一类带乘性噪声系统的参数故障检测及其在水声通信中的应用

发布时间:2017-05-14 20:27

  本文关键词:一类带乘性噪声系统的参数故障检测及其在水声通信中的应用,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着科学技术的不断发展,现代工程的不断大型化、智能化和复杂化,故障检测技术已经成为了许多技术流程中必不可少的部分。根据故障发生在系统中的位置,可以将故障分为三种类型:传感器故障、执行器故障和参数故障。参数故障又称为过程故障、乘性故障,是一种较为复杂的故障类型。针对参数故障检测一般主要有两种方法:参数估计法和状态估计法。目前针对参数故障检测的研究一般都是局限于经典的线性系统。而在实际系统中,如石油勘探、水下目标跟踪、水声通信等,这些系统的数学模型往往是非线性的,而且信号在传输的过程中会受到延时、畸变、衰减等随机因素的影响。经典线性系统已经不能够准确的刻画这些过程,因此带乘性噪声系统应运而生。基于此,本文着重研究了一类带乘性噪声系统的参数故障检测方法。另外,针对在水声通信中训练序列发送时间点的确定问题,本文也做了较为深入的研究,并给出了一套基于带乘性噪声系统参数故障检测的水声信道跟踪算法。本文主要完成的工作如下:1.将带乘性噪声系统的噪声概念进一步扩充,使该模型能够适用于更广泛的应用。同时推导了扩充后带乘性噪声系统的最优滤波算法,并在此基础上,给出了其常增益滤波算法。2.基于一类带乘性噪声系统,建立了其参数故障模型。并基于常增益滤波算法,研究了参数故障在新息中的表现形式,给出了新息序列在故障发生前后变化规律的相关证明,并根据新息序列的数学统计规律设计了一套故障检测算法。3.基于块衰落理论和水声信道的带乘性噪声系统的数学模型,在传统方法无法确定块周期结束时间点的情况下,本文基于参数故障检测方法,探讨了如何快速准确的找到块周期结束的时间点并发送训练序列的问题,并给出了一套基于故障检测的水声信道跟踪算法。
【关键词】:乘性噪声 参数故障 故障检测 水声通信 块衰落
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN929.3
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 1 绪论9-16
  • 1.1 选题的意义9
  • 1.2 故障的分类9-11
  • 1.3 参数故障检测的进展11-12
  • 1.3.1 参数估计法11-12
  • 1.3.2 状态估计法12
  • 1.4 带乘性噪声系统的特点及其应用12-13
  • 1.5 水声通信的发展与研究现状13-14
  • 1.6 本文所做的工作及其意义14-16
  • 2 带乘性噪声系统及其常增益滤波算法16-26
  • 2.1 带乘性噪声系统16-18
  • 2.1.1 状态空间模型16
  • 2.1.2 滤波算法的推导16-18
  • 2.2 带乘性噪声系统的常增益滤波算法18-20
  • 2.3 数值算例与仿真分析20-25
  • 2.3.1 数值算例20-25
  • 2.3.2 仿真分析25
  • 2.4 本章小结25-26
  • 3 一类带乘性噪声系统的参数故障检测方法研究26-35
  • 3.1 参数故障模型建立26-27
  • 3.1.1 状态空间模型26
  • 3.1.2 传递函数模型26-27
  • 3.1.3 参数故障描述27
  • 3.2 滤波新息在故障发生前后的变化27-29
  • 3.2.1 常增益滤波器27
  • 3.2.2 滤波新息的变化及检测方法27-29
  • 3.3 参数故障检测算法实现29
  • 3.4 数值算例与仿真分析29-34
  • 3.4.1 基于参数估计的故障诊断方法29-30
  • 3.4.2 仿真研究30-34
  • 3.5 本章小结34-35
  • 4 参数故障检测在水声通信中的应用’35-50
  • 4.1 水声信道特性35
  • 4.2 瑞利分布及衰落信道35-36
  • 4.2.1 瑞利分布35
  • 4.2.2 概率密度函数与分布函数35-36
  • 4.2.3 水声衰落信道36
  • 4.3 建立水声字符通信模型36-38
  • 4.3.1 块衰落信道36-37
  • 4.3.2 水声信道建模37
  • 4.3.3 状态空间模型37-38
  • 4.4 参数故障的表现形式38
  • 4.5 水声通信字符估计算法38-42
  • 4.5.1 辨识水声信道参数39-40
  • 4.5.2 使用最优滤波进行字符估计40-41
  • 4.5.3 判断块周期是否结束41-42
  • 4.5.4 参数故障检测算法实现42
  • 4.6 数值算例与仿真分析42-49
  • 4.7 本章小结49-50
  • 5 总结和展望50-52
  • 5.1 本文总结50
  • 5.2 研究展望50-52
  • 参考文献52-55
  • 致谢55-56
  • 个人简历56
  • 发表的学术论文56

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