The invention requests to protect a weak signal detection method of multi-scale noise-adjusted stochastic resonance, which belongs to the field of signal processing. Aiming at the problem that the output of general stochastic resonance system does not resonate at multiple frequencies at the same time, the influence mechanism of multi-scale noise reduction on stochastic resonance is studied. A multi-scale noise-adjusted stochastic resonance method based on Wavelet Packet Transform (WPT) is proposed. The inherent noise in the signal is adjusted into multi-scale noise through WPT, so that the multi-scale noise can be more detailed. Adjust noise. The new method is used to overcome the limitation of traditional parameter adjustment method, realize the detection of multi-frequency components of stochastic resonance, further improve the output signal-to-noise ratio and realize multi-frequency detection. Therefore, the stochastic resonance detection method based on WPT multi-scale noise regulation has a good performance in multi-transient fault signal detection of rotating machinery, which has certain guiding significance and practical value.
【技术实现步骤摘要】
多尺度噪声调节随机共振的微弱信号检测
本专利技术属于微弱信号检测等相关领域,具体为多尺度噪声调节随机共振的微弱信号检测方法。针对一般随机共振系统输出不会同时在多个频率处发生共振的问题,研究了多尺度降噪对随机共振的影响机制,提出了一种基于小波包变换(WaveletPacketTransform,WPT)的多尺度噪声调节随机共振方法,将信号中固有的噪声通过WPT调节成为多尺度噪声,从而更加细致地调节噪声。新方法用于克服传统参数调节方法的限制,实现随机共振多频成分检测。
技术介绍
微弱信号检测是一门综合技术,涉及信息理论、非线性科学、信号处理等学科,且与具体的应用领域密切相关,如故障检测、地震勘测、生物应用、金属探测等等,是研究如何从强噪声背景中把有用信号提取出来的一种技术。微弱信号不只意味着信号的幅度很小,而主要指的是被噪声淹没的信号,微弱是相对于噪声而言的。而噪声确是无处不在的,在所有的工程技术实际应用的过程中信号与噪声都是共存的,要想从强噪声背景中提取出微弱信号,最主要的任务是提高信噪比。然而受绝热近似理论和线性响应理论的限制,对传统随机共振理论的研究主要集中在小参数模型中(信号频率和幅值都要小于1),而大参数问题在实际应用中也会经常遇到,例如旋转机械的故障特征频率就远大于1Hz。因此,在过去的三十多年里许多学者在故障诊断领域研究了很多大参数随机共振方法。总得来说这些方法大致可以分为两类:频率转换和参数调节。它们都能用来处理一些大参数问题,但是也存在一些潜在的不足。第一类方法通过一些技术把高频分量转换成小于1Hz的频率,比如频率调制技术,二次采样技术和移频 ...
【技术保护点】
1.通过对含噪信号进行小波包变换预处理,即对信号进行分解,根据信息熵选取最优小波包树,然后对最优小波包树去噪并重构,将重构后的信号通过二阶增强型随机共振系统输出得到目标信号。
【技术特征摘要】
1.通过对含噪信号进行小波包变换预处理,即对信号进行分解,根据信息熵选取最优小波包树,然后对最优小波包树去噪并重构,将重构后的信号通过二阶增强型随机共振系统输出得到目标信号。2.根据权利要求1,进行小波变换预处理时,分解层数j首先要满足以下不等式:其中,jf为小波包分解得层数,Fsample为信号采样频率,Ffault为轴承故障特征频率;这样与待测频率靠近的其它目标频率要被分解到不同的小波包节点中;根据Coifman和Wickerhauser提出的小波包最佳基算法寻找最优小波包基,确定j后就可以通过WPT和最优小波包基获得终端多尺度小波包系数集合Θ;把Θ调整成为的多尺度噪声调节模式,计算第j层所有小波系数的均值m和方差σ,假设第j层上每个小波系数的分量个数为I,则第j层所有的小波系数均值和方差分别为:其中,p为第...
【专利技术属性】
技术研发人员:贺利芳,吴瑕,江川,王琳,胡达云,张天骐,
申请(专利权)人:重庆邮电大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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