阵列双稳随机共振在微弱信号检测中的应用研究

阵列双稳随机共振(stochastic resonance,SR)系统可利用噪声在单个双稳SR系统基础上进一步增强微弱信号检测的能力,为强噪声背景下微弱信号的检测开创了新方法。本文应用阵列双稳SR原理进行微弱信号检测的研究,采用理论和数值仿真相结合,通过稳态自协方差函数,分析了阵列双稳SR系统输出信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)增益。在此基础上,分别讨论了阵列噪声、外部噪声及阵列单元数对检测性能的影响。并与单个双稳SR检测弱信号进行性能比较,分析和仿真结果都表明,在相同条件下,采用阵列双稳SR比采用单个双稳SR检测微弱信号性能有较大改善。这些研究结果对于阵列双稳SR的进一步发展及应用具有重要意义。

基于自适应随机共振阵列的轴承故障诊断

在随机共振理论(SRT)基础上,针对轴承故障诊断问题,结合小波变换理论,提出了一种新的自适应双稳态SRT阵列。通过数值模拟分析噪声强度及SRT阵列中的模块数发生改变时模型中输出信噪比以及共振效果的变化情况。理论分析与实例验证结果表明,该方法较传统SRT方法具有明显的信号处理优势,适用于轴承早期微弱故障处理与识别。

基于改进多稳态系统随机共振的轴承微弱故障诊断

针对传统随机共振方法在强噪声背景下对轴承微弱故障诊断中存在严重的边频干扰问题,提出了一种应用改进多稳态随机共振模型进行轴承微弱故障诊断的方法.在高斯白噪声和周期性激励作用下,推导得到了改进多稳态系统的平均首次穿越时间和功率谱放大因子的解析表达式.研究发现,存在一组最优的参数使得改进多稳态系统的随机共振效应最大化.将改进的多稳态随机共振模型应用于轴承内外圈的微弱故障诊断,并利用量子粒子群优化算法对系统参数和阻尼系数进行优化.研究结果表明,所提方法能够在强噪声背景下有效识别出微弱故障特征频率,且与传统多稳态随机共振方法相比,该方法解决了严重的边频干扰问题,输出信号特征频率处的频谱峰值更高,大大提高了轴承微弱故障诊断的性能.

基于级联双稳随机共振和多重分形的机械故障诊断方法研究

对级联双稳随机共振的滤波特性进行了对比和分析,利用这种特性,结合广义维数对信号非线性特征的度量能力,提出了基于级联双稳随机共振和多重分形的机械故障诊断方法。实验结果证明,该方法可以有效地消除高频噪声,增强低频段信号的能量,由此得到的分形维数比较准确,能够更加精确地度量机械振动信号的非线性特征,从而达到机械故障诊断的目的。

级联双稳随机共振和基于Hermite插值的局部均值分解方法在齿轮故障诊断中应用

针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振(Cascaded Bistable Stochastic Resonance,CBSR)降噪和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到齿轮的故障频率。通过齿轮磨损故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取齿轮故障微弱特征,实现齿轮箱的早期故障诊断。

基于幂函数型双稳随机共振的故障信号检测方法

在实际的故障诊断中,有用信号经常淹没在噪声中,特征信息提取非常困难。为了提取强噪声背景中的微弱信号,将幂函数型单势阱模型与Gaussian Potential模型相结合提出一种新型的双稳随机共振系统,称为幂函数型双稳随机共振系统。首先,以平均信噪比增益为衡量指标,提出一种寻找最优系统参数组合的算法,使微弱信号、噪声及系统产生最佳的共振效果;然后,基于幂函数型双稳随机共振系统对Levy噪声背景下的仿真信号进行检测;最后提出一种基于小波变换和幂函数型双稳随机共振的微弱信号检测方法并应用于轴承故障信号检测中。仿真实验表明,幂函数型双稳随机共振模型在故障信号检测中是有效和可靠的。

级联双稳随机共振降噪下的经验模式分解

针对强噪声背景下混合信号的经验模式分解(EMD)问题,提出了一种基于级联双稳随机共振系统(CBSRS)降噪的EMD方法.该方法利用CBSRS对时域波形降噪的优良特性,首先对有噪信号进行随机共振输出,信号得到降噪后,再进行EMD.在仿真实验中,分别对原始信号以及各级级联随机共振输出后的信号进行EMD,对比结果表明,级联双稳系统能有效去除高频噪声,减少EMD的层数,使EMD具有更明确的物理意义.最后通过一个轴承外圈故障的诊断实例表明,该方法在逐步滤除高频干扰的同时,不断加强低频特征能量,可以有效检测出故障的特征频率.

