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基于随机共振的微弱信号检测模型及应用研究

汤佳琛  
【摘要】:在微弱信号检测中,噪声干扰一直是人们试图消除的对象。然而,在一些非线性系统中,适量的噪声却可以辅助增强系统响应,我们将这种利用噪声能量来增强微弱特征信号的现象称作随机共振。与传统通过降噪来提取故障信号的方法不同,随机共振通过将噪声能量向微弱故障特征信号转移,来实现微弱故障特征的提取。因此,基于随机共振机制的微弱信号检测研究具有重要的现实意义。本文针对已有随机共振方法的不足,提出相应的解决方案,最后将所提方法应用于机械设备的微弱故障特征提取。主要研究内容和贡献如下:(1)提出了 一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decom-position,EEMD)与Woods-Saxon随机共振的微弱故障特征提取方法。首先,利用EEMD实现敏感IMFs的提取。其次,对敏感IMFs分别进行Woods-Saxon随机共振以实现微弱故障特征提取。仿真及轴承实验结果表明,EEMD与Woods-Saxon随机共振相结合的方法提取效果要优于仅使用Woods-Saxon随机共振方法。(2)针对随机共振的饱和特性,即随着输入信号不断增强,而输出信号却趋于稳定的情况,已提出的分段非线性随机共振(piece wise nonlinear bistable stochastic resonance,PNBSR)模型虽然取得了一定的效果。但 PNBSR方法的分段势函数中间的势垒部分仍然完全采用传统随机共振的势函数。没有从根本上解决四次方的限制。本文探索性的研究了一种改进型的分段混合随机共振势模型。将该方法与PNBSR方法相比较,并应用于轴承早期故障实验验证。(3)提出了非对称欠阻尼二阶随机共振微弱故障特征提取方法。通过对阻尼因子和不对称度进行调节,使微弱信号、噪声和势阱相互配合,达到最佳的随机共振状态。进一步地,将约束势函数与欠阻尼二阶系统相结合,提出了一种约束势欠阻尼二阶随机共振系统。在绝热近似条件下,推导了该系统的输出信噪比。最后,将上述两种方法与传统欠阻尼二阶随机共振方法进行对比。(4)针对经典随机共振模型是一个短记忆系统,无法将历史信息通过恰当的途径添加到随机共振的负反馈过程中的问题,提出了一种时延反馈混合势随机共振的微弱信号检测方法用于增强微弱故障特征信号。不仅克服了传统随机共振的饱和特性,还解决了系统的短记忆问题。(5)针对传统三稳态方法中间势阱部分无法独立调节的问题,通过将Gaussian Potential模型与混合双稳态模型相结合,提出了一种新的复合三稳态随机共振模型。与传统三稳态方法相比,该模型中的所有参数都没有耦合特性。并且该模型保留了 Gaussian Potential模型所具有的连续性和约束性等优势,所形成的复合三稳态模型对噪声具有更高的利用率。综上,本文基于随机共振模型,从与传统方法结合、饱和特性、模型阶次、时延反馈和势阱影响等几个方面研究了非线性系统对微弱信号检测的影响。通过仿真及实验对所提方法的实用性和优越性进行了验证。


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