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Duffing振子是利用系统对与策动力同频的小信号敏感而对噪声免疫实现微弱信号检测,特定分布下的噪声激励Duffing振子系统不会发生相变是应用该方法的前提条件。文中主要研究了服从Alpha稳定分布的噪声激励Duffing振子产生相变的鲁棒性问题,研究结果表明Duffing振子相变在Alpha稳定分布源的激励下为小概率事件。为消除小概率相变的影响,利用多支路并行检测及多数判决准则对常规的Duffing振子检测方法进行改进,即将待测信号分段截短周期延拓后送入多个并行Duffing振子检测单元,若检测单元多数发生相变,必然是由于弱目标信号而非噪声激励所致,即可判定检测信号中包含目标小信号。将该方法应用于水下目标回波信号的检测中,实测数据处理结果验证了该方法是有效的。 相似文献
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提出了一种基于Duffing振子的线谱信号检测方法。分析了Duffing方程的分叉特性以及利用其检测微弱周期信号的工作原理,在此基础上对此种混沌检测方法进行了实验研究。实验结果表明,此方法能准确检测出信噪比很低的微弱线谱信号,为水声领域线谱检测系统的设计提供了依据。 相似文献
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主动声纳探测水下目标时,目标散射特性以及水声传播特性会对接收回波产生影响.针对水中沉底与掩埋目标探测时存在的混响干扰强、信混比低等问题,本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的变频Duffing振子检测方法.在发射LFM信号探测水下目标时,目标回波信号为多个LFM信号线性叠加的形式,不符合Duffing振子的单频检测条件.基于FRFT理论,提出了在最佳FRFT域上对LFM回波信号进行傅里叶逆变换的解调频方法.并根据亮点模型,推导了多亮点LFM回波信号解调频后的信号形式.由理论分析可知,解调频后的单频信号数量与亮点数量一致,频率大小与亮点时延及发射信号参数有关,为未知参量.针对解调频后频率及数量未知这一问题,提出了变频Duffing振子系统检测模型,通过改变系统内置策动力频率,自主地搜索单频信号信息,实现了低信混比下LFM目标回波信号的检测及亮点数量的估计.湖试沉底及海试掩埋实验数据处理结果验证了方法的有效性及可行性. 相似文献
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《舰船科学技术》2013,(9):86-91
轴承早期故障引起的微弱振动变化信号往往淹没在机械传动系统的背景振动噪声中,其故障特征提取困难。本文针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性及调制特性,提出集合经验模式分解和谱峭度法合的滚动轴承故障特征信号提取及其故障诊断的新方法——集合谱峭度法(Ensembled Kurtogram,EK)。该方法应用集合经验模式分解将振动信号分解为多个固有模式函数,分别计算各个固有模式函数的峭度值及其与故障工况下振动信号、正常工况下振动信号之间的相关性,根据IMFs自动选取规则选取合适的IMFs进行轴承故障信号的重构;然后针对重构后的信号进行谱峭度计算得到对应的峭度图,根据峭度图上最大值原则选取最佳带通滤波器进行滤波;最后运用包络解调后的信号进行故障诊断。本文通过模拟仿真和实验验证,验证了该算法的故障信号提取有效性和故障诊断能力。 相似文献
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当被动声呐探测舰船目标时,舰船辐射噪声中的线谱成分是舰船分类识别及航行状态监测的特征参量,通常情况下线谱的频率及数量是未知的。针对现有未知频率的Duffing振子检测方法存在系统结构复杂,判别时间长,需要人为参与等问题,本文构造了变参数单一Duffing振子检测模型,并提出了变频频率切片小波变换的Duffing振子检测方法。该方法通过设置合理的频率灵敏度参数自动地调整系统内置策动力频率值,利用频率切片小波变换提升系统抗噪性能,结合Poincare映射特征函数的系统相态定量判决方法,变频搜索待测信号中的线谱分量。在实测数据的分析处理中,对不同观测时间内的数据进行检测,实现了线谱成分的检测跟踪与频率估计,并根据时间轨迹上的频率识别信息确定存在的稳定线谱成分。数据处理结果表明,该方法能够实现低信噪比下参数未知线谱的检测与频率估计。 相似文献
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基于混合系统的微弱信号参数提取方法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对强噪声背景下微弱正弦信号的幅值、频率、相位的提取,构建了锁相环和混沌振子组成的混合检测系统。把待测信号作为混沌振子的内置策动力,在周期状态下测得信号的频率。用锁相环锁定待测信号的相位。最后再次把信号输入到混沌系统,利用混沌振子对周期信号的敏感性和对噪声的免疫性来提取信号的幅值。仿真结果表明:该系统可实现对微弱正弦信号的频率、相位以及幅值进行有效提取,精度较高,抗噪性能好且操作简便易行。 相似文献
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针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。 相似文献
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Wu Y.Zhu J.Zou B. 《中国舰船研究》2022,(6):111-117
[Objective]In order to overcome the disadvantages of the traditional ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method in selecting parameters (integration time and white noise amplitude coefficient) based on experience, and reduce the cost of calculation time, a fast ensemble empirical mode decomposition (FEEMD) method is used to extract the characteristic frequency. [Method]By changing the distribution density of the added white noise, different signal envelopes can be obtained. Furthermore, we can identify the optimal envelope by finding the optimal search window width of the moving mean filter, thereby avoiding the defect of EEMD selecting parameters by experience. At the same time, after the abnormal component in the signal is decomposed, the residual component can be decomposed by EMD to further save the calculation time cost. Finally, the method is combined with Hilbert envelope demodulation technology and applied to the fault characteristic frequency diagnosis of the bearing inner ring of an asynchronous motor. [Results]As the results show, compared with the traditional EEMD method, FEEMD can extract the fault frequency more efficiently. [Conclusion]FEEMD overcomes the disadvantages of the traditional EEMD method in selecting parameters based on experience and shortens the calculation time. As such, it can be effectively applied in bearing fault frequency extraction experiments. © The Author(s) 2022. 相似文献
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分析柴油机漏气故障的振动诊断机理,阐明Hilbert谱与傅里叶谱的区别,通过引入Hilbert-Huang变换这种新的时频分析方法成功诊断了气门漏气故障。 相似文献
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船用三速锚机工作条件恶劣,电动机转子故障是电动锚机系统的常见故障之一。转子故障在线分析中必须考虑电动机实际运行和检测条件。小波包分析是处理非平稳信号的一种有效手段,希尔伯特包络频谱对电网频率波动、负载波动和电网谐波等因素的干扰具有一定的鲁棒性能。本文在理论分析、仿真的基础上,提出了基于小波包分解和希尔伯特包络频谱分析的电动机转子断条在线检测方法。仿真和诊断实例表明该方法不仅可以抑制干扰因素的影响,有效提取故障特征量并实现故障准确诊断,而且能够反映负载波动的时刻和频率波动的范围,是一种切实可行的在线诊断方法。 相似文献
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滚动轴承发生故障时,其振动信号常呈现出强烈的非平稳特性。提出了一种基于小波变换和固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)的滚动轴承故障诊断方法。阐述小波分析基本理论和ITD分解基本原理。着重介绍基于小波和ITD分解滚动轴承故障诊断。仿真信号和实验结果表明,以小波与ITD分解相结合的信号特征提取方法,能够准确有效地提取滚动轴承的故障特征。 相似文献