级联双稳随机共振降噪下的有噪ICA研究

研究了强噪声混合条件下的独立分量分析(ICA)问题.提出了一种将级联双稳随机共振(SR)用于有噪ICA盲源分离的方法.该方法利用级联双稳SR对时域波形降噪的优良特性,先对有噪ICA信号进行SR输出,再进行ICA盲源分离.实验结果表明,利用上述方法可以有效提高有噪ICA的分离效果.

级联双稳随机共振系统非线性滤波特性

在级联双稳随机共振理论研究的基础上,探讨了信号通过级联双稳系统后,在能量逐渐由高频向低频转移的同时,还具有非线性的低通滤波特性。对于具有不同幅值分布的各频率分量,仿真实验表明,低频幅值如果相对高频幅值较大,通过较少级数的级联双稳系统可达到较好的低通滤波效果,而对于高频幅值比低频幅值大的情况,通过较多级数的级联双稳系统也可达到满意的低通滤波效果。最后,通过一个金属切削实验说明了其工程实用性。

两种不同类型噪声驱动下的非对称双稳系统的随机共振

研究了由色关联的乘性色噪声和加性白噪声联合激励下的非对称双稳系统的随机共振现象,运用两态模型理论和统一色噪声近似理论,在绝热近似条件下得到了信噪比的表达式。信噪比是乘性色噪声强度,加性白噪声强度,噪声耦合强度,乘性噪声自关联时间和噪声互关联时间的非单调函数,所以在该双稳系统中产生了随机共振。在系统的偏度不是太大的情况下调节加性白噪声强度比调节乘性色噪声强度更容易控制随机共振,并且以信噪比作为噪声之间耦合强度的函数时可以观察到二次随机共振现象。

Levy噪声下自适应级联三稳随机共振系统研究

在Levy噪声驱动下,以级联三稳态随机共振为模型,首先研究了不同特征参数、对称参数条件下输入信噪比随噪声强度D的变化;然后以谱峰值和平均信噪比增益为性能指标,针对高、低频信号级联三稳随机共振现象进行了研究;最后将其应用到轴承故障检测中。研究表明,通过自适应算法选取最优参数a、b和c,可诱导级联三稳系统发生随机共振,从而实现对目标信号的检测。结果表明,特征参数越大,输入信噪比达到稳定状态需要的噪声强度越大,而对称参数几乎没有影响;选取相同的系统参数a=0. 5、b=0. 5、c=0. 8时,级联三稳系统的检测效果要比单级三稳系统有更好的随机共振输出,在小参数信号检测中,单级输出平均信噪比增益为25. 46 d B,第2级输出平均信噪比增益为28. 38 d B。此外,在轴承故障检测中级联三稳系统也显示出更好的检测效果。此系统对于微弱信号的检测具有重要的研究意义也有着良好发展前景。

非线性耦合双稳系统的振动共振与随机共振

单一双稳系统受到弱周期信号和噪声的作用能产生随机共振,而在高、低两种不同频率信号作用下则能产生振动共振。将两个双稳系统经非线性耦合而成为耦合双稳系统,并在低频、高频信号和噪声的作用下研究了耦合双稳系统对低频信号的响应特性,给出了高频信号参数和耦合系数对振动共振和随机共振的影响关系,结果表明通过调节高频信号幅值或耦合系数大小能产生振动共振或随机共振,并构建了耦合双稳系统原理框图,为随机共振的控制及其利用提供了新的理论方法。数值仿真结果与理论分析结论完全吻合。

耦合双稳系统随机共振的轴承故障检测方法

耦合双稳系统由两个双稳系统经非线性方式耦合而成.分析了影响耦合双稳系统随机共振产生的Kramers逃逸率及平均跃迁频率与耦合系数的关系,提出了通过调节耦合系数大小来产生和增强随机共振的方法,并将该方法应用于轴承故障信号检测中.数值仿真和实验结果表明,在系统参数固定时,调节耦合系数能增强系统输出功率谱在特征频率处的谱值,可检测出单一双稳系统随机共振所不能检测出的微弱轴承故障信号频率,该方法在轴承故障信号检测中的应用是有效的.

