基于耦合Van der Pol-Duffing系统的微弱信号检测研究

传统方法检测微弱信号具有一定的困难,利用混沌振子对微弱信号敏感以及对强噪声具有良好免疫力的特性,提出基于耦合Van der Pol-Duffing振子系统检测微弱信号的新方法。对比不同参数下耦合系统的动力学行为,通过分岔图和二分法确定临界阈值,保证阈值搜索速度和阈值精度。阐述基于相图的微弱信号检测原理,通过从混沌态到周期态的转变成功检测淹没在强噪声中的微弱信号,信噪比门限达到–30 d B。同时考察不同精度幅值下噪声对系统状态的影响,不同频率信号以及相移对检测的影响。仿真结果表明,该耦合系统在强噪声条件下对微弱信号敏感,用于检测微弱信号是可行的。     

基于变形Lorenz系统微弱周期信号频率检测新方法

提出了一种变形的Lorenz混沌检测系统,此系统主要具有混沌态和类周期态两种状态。借鉴平均法推导了此系统的近似周期解。把变形Lorenz系统与状态反馈控制方法相结合,将含有待检测信号的变形Lorenz系统从混沌态控制到类周期态,然后利用频谱分析的方法检测待检测信号的频率。数值仿真结果验证了该方法具有较高的检测精度。最后,对不同频率的微弱正弦信号和非正弦周期信号进行了频率检测,实验结果证明此系统的可行性和有效性。     

基于Lorenz混沌同步系统的未知频率微弱信号检测

针对现有混沌类检测方法存在的不足,提出一种基于混沌同步系统测量强噪声背景下微弱信号频率值的新方法。该方法利用Lorenz混沌系统自身的初值敏感性、噪声免疫性和混沌系统的可同步性,采用驱动-响应法构建同步检测系统对微弱信号进行降噪处理,再结合多信号分类算法处理所得到的同步误差信号,最终实现微弱信号的频率测量。该方法有效解决了单Duffing振子参数设定复杂、运行状态转换时间长和状态判定困难的问题,也无需采用复杂的混沌系统阵列结构求解待测信号的频率值。仿真和实验结果表明新方法能够准确检测出微弱信号的频率,进一步完善了现有混沌类检测方法,为其应用于实际工程提供了新的思路。     

基于Duffing振子的BPSK载波信号检测方法研究

针对低压配电网具有噪声干扰强、信号衰减大等问题,提出了用Duffing振子来检测BPSK载波信号的新方法.Duffing振子对微弱信号敏感,信号的不同相位将引起系统在混沌态与大尺度周期态之间的相变,该方法就是利用载波信号的相位引起的Duffing振子的相变,通过对该相变的判别来检测载波信号的相位信息.同时还分析了Duf...     

达芬振子激励分叉在多普勒频移检测中的应用

以达芬(Duffing)振子模型在单频外激励下的分叉原理为基础,提出一种可在强噪声背景下检测微弱水声探测信号多普勒频移的新方法。当达芬振子的激励振幅超过某一临界参数时系统由混沌状态突变为周期状态。根据这一原理,首先在无噪声条件下确定达芬振子由混沌状态向周期振荡转变的分叉参数阈值,然后根据噪声强度适当调节分叉参数,使得系统输出稳定在单一周期状态。当噪声中含有微弱的多普勒回波时,通过理论分析可知系统输出为阵发混沌状态,且可根据混沌状态的间隔周期较准确地求出回波信号的多普勒频移。     

混沌理论在车载超声测距系统中的应用研究

利用混沌系统敏感依赖于初始条件的特性,通过判断系统运动状态的变化,实现车载噪声环境下的微弱超声波信号的提取。系统的仿真实验结果表明混沌振子检测理论在抑制噪声、检测微弱信号方面具有很高的先进性,可以大大提高超声波测距的精度和性能。     

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。     

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.     

