基于随机共振和BBS/ICA的轴承故障诊断

提出了一种基于变尺度级联单稳随机共振和盲源分离/独立分量分析(BBS/ICA)相结合的轴承故障诊断方法.首先,通过高频信号控制下的变尺度单稳随机共振将信号所含的噪声能量转化为信号能量,再用BSS/ICA分离残余噪声.理论分析及仿真结果表明:该方法能利用噪声来增强信号频率特征,使得大参数信号能从系统中获得更多能量,又能消除噪声,从而实现故障的有效诊断.试验台模拟了滚动轴承内圈及外圈故障,验证了该方法的有效性.     

尺度变换用于随机共振的微弱周期信号检测

现有的随机共振系统只能应用于低频率信号检测或待测信号频率已知的高频率信号检测,这束缚了系统的实用范围.针对这个不足,本文提出一种基于尺度变换的随机共振弱信号检测方法,该方法通过引入尺度变换,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,待测目标信号为大参数、多频率且频率分量的分布未知的条件下,从强噪声中提取弱目标信号的频谱.理论分析和仿真结果表明:对埋在噪声中的未知频率,采用连续的压缩或展宽算法,以获得一个适当的输入信号到随机共振体系,根据输出信号共振谐振峰的变化经反变换运算可得待测弱信号的未知频率.提出的方法自适应性强,可将随机共振的应用领域拓宽到全频段,具有较高的应用前景.     

利用参数调节随机共振检测大参数信号

在参数可调双稳态系统的基础上,分析了影响系统输出的主要因素,论述了在信号检测方面参数调节随机共振比噪声调节随机共振更具优越性,并从系统响应速度的角度出发,通过对输出响应和输入信号之间相关系数的分析．说明了适当地选择系统参数可以实现对大参数信号的检测．数值仿真实验结果表明,参数调节随机共振方法在信号检测方面有着很好的应用前景．     

基于随机共振的嵌入式检测系统

针对机械振动信号中低频小信号不易检测的问题,设计开发了一套基于随机共振理论的嵌入式检测系统.硬件采用"DSP+ARM"的双CPU结构,软件应用Linux操作系统,使系统性能更加稳定.文中给出了仿真结果,验证了系统可以有效地抑制噪声的影响和准确地提取低频微弱信号.     

调参级联随机共振系统加强策略

为了更好地实现微弱信号的检测,提高输出信号的信噪比,提出三级级联随机共振加强系统.研究阻尼系数和系统形状参数对级联系统发生随机共振现象的影响,通过分别调节每级主控参数(阻尼系数、跃迁宽度和跃迁阈值),使得级联随机共振系统的输出性能明显优于传统方法,证实了选取合适的系统参数,能够实现大参数微弱信号的检测;有针对性地对参数进行设置,可以控制系统输出,提高输出信噪比.仿真数据与实际应用表明,该方法简单可行,根据需求设置参数能够实现强噪声背景下微弱信号的检测.     

自适应随机共振二进制基带信号处理

在二进制基带数字信号处理系统中引入随机共振作为非线性处理模块,可以有效地提高系统的输出信噪比.从误码率和输入输出互信息角度对随机共振进行研究,提出一种基于互信息的自适应随机共振信号处理方法,增强了二进制基带数字信号处理系统的鲁棒性.系统运行前先使用一很短的训练序列,随机共振模块根据输入输出互信息按照梯度方向自动调整系统参数,经有限步迭代后自动收敛到最佳共振点,并保持此状态对未知信息序列进行处理,使系统输出端误码率达到最低.仿真结果表明,新算法迅速收敛到最大互信息值,与直接判决方法相比具有更大的信噪比增益.     

一种基于线性系统随机共振的弱信号检测方法

从工程中经常碰到的噪声背景下弱信号检测的实际需求出发,提出一种基于线性系统随机共振的弱信号检测方法,与传统的非线性系统随机共振相比,此方法计算量小、检测速度快。采用MATLAB配用的SIMULINK软件,建立线性系统随机共振仿真模拟图,通过调节系统参数或噪声强度,使系统噪声及激励信号达到最佳匹配,从而实现弱信号的检测。仿真结果表明该方法具有可行性。     

随机共振及其在微弱信号方位估计中的应用

在低信噪比下,为了准确估计单独的方位估计算法会出现偏差,提出了基于随机共振的微弱信号方位估计方法.通过随机共振能够得到信噪比提高的信号,然后再由方位估计算法来估计出目标方位.同时结合常用的微弱正弦信号和BPSK信号,利用方位估计中的CBF、MVDR、MUSIC算法进行了仿真研究.结果表明:随机共振可以提高信噪比,应用到微弱信号方位估计符合理论分析.     

