基于随机共振理论的微弱信号检测方法研究及应用

发布时间：2017-07-19 23:11

  本文关键词：基于随机共振理论的微弱信号检测方法研究及应用

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【摘要】：随机共振是微弱有用信号利用噪声来增强非线性系统输出的现象。在此采用研究成熟的双稳态系统作为研究对象,主要完成了以下几项工作:首先,学习随机共振依据的绝热近似理论和线性响应理论,分析绝热近似假设下随机共振只能检测小信号的原因,并对现存的几种随机共振系统输出性能指标进行总结和说明;针对现有指标存在需要先验知识,同时比较复杂等缺点,提出基于符号序列熵的自适应随机共振微弱信号检测方法,详细讲解了序列划分的方法和熵值的计算原理,说明此检测方法的整个流程,并通过仿真实验和工程实验验证了它的合理性和有效性;其次,传统随机共振受绝热理论的限制,不能检测大参数信号,于是本文分析了目前几种常用的随机共振任意大频率信号检测方法,并采用模拟信号进行了仿真实验,从理论分析到仿真实验全面说明了几种方法的检测机理,总结了各自的优缺点和实用性;最后,针对机械设备中滚动轴承振动信号的特点,即强背景噪声、冲击和调制特性,传统的基于线性理论的方法难于检测,而基于非线性理论的总体经验模态分解能将调制信号进行解调,而且使其中隐藏的冲击特征暴露出来。于是本文采用总体经验模态分解结合随机共振来增强特征信号。但是振动信号经过总体经验模态分解后,在众多内禀模态分量中存在虚假模态,同时传统自适应随机共振参数选择存在人为主观性,于是提出了一种基于总体经验模态分解的敏感内禀模态分量变尺度自适应随机共振多故障检测方法。利用加权峭度指标作为系统输出的衡量指标,不仅能保持系统输出信号与原始信号的相似性,而且对冲击特征敏感,克服了传统峭度指标的漏检或者误检,并将其作为人工鱼群算法的食物浓度函数进行系统参数优化。最后,所提方法的有效性和可行性通过采用美国凯斯西储大学滚动轴承数据中心的实验数据被验证,并与传统单参数优化结果进行了对比分析,表明多参数优化自适应随机共振能取得比单参数优化更好的结果,不仅最大程度上增强了系统输出,而且也最大程度地削弱了信号中的噪声成分。通过搭建双稳态系统的仿真模型,对上述方法和实验进行了分析,验证了所提方法的合理性和有效性。
【关键词】：微弱信号检测 符号序列熵 自适应变尺度 早期机械故障诊断 加权峭度指标
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.23;TH17
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 绪论12-16
• 1.1 研究目的及意义12-13
• 1.2 微弱信号检测方法及研究现状13
• 1.2.1 传统检测方法13
• 1.2.2 基于非线性理论的检测方法13
• 1.3 随机共振理论的来源及研究现状13-15
• 1.4 本文的主要内容及结构安排15-16
• 第2章 随机共振理论概述16-40
• 2.1 经典随机共振系统模型16
• 2.2 随机共振理论模型16-17
• 2.3 随机共振现象产生机制17-19
• 2.4 随机共振理论解释19-25
• 2.4.1 绝热近似理论19-22
• 2.4.2 线性响应理论22-25
• 2.5 随机共振的衡量指标25-36
• 2.5.1 信噪比以及信噪比增益25-27
• 2.5.2 互相关系数27
• 2.5.3 符号序列熵法27-36
• 2.6 实验验证36-39
• 2.7 本章小结39-40
• 第3章 双稳态随机共振系统与结构参数关系及在信号检测中的应用40-49
• 3.1 势函数与系统参数的关系40-41
• 3.2 系统结构参数与随机共振关系41-44
• 3.3 结构参数与信噪比的关系44-45
• 3.4 参数调节随机共振在微弱信号检测中的应用45-48
• 3.4.1 仿真工具SIMULINK介绍45
• 3.4.2 仿真结果分析45-48
• 3.5 本章小结48-49
• 第4章 随机共振在大频率信号检测中的应用49-57
• 4.1 归一化尺度变换49-52
• 4.2 二次采样法52-54
• 4.3 外差式方法54-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第5章 随机共振多频信号检测中的应用57-74
• 5.1 多个低频信号57-58
• 5.2 多个高频信号58-60
• 5.3 高低频混合信号60-61
• 5.4 基于EEMD的敏感IMF的随机共振轴承故障检测61-73
• 5.4.1 EEMD原理62
• 5.4.2 人工鱼群算法62-64
• 5.4.3 轴承故障特征提取方法64-66
• 5.4.4 滚动轴承故障分析66-67
• 5.4.5 滚动轴承内圈故障检测67-71
• 5.4.6 滚动轴承外圈故障检测71-73
• 5.5 本章小结73-74
• 总结与展望74-75
• 参考文献75-80
• 致谢80-81
• 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文81

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本文编号：565244