基于DSP的自适应随机共振微弱信号检测方法*

随机共振是一种有效检测微弱信号的非线性方法,对它的研究和实现具有重要的工程应用价值。针对工业现场存在的背景噪声未知的高频微弱信号（不满足绝热近似理论条件）的随机共振检测问题,提出了基于参数补偿的自适应参数诱导随机共振方法,以系统输出信噪比作为适应度函数,将系统势垒与噪声强度大致相等时可产生最佳的随机共振效应作为知识,采用基于知识的粒子群优化算法来并行优化随机共振系统的参数。设计了基于DSP的自适应随机共振检测系统,实现了对信号的实时处理,并通过ModbusRtu协议将检测结果实时显示在触摸屏上,从而实现微弱信号的检测。     

基于单势阱随机共振的多频周期微弱信号检测

经典随机共振（SR）应用于微弱信号检测,在取得较好效果的同时也带来了最佳系统参数调节困难的问题.单势阱随机共振（SSR）只需调整一个系统参数,更容易调整系统到最佳状态.在研究了单势阱随机共振理论基础上,对多频周期信号加上与实际更为接近的色噪声,采用互相关系数作为测度指标,运用自适应方法寻找系统最优参数后,系统设置该参数,从待测信号中检测出多频周期微弱信号.实验结果表明单势阱随机共振对多频周期微弱信号具有较好的检测效果.     

自适应随机共振弱信号识别

在研究随机共振时,人们普遍以信噪比作为衡量随机共振效果的指标,通常信噪比是在满足绝热近似理论条件下得到的近似解,当不满足该条件时,得出的结论可能是错误的.提出以双稳随机共振系统输出的信噪频谱主峰比、响应方差和系统势垒高度同时作为衡量随机共振效果的指标,能避免因计算信噪比时产生的误差.分析双稳系统的特性和响应,可以快速地得到相应衡量指标的准确值.筛选满足一定条件的衡量指标,可以得到共振效果良好的系统参数,证明了该方法的有效性和正确性.     

微弱信号检测的3种非线性方法

阐述了随机共振法、混沌振子法及差分振子法3种方法的基本监测思想,确定了数学模型。随机共振系统(SR)是一个非线性双稳态系统,存在着在某一最佳输入噪声强度下,使系统产生最高信噪比输出,达到抑制噪声、放大微弱信号的目的。SR系统数学模型可由非线性Langevin方程定义,并进行了分析及仿真。混沌系统具有对初值敏感性及对噪声免疫的特点,数学模型选用Holmes型Duffing方程为监测器,进行了分析及仿真。差分振子法是基于差分方程构造监测器,以二维离散性系统作为数学模型,进行了分析及仿真。将3种方法应用于同步发电机转子匝间短路故障监测和异步电动机转子断条故障监测的实例中是成功的,证明了3种方法的有效性和准确性。     

基于Hilbert的单边带调制随机共振的微弱信号检测

为了克服经典随机共振中的小参数检测条件的限制,介绍了基于Hilbert变换的单边带频率调制技术,并与二阶随机共振系统相结合,提出了运用调制随机共振的方法实现工程中大信号检测的应用。针对小采样频率和大采样频率进行了分开讨论,并对基频信号的选取做了相关研究。研究结果发现,小采样频率下,Hilbert单边带频率调制技术结合二阶系统有很好的检测效果。大采样频率下,可以结合变尺度处理进行优化。数值仿真分析表明,基频信号取在频率轴分辨率的10～60倍时,会有一个较高的并且较稳定的输出信噪比。并将变尺度Hilbert单边带频率调制技术运用于实际的轴承内外圈故障信号检测中,能明显、准确的检测出单频故障大信号。     

基于自适应随机共振的异步电动机转子断条故障检测

异步电动机转子断条故障检测属于强噪声背景下故障的微弱信号检测问题。由于不同转差率下电机具有不同的转子断条故障特征频率，给随机共振最佳系统参数调节增加了难度。针对上述问题，在已有Hilbert模量法的基础上，提出了基于自适应随机共振的异步电动机转子断条故障检测方法。通过应用小波消噪、随机共振技术，改进了转子断条故障特征信号的检测灵敏度。随机共振参数的自适应调节进一步增强了该方法的实用性，与传统方法相比，该方法在各种情况下尤其是在噪声强度、电机类型及运行状况未知时，仍能有效检测转子断条故障，具有较好的自适应性。数值仿真和实验分析证明了该方法的有效性。     

一种改进的随机共振技术在舰船轴频电场信号检测中的应用

舰船轴频电场是一种水下目标探测的理想物理场,其信号具有明显的周期特性,近年来被广泛关注.然而,对于探测器需要在较远的距离进行感知,因此微弱轴频电场信号检测是一个十分重要的问题.非线性随机共振能够增强微弱周期信号,表现出优越的检测性能.围绕舰船微弱轴频电场信号的多谐波特性,提出了一种改进的二阶双稳态匹配随机共振检测方法....     

基于ARM处理器的随机共振弱信号检测系统设计

实际工程中,被测信号往往被大量的背景噪声干扰所淹没,从而导致常规的信号检测和处理方法无能为力.利用随机共振理论,我们可以从强噪声背景中提取出弱信号信息.本文设计了一个基于ARM处理器的弱信号检测实验装置,仿真随机共振的双稳态环境,进行弱信号的检测处理.从实验结果的信噪比曲线来看,噪声得到明显抑制,弱信号得到加强而易于捕捉.这项工作为随机共振理论应用于实际工程现场的弱信号检测提供了基础.文中详细介绍了此系统中硬件的功能模块和软件的总体方案设计.     

