Duffing振子和Van der Pol振子耦合的动力学行为分析

针对耦合非线性混沌振子复杂的动力学行为,本文将Duffing振子和Van der Pol振子进行耦合,建立了Duffing振子和Van der Pol振子的耦合模型。与单个振子相比,耦合Duffing振子和Van der Pol振子表现出了更加丰富的动力学特性,采用Simulink仿真的方法,通过不同策动力幅值、不同耦合系数、不同频率下耦合非线性振子的相图和庞加莱截面图分析了耦合非线性振子的动力学行为,研究了耦合振子对微弱周期信号的敏感性和对噪声的免疫力,并将此模型应用于微弱信号检测的研究中。     

基于耦合混沌振子的微弱信号检测

传统的微弱信号检测方法在信噪比较低时检测效果并不理想,利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性强的特点,信噪比门限也比传统方法检测到的低得多,基于此对Duffing振子和Van der Pol-Duffing振子进行了耦合,建立了非线性微弱信号检测系统,并通过分岔图和二分法确定了临界点阈值,提高了阈值的求解速度和精度,最后分别对单微弱正弦信号和混合微弱正弦信号进行了检测,检测系统取得了较好的效果。     

基于耦合Duffing振子和Van der pol振子系统的微弱信号检测研究

传统的微弱信号检测在检测信噪比较低的信号时效果不理想,基于此提出了一种基于Duffing振子和Van der pol振子的耦合非线性系统,建立了非线性耦合模型,详述了耦合系数对耦合非线性系统的影响。采用Simulink数值仿真的方法,分析了Duffing振子和Van der pol振子耦合非线性系统的动力学行为,阐述了基于相平面变化进行微弱信号检测的工作原理。并且具体分析了耦合系统在色噪声背景下的微弱信号检测效果,取得了很好的效果。     

基于Duffing振子的2FSK信号检测方法研究

针对在强噪声环境中传输的应答器上行链路2FSK信号的检测问题,本文基于混沌系统对初始条件敏感及对噪声免疫的特性,利用Duffing振子检测应答器2FSK信号.结合混沌系统产生相变的条件和2FSK信号的调制方式,给出利用Duffing振子检测微弱2FSK信号的方法和步骤,并利用功率谱熵对系统在策动力作用下所处的不同状态进行判别.在理论分析的基础上,利用Matlab/Simulink建立仿真模型.仿真结果表明,利用Duffng振子检测2FSK信号,及以功率谱熵为判据的方法是可行的,并且其性能优于传统的相干检测法.该方法具有较高的检测精度和很好的抗噪声性能.     

基于Duffing振子的轨道移频信号检测方法研究

针对电气化铁路中强干扰环境下ZPW-2000移频信号的检测问题,分析基于快速傅里叶变换方法的传统检测方法的不足。根据混沌系统对噪声免疫及对初始条件敏感的特性,选取Holmes型Duffing振子检测ZPW-2000移频信号。利用混沌系统输出信号的方差与内策动力频率之间的规律及对时域输出的过零点间距的判断检测出上下边频、载频以及低频。最后利用Matlab/Simulink建立仿真模型,仿真结果表明,利用该方法检测ZPW-2000移频信号较传统检测方法具有更好的抗干扰能力和较高的检测精度。     

基于稀疏分解的微弱信号检测方法

微弱信号的检测在通信、雷达、声纳等领域有着重要的意义,一直是信号处理的难点。本文将信号稀疏分解思想应用于信号检测,提出一种算法。算法中信号稀疏分解采用Matching Pursuit(MP)算法实现,原子采用正弦波模型,通过对正弦波模型伸缩和平移形成过完备原子库。由MP分解结果,可检测出淹没在强噪声环境中的微弱正弦信号的幅度、频率和初相位参数,从而恢复出待检测的微弱正弦信号。所提出方法在-40 dB极低信噪比环境下可以同时检测多个正弦信号。计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

基于混沌理论的应答器上行链路信号检测方法研究

针对强噪声背景下传统应答器上行链路信号解调方法精确性低的问题,提出一种新的利用混沌理论的解调方法。结合应答器上行链路信号的特点,分析了基于混沌理论检测应答器上行链路信号的可行性,提出了检测步骤,利用Matlab仿真验证。最后,将此方法与传统解调方法进行比较分析,发现在更低信噪比情况下,混沌检测法的检测结果更加精确。     