高斯势分段双稳随机共振在不同噪声下的轴承故障诊断

为解决经典双稳随机共振(classical bistable stochastic resonance, CBSR)在强噪声下输出信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)较低问题,将非饱和分段双稳随机共振(unsaturated piecewise bistable stochastic resonance, UPBSR)与高斯势(gaussian potential, GP)随机共振结合得到一种高斯势分段双稳随机共振(Gaussian potential piecewise bistable stochastic resonance, GPPBSR)。首先,将GPPBSR与CBSR、UPBSR的势函数分析对比;其次,以SNR和平均信噪比增益(mean signal-to-noise ratio increase, MSNRI)为衡量指标,分别在高斯白噪声和色噪声背景下通过遗传算法参数寻优得到SNR和MSNRI随系统参数的变化规律,其结果表明在两种噪声背景下,GPPBSR系统的SNR和MSNRI均优于UPBSR,抗噪性能更好;最后,为验证在不同场景下GPPBSR系统轴承故障诊断的实用性,将UPBSR和GPPBSR系统应用于6205-2RS JEM SKF和HRB 6205-2Z两种型号的轴承故障诊断中。仿真结果表明,GPPBSR系统在两种噪声背景下的故障信号诊断均是可行的,且比CBSR和UPBSR的性能更优越。

基于tsPSO算法的阵列自适应随机共振方法研究

针对传统随机共振方法存在的单级自适应随机共振方法输出响应信噪比低、参数自适应时间长且阵列随机共振方法参数设置困难等不足,提出了一种基于带极值扰动的简化粒子群(Extremum Disturbed and Simple Particle Swarm Optimization,tsPSO)算法的阵列自适应随机共振方法,实现了强噪声背景下大参数微弱信号的有效、快速检测。首先,采用并联随机共振系统,通过对各子系统的输出响应进行自相关分析并合成提高最终输出响应的信噪比;其次,在每个并联子系统中,通过随机共振系统级联的方式进一步提高输出响应的信噪比;最后,以信噪比为适应度函数,对每个子系统的参数进行自适应选择,并通过变换尺度分段搜索和采用ts PSO算法缩短参数自适应的时间。仿真实验和工程应用结果验证了该方法的有效性。

非对称双稳系统中乘性和加性噪声的随机共振

研究了具有相关乘性和加性噪声的非对称双稳系统中的随机共振现象.基于二态理论和绝热消去理论,得到了系统输出信噪比的解析表达式.发现信噪比是乘性噪声和加性噪声的强度、乘性和加性噪声强度的比值,以及乘性和加性噪声的关联强度和相关时间的非单调函数.另外,输出信噪比随系统的非对称性参数的变化而非单调变化.

双阈值二元阵列信道中的随机共振特性研究

构建了双阈值2进制阵列信道,以输入输出互信息为指标,研究了不同噪声背景下,阵列信道中的随机共振现象。理论推导和数字仿真表明,在高斯噪声、瑞利噪声、单指数噪声、卡方噪声4种分布下,调节合适的输入噪声强度,则输入信号、阵列信道、噪声三者之间达到匹配,产生随机共振,并且随着阵列信道数目的增加,共振效果更加明显。最后分析了不同噪声背景下信道的误码率,通过调节噪声强度,误码率可达到最小值。

白噪声作用下欠阻尼随机双稳系统中的随机共振

基于两态理论,利用绝热近似条件,根据随机势能的统计特性,推导出系统输出信噪比(SNR)的数学表达式。研究结果表明,SNR随阻尼系数、加性噪声强度、以及系统参数的变化出现随机共振现象。随着随机势能相关长度的增大,SNR的最大值单调减小;随着随机势能幅度的增大,SNR的最大值单调增加。数值仿真结果表明系统输出信噪比与理论结果相符。

光学双稳系统中两种色噪声引起的随机共振

在随机共振现象中，人们已经发现信噪比和功率谱曲线中的多峰现象．信噪比曲线中的双峰现象主要是因为噪声反馈到信号中引起的，从而在信号频率很小的地方使得曲线出现了一个小凹陷。信噪比曲线中的多峰现象主要是由于周期性势或者含有多个极大和极小值的势造成的．

二次方分段双稳系统的随机共振特性及其应用

提出一种二次方分段双稳势函数,建立了该势函数的参数与克莱默斯逃逸率和输出信噪比的解析关系。并从动力学的角度,分析了不同非线性势函数下布朗粒子所受的势场力对增强随机共振效应的影响。数值仿真与理论分析结论一致。经对轴承滚动体故障数据的分析表明,该势函数所产生的随机共振能更有效地实现微弱特征检测与早期故障诊断。