基于二维Duffing随机共振的微弱信号检测方法与应用研究

发布时间：2021-02-05 19:26

　　微弱特征信号检测在军事、生物医学、深海深空探测等诸多领域有着广泛应用,尤其是在早期故障诊断中。为了检测到微弱信号更多的特征参数,本文采用具有随机共振和混沌两种特性的二维Duffing系统,既解决了随机共振法无法检测微弱信号幅值的问题,又规避了混沌理论在检测微弱信号频率时的缺点。首先,从理论上研究了二维Duffing系统,从系统的势阱函数、稳定解角度出发说明了系统的随机共振特性,从抑制混沌发生的方式说明了其混沌特性并研究了信号参数对二维Duffing系统混沌输出的作用效果,结果表明微小的信号参数改变对混沌特性有很大的影响;然后分别将输出信噪比和克莱莫斯逃逸速率作为该系统的度量准则分析了参数对系统随机共振效应的影响,结果表明存在最佳的参数区间使系统的随机共振效应更好,且阻尼比对系统有一定的阻碍作用。其次,根据该系统特性先研究了基于头脑风暴优化算法的二维Duffing自适应随机共振系统,实现了系统参数的自适应同步优化以及利用参数补偿的方式对高频信号的频率进行检测;然后针对微弱信号幅值检测时出现的状态误判问题,利用最大Lyapunov指数判据,先确定幅值范围,再在幅值区间内寻找混沌临界状态所对... 

【文章来源】：西安理工大学陕西省

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

实验模型

庑┦侄味匀颂逵幸欢ǖ乃鹕饲乙搅品延酶甙骸?EIT检测的基本原理是：首先利用电极向生物体施加一定频率的安全电流（5mA），测得目标区域的边界电压；然后选择相应的图像重构算法得到生物体组织或器官的阻抗分布；最后通过相关技术得到EIT医学影像中的有用信息。在这个过程中，边界电压测量的准确性会直接影响电阻抗测量的精度，进而影响EIT医学影像的质量。考虑到安全因素，当施加微小高频电流信号时，测得目标区域的边界电压也很微弱并可能淹没在噪声中，因此，采用本文研究方法对边界电压幅值进行精确检测。图5-4实验模型图5-5实验模型截面图Fig.5-4ExperimentalModelFigure.Fig.5-5SectionofExperimentalModel为得到精确的测量数据，利用基于ARM+DSP的电阻抗成像数据采集系统，包括DDS


本文编号：3019452