Duffing方程参数对微弱信号检测效果的影响和分析

目前利用Duffing方程检测微弱的未知信号都是选择一组固定的参数。由于Duffing方程对初值的敏感性,使得参数的选择对检测效果产生很大的影响。针对这种情况,分析了Duffing方程的参数和初值之间的关系。由参数和初值之间的关系,分析了不同的参数对检测效果的影响。验证了目前方程参数的优越性。     

AM型随机共振模拟电路的滚动轴承微弱故障检测性能研究

随机共振理论广泛应用于信号检测中,尤其在滚动轴承微弱故障检测中极其重要。但是对滚动轴承微弱故障检测性能的定量评价问题未做深入研究。在传统随机共振理论的基础上设计了基于调幅(Amplitude Modulation,AM)信号的改进型双稳态随机共振电路,通过Multisim仿真验证了该电路不仅可以实现对大参数故障信号进行故障诊断,还可以有效地削弱直流量的影响,实现滚动轴承微弱故障信号的检测。除此之外,还分析了不同强度噪声对微弱故障检测的影响,以及输入参数变化对电路输出的影响规律,为随机共振电路在滚动轴承微弱故障检测的实际工程应用提供了可靠的科学依据。     

基于人工鱼优化的MP超声微弱信号提取方法研究

强噪声背景下微弱信号的提取一直是超声信号处理领域研究的一个难题,传统的信号处理方法难以准确提取弱缺陷信号,稀疏分解方法为提高超声弱缺陷的检出率开辟一条新途径,但计算量大是困扰其应用的一个主要因素。本文提出一种人工鱼群优化匹配追踪的快速算法。人工鱼是一种新型智能优化算法,具有并行寻优、全局收敛性好,对初值不敏感的特点。利用本文算法在重建信号质量不变的情况下,提高稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和精度,满足信号处理实时性要求。采用与超声信号最优匹配的Gabor函数,经伸缩和平移生成过完备原子库,提高对超声信号的表达能力。通过仿真分析和实际检测铸钢试件,表明该方法能够有效地检测出强噪声背景下的弱信号。     

一种混沌扩频序列的相关解调研究

讨论了一种新型的混沌扩频序列的相关解调方案，通过利用混沌序列良好的统计特性可以有效地解调出信号。本文推导出该方案误码率的解析表达式，发现了混沌扩频序列码片数和信道噪声与误码性能的内在联系。仿真结果表明该相关解调方案对信道噪声有很好的鲁棒性。     

基于互相关—峭度和小波软阈值的EEMD降噪方法研究

针对目前EMD分解后IMF分量优选方法的不足,提出了一种基于互相关—峭度和小波软阈值的EEMD降噪方法。该方法利用EEMD对信号进行分解得到IMF分量,计算IMF分量的峭度值、标准差及其与原信号的互相关系数。根据互相关系数、标准差和峭度值,设置优选条件,将选定的IMF分量进行重构。与互相关系数、峭度准则单独作为优选条件的重构结果进行对比,结果表明这种新型优选方法的效果更好,利用基于互相关—峭度和小波软阈值的EEMD降噪方法对滚动轴承微弱故障信号进行处理,能够更精确地提取到轴承故障特征。     

混沌扩频通信系统中信道干扰的统计分析

噪声和多用户干扰是影响混沌ＣＤＭＡＤＳ／ＳＳ通信系统性能的两个主要因素，本文推导了该通信系统接收信号的相关函数及其均方差，系统误码性能的数学表达式，得出了每信息比特的混沌序列码片长度，信道噪声功率及用户数目同系统性能之间的内在联系，利用这些结果可有效提高混沌扩频通信系统的应用，仿真结果说明了所得结果的有效性。     

