一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法，步骤包括输入含噪信号、估计信号变频系数、优化随机共振系统参数和输出去噪信号；本发明专利技术较好地解决了目前随机共振系统用于变频信号去噪时的驱动信号频率变化所导致的噪声能量、频率、势阱无法有效匹配的问题；提出了一种用于变频信号去噪的变参数随机共振系统，能够实现强背景噪声下的变频信号去噪提取；提出了一种变参数频率归一化方法，突破随机共振系统在运算过程中原始变频信号频率过大的限制，实现原有高频信号的时变归一化运算；本发明专利技术所提出方法对原始的变频宽带信号具有很好的适应性，已知频变模型的前提下，对频变参数的搜索效率高，准确性强，滤波算法具有较高的鲁棒性。较高的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法


[0001]本专利技术涉及信号处理技术，具体是一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法。

技术介绍

[0002]对机械设备振动信号进行特征提取分析时，往往由于噪声的干扰而导致原来的有效信号被淹没，相应的故障特征较弱而无法识别。在信号处理领域，噪声经常被视为干扰原始信号的无用成分。但是近年来对非线性系统的理论和实验研究发现，在一类特殊的系统中，适当大小的噪声反而可以有助于提高原始信号中有效成分的信噪比，借助于该类非线性系统可以实现利用噪声达到对有效信号放大提取的目的，这一现象称为随机共振，该非线性系统则为随机共振系统。
[0003]常见的随机共振系统有单稳态、双稳态、多稳态的区别，从阻尼和反馈角度又有欠阻尼、过阻尼、负反馈等不同。从随机共振理论可以得出，在强背景噪声中的微弱周期信号通过随机共振系统时，在噪声与信号的协同作用下会发生噪声能量向信号能量转移的现象，从而使非线性系统的输出信噪比相较于输入信号得到增强。且输出信号的信噪比随噪声的增大呈现先增加后减小的变化趋势，其中在某一噪声能量下输出信噪比出现峰值。借助于随机共振系统的这一特殊效果，近年来国内外有许多专家学者将其应用于微弱信号检测、故障诊断、特征提取、信号去噪等领域。
[0004]目前有很多专家提出了基于随机共振的信号去噪或者特征提取方法：比如杨建华等人提出了一种利用周期势系统来实现微弱特征的信号提取（杨建华 基于周期势系统自适应随机共振的微弱特征信息提取方法 CN 105893690B），利用周期势阱函数构造随机共振模型；行鸿彦从系统参数优化算法的角度出发，采用追尾行为的混沌变步长萤火虫优化算法来搜索系统的最优结构参数（行鸿彦 一种随机共振微弱信号检测方法 CN 108645505A），将参数代入二维Duffing贞子系统实现随机共振信号放大提取；还有从系统的反馈形式出发，采用时延负反馈和指数单稳态系统结合的方法，通过小时延逼近技术得到稳态概率分布函数和是函数，来进一步实现实际共振计算和输出信号去噪（贺利芳 一种时延反馈指数单稳随机共振系统 CN 109408771A）。
[0005]但是在大部分随机共振应用的场景中，都基于待提取特征信号具有固定周期的假设，即系统的输入信号是有周期信号和噪声所构成。但是在实际应用过程中，当该方法用于机械故障诊断时，很多设备实际上是处于变转速条件下，比如启停机阶段、由于载荷变化、供电频率波动、开环控制等引起的内在转速波动，在其他领域也会遇到一些非周期信号（比如线性调频信号、多普勒信号等），这样一来很多现有的模型和处理策略将不再适用，将制约随机共振系统在实际场合中的应用。
[0006]针对这一问题，也有少数实现方法被提出。上海交通大学的何迪等人提出了基于变频的双稳态微弱信号检测方法，该方法虽然提到变频双稳态策略，但实际上仍然是应用于单频信号的检测，并未解决随机共振无法应用于变频信号的问题（何迪 基于变频的双稳态最优随机共振单频微弱信号检测方法 CN 101848177B）；向前则采用目标信号和调制信
号进行混频调制，然后通过随机共振系统对归一化信号进行处理，实现微弱信号的特征提取，但是该专利技术中并未提出非周期信号类型，且方法于传统方法相比没有针对非周期信号进行专门的系统优化，也未提及非周期信号输出的衡量指标（向前 一种基于随机共振的非周期信号的特征提取方法及系统 CN 109905090A）。
[0007]上述所提及的几种随机共振方法中，大多采用对现有非线性系统模型的优化或者算法的改进，在处理时变非周期信号时，均存在以下一个或多个缺陷与不足：1、传统的随机共振方法在计算过程中，需要输入信号满足小信号、周期性和强噪声三个基本条件，这就导致实际应用场合中，大部分变频非周期信号无法采用该方法来实现去噪和放大，从而导致模型失效。
[0008]2、常见的随机共振系统中，基本上以输出信号的信噪比作为衡量指标，而在实际场景中，该指标需要精确知道待提取信号的目标频率值，这一前提显然在大部分场合都不再适用，限制了随机共振在工程中的应用。
[0009]3、在处理变频非稳态信号时，由于受到绝热近似条件的约束，输入信号仍然需要满足小参数条件，由于原始信号频率随时间发生改变，这导致常用的比如采用参数归一化的方法难以实现有效的等效频率匹配。
[0010]4、现有的处理非稳态信号方法没有从滤波器模型本质出发，仍然采用传统的系统结构，使得其对信号的带宽适应性有限，而且滤波器的稳定性也难以保证。

