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。     

基于时延反馈多稳随机共振的微弱信号检测方法

为了检测噪声背景下的微弱信号,提出了一种基于一次项时延的新型多稳态随机共振模型。分析了各参数对该模型的影响,并与时延反馈随机共振模型进行对比。提出的基于一次项时延的多稳态随机共振模型可以集中增强微弱信号特征频率处的幅值,提高输出信号的信噪比和谱功率放大系数。通过实例验证表明提出的方法可以有效检测出早期微弱信号的特征。     

随机共振用于微弱信号检测时的结构参数研究

分析了参数调节随机共振中系统结构参数对输出效果的影响,通过仿真,得出了不同参数条件下系统输出效果,同时,分析了信噪比随结构参数的变化关系,定量的描述了系统结构参数对输出的影响,根据仿真结果,总结了随机共振用于微弱信号检测时的参数调节策略,为参数调节随机共振提供了一个具体可行的操作步骤。     

自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法EI北大核心CSCD

经典双稳态随机共振系统通过各种参数地调节可实现噪声、周期信号及非线性双稳态系统的最佳匹配从而实现随机共振,促使系统输出的微弱周期分量得到了一定的噪声能量而达到增强的效果,从而有效检测出微弱的周期分量,但噪声能量利用有限,系统响应中仍存在一定的噪声能量。二阶随机共振增强的系统模型,借助“双重积分”实现噪声的重复利用,将噪声进行二次利用,有效促进高频噪声能量进一步转移到低频区域,有效提高输出响应的信噪比。考虑到多尺度带限噪声对随机共振的影响,并基于随机共振特殊低通滤波器的数学本质,提出了以协同信噪比(collaborative signal to noise ratio,CSNR)为目标函数,基于Paul小波的自适应多尺度噪声调节二阶随机共振增强方法,充分利用了小波的多分辨时频分析能力,将输入信号和噪声划分到不同频带,实现了不同频带信号和噪声强度大小的控制,以进一步改善随机共振检测效果。数值仿真、实验数据及工程实际应用均验证了该方法的有效性。     

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。     

基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法研究

针对强背景噪声下冲击信号难以检测的问题,提出一种基于自适应随机共振的齿轮微弱冲击故障信号增强提取方法。首先,利用峭度指标和互相关系数构造修正峭度指标作为随机共振检测冲击信号的测度函数;其次,利用滑动窗将多冲击分量信号分割成多个单冲击分量信号作为随机共振的系统输入,并借助遗传算法实现系统参数的自适应选取;最后,将提出的方法应用于电力机车走行部齿轮箱故障诊断,结果显示该方法可有效实现微弱冲击特征的增强提取。     

微弱信号检测方法研究现状分析

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。     

基于调制随机共振的微弱信号检测研究

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     

微弱信号检测方法研究现状分析

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。     

基于人工鱼群算法的轴承故障随机共振自适应检测方法

针对传统的自适应随机共振以单个参数为优化对象忽略参数间交互作用的不足及采用遗传算法优化参数在种群数量增加时算法收敛速度明显减缓的缺陷,提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法。该方法利用人工鱼群算法对初值、参数设定容许范围较大、具备并行处理能力及人工鱼个体数目增加时鱼群算法收敛速度能提高的特性,自适应实现与输入信号最佳匹配的随机共振系统。仿真数据与轴承滚动体故障数据分析表明,基于该算法的自适应随机共振方法可有效实现微弱特征检测与早期故障诊断。     

非线性耦合双稳系统的振动共振与随机共振

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.     

Deterministic stochastic resonance in a bistable semiconductor system

The phenomenon of deterministic stochastic resonance has been experimentally observed and studied for the first time in a bistable semiconductor system with an S-shaped current-voltage characteristic exhibiting a transition to chaos via intermittency. Spectral regions featuring amplification of an external signal and phase locking are determined as dependent on the frequency and amplitude of the external signal and the control parameter.     

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.     

基于级联双稳随机共振和多重分形的机械故障诊断方法研究

对级联双稳随机共振的滤波特性进行了对比和分析,利用这种特性,结合广义维数对信号非线性特征的度量能力,提出了基于级联双稳随机共振和多重分形的机械故障诊断方法。实验结果证明,该方法可以有效的消除高频噪声,增强低频段信号的能量,由此得到的分形维数比较准确,能够更加精确地度量机械振动信号的非线性特征,从而达到机械故障诊断的目的。     

基于核递推最小二乘的自适应均衡的弱故障提取方法研究

针对传统的自适应均衡方法存在的不足,提出了一种基于KRLS的非线性系统自适应均衡方法。该方法通过引入核函数,将原始的非线性数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中实施标准最小二乘算法。提出的方法并与传统的非线性系统均衡方法进行了对比分析,仿真研究表明,提出的方法优于传统的均衡方法,能很好的消除传递通道的影响,有效地提取出弱冲击性成分。最后,将提出的方法应用到转子系统的弱冲击性故障提取中,实验结果进一步验证了提出的方法的有效性。     

基于Langevin型随机共振的水中目标线谱检测

将Langevin型双稳态随机共振系统应用于水声时变线谱信号的检测，提出了设计水声线谱检测系统可以利用的外在参数。在水听器端建立了时变线谱模型，考查了随机共振系统对水声环境的适应能力。实验发现在信噪比变化、声压起伏、线谱漂移等情况下，系统都能较好的工作，为水声领域新型线谱检测系统的设计提供了依据。     

一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究

由S变换推导出的时序分解算法可以将一个任意的初始时间序列变换成一组突出时间序列局部信息的二维时间序列，该时序分解的可逆性表明了它可用于时域信号的滤波与特征提取。希尔伯特变换可有效地对时域信号进行解调，其实质是对原始信号作一次特殊的滤波。综合前述两种变换的优点，提出了结合希尔伯特变换及时序分解的弱故障特征信号提取算法，采用数值仿真实验及齿轮故障诊断进行了验证，结果表明，此种方法能有效地提取混在强背景信号中的弱故障特征信号。     

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。     

乐音准则法及其在结构损伤诊断中的应用研究

为了寻求一种简便、高效的结构损伤识别方法,组织实施了瓷盘、钢壳及5层钢框架的模型试验,根据试验结果,提出了一种基于欧姆听觉定律的结构损伤识别方法,即“乐音准则法”。该方法对于诊断均匀、规整的一维（杆、索）或二维（板、壳）结构的损伤十分有效。试验结果表明,均匀、规则结构的固有振动频谱具有与乐音相类似的特征,在其发生损伤后,固有振动频谱发生明显变化,据此定义了“乐音准则法”。试验证明,该方法对识别瓷盘损伤敏感有效;对钢壳径向损伤有效,对环向损伤不敏感,主要原因是环向损伤对壳体结构刚度影响较小。在5层钢框架的损伤识别试验中,根据乐音准则法,首次提出运用频率比作为结构损伤诊断指标,成功地识别出了结构损伤。     

一种图像局部模糊检测方法及其在被动图像认证中的应用

针对目前图像模糊检测算法复杂度过高和不能有效地实现图像局部模糊检测的问题,进行了图像局部模糊检测方法的研究,给出了模糊的数学模型,并基于此模型,提出一种简单有效的图像局部模糊的检测算法.该算法按照像素级搜索机制,对图像中各像素所在位置的相邻四邻域进行二维短时傅立叶变换,计算其频域系数的对数相关性,由此描述该区域的模糊程度,把它同预设阈值相比较,实现图像中局部模糊区域的检测.实验仿真显示,将该方法应用于篡改图像被动认证,可以有效地检测经过局部模糊和边缘模糊的篡改图像.