【技术实现步骤摘要】
一种基于并行采样的故障早期检测方法及检测系统
本专利技术属于信号处理
，尤其涉及一种基于并行采样的故障早期检测方法及检测系统。
技术介绍
目前，在信号处理中，弱信号检测是一项重要的研究。如何消除噪声干扰一直是微弱信号检测的研究热点。然而，大多数的研究都试图从信息论、电子学和物理方法等方面分析微弱信号和噪声的统计特性，构造滤波器来提取微弱信号。然而，当信号和噪声频带重叠时，基于消噪思想的滤波方法将受到不利影响：一是难以检测到低信噪比的微弱信号；二是检测不可避免地造成信号损坏或信息丢失。基于随机共振的方法(SR)是一种有效的新方法。SR意味着噪声能量将转换为信号能量。当输入噪声与特殊的非线性系统匹配时，在某种程度上，输出信号的SNR将增加，我们可以清楚地检测到信号，其本质是噪声调制。随机共振(SR)理论最初是1981年BENZI提出的：在某些非线性系统中，存在一个噪声的非零值，利用噪声的积极作用会增强弱信号，提供最优信噪比(SNR)输出。另一方面，现代大型生产的自动化程度越来越高，现代设备的结构越来越复杂，...
【技术保护点】
1.一种基于并行采样的故障早期检测方法，其特征在于，所述基于并行采样的故障早期检测方法包括以下步骤：/n对第n次数据序列进行采样，选取连续的m点，构造数据阵列；/n对数据阵列进行频谱分析；/n加权求和；/n记录机器运行故障并更新。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于并行采样的故障早期检测方法，其特征在于，所述基于并行采样的故障早期检测方法包括以下步骤：
对第n次数据序列进行采样，选取连续的m点，构造数据阵列；
对数据阵列进行频谱分析；
加权求和；
记录机器运行故障并更新。
2.如权利要求1所述的基于并行采样的故障早期检测方法，其特征在于，所述采样序列的随机信号表示为：
x(n)＝∑exp(jωn)+w(n)；
随机信号的傅里叶变换如下等式：
其中，表示信号的傅里叶变换；表示噪声的傅里叶变换，由许多谐波组成，随着不同的采样序列变化；当两者存在频率重合时，噪声的能量扩散到信号中；噪音匹配一些信号特性时，信号频率特色得到加强并清晰显示，；
在驱动力s(t)下，具有势函数的一维非线性系统U(x)，布朗粒子的运动如下方程：
对称双稳态势如下方程式：
对于a>0和b>0，电势是双稳态的；包括：不稳定的状态为xu＝0，两个稳定状态如下方程：
在双稳态系统中当系统参数b较小时，由正弦信号和白噪声引起的影响：噪声调制正弦信号输出双稳态系统。
3.如权利要求1所述的基于并行采样的故障早期检测方法，其特征在于，所述信号输出频谱如下公式：
其中，M表示数据长度，临近的M次历史分析；令
4.如权利要求1所述的基于并行采样的故障早期检测方法，其特征在于，所述基于并行采样的故障早期检测方法还包括：
用FFT检测到...
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