基于噪声和混沌振子的微弱信号检测

利用混沌振子来检测淹没在强噪声背景中的微弱信号，详细研究了Duffing振子检测微弱信号的原理和过程。理论分析和仿其实验均表明混沌振子能有效地检测微弱信号。     

Duffing振子的Lyapunov指数与Floquet指数研究

针对现有基于Duffing振子的信号检测与估计方法在确定振子相变临界阈值和Floquet指数曲线的临界分岔处位置两方面所存在的问题,本文在更大范围上对Duffing振子的Lyapunov指数曲线进行了研究,提出了振子相变临界阈值的改进判定方法和利用Lyapunov指数曲线来获得Floquet指数曲线临界分岔处的方法.理论分析和仿真结果表明,上述改进在不增加系统误报率的前提下,能有效降低系统的漏报率.     

微弱信号的混沌检测系统设计

以混沌系统的参数敏感性和符号动力学为基础，设计了一个微弱信号检测装置，研究了相应的电路实现方法，给出了单元电路分析和实验结果，结果表明利用混沌实现弱信号检测的可行性。     

基于符号序列信息熵混沌特性的微弱信号检测

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声免疫的特点检测微弱信号,具有高灵敏度和很好的抗噪性能,其检测的关键在于对混沌振子系统所处状态的识别.针对Duffing振子系统在信号检测领域中的应用,提出了一种基于符号序列信息熵混沌特性的微弱信号检测方法.该方法利用时间序列符号化来捕捉Duffing振子系统时域输出的大尺度特征,应用Shannon信息熵定量计算时间序列中蕴藏的确定性和随机性规律,达到自动识别特定微弱信号的目的.给出了该方法的原理和相应检测程序流程图.实验结果表明,利用该方法可以准确快速地检测出微弱信号,为混沌检测研究的实用化提供了一种有效途径.     

齿轮早期疲劳裂纹的混沌检测方法

齿轮箱振动信号中调制现象普遍存在,而且啮合频率产生的周期冲击成分占很大比重,反映齿轮箱故障的特征信号的幅值相对较低,难以检测。根据齿轮箱振动信号的特点,提出了基于混沌振子的齿轮早期疲劳裂纹检测方法,区别于目前常用的基于混沌振子的微弱信号检测方法。该方法通过辨识混沌振子加入齿轮箱振动信号后发生的由大尺度周期状态到混沌状态的反向状态改变,确定齿轮啮合频率边频带的状态,从而判断齿轮裂纹的发展情况,在齿轮裂纹的监测中取得了良好的效果。     

混沌背景中微弱谐波信号检测的SVM方法

为了提高混沌背景下的微弱谐波信号检测能力，提出了一种提取混沌背景中微弱谐波信号的支持向量机（support vector machines，SVM）方法。该方法的突出特点是针对小样本或嵌入维数未知的情况，建立混沌噪声的一步预测模型，抑制噪声对混沌背景信号预测的影响，起到预滤波作用，然后从预测误差中提取微弱谐波信号。实验结果表明，该方法具有比传统RBF神经网络预测方法更强的稳健性和泛化性，在信噪比（SNR）为-47．931dB时仍可检测出强混沌中的微弱谐波信号。     

轴承早期复合故障诊断的一种非线性检测方法

针对强噪声背景下的信号难于检测的问题,利用混沌阵子对周期信号的敏感性和对噪声的免疫力,提出了一种用Duffing阵子结合欧氏距离检测微弱信号的新方法。该方法采用欧氏距离确定混沌振子由混沌状态向大尺度周期状态转换的临界阈值,并利用欧氏距离的跃变自动识别混沌振子的状态。应用该方法对仿真信号和深沟球轴承的早期模拟故障信号进行分析,验证了其可行性,同时分析了相位差和噪声对于系统特性的影响,并用Simulink进行了仿真。     

微弱正弦信号的一种新的混沌检测系统

用特定的Duffing-Holmes方程实现了强噪声背景下弱正弦信号的有效检测.并用梅尔尼科夫函数给出系统出现混沌状态的阈值.仿真实验表明该混沌系统对微弱正弦信号非常敏感,对任意零均值噪声均具有极强的抑制能力,系统信噪比工作门限可达到-90dB.     

基于类洛伦茨系统的微弱信号检测及其电路实现

基于一种类洛伦茨(Lorenz)混沌系统,利用周期微扰的混沌控制方法,应用于微弱信号的检测。首先,构建一个受控的类Lorenz检测系统,通过调节系统两参数可将混沌系统控制可在所期望的周期轨道内。利用李雅普诺夫(Lyapunov)指数谱及分岔图分析,选择适当的两个参数值,将系统控制在混沌临界状态,当加入混有高斯白噪声的微弱信号时,系统发生相变,由混沌临界状态转变为周期三状态,从而检测出与外加激励信号同频率的微弱正弦信号。此方法不需要利用梅尔尼科夫(Melnikov)方法计算复杂的系统发生相变的激励信号幅值的精确解,实现方法简单易行,MATLAB仿真结果表明该系统可以实现极低的信噪比。在理论和数值分析的基础之上,该文设计了微弱信号检测电路,仿真和实验结果表明,该方法能够有效实现微弱正弦信号的检测。     

基于Duffing混沌振子的工程机械曲轴微弱信号检测

混沌振子对微弱信号的检测在实际应用中具有重要价值。针对工程机械曲轴出现裂纹的问题,用混沌振子进行了微弱信号检测,与相关的其它研究进行对比,确定所识别出的单周期微弱振动信号,说明了该裂纹的出现,该项研究可应用于发动机各个部件的隐蔽性故障分析。     

