匹配关系对Duffing振子变尺度随机共振的限制,研究一种频谱重构的信号预处理方法,并进一步提出基于Duffing振子的信号频谱重构随机共振方法。该方法通过引入频谱重构参数实现信号特征频率的灵活转化,与变尺度方法和阻尼比参数调节方法相结合,可以实现任意信号特征频率和采样频率下的Duffing系统的大参数随机共振,从而扩展其在微弱信号处理中的应用。数值仿真和故障诊断实例分析均验证了该方法的有效性。