窄带弱信号检测中的随机共振现象研究

针对雷达、声纳和通信等领域中频段信号经常受窄带噪声污染的问题,本文采用随机共振理论,对窄带噪声环境下的弱信号检测及其随机共振现象进行研究。在圆对称概率密度的窄带非高斯噪声环境下,建立了窄带弱信号观测模型,并对局部最优检测器、广义窄带相关检测器和硬限幅窄带相关检测器中的随机共振现象的存在性进行分析与仿真,同时对给定次优系统中的随机共振性能与自适应次优系统最佳性能进行比较。研究结果表明,噪声与检测器结构参数都可视为影响检测器性能的重要因素,在局部最优检测器中不存在随机共振现象;在广义相关检测器中,广义瑞利噪声环境下的次优系统中存在随机共振现象;在硬限幅窄带相关检测器中,非尺度噪声如莱斯噪声环境下也证实了随机共振现象。该研究为提高雷达和通信领域的信号检测性能提供了理论依据。     

基于自适应随机共振高频微弱信号检测

为了实现对微弱大信号的检测,提出了一种基于参数归一化方法和人工鱼群算法自适应随机共振微弱大信号检测的方法。通过对大信号的归一化处理,使得大信号满足了产生随机共振条件,将随机共振输出信号的信噪比作为目标函数,利用人工鱼群算法的实现了对信号最优输出的自适应。仿真结果表明,归一化随机共振结合了人工鱼群算法,能够实现最优信噪比的自适应输出,且是一种适应于任意频率下信号检测方法。     

基于随机共振原理的低频弱信号检测方法研究

介绍了双稳系统,讨论了产生随机共振的条件以及输出频谱的特性。针对原双稳系统不能检测中低频率信号的问题,利用参数变换原理,推导出了一种新的模型,阐述与分析了该模型的参数变化对输出混合信号的影响。模型相对于经典双稳系统模型降低了对输入的要求。     

基于随机共振原理的自适应检测系统设计

针对大参数信号随机共振检测存在效率性和精确性不足的问题,该文提出对随机共振系统联合应用的新思路,并建立了未知信号幅度与随机共振系统参数a的匹配关系,使自适应随机共振系统参数选择范围有效缩减。最后用SNR对此种方法做出整体评估,构建出检测系统。结果表明通过联合随机共振方法和自适应系统参数最大值确立两层优化后,可得到更贴合实际应用的自适应随机共振检测系统。     

Weak thruster fault detection for AUV based on stochastic resonance and wavelet reconstruction

When the bi-stable stochastic resonance method was applied to enhance weak thruster fault for autonomous underwater vehicle(AUV), the enhancement performance could not satisfy the detection requirement of weak thruster fault. As for this problem, a fault feature enhancement method based on mono-stable stochastic resonance was proposed. In the method, in order to improve the enhancement performance of weak thruster fault feature, the conventional bi-stable potential function was changed to mono-stable potential function which was more suitable for aperiodic signals. Furthermore, when particle swarm optimization was adopted to adjust the parameters of mono-stable stochastic resonance system, the global convergent time would be long. An improved particle swarm optimization method was developed by changing the linear inertial weighted function as nonlinear function with cosine function, so as to reduce the global convergent time. In addition, when the conventional wavelet reconstruction method was adopted to detect the weak thruster fault, undetected fault or false alarm may occur. In order to successfully detect the weak thruster fault, a weak thruster detection method was proposed based on the integration of stochastic resonance and wavelet reconstruction. In the method, the optimal reconstruction scale was determined by comparing wavelet entropies corresponding to each decomposition scale. Finally, pool-experiments were performed on AUV with thruster fault. The effectiveness of the proposed mono-stable stochastic resonance method in enhancing fault feature and reducing the global convergent time was demonstrated in comparison with particle swarm optimization based bi-stochastic resonance method. Furthermore, the effectiveness of the proposed fault detection method was illustrated in comparison with the conventional wavelet reconstruction.     

随机共振应用于大频率周期性弱信号检测

研究了利用随机共振检测强噪声背景下的大频率周期性弱信号.利用时序步进采样将大频率待测周期性弱信号的频率降低,再利用非线性双稳态系统的随机共振强烈压制伴随大频率信号的噪声,同时信号由于其稳定的周期振荡行为从噪声背景下凸现出来.研究结果表明该技术在检测强噪声背景下的大频率周期性弱信号方面具有明显的优势,且能够大幅度地提高利用随机共振检测弱信号的频率.     

Signal modulating noise effect in bistable stochastic resonance systems and its analog simulation

1 INTRODUCTIONSince stochastic resonance (SR) was presentedby Benzi et al[1]to explainthe periodic recurrent iceages ,this phenomenon has continuously attractedconsiderable attention. The termof SRdescribes aphenomenon whereby the response of a nonlinearsystemto a periodic signal can be amplified and op-ti mized by the assistance of noise .Stochastic resonance was first discussedin thecontext of bistable systems . Fauve et al[2]per-formed the first experi ment of stochastic resonancewit…     

变步长随机共振的微弱周期信号检测

在以朗之万方程建立的随机共振数学模型中,现有文献在求解该数学模型时都将计算步长取固定值,文章通过理论分析说明了固定步长的缺陷,提出了调节计算步长的检测方法。以双稳态随机共振系统为基础,把计算步长作为可调参数来讨论其对随机共振的影响,结果表明调节计算步长能有效地提高被检测信号的检测率。     

程序静态结构的分析及其应用

程序理解是软件维护、遗留系统的现代化改造以及软件的再工程等领域的重要技术。在软件可重用性和转换通用性的基础上，首先探讨了适于多种程序范型理解的转换系统架构，然后就有关应用问题和转换方法做了实例研究。