本文關(guān)鍵詞：基于隨機共振理論的微弱信號檢測方法研究及應(yīng)用

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【摘要】：隨機共振是微弱有用信號利用噪聲來增強非線性系統(tǒng)輸出的現(xiàn)象。在此采用研究成熟的雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)作為研究對象,主要完成了以下幾項工作:首先,學(xué)習(xí)隨機共振依據(jù)的絕熱近似理論和線性響應(yīng)理論,分析絕熱近似假設(shè)下隨機共振只能檢測小信號的原因,并對現(xiàn)存的幾種隨機共振系統(tǒng)輸出性能指標(biāo)進(jìn)行總結(jié)和說明;針對現(xiàn)有指標(biāo)存在需要先驗知識,同時比較復(fù)雜等缺點,提出基于符號序列熵的自適應(yīng)隨機共振微弱信號檢測方法,詳細(xì)講解了序列劃分的方法和熵值的計算原理,說明此檢測方法的整個流程,并通過仿真實驗和工程實驗驗證了它的合理性和有效性;其次,傳統(tǒng)隨機共振受絕熱理論的限制,不能檢測大參數(shù)信號,于是本文分析了目前幾種常用的隨機共振任意大頻率信號檢測方法,并采用模擬信號進(jìn)行了仿真實驗,從理論分析到仿真實驗全面說明了幾種方法的檢測機理,總結(jié)了各自的優(yōu)缺點和實用性;最后,針對機械設(shè)備中滾動軸承振動信號的特點,即強背景噪聲、沖擊和調(diào)制特性,傳統(tǒng)的基于線性理論的方法難于檢測,而基于非線性理論的總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解能將調(diào)制信號進(jìn)行解調(diào),而且使其中隱藏的沖擊特征暴露出來。于是本文采用總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解結(jié)合隨機共振來增強特征信號。但是振動信號經(jīng)過總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解后,在眾多內(nèi)稟模態(tài)分量中存在虛假模態(tài),同時傳統(tǒng)自適應(yīng)隨機共振參數(shù)選擇存在人為主觀性,于是提出了一種基于總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的敏感內(nèi)稟模態(tài)分量變尺度自適應(yīng)隨機共振多故障檢測方法。利用加權(quán)峭度指標(biāo)作為系統(tǒng)輸出的衡量指標(biāo),不僅能保持系統(tǒng)輸出信號與原始信號的相似性,而且對沖擊特征敏感,克服了傳統(tǒng)峭度指標(biāo)的漏檢或者誤檢,并將其作為人工魚群算法的食物濃度函數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化。最后,所提方法的有效性和可行性通過采用美國凱斯西儲大學(xué)滾動軸承數(shù)據(jù)中心的實驗數(shù)據(jù)被驗證,并與傳統(tǒng)單參數(shù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了對比分析,表明多參數(shù)優(yōu)化自適應(yīng)隨機共振能取得比單參數(shù)優(yōu)化更好的結(jié)果,不僅最大程度上增強了系統(tǒng)輸出,而且也最大程度地削弱了信號中的噪聲成分。通過搭建雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的仿真模型,對上述方法和實驗進(jìn)行了分析,驗證了所提方法的合理性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：微弱信號檢測 符號序列熵 自適應(yīng)變尺度 早期機械故障診斷 加權(quán)峭度指標(biāo)
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.23;TH17
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 研究目的及意義12-13
• 1.2 微弱信號檢測方法及研究現(xiàn)狀13
• 1.2.1 傳統(tǒng)檢測方法13
• 1.2.2 基于非線性理論的檢測方法13
• 1.3 隨機共振理論的來源及研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 本文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-16
• 第2章 隨機共振理論概述16-40
• 2.1 經(jīng)典隨機共振系統(tǒng)模型16
• 2.2 隨機共振理論模型16-17
• 2.3 隨機共振現(xiàn)象產(chǎn)生機制17-19
• 2.4 隨機共振理論解釋19-25
• 2.4.1 絕熱近似理論19-22
• 2.4.2 線性響應(yīng)理論22-25
• 2.5 隨機共振的衡量指標(biāo)25-36
• 2.5.1 信噪比以及信噪比增益25-27
• 2.5.2 互相關(guān)系數(shù)27
• 2.5.3 符號序列熵法27-36
• 2.6 實驗驗證36-39
• 2.7 本章小結(jié)39-40
• 第3章 雙穩(wěn)態(tài)隨機共振系統(tǒng)與結(jié)構(gòu)參數(shù)關(guān)系及在信號檢測中的應(yīng)用40-49
• 3.1 勢函數(shù)與系統(tǒng)參數(shù)的關(guān)系40-41
• 3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)與隨機共振關(guān)系41-44
• 3.3 結(jié)構(gòu)參數(shù)與信噪比的關(guān)系44-45
• 3.4 參數(shù)調(diào)節(jié)隨機共振在微弱信號檢測中的應(yīng)用45-48
• 3.4.1 仿真工具SIMULINK介紹45
• 3.4.2 仿真結(jié)果分析45-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第4章 隨機共振在大頻率信號檢測中的應(yīng)用49-57
• 4.1 歸一化尺度變換49-52
• 4.2 二次采樣法52-54
• 4.3 外差式方法54-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第5章 隨機共振多頻信號檢測中的應(yīng)用57-74
• 5.1 多個低頻信號57-58
• 5.2 多個高頻信號58-60
• 5.3 高低頻混合信號60-61
• 5.4 基于EEMD的敏感IMF的隨機共振軸承故障檢測61-73
• 5.4.1 EEMD原理62
• 5.4.2 人工魚群算法62-64
• 5.4.3 軸承故障特征提取方法64-66
• 5.4.4 滾動軸承故障分析66-67
• 5.4.5 滾動軸承內(nèi)圈故障檢測67-71
• 5.4.6 滾動軸承外圈故障檢測71-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 總結(jié)與展望74-75
• 參考文獻(xiàn)75-80
• 致謝80-81
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文81

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