一种基于经典遗传算法的自适应随机共振系统

针对实际工程中微弱信号的检测要求,根据双稳态随机共振系统原理和信号、噪声和非线性系统之间的关系,设计了一种基于经典遗传算法的自适应随机共振系统。该系统利用以输出信噪比为目标函数和对系统参数进行联合编码的遗传算法获取双稳态随机共振系统的最佳参数,再根据所得系统参数对接收信号进行最优随机共振处理。仿真结果表明,在低信噪比情况下,系统能始终保持最佳随机共振状态,快速地实现输出信噪比最大化和处理增益达到15~20dB,从而保证低信噪比条件下微弱信号的有效检测和处理。     

随机共振数值仿真的快速算法

根据信噪比曲线可以判断一个非线性系统是否发生随机共振,同时也可以得到非线性系统对噪声的输出性能。然而,由于要进行系综平均,即使要得到最简单的双稳态系统的信噪比曲线也需要很长时间的运算。经过对双稳态系统产生随机共振过程的仔细分析,以龙格—库塔法为基础,利用适当的数值计算方法,可以快速地求解双稳态系统的输出。     

阈值阵列模型下的超阈值随机共振信噪比增益

研究了阈值阵列模型和超阈值随机共振现象.对该模型进行剖析,认为阈值阵列系统可以分解为单个阈值系统与集总平均器的级联.为了研究周期输入下的超阈值随机共振现象,理论分析了周期输入下的阈值阵列模型输出随机过程的统计特性,以输出信噪比增益作为随机共振的测度,固定输入信噪比,观测输出信噪比增益相对于阈值噪声方差的变化规律.证实当输入噪声为高斯噪声时,在阈值阵列系统中加入统计独立的高斯白噪声可使输出信噪比增益大于1,当输入噪声为非高斯噪声时,可获得更高的输出信噪比增益.     

级联三稳态随机共振的特性研究及应用

针对强噪声环境下存在的微弱信号检测困难的问题,以级联三稳态随机共振系统为研究对象,利用信噪比增益和特征频率的频谱峰值作为判断指标,对三稳态随机共振的特性进行分析。仿真结果验证了通过调节级联三稳态随机共振系统的相关参数,能够获得比单级三稳态随机共振系统更好的随机共振输出特性。此外,针对弱信号在实际的齿轮故障诊断中难以提取的问题,提出级联三稳态随机共振齿轮故障的诊断方法。结果表明,该方法可以有效提取齿轮故障的微弱特征,进而实现齿轮的早期故障诊断,具有广泛的工程应用前景。     

利用随机共振实现Lévy噪声中的信号检测

针对大量研究聚焦在利用随机共振在强噪声下提取有用的信号信息,但大都是在高斯白噪声下进行的,对Lévy噪声激励下的随机共振的研究却很少,介绍Lévy噪声的产生方法,给出Lévy噪声下双稳态系统的数值求解方法,最后对双稳态系统的输出做功率谱分析.对双稳态系统的输出进行分析,发现在Lévy噪声激励下双稳态系统也会发生随机共振现象,还可以辨识出淹没在Lévy噪声中的信号信息.仿真实例说明,可以利用随机共振实现淹没在Lévy噪声中的信号检测,并为其奠定了理论基础.     

基于Duffing振子的随机共振研究

随机共振是非线性系统中的一种动力学现象.本文对基于Duffing振子的随机共振现象进行研究,研究了Duffing系统噪声强度与信噪比的关系,不同频率正弦信号与信噪比的关系,以及阻尼比参数对随机共振的影响.研究结果表明,Duffing系统的阻尼比参数对随机共振的影响非常重要,阻尼比参数与输出信号信噪比之间存在着一种复杂的非线性关系,并且会随着Duffing系统参数的改变而变化.     

小信号检测中的自适应随机共振技术

就双稳态非线性系统的结构参数和弱信号及噪声之间的关系进行了仿真，对随机共振技术运用于强噪声背景下的弱信号检测进行了研究。首先研究了双稳态非线性系统的方程式，并指出影响随机共振的三个要素是：系统两稳态之间存在势垒(阈值)；低于势垒的小信号和噪声。提出了一种随机共振自适应算法，并运用于中频电源故障信号检测，取得了较好的效果。     

基于随机共振理论的汽轮机碰磨故障检测

本文采用随机共振(SR)理论对淹没在强噪声背景下微弱故障信号进行了检测.讨论分析了双稳态系统参数选取不同时,对输出信噪比的影响,并将该方法成功应用于汽轮发电机组碰磨早期故障诊断中.大量仿真结果表明了该方法的有效性.     

遗传算法的多参数自适应随机共振低浓度气体检测

传统的随机共振多以单个或某两个参数为优化对象,忽略了多个参数之间的协同关系。针对这一问题,将遗传算法引入到随机共振中,提出一种多参数同步优化的自适应随机共振,并将其应用于低浓度气体检测中。该方法以输出信噪比为适应度函数,利用遗传算法对系统的多个参数进行并行优化,获得最优随机共振系统, 基于仿真数据和低浓度氨气检测实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法共振现象更明显,并且通过回归分析发现信噪比的最大值与气体浓度之间存在近似线性关系,利用信噪比的最大值可以估计气体浓度。     