技术实现思路

[0011]本专利技术的目的在于提供一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0012]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法，步骤包括输入含噪信号、估计信号变频系数、优化随机共振系统参数和输出去噪信号。
[0013]具体的，输入含噪信号：以表示原始输入信号，可以表示为：其中为有效的变频信号，代表噪声。
[0014]优化随机共振系统参数：在随机共振系统中，受微弱周期力与噪声驱动的双稳态系统实质上为一个质点同时受到外力和噪声作用，质点在一个对称的双稳势阱中运动，用朗之万方程来描述其动力学模型：其中表示势阱函数对位置的一阶导数。
[0015]估计信号变频系数：采用传统的多项式双稳态系统时，势阱函数通常表示为：估计信号变频系数：采用传统的多项式双稳态系统时，势阱函数通常表示为：和为随机共振系统参数，计算对称势阱位置和势垒高度，当原始信号作为输入作用于该势阱时，如果势阱参数与信号频率、噪声能量达到匹配关系，则能形成类似于共振的效果，粒子在两个势阱中发生周期跃迁，势阱壁使得噪声能量向信号发生转移从而达到
信号去噪和特征放大的目的。
[0016]采用归一化变换方法来使系统在大参数条件下实现随机共振，当双稳态系统中的参数和取值不为1时，取：取值不为1时，取：和为新的位置和时间维度，代入随机共振的动力学模型并进行简化得到：变换后的随机共振系统参数均为1，原有的时间尺度经过变换变成，对应的频率尺度为原来的，从而通过参数的设计可以使得输入信号满足系统所需要的小参数输入条件。
[0017]估计信号变频系数时，当输入信号的信号频率随时间发生变化时，采用一种变参数随机共振系统，利用信号时变系数迭代搜索，设计参数与输入信号频率保持相同的时变特征，经过归一化计算后，变频信号对于随机共振系统来说实际上等效于具有稳定的频率，在此前提下满足随机共振现象发生的输入条件，此时的模型可以表示为：归一化变换后的信号等效频率为，一方面满足小参数条件，另一方面保持了在计算过程中输入信号频率的等价变换，对系统来说相当于频率不再发生变换，同时保持了在模型变化过程中平衡位置不变，之后利用4阶Runge
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Kutta方法对模型方程进行离散化求解（为求解步长）：若原始信号的变化参数、系统初始参数均未知，采用固定随机共振系统参数获取决定系数：
其中，和分别表示系统输出信号及其平均值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法，其特征在于，步骤包括输入含噪信号、估计信号变频系数、优化随机共振系统参数和输出去噪信号；其中，输入含噪信号：以表示原始输入信号，可以表示为：其中为有效的变频信号，代表噪声；优化随机共振系统参数：在随机共振系统中，受微弱周期力与噪声驱动的双稳态系统为一个质点同时受到外力和噪声作用，质点在一个对称的双稳势阱中运动，用朗之万方程来描述其动力学模型：其中表示势阱函数对位置的一阶导数；估计信号变频系数：采用传统的多项式双稳态系统时，势阱函数表示为：估计信号变频系数：采用传统的多项式双稳态系统时，势阱函数表示为：和为随机共振系统参数，计算对称势阱位置和势垒高度，当原始信号作为输入作用于该势阱时，如果势阱参数与信号频率、噪声能量达到匹配关系，则能形成类似于共振的效果，粒子在两个势阱中发生周期跃迁，势阱壁使得噪声能量向信号发生转移从而达到信号去噪和特征放大的目的。2.根据权利要求1所述的一种基于随机共振系统的变频信号去噪方法，其特征在于，采用归一化变换方法来使系统在大参数条件下实现随机共振，当双稳态系统中的参数和取值不为1时，取：取值不为1时，取：和为新的位置和时间维度，代入随机共振的动力学模型并进行简化得到：变换后...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海滨，翟中平，
申请(专利权)人：智寰科技常州有限公司，
类型：发明
国别省市：