基于混沌理论的微弱信号检测及自跟踪扫频电路实现

为解决工程实际中因待测信号常常被淹没在噪声背景中而传统信号检测方法难以检测等问题,将基于混沌理论的非线性信号检测技术应用到实际工程故障诊断中,开展了基于Duffing振子的微弱信号检测原理的分析,建立了混沌振子与微弱信号检测之间的关系,提出了基于Duffing振子的微弱信号检测方法,利用混沌系统相变对周期小信号的敏感性和对噪声具有免疫力的特点,设计制作了基于Duffing振子的微弱信号检测电路;对微弱信号检测的自适应进行了研究,利用AVR单片机及AD9850等芯片实现了信号检测电路的自动跟踪扫频功能,最后开展了该信号检测电路对不同频率微弱信号的检测试验。研究结果表明,用该电路可以实现在工程中常见的噪声背景下的中、低频率微弱周期信号的检测。     

基于经验模态分解的混沌噪声背景下弱信号检测与信号提取

基于经验模态分解方法,研究了在强混沌噪声背景下进行弱信号的检测与信号提取。对仿真信号的研究表明:用该方法可以直接提取出微弱的偶然性和周期性冲击时域信号,对弱谐波信号可能不能直接提取,但可以直接提取出其频率特征,这些弱冲击信号和弱谐波信号完全淹没在强的混沌噪声背景信号中,无论从时域上还是频域上基本上都看不出来。对齿轮箱的实际信号的研究也表明:尽管某些故障信号有时极其微弱,EMD方法也能有效地实现这些非线性非平稳信号的分离和提取,从而为机械设备故障诊断提供直观的有效的参考。     

基于混沌振子微弱信号检测的改进与比较

为实现强噪声背景下微弱信号的检测,利用混沌系统非平衡相变对系统参数的扰动和对噪声具有免疫力的特点,根据Holmes型的Duffing振子检测系统的检测原理以及Melnikov方法,对Duffing方程的非线性项进行了改进,非线性项取（-x^4＋x^5）。改进后的系统相对原来的检测系统具有更低的信噪比门限,由原来的-92．5dB降到了-111．5dB。数值计算与仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种新型的硅谐振式微传感器频率特性测试系统

针对硅微机械谐振式压力传感器,设计了一种新型的专用频率特性测试系统,采用直接相关原理进行微弱信号检测,简化了模拟电路设计;提出了分时正交的检测方法解算被测样件的幅频、相频特性.实验结果表明:系统实现了对硅微机械谐振式压力传感器的幅频和相频特性的同时测量,实测结果与理论值符合,不仅给出了闭环设计的必要参数,同时为加工工艺的改进提供了重要信息.     

基于自激振荡系统的混沌稳健检测模型

针对传统混沌检测模型稳健性不强的缺陷,首先依据分形理论分析了纯噪声激励下临界区域稳定性的变化,并建立了一种新的广义Van der Pol混沌检测模型。该模型中包含的自激振荡力保证了混沌相态的稳定性,且根据Bendixson环域定理,证明了新模型用于弱信号检测的可行性。与经典Holmes-Duffing振子相比,新模型在复杂度相当的前提下,状态稳定性和噪声免疫性获得了显著提升。微弱电力载波信号在白噪声、色噪声条件下的检测实验结果均表明:新模型的应用有效改善了混沌算法的检测稳健性,其检测差错率在-30~-15 d B时降低了一个数量级;而在信噪比-50~-35 d B时,系统检测性能可获得至少3 d B的性能增益。     

机械振动微弱慢频变信号的混沌振子检测

机械振动微弱信号的检测与识别有利于早期故障的检测与诊断。用Duffing混沌振子检测微弱振动信号具有明显的优势。提出了用混沌振子检测慢变频微弱振动信号的方法。在给出Duffing混沌振子对微弱信号检测的基本原理后，根据慢频变信号的特征，对信号进行了周期离散，提出了对暂态信号进行时域延拓的方法，分析了可行性。提出了幅频联调方法，设计了检测原理，并给出了实现步骤。结合所提出的两种方法，对带噪声的频变微弱振动信号进行了检测分析。仿真结果和实际采集信号分析结果支持了所提出方法的适用性。     

锁定放大微弱信号检测仿真与设计研究

为解决商用锁定放大器不便于特定应用背景下微弱信号检测系统的灵活扩展与剪裁,该文分析了正交锁定放大的基本原理,建立了正交锁定放大的MATLAB/SIMULINK数学模型,展示了锁定放大所能达到的性能以及数字信号处理对锁定放大性能的改善效果。给出了正交锁定放大检测装置的硬件设计过程,包括前端信号调理电路、移相电路、相敏检测电路、低通滤波电路、均方值电路及数字显示电路等。仿真表明,在高斯噪声影响下,微弱信号检测可以达到较高的检测精度,且通过滑动平均值滤波算法可以有效提高检测的精度。实验研究表明,在噪声信号峰峰值为10 V情况下,可以将50 m V的有用信号提取出来,且在50 m V以上可以拟合出较好的输入输出线性关系,便于检测装置的标定。     

二进离散小波能量谱及其对微弱信号的检测

提出了二进离散小波的能量谱的分析方法 ,给出了实用的计算公式 ,论述了其可行性。导出了二进离散小波的能量频谱与离散信号频谱之间的关系。应用该分析方法有效地检测出了时域微弱奇异信号和频域微弱特征信号。能量时谱使二进离散小波分析得到的时域奇异信号更加突出 ,能量频谱发现了 Fourier分析不能得到的某些能量集中的特征信号。实例验证了该分析方法的优良特性 ,为设备运行状态检测和故障预报提供了一种新的手段。