基于混沌振子的微弱特征信号检测原理及应用

介绍了利用混沌振子检测微弱特征信号的原理和实现方法．实验表明该方法能够在信噪比相当低的情况下检测出微弱的特征信号。

杜芬系统检测微弱特征信号的方法及应用

混沌学理论研究发现杜芬系统在其处于混沌状态时,对噪声具有很好的"免疫"功能,而对微弱特征信号却十分敏感。在此基础上,通过对两种不同输入信号的研究,进一步验证了杜芬系统在微弱特征信号检测方面的优势。最后,将其应用到转子的损伤检测中,取得了较好的检测效果。

基于Duffing振子的变尺度微弱特征信号检测方法研究

研究了Holmes型Duffing方程的混沌特性用于信号检测的方法,针对该方法只适用检测特定频率成分信号、方程参数选择不便以及噪声影响检测结果等情况,提出基于Duffing振子的变尺度微弱特征信号检测方法.数值分析表明,该方法可以仅用一组确定的参数条件,检测任意频率、任意相位的特征信号.

阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面的应用

论述了阵列调制随机共振方法在强噪声背景下多频微弱信号特征提取中的工作原理和实现步骤;采用预先设定系统参数的多个并联非耦合随机共振单元形成阵列,将被测强噪声背景下的多频微弱信号分别与不同频率的载波进行调制,生成多个差频均为0.01Hz的信号作为各对应随机共振单元的激励信号,采用龙格-库塔算法求取各单元输出并进行频谱分析,根据0.01Hz处的信噪比判断在微弱信号中是否存在载波频率与差频值之和大小的频率分量,最后综合各个随机共振单元的检测结果生成微弱信号的频率特征向量;仿真结果表明,阵列调制随机共振在微弱信号特征提取方面效果明显,具有很好的应用前景。

基于二阶非对称随机共振的轴承故障特征提取

在强噪声背景下,针对故障信号特征提取困难这一问题,提出了二阶非对称随机共振方法.该方法首先以输出信噪比作为人群搜索算法的目标函数,然后对二阶非对称随机共振模型的参数同时优化,最后将优化的参数代入随机共振模型实现微弱特征信号的增强与提取.仿真和工程数据表明,二阶非对称随机共振方法能有效提取微弱特征信号,实现轴承故障诊断.同时,与传统随机共振方法相比,二阶非对称随机共振的滤波性能更加优越.

基于局域均值分解的行星齿轮箱故障诊断方法

在低转速工况下,容易出现行星齿轮箱故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,导致行星齿轮箱存在微弱故障诊断精度较差的问题,为此,提出了一种基于局域均值分解(LMD)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用DASP数据采集系统,采集了行星齿轮箱不同工况下的振动信号,采用平移不变量小波降噪方法,对其振动信号进行了降噪处理;然后,采用局域均值分解方法分解了其振动信号,分别采用了能量算子和循环频率对其进行了解调处理,获取了微弱故障信号分量所对应的幅值和相位调制信息,准确提取了行星齿轮箱的微弱故障信号特征;最后,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)识别了齿轮箱不同故障特征,判断了行星齿轮箱的运行状态,实现了行星齿轮箱的故障诊断。研究结果表明:采用基于LMD的方法,可以对行星齿轮箱的微弱异常信号及强异常信号进行准确诊断,获得满意的行星齿轮箱故障诊断结果,有效保障行星齿轮箱的安全、稳定运转。

基于EMD与SSA的齿轮箱分形诊断研究

提出了一套齿轮箱故障分形诊断方法。首先将EMD与SSA相结合,提取信号(尤其是微弱信号)的特征信息;其次通过多重分形从多重角度对提取到的特征信息进行诊断;最后通过分形理论识别出齿轮的3种状态。