混沌振子微弱未知信号检测方法的改进

目前普遍应用Duffing混沌振子系统检测噪声背景下微弱信号,由于其具有对周期信号敏感而对干扰信号免疫的特点,所以在检测时常常忽略噪声的影响。然而大量实验发现,系统对某些方差的噪声免疫力很低,容易造成误判。由此,在分析噪声对微弱信号检测影响的基础上,采用互相关检测器对待测信号进行处理,以此抑制噪声。对工程上不易实现的混沌阵列检测法引入实用性强的循环算法,操作简单,仿真结果精度高。     

新SH-COS混沌弱信号检测系统设计

将混沌理论应用于弱信号检测,设计了一种由三维混沌和余弦函数合成的全新的混沌弱信号检测系统——SH-COS系统,并对其进行了动力学特性的理论分析,用Matlab及Muhisim进行了电路仿真分析.与目前广泛探讨的Duffing混沌弱信号检测系统以及锁相放大器的性能相比,新设计的混沌弱信号检测系统抗噪性能强、检测精度高,而且具有信号检测的广域多样性,弥补了检测系统混沌与大周期状态难以区分、大周期状态不稳定等不足.新系统输出的大周期态具有收敛性,仿真对比结果验证了设计方法的正确性,进一步改善了混沌系统的弱信号检测性能,使定量检测成为可能,因而更适合应用于实际工程领域.     

带有余弦函数的三维混沌弱信号检测系统及电路实现

从理论上分析了二维Duffing弱信号检测系统变量输出在混沌和周期态之间交替转换。发现一种新的三维混沌弱信号检测系统生成规则,以生成4种检测系统之一的三维Liu-cos混沌系统为例,采用傅里叶变换等方法从理论上验证了新生成的三维混沌弱信号检测系统输出信号具有广域收敛性,解决了二维Duffing混沌弱信号检测系统不能广域检测和输出信号不收敛问题;新设计的三维Liu-cos混沌弱信号检测电路空中声波实验显示可抗低频声波干扰,检测性能优于二维Duffing混沌电路和新设计的Duffing＋滤波器电路,水中实验显示三维Liu-cos混沌弱信号检测电路可抗高频水声干扰,可检测波形畸变的水声信号。     

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。     

5种新混沌弱信号检测系统设计

为了进一步改进混沌弱信号检测系统的性能,设计了5种新的高灵敏度复合混沌弱信号检测系统,并选择其中一种与目前广泛使用的Duffing混沌弱信号检测系统进行了对比分析,结果显示新复合混沌系统可以克服Duffing混沌弱信号检测系统出现的3个难题:被检测信号消失后混沌状态无法快速自动回复、大周期状态不稳定以及混沌状态和大周期状态难以区分。通过使用Jacobian矩阵和特征方程的分析,显示了新复合混沌系统比Duffing混沌系统更为有效。与传统弱信号检测方法相比,新复合混沌系统电路简单、具有更低的信噪比和检测信号门限。理论分析和实验显示了新复合混沌系统的特性。     

随机共振技术在齿轮箱故障检测中的应用

讨论了利用SR原理从强背景噪声中提取微弱周期特征信号的方法，给出了SR模型数值求解的新算法。在对齿轮箱故障进行数值仿真的基础上，将此方法用于某型直升机中间减速器齿轮点蚀故障的微弱特征信号提取，结果表明，该方法能有效提取出齿轮发生早期点蚀故障时的微弱特征信号，为直升机减速器齿轮箱的状态监测与早期故障检测提供了一条新途径。     

利用间歇混沌检测含噪未知频率信号的研究

研究发现被测信号频率和干扰噪声变化都会引起间歇混沌间隔的变化,通过仿真实验分析了被测信号频率和干扰噪声对间歇混沌特征影响的相互关联关系,从理论上分析了被测信号频率和相角变化对间歇混沌特征的影响,提出了一种利用间歇混沌特征变化测量含噪未知频率信号的方法,设计了有噪声和无噪声两种环境中对声波信号频率的检测实验。实验结果显示与Duffing混沌系统相比,利用Liu-cos混沌系统间歇混沌检测含噪未知频率信号的效果更好。