本文關(guān)鍵詞：一類帶乘性噪聲系統(tǒng)的參數(shù)故障檢測及其在水聲通信中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)代工程的不斷大型化、智能化和復(fù)雜化,故障檢測技術(shù)已經(jīng)成為了許多技術(shù)流程中必不可少的部分。根據(jù)故障發(fā)生在系統(tǒng)中的位置,可以將故障分為三種類型：傳感器故障、執(zhí)行器故障和參數(shù)故障。參數(shù)故障又稱為過程故障、乘性故障,是一種較為復(fù)雜的故障類型。針對參數(shù)故障檢測一般主要有兩種方法：參數(shù)估計法和狀態(tài)估計法。目前針對參數(shù)故障檢測的研究一般都是局限于經(jīng)典的線性系統(tǒng)。而在實際系統(tǒng)中,如石油勘探、水下目標跟蹤、水聲通信等,這些系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型往往是非線性的,而且信號在傳輸?shù)倪^程中會受到延時、畸變、衰減等隨機因素的影響。經(jīng)典線性系統(tǒng)已經(jīng)不能夠準確的刻畫這些過程,因此帶乘性噪聲系統(tǒng)應(yīng)運而生�；诖�,本文著重研究了一類帶乘性噪聲系統(tǒng)的參數(shù)故障檢測方法。另外,針對在水聲通信中訓(xùn)練序列發(fā)送時間點的確定問題,本文也做了較為深入的研究,并給出了一套基于帶乘性噪聲系統(tǒng)參數(shù)故障檢測的水聲信道跟蹤算法。本文主要完成的工作如下：1.將帶乘性噪聲系統(tǒng)的噪聲概念進一步擴充,使該模型能夠適用于更廣泛的應(yīng)用。同時推導(dǎo)了擴充后帶乘性噪聲系統(tǒng)的最優(yōu)濾波算法,并在此基礎(chǔ)上,給出了其常增益濾波算法。2.基于一類帶乘性噪聲系統(tǒng),建立了其參數(shù)故障模型。并基于常增益濾波算法,研究了參數(shù)故障在新息中的表現(xiàn)形式,給出了新息序列在故障發(fā)生前后變化規(guī)律的相關(guān)證明,并根據(jù)新息序列的數(shù)學(xué)統(tǒng)計規(guī)律設(shè)計了一套故障檢測算法。3.基于塊衰落理論和水聲信道的帶乘性噪聲系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,在傳統(tǒng)方法無法確定塊周期結(jié)束時間點的情況下,本文基于參數(shù)故障檢測方法,探討了如何快速準確的找到塊周期結(jié)束的時間點并發(fā)送訓(xùn)練序列的問題,并給出了一套基于故障檢測的水聲信道跟蹤算法。
【關(guān)鍵詞】：乘性噪聲 參數(shù)故障 故障檢測 水聲通信 塊衰落
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 選題的意義9
• 1.2 故障的分類9-11
• 1.3 參數(shù)故障檢測的進展11-12
• 1.3.1 參數(shù)估計法11-12
• 1.3.2 狀態(tài)估計法12
• 1.4 帶乘性噪聲系統(tǒng)的特點及其應(yīng)用12-13
• 1.5 水聲通信的發(fā)展與研究現(xiàn)狀13-14
• 1.6 本文所做的工作及其意義14-16
• 2 帶乘性噪聲系統(tǒng)及其常增益濾波算法16-26
• 2.1 帶乘性噪聲系統(tǒng)16-18
• 2.1.1 狀態(tài)空間模型16
• 2.1.2 濾波算法的推導(dǎo)16-18
• 2.2 帶乘性噪聲系統(tǒng)的常增益濾波算法18-20
• 2.3 數(shù)值算例與仿真分析20-25
• 2.3.1 數(shù)值算例20-25
• 2.3.2 仿真分析25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 3 一類帶乘性噪聲系統(tǒng)的參數(shù)故障檢測方法研究26-35
• 3.1 參數(shù)故障模型建立26-27
• 3.1.1 狀態(tài)空間模型26
• 3.1.2 傳遞函數(shù)模型26-27
• 3.1.3 參數(shù)故障描述27
• 3.2 濾波新息在故障發(fā)生前后的變化27-29
• 3.2.1 常增益濾波器27
• 3.2.2 濾波新息的變化及檢測方法27-29
• 3.3 參數(shù)故障檢測算法實現(xiàn)29
• 3.4 數(shù)值算例與仿真分析29-34
• 3.4.1 基于參數(shù)估計的故障診斷方法29-30
• 3.4.2 仿真研究30-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 4 參數(shù)故障檢測在水聲通信中的應(yīng)用’35-50
• 4.1 水聲信道特性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 概率密度函數(shù)與分布函數(shù)35-36
• 4.2.3 水聲衰落信道36
• 4.3 建立水聲字符通信模型36-38
• 4.3.1 塊衰落信道36-37
• 4.3.2 水聲信道建模37
• 4.3.3 狀態(tài)空間模型37-38
• 4.4 參數(shù)故障的表現(xiàn)形式38
• 4.5 水聲通信字符估計算法38-42
• 4.5.1 辨識水聲信道參數(shù)39-40
• 4.5.2 使用最優(yōu)濾波進行字符估計40-41
• 4.5.3 判斷塊周期是否結(jié)束41-42
• 4.5.4 參數(shù)故障檢測算法實現(xiàn)42
• 4.6 數(shù)值算例與仿真分析42-49
• 4.7 本章小結(jié)49-50
• 5 總結(jié)和展望50-52
• 5.1 本文總結(jié)50
• 5.2 研究展望50-52
• 參考文獻52-55
• 致謝55-56
• 個人簡歷56
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56

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