基于二階線性系統(tǒng)與非線性系統(tǒng)的微弱信號(hào)檢測(cè)研究.pdf

1、在現(xiàn)代化生產(chǎn)中,重大關(guān)鍵設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障診斷具有重要意義。然而,在很多設(shè)備的早期故障中,故障信號(hào)往往被噪聲所淹沒(méi)而難以被檢測(cè)出來(lái),所以微弱信號(hào)的檢測(cè)顯得尤為重要,受到越來(lái)越多的重視。
　　首先課題以二階線性系統(tǒng)為信號(hào)檢測(cè)處理模型,提出基于二階線性動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)調(diào)節(jié)共振的微弱信號(hào)處理方法。其基本原理是:把包含有特征頻率成分和噪聲干擾的待檢測(cè)信號(hào)當(dāng)作系統(tǒng)的激勵(lì),而把線性動(dòng)力系統(tǒng)看作信號(hào)處理模型。通過(guò)人為調(diào)節(jié)系統(tǒng)的固有頻率和阻尼比等參

2、數(shù),使固有頻率與待檢測(cè)信號(hào)中的特征頻率相等,于是系統(tǒng)響應(yīng)達(dá)到共振,進(jìn)而使特征信號(hào)進(jìn)一步突出而克服噪聲,達(dá)到檢測(cè)特征信號(hào)成分的目的。該方法的具體實(shí)施是,在得到系統(tǒng)響應(yīng)最大值隨固有頻率變化的特性曲線后,根據(jù)曲線中的極大值即可識(shí)別噪聲中的特征信號(hào)。這種基于線性系統(tǒng)模型的信號(hào)檢測(cè),可通過(guò)選取合適的系統(tǒng)阻尼比參數(shù)來(lái)優(yōu)化檢測(cè)結(jié)果。
　　其次課題以典型的Duffing系統(tǒng)為對(duì)象,研究了基于二階非線性系統(tǒng)隨機(jī)共振的信息檢測(cè)方法。該方法通過(guò)非線性雙

3、穩(wěn)系統(tǒng)、待測(cè)微弱信號(hào)和信號(hào)中疊加的噪聲三者達(dá)到最佳匹配,使噪聲能量向信號(hào)轉(zhuǎn)移,達(dá)到微弱信號(hào)能量的加強(qiáng),從而實(shí)現(xiàn)微弱故障信號(hào)的提取。對(duì)于滿足絕熱近似理論的小參數(shù)信號(hào)來(lái)說(shuō),可以直接應(yīng)用雙穩(wěn)系統(tǒng)隨機(jī)共振進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)。而對(duì)于大參數(shù)信號(hào)而言,應(yīng)用變尺度隨機(jī)共振方法可通過(guò)對(duì)大頻率信號(hào)的頻率進(jìn)行線性壓縮,使信號(hào)轉(zhuǎn)化為滿足絕熱近似理論的小參數(shù)信號(hào),從而實(shí)現(xiàn)大參數(shù)信號(hào)的隨機(jī)共振檢測(cè)。Duffing系統(tǒng)本身參數(shù)的調(diào)節(jié)可使系統(tǒng)和信號(hào)能夠與大噪聲達(dá)到最佳匹配,