一种基于杜芬振子的微弱信号检测方法

杜芬振子相变对与参考信号频差较小的周期弱信号具有敏感性,对白噪声和参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力。在此基础上结合Labview和Matlab的接口技术提出了一种能在强噪声环境下检测弱信号的方法,该方法具有很好的信噪比,且在超声波弱信号检测得到了验证,具有良好的检测结果。     

基于混沌振子的低信噪比语音端点检测新方法

Duffing振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性,对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力.利用语音的准周期性提出了一种基于混沌理论的语音端点检测新算法,讨论了如何利用Dufilng振子的间歇混沌特性来检测语音端点.将含噪语音作为Duffing振子的外部参考信号的摄动,根据系统相图是否改变来检测语音段和噪声段.通过尺度变换并设计了振子阵列以榆测频率范围较大的语音信号.实验结果表明,基于混沌的语音端点检测算法在低信噪比下明显优于传统的能量语音端点检测法.     

基于Duffing振子的噪声背景下微弱周期信号检测

为有效地实现噪声背景下弱信号的提取,阐述了间歇混沌模型Duffing振子的混沌特性。利用Duffing振子对微弱信号具有敏感性、对噪声与频率差较大的周期干扰信号具有免疫力的特性,研究了基于Duffing振子在噪声条件下检测微弱周期信号、复合频率信号和未知频率信号的方法,用数值仿真验证了该方法的可行性。研究结果表明,基于Duffing振子的信号检测方法对极微弱周期信号检测有其独到的优势,其频率误差率在控制范围之内。     

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。     

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。     

齿轮故障的混沌诊断识别方法

研究了Ｈｏｌｍ ｅｓ型Ｄｕｆｆｉｎｇ 振子的混沌及间歇混沌运动,发现参考信号与摄动信号间的微小角频率差是振子产生间歇混沌的原因。得出振子相变对与参考信号具有微小角频率差的小信号敏感,而对随机噪声和与参考信号角频率差较大的周期干扰信号具有免疫力的结论。通过辨别振子对的间歇混沌运动可对齿轮偏心及单齿缺陷故障进行诊断与识别。     

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。     

混沌振子在微弱信号检测中的可靠性研究

针对混沌振子微弱信号检测的可靠性问题,对一种改进型混沌振子敏感特性进行分析,指出周期策动力幅值位于临界值时,初始值对系统的状态起决定性的作用,并由此定义了检测系统的敏感集.通过扰动控制方法验证噪声对振子的驱动作用相当于对初始值的扰动,发现在噪声作用下混沌振子微弱信号检测方法存在误判可能,利用所定义的敏感集对噪声背景中微弱信号的可靠检测进行了分析,为消除误判实现该微弱信号检测方法的应用提供了理论保证.     

基于混沌理论的滚动轴承故障信号检测

针对滚动轴承早期故障信号十分微弱的问题,提出采用Duffing混沌振子对故障微弱信号进行检测的方法。对Duffing方程进行改进,实现对任意频率微弱信号的检测。分析微弱周期信号相位角对检测系统的影响,提出采用多相位混沌振子阵列来消除微弱周期信号相位角对检测系统的影响。通过仿真实验,确定检测系统由3个混沌振子构成。使用该检测系统成功检测出轴承外圈故障微弱信号,相比传统的混沌振子检测系统,缩小了检测盲区,提高了检测信噪比。     

降低稳频激光器光学拍频信号检测极限的方法

在许多稳频激光器中，原子或分子气体（例如碘或甲烷）窄带吸收特性用频率基准。作为稳频方案的一部分，光频率的抖动应用于激光器。在光学外差试验中，频率抖动被转换成射频拍频信号，从而降低了光谱功率密度，因此，因此信噪比就超过了没有抖动的情况。通过将原始拍频信号同频率抖动的本级振荡器信号混频去掉频率抖动。当抖动的波形同参考激光器的波形相匹配时，混频器的输出信号为无抖动信号。这种方法用于Winters碘稳频氦氖激光器，使拍频信号的带宽从6MHZ降到390KHZ，因而将检测阀值从5PW降到了3pW。另外，我们研制了一个简单的信号检测模型，借以预测类似的阀值下降。     

Intermittent chaos and sliding window symbol sequence statistics-based early fault diagnosis for hydraulic pump on hydraulic tube tester

To ensure the safety, continuity of production, make a reasonable maintenance plan, save the cost of maintenance for hydraulic tube tester, it is needed to quickly identify an assignable cause of a fault. This paper is concerned with early fault diagnosis of hydraulic pump which are the heart of hydraulic tube tester. Considering that the signal of the hydraulic pump early fault is a periodic weak signal, an intermittent chaos, sliding window symbol sequence statistics-based method is proposed to detect the early fault of one single piston loose shoes of hydraulic pump on a hydraulic tube tester. The approach presented is based on the insight that the phase transition of chaos oscillator, for example, the Duffing oscillator, is very sensitive to a periodic weak signal having little angular frequency difference with the referential signal of the oscillator. While observing the intermittent chaos phenomenon through figure is not easy for computer, a sliding window symbol sequence statistics is developed to realize real-time computer observation of this phenomenon. Rather more, this paper takes a trick to decreasing the computational complexity of the sliding window symbol sequence statistics method, also analyzes the influences of different window size, depths of the symbol tree on the information entropy. At last, a control limit is introduced to realize automatic early fault alarm. The resultant approach is experimented with data simulated from an AMESim model of hydraulic tube tester. The results indicate that the proposed approach is capable of detecting the signal of hydraulic pump early fault on hydraulic tube tester.     

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。     

基于Duffing振子检测频率未知微弱信号的新方法

针对现有混沌振子难以检测频率未知微弱信号这一难点,提出利用Duffing振子输出值的方差峰值结合遗传算法检测淹没在强噪声背景中频率未知微弱信号的一种新方法。从分析混沌系统结构参数的阈值入手,讨论了周期策动力的频率、初始相位和噪声对系统运行状态的影响;研究系统输出值方差与系统状态的对应关系,探讨待测信号频率以及与周期策动力之间相位差对状态变量方差和状态转换时间的影响。由此,提出采用具有相位偏移的Duffing振子阵列覆盖全相位,并结合遗传算法,优化求解不同频率输入信号下系统输出值方差的极值,以此得到待测信号频率的方法。该方法解决了现有混沌振子类检测方法必须已知信号频率的限制。实验结果证明了本方法能准确、快速地检测待测信号频率。新方法的状态判定简便、检测精度高、更为灵活、适应性强,为微弱信号的检测提供了新的手段。     

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。     

一种弱信号检测相关信号的产生方法

为给微弱信号检测中的锁定放大器提供高性能的相关信号源,采用AT89C51单片机直接数字频率合成产生了3路6相相关正弦波信号.在单片机程序中采用同一个长的正弦波数据表,能保证所有的输出信号满足相关性要求.介绍了用Matlab生成这种任意长度的数据表的方法.