双稳态随机共振机制及其在图像复原中的应用

强噪声背景下的图像复原对于改善目标图像的视觉效果,提高后续图像分析或处理的性能起着关键性作用。首先研究双稳态非线性系统的随机共振非周期响应;然后通过多方向Hilbert扫描法,在保持图像像素空间相关性的基础上,将2维灰度图像转换为多个1维非周期信号序列;最后利用双稳态系统、图像信号以及噪声之间的随机共振协同作用,实现强噪声背景灰度图像的复原。实验结果表明,随机共振复原方法在较好地重现图像细节的同时,能有效抑制图像中的噪声;尤其在低信噪比情形下,本文方法在信噪比改善程度与灰度层次感上,要明显优于传统图像复原方法。     

调制随机共振及其在微弱信号检测中的应用

根据非线性双稳系统只能在低频段产生随机共振的特性,提出了调制随机共振方法,实现了在较宽的频率范围内检测微弱信号.理论分析和实验结果表明:经调制产生的低频信号通过双稳系统的协同作用而形成的输出信号,其能量和信噪比都有显著提高,对强噪声中的微弱信号有较强的检测能力.采用该方法可进一步开发双稳系统低频段的信息资源,拓宽其应用领域.     

最佳匹配阵列随机共振系统中利用噪声改善信息传输

针对数字通信系统中噪声影响码元传输的问题,为提高系统的可靠性,降低接收信号的误码率（BER）,提出一种基于最佳匹配方法和并行阵列理论的随机共振（SR）系统。首先,利用并行阵列理论来增强单个双稳态系统的随机共振效果;其次,将最佳匹配随机共振微弱信号的检测方法运用到阵列系统中;最后,推导出最佳匹配阵列随机共振系统的信噪比（SNR）增益表达式,并分析阵列单元数对误码率的影响。理论分析和实验仿真表明,最佳匹配阵列随机共振系统相比单个随机共振系统在强噪声背景下对微弱数字信号的检测性能得到提升,系统输出信噪比增益显著大于1,误码率也得到明显降低;且随着阵列单元数增加,阵列系统的随机共振效果越好。实验结果表明,最佳匹配阵列随机共振系统在实际工程中能够有效提高数字通信系统的可靠性。     

基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法

在直接序列扩频信号的捕获中,针对低信噪（SNR）比以及大频偏对信号捕获产生影响的问题,提出了一种基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法。首先将输入信号通过部分匹配滤波器进行处理,当本地伪码和输入信号伪码相位对齐时,输出信号仅剩下了残余多普勒频偏;然后将该信号进行级联随机共振,从而提高信号的输入信噪比;最后通过快速傅里叶变换（FFT）谱分析,可以在频谱上得到清晰的谱峰,进而求出多普勒频偏值。通过理论分析和实验仿真可知,在输入信噪比为-26 dB的情况下,所提方法能够提高直接序列扩频信号的捕获灵敏度,并且通过两级级联随机共振系统后输出信噪比提高了15 dB左右;同时与传统捕获算法相比,该方法的正确检测概率提高了4 dB左右。所提方法不但能抑制噪声,而且能将部分噪声能量转换为信号能量,同时能够改善大多普勒频偏的影响,在捕获弱信号方面有着极大的优越性。     

二值噪声激励下耦合欠阻尼双稳系统的随机共振

研究了二值噪声激励下耦合欠阻尼双稳系统的随机共振问题.首先,数值模拟二值噪声,研究了噪声参数对二值噪声输出的影响;其次,分析了噪声参数对系统输出的影响,发现随着噪声强度的增大,粒子可以在两个势阱之间进行跳跃,而且跳跃的频率随着噪声强度的增大而增大;最后,描述了噪声对系统输出功率谱以及信噪比的影响.结果发现在一定噪声强度下,功率谱的输出有峰的结构,并且峰值在关键的噪声处达到最大.特别地,对于不同的参数,信噪比的变化呈现非单调性,从而可以找到使信噪比峰值最大的最优参数.     

基于小波变换和随机共振的微弱信号检测方法

根据随机共振的噪声选择性和频率敏感特性,提出了基于小波变换和随机共振的微弱信号检测方法.对含噪输入信号经多尺度小波变换分解为不同尺度频率的信号成分后,通过引入尺度收缩因子来调节各尺度信号成分的大小,再将不同尺度的分解信号作为双稳系统的输入,研究了不同尺度频率信号经收缩因子作用后对系统输出信噪比的影响.数值仿真结果表明,选取合适的尺度收缩因子,能有效提高系统输出的信噪比.     

随机共振信噪比谱分析方法及其初步应用研究

随机共振是非线性动力学领域中的一种以噪声诱发使输出信号产生节律性并增强输出信噪比的一种新型理论.随机共振技术以随机共振理论研究为基础,面向工程应用的一种新技术和方法.提出了一种基于双稳态随机共振信噪比谱分析方法,与传统二维信噪比曲线分析方法相比,信噪比谱分析方法可直观的以谱峰(或谷)的宽度标定被测物质特征信息.以电离型微纳气敏传感器结合该方法实验检测六氟化硫气体,结果表明随机共振谱分析方法较二维信噪比曲线分析方法更全面的反映检测信息,有望实际工程应用.     

多传感器耦合随机共振子系统的协同响应及其应用

提出了耦合随机共振子系统的协同响应和频谱特性概念,解析和数值地分析了系统参数、噪声强度和耦合系数对单一共振子、耦合和无耦合共振子系统的灵敏度、功率谱放大率和信噪比的影响,构建了基于多传感器耦合随机共振子的微弱信号检测模型.理论分析和数值模拟结果表明多传感器耦合系统能产生更强烈的共振效应,其功率谱放大率和信噪比都能显著提高,并通过轴承故障诊断实例证明,所构建的检测模型对噪声淹没的微弱信号具有较强的检测能力,具有良好的应用前景.