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《天津大学》 2012年
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基于非均匀周期采样的随机共振研究

李晓龙  
【摘要】:重大关键设备运行状态的实时监控是关系到国民经济发展和国家建设的重要问题之一。随着科学技术不断发展和工程实际需求的不断提高,实时监控对故障检测方法和信号处理技术提出了更高的要求,特别是在强噪声干扰环境下,希望能够检测出早期微弱故障的特征信号。 变尺度随机共振技术通过非线性系统、噪声和信号的协同机制,在非线性系统的作用下,充分利用噪声,达到微弱特征信号的增强,从而实现检测、提取和辨识微弱特征信号的目的。但是如果要想实现这种变尺度随机共振的协同,通常需要将系统参数、噪声强度、信号参数以及变尺度采样频率等参数达到一定的调谐关系,其参数调节过程相对比较复杂。特别是要求实际采样频率需要达到(故障)特征信号频率的50倍以上,这在一定程度上限制了变尺度随机共振在工程实践中的应用。 非均匀周期采样技术是一种信号处理方法,其优点是既能够用小采样频率采得大频率信号而不产生频谱混叠,又能够消除完全非均匀采样所产生的混叠噪声。本文利用非均匀周期采样的这一特点,通过将非均匀周期采样和随机共振结合,提出一种新的非线性信号处理方法——基于非均匀周期采样的随机共振方法。所提出的方法既不需要进行过多的参数调节,又不需要将采样频率定为特征信号频率的50倍以上,只需固定某一组随机共振系统参数,运用一组不同的较小的采样频率进行采样,将不同采样频率下的信号通过双稳系统,然后运用非均匀采样傅里叶变换进行频谱叠加,就可以检测出微弱的特征信号。这种方法使随机共振技术能够更加广泛的应用到工程实际中,计算机仿真和工程试验数据验证了该方法的有效性。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TB533

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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