BSO-MCKD在高速列车齿轮箱轴承早期故障诊断中的应用

齿轮箱轴承是高速列车传动系统中的重要零件之一,其故障检测对保障列车的正常运行具有重要意义。针对强背景噪声环境下高速列车齿轮箱轴承早期故障信号微弱难以检测的问题以及最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)方法受滤波器阶数、冲击信号周期和移位数影响的问题,提出了基于天牛群优化算法(Beetle Swarm Optimization Algorithm,BSO)改进的自适应MCKD的轴承早期故障诊断方法。该方法首先采用天牛群优化算法自适应的确定MCKD的影响参数,实现最佳反褶积,然后利用最优参数相对应的MCKD对振动信号进行滤波处理,消除信号中的噪声,突出由轴承故障激发的连续脉冲,最后依据连续脉冲的周期来诊断轴承。根据轴承外圈和滚动体故障试验数据分析表明:该方法能实现高速列车齿轮箱轴承早期故障的精确诊断,且故障诊断效果优于互补经验模态分解方法和最小熵解卷积方法。     

基于混沌多相序列的差分混沌键控方案

在差分混沌键控方案中，由于混沌信号是非周期的，因而相关解调时得到每信息比特的能量不是恒定值，即解调结果在无键声干扰情况下也会存在偏差，从而影响通信系统的抗噪声性能。本文提出将混沌多相序列引入到差分混沌键控方案中，利用混沌多相序列的统计特性可有效解决相关解调时的偏差问题。文中给出了一类混沌多相序列的生成方案，以及该通信系统的误码特性表达式。     

自适应信号分离器的性能分析

作者对自适应信号分离器的最佳权矢量的确定及最佳传递函数，作了系统严格的分析，指出它不仅能有效地从宽带平稳噪声(即白噪声)中提取周期信号，而且，在一定条件下，也能把断续正弦信号分离出来，从而拓宽了自适应信号分离器的应用范围。     

SD振子的非线性动力学特征研究

介绍了SD振子的非线性动力学行为。该振子是一个具有强非线性特征的振动系统,其动力学行为决定于一个光滑参数α的连续变化,当参数α0时,系统为光滑的,而当参数α=0时,系统为不连续的。SD振子提供了一个从光滑动力学行为向不连续动力学行为光滑转迁的范例。当系统为光滑时,表现出与Duffing系统类似的标准双阱动力学行为;当系统表现为不连续时,除表现为非标准的双阱动力学行为外,同时具有如类鞍点和类同宿轨道等非标准动力学行为。还给出一个刚性耦合的SD振子,该振子具有单阱、双阱、三阱动力学特征及随参数变化由光滑动力学行为向不连续动力学行为的转迁特性。     

铁路10kV线路单相接地故障行波信号数据采集方法

电压行波测距在高电压等级线路上已有应用,但因铁路10k V高压贯通(自闭)线路故障信号干扰大、线路复杂、影响因素多,尤其是接地故障信号特别微弱,实际测试容易出现漏检、误检和检测精度低等,未有产品在铁路10k V高压贯通(自闭)线路上使用。本文在原电压行波故障定位系统基础上进行了一系列软硬件改进,采用DSP与FPGA的组合行波采集系统、改进实际测试接线方式、同时提出一种新的加窗提升小波包变换算法,有效解决了复杂工况强干扰噪声下微弱故障行波奇异点准确快速检测难题,通过实测验证,改进后系统可有效提高实际线路单相接地故障检测数据的有效性。     

基于杜芬振子的ZPW-2000轨道电路抗邻线干扰研究

针对既有高铁车站采用单端发码时易受邻线干扰而引起危及行车安全的问题,首先,对国铁集团关于高铁整治文件中采用股道分割增加双端发码功能实现邻线干扰防护的原理进行研究;其次,结合混沌理论在微弱信号解调方面的优势,发现机车在多元嘈杂环境中解调所需移频信号的原理与混沌理论在嘈杂环境中提取有用信号的思想一致.将双耦合杜芬振子系统运...     

基于随机共振的齿轮箱早期故障诊断研究

随机共振在微弱故障诊断中相对线性系统具有明显优势,能显著增强信号的信噪比。将随机共振与共振解调相结合来检测齿轮箱的早期裂纹故障,首先通过带通滤波选取共振频带,然后通过Hilbert进行解调,最后采用归一化方法调节随机共振的系统参数得到故障特征输出。对仿真信号和QPZZ-Ⅱ齿轮故障系统实测数据的处理结果表明,该方法与传统共振解调相比具有明显优势,为齿轮箱故障诊断提供了一种更为有效的途径。