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。     

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。     

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。     

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.     

新SH-COS混沌弱# 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!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Multisim进行了电仿真分析。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。     

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。     

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。     

Lorenz混沌系统的弱故障信号检测方法研究

针对机械系统早期故障信号较弱,难以准确判断提取的问题,提出了一种基于Lorenz混沌系统初值敏感性的弱故障信号检测法。将设备早期弱故障信号做为初始值的微弱扰动输入Lorenz系统,随着混沌系统的演变,Lorenz吸引子将产生巨变,从而达到检测设备弱故障的目的。为验证其有效程度,进行了仿真分析和转子冲击故障的检测结果表明,此方法可以有效地检测到转子冲击故障,为混沌弱信号检测提供了一种新方法和思路。     

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。     

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。     

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。     

Application of the Duffing Chaotic Oscillator Model for Early Fault Diagnosis- Ⅰ.Basic Theory

In this paper, the well-known Duffing equation and the nonlinear equation de-scribing vibration of the human eardrum are introduced from elastic nonlinear system theory. According to the fact that the human ear can distinguish weak sound with small difference , the idea that the Duffing oscillator can be used to detect a weak signal and diagnose early fault of machinery is proposed. In order to obtain a model for weak signal detection via the Duffing oscillator, the first step is to week all forms of solutions of the Duffing equation. The second step is to study global bi furcations of the Duffing equation using qualitative analysis theory of a dynamic system. That is to say, a series of bi furcations thresholds of the Duffing equation can be analyzed by the Melnikov function and a subharmonics Melnikov function. Then the three types of bifurcations thresholds varying with damping and external exciting amplitude are discussed. The analysis concludes that the bi furcation threshold corresponding to the ma     

水下混沌背景中的瞬态声信号检测法研究

水下瞬态声信号中蕴含着目标的特征信息,但其突发性强、持续时间短致使检测难度很大。为解决瞬态信号检测的问题,提出了混沌背景中瞬态冲击信号的RBF神经网络检测法。建立了混沌背景噪声的一步预测模型,通过预测误差的变化来检测瞬态信号。分别以Lorenz系统和Logistic系统作为混沌背景噪声进行了仿真,证明检测方法的有效性,并在Lorenz系统背景检测中加入白噪声来检验该方法抗白噪声干扰的能力,结果表明该方法对白噪声敏感;在理论研究的基础上通过对外场试验数据的处理验证了该方法的有效性,并在实际测量数据中加入混沌背景噪声,通过改变信噪比检验了该方法在不同信噪比情况下的性能。     

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。     

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。