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相似文献
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1.
时培明  李培  韩东颖  刘彬 《计量学报》2015,36(6):628-633
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   

2.
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.  相似文献   

3.
时培明  孙鹏  袁丹真 《计量学报》2018,39(3):373-376
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。  相似文献   

4.
强噪声背景下的经验模式分解研究   总被引:5,自引:3,他引:2       下载免费PDF全文
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.  相似文献   

5.
强噪声背景下微弱特征信号检测一直是工程应用领域的难题。本文系统的研究了基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法,分析了各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析了相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法;频域检测法中分析了最为常用的频谱分析法;时频分析法中主要分析了应用范围最广的短时Fourier和小波变换;基于非线性理论的检测法中重点分析了随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。  相似文献   

6.
介绍了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本原理,并对该方法进行了高斯白噪声下的仿真验证。然后,把这种方法应用于以模拟海洋环境噪声为背景干扰的水声信号的检测中,仿真结果证明了这种方法的可行性。  相似文献   

7.
微弱信号检测方法研究现状分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
强噪声背景下微弱特征信号检测一直是工程应用领域的难题。本文系统的研究了基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法,分析了各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析了相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法;频域检测法中分析了最为常用的频谱分析法;时频分析法中主要分析了应用范围最广的短时Fourier和小波变换;基于非线性理论的检测法中重点分析了随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。  相似文献   

8.
基于调制随机共振的微弱信号检测研究   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
在工程信号处理过程中信号常超出随机共振绝热近似或线性响应理论的小参数要求而成为大参数信号。论文深入探讨非线性双稳系统随机共振发生机理和条件要求,将频率调制技术与随机共振理论相结合,提出用调制随机共振的方法实现随机共振理论在工程信号检测中的应用,进行了数值仿真分析证明其有效性,并将该方法应用于轴承内圈点蚀故障的检测  相似文献   

9.
双稳随机共振降噪下的经验模式分解研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   

10.
周玉荣  何正友 《振动与冲击》2011,30(11):171-174
研究了偏置信号调制噪声和加性噪声驱动线性系统的随机共振现象。根据线性系统理论,得到了系统输出信噪比的精确表达式。研究结果表明:系统输出信噪比是系统衰减常数、调制信号偏置参数、信号调制噪声强度和加性噪声强度的非单调函数。同时,系统输出信噪比随两种噪声的相关强度成非单调关系。  相似文献   

11.
The results of an investigation of different types of tungsten lamps in order to estimate the components of the error budget of spectrum-pyrometer apparatus are presented. Quantitative relations are considered and the results of experimental research, which enable systematic methods to be developed for eliminating the influence of polarization of the radiation of the lamps in standard radiation thermometry, are analyzed.Translated from Izmeritelnaya Tekhnika, No. 9, pp. 42–45, September, 2004.  相似文献   

12.
本文研究用8098单片机对密闭大贮槽的贮液容量进行自动检测的应用系统,解决了把贮槽液位测量传感器输出的电流信号直接转换成贮液重量进行显示,从而使显示直观、清晰.  相似文献   

13.
14.
15.
本文对锚杆拉拔仪示值误差测得值不确定度评定进行描述和分析,以利于锚杆拉拔仪测量值的评定与表示。  相似文献   

16.
17.
新的检定规程对检定条件、检定项目、检定方法、数据处理、检定结果处理和检定周期都进行了部分修改,本文从规程执行方面对自锁功能检查、加油机的最大允许误差及重复性的计算方法、加油机的付费金额误差的检定、掌握标准金属量器的滴定时间、首次检定时应注意的问题、数据处理时应注意的问题、加油机检定周期的合理调整、使用自动检定装置应注意的事项进行了总结。  相似文献   

18.
19.
Based on the method of successive substitutions, an integral equation is derived in which multiple reflections are explicitly identified. This equation is used provide simple methods of estimating the local effective radiation of two-dimensional and three-dimensional systems of surfaces, with due regard for the anisotropy of their optical properties. A cylindrical cavity confined by the surface of a right circular cylinder with a side pyrometric hole is treated as an example. The results obtained by the suggested method are compared with the data of direct solution of an integral equation for the two-dimensional problem.  相似文献   

20.
反渗透设备是水处理行业常用设备,广泛用于纯水、高纯水等的预处理.通过试验,找到两种降低反渗透设备出水电导率的方法:反渗透设备进水软化后加碱和反渗透设备进水酸化后脱气,这两种方法都有一定的应用范围,应根据工艺要求和运行费用选择使用.  相似文献   

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