采用自适应随机共振技术进行微弱局部放电信号检测

为实现对微弱放电目标的定位,提出了一种基于自适应随机共振技术检测微弱局部放电信号的方法。分别以具有不同持续时间的双指数函数和双指数衰减振荡函数模拟局部放电信号,加入强高斯噪声;利用该方法提取微弱放电信号,并通过实验验证了该方法的准确性。结果表明,在不同强度的噪声环境中,当尺度变换系数与信号采集频率的数量级相当、系统主要参数选取为信号持续时间的数十倍时,系统可达到随机共振状态,噪声部分能量将转移至放电信号,使得微弱的放电信号得到增强。该方法检测效果优于匹配滤波,为微弱局部放电信号检测提供了一种新方法。     

随机振幅周期信号驱动的一阶线性系统的随机共振

在非对称双值噪声条件下,研究了随机幅度周期信号作用的含有乘性噪声的一阶线性系统的随机共振现象.利用随机平均法、Shapiro-Loginov公式和非对称双值噪声的属性,得到了平均输出幅度增益的精确表达式.分析表明,平均输出幅度增益对信号频率、系统参数、乘性噪声的强度、相关时间和非对称性存在非单调依赖关系,这种非单调依赖关系有最大值出现;平均输出幅度增益对乘性噪声与幅度噪声之间的关联噪声强度也存在非单调依赖关系,但这种非单调依赖关系出现的是最小值.适当的信号、噪声和系统参数可以使平均输出幅度增益取得最大值或最小值.     

低信噪比语音信号端点检测和自适应滤波

本文采用时间序列信号短时分形的非线性分析方法,对信噪比在0dB和－5dB的噪声语音信号进行了语音端点的检测和自适应滤波研究。通过计算机仿真实验,结果表明：噪声语音信号的短时分形维维数的大小能较准确地判定语音的起止端点,并且基于短时分形维数的噪声语音自适应滤波也具有明显的去噪效果。     

基于参数变化随机共振的碰摩故障早期检测

在随机共振基础上,提出变化系统参数检测方法,适应高频率检测信号。理论分析、数值仿真表明该方法在碰摩故障早期检测上的可靠性和有效性。     

基于调制随机共振的转子故障早期检测

噪声是影响旋转机械早期故障检测的主要因素。只有抑制噪声增强信号、提高信噪比,才能从噪声中提取故障特征信息,为故障诊断特别是早期故障检测提供可靠的依据。文中根据非线性双稳系统在噪声和弱周期信号作用下的周期响应特性,将调制技术与随机共振原理相结合,提出了调制随机共振方法,实现了在较宽的频率范围内从强噪声中检测微弱周期信号。理论分析、数值仿真和实验结果表明,对信号进行调制产生的差频分量可形成低频信号,该低频信号通过双稳系统易产生随机共振,从而使随机共振发生在具有优良频率特性的低频区,能使微弱的故障信号特征突出、明显而易于捕捉。该方法灵活、可靠,在转子系统早期故障检测方面的应用是可行的。     

低信噪比条件下的信噪比估计算法

针对低信噪比条件下(＜0 dB)经典信噪比估计算法估计精度不高的问题,在经典最大似然信噪比估计算法的基础上,提出基于二分法和基于梯度下降法的循环迭代搜索算法,利用循环迭代寻优的方法提高低信噪比条件下的参数估计精度,降低信噪比估计偏差,理论分析了梯度搜索算法的优势,仿真结果表明,在设定信噪比范围内,两种迭代搜索算法在低信噪比条件下均具有优于基础最大似然信噪比估计算法的估计性能,且梯度迭代搜索算法的收敛速度相对较快.     

自适应光学电流互感器的光学传感微弱信号检测方法

准确度和稳定性是光学电流互感器(OCT)的主要性能指标.文中在自适应光学传感器的基础上进行研究和改进,提出采用新型的稳定性高的传感头设计与锁定放大器进行微弱光电信号检测相结合的方法,即在磁光传感系统中采用螺线管聚磁光路结构,并缩短磁光传感材料,提高OCT的长期运行稳定性,信号处理部分采用锁定放大器和与传统电流互感器互补结合的方法综合提高OCT的暂态和稳态准确度.最后通过虚拟仪器LabVIEW对检测系统进行仿真实验.     

铁磁谐振检测方法研究

我国中低压配电网多采用中性点非有效接地方式,在暂态过程的激发下,电磁式电压互感器(PT)容易饱和,引起铁磁谐振。结合小波分析与FFT变换的优点,提出一种新的铁磁谐振信号的检测方法:将MALLAT算法与快速傅里叶变换结合,通过MALLAT算法确定激发铁磁谐振的激励与铁磁谐振发生的时刻;运用FFT分析谐振信号频谱,为铁磁谐振的辨识提供更精确的数据。论文应用EMTP与Matlab建模仿真,仿真结果表明基于小波分析与FFT变换的铁磁谐振信号检测方法能够准确、有效提取与分析谐振信号,提高选线装置的动作可靠性,满足实用要求。     

The Effect of Hard Limiters on Signal Detection in Harmonic Noise Using Adaptive Noise Cancellation

Adaptive digital f ilters have been shown to be useful in reducing the power of harmonic noise in distribution line communication systems. Many DLC systems currently in use employ hard limiters to reduce this type of noise prior to detection of the signal. This research shows that the adaptive noise cancellation filter can be used effectively in tandem with hard limiters. The optimal, limit of the limiter is determined in the cases of the presence and absence of the adaptive noise canceller.     

城市主干道交通信号自适应控制设计

介绍了一种新型的交通信号自适应控制系统，以可编程控制器为现场控制器，构建两级协调控制模式，第一级采用精确算法计算控制参数，第二级用模糊控制法对多个路口参数进行优化协调控制，两层控制的算法分别由PLC语句和C＋＋实现。