一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法，基于收集的原始设备的故障信号确定二次采样频率，并对二次采样频率进行变尺度随机共振，得到符合绝热近似理论下的小参数系统输入信号，基于可控势阱条件，建立混合三稳态随机共振系统，并通过小参数系统输入信号求得混合三稳态随机共振系统的输出信号，基于混合三稳态随机共振系统的输出信号，实现微弱特征信号的检测、提取以及设备故障程度判定。本发明专利技术通过混合三稳态随机共振模型的建立，提高了对微弱信号的检测能力。提高了对微弱信号的检测能力。提高了对微弱信号的检测能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法


[0001]本专利技术属于机械设备微弱特征信号检测领域，特别涉及一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法。

技术介绍

[0002]在工业化越来越普遍的当代社会，工程系统与机械设备的安全可靠是生产过程的基础保证，是涉及科技民生的重要课题。若旋转机械的某一部件发生损伤，会对其一体化设备带来负面影响，造成一定程度的经济损失，严重者则可能导致重大工业事故，威胁人民生命的安全。实际应用中机械设备的工作环境均伴随着极强的背景噪声，当人们想要捕捉早期故障信号时，往往会受到周围噪声的污染。
[0003]通常人们认为噪声的存在会干扰有效信号的提取，此前对于微弱信号提取多从抑制噪声的角度出发。有的方法利用轴承表面温度传感器来收集故障信息，但对早期温度变化不大的故障信号难以捕捉；有的利用磁效应观察微粒在铁谱片的分布来进行诊断，但只适用于油润滑轴承且分析周期较长；有的方法利用超声波技术来测量轴向位移，但对于被测部件表面光滑程度要求较高。综上可见，传统的故障检测技术在许多方面均具有一定局限。
[0004]随着非线性动力学的不断研究，随机共振理论迎来了发展的黄金时期。传统抑制噪声的思维得以突破，将“噪声”转化为“有益信号”的思想引起了广大研究学者的关注。随机共振产生的核心是输入信号、噪声与非线性系统(势函数)之间的协作效应。通过非线性系统的作用，含噪信号输入后，周期驱动力和噪声驱动输出将发生周期性变化，使得一部分噪声能量可以成功转移给待测信号。随机共振通常适用于在绝热近似理论的条件下处理低频信号，此时特定大小的噪声将有助于对微弱有效信号的检测，这种打破常规的检测方法在实际机械故障检测中有着充足的潜力。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有模型的检测能力不足，提供一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法。该方法通过将经典的Woods
‑
Saxon单稳态与可控对称双稳态的势模型相结合，使系统在可控势阱深度和可控宽度的情况下输出随可控势阱因子的调节而产生动态变化，提高了随机共振系统对噪声的利用率，增强了经典单稳态模型和对称双稳态模型对微弱信号的检测能力。
[0006]为了实现上述目标，本专利技术采用如下的技术方案：
[0007]一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法，包括如下步骤：
[0008]基于收集的原始设备的故障信号采样频率f
s
确定二次采样频率，并对二次采样频率进行变尺度随机共振，得到符合绝热近似理论下的小参数系统输入信号；
[0009]基于可控势阱条件，建立混合三稳态随机共振系统，并通过小参数系统输入信号求得混合三稳态随机共振系统的输出信号；
[0010]基于混合三稳态随机共振系统的输出信号，实现微弱特征信号的检测以及设备故障程度判定。
[0011]进一步地，前述所述二次采样频率的确定步骤为：
[0012]基于原始设备的故障信号采样频率f
s
，根据随机共振的绝热近似条件设置二次采样频率f
sr
，所述二次采样频率满足随机共振输入信号的小参数限制且f
sr
＜f
s
。
[0013]进一步地，前述所述求得混合三稳态随机共振系统的输出信号的步骤包括：
[0014]将经典的Woods
‑
Saxon单稳态与可控对称双稳态系统相结合，得到混合三稳态随机共振系统，所述混合三稳态随机共振系统的势函数U(x)为：
[0015][0016]式中，p，q，k，A，B，ω0，β为混合三稳态系统参数，且
[0017]基于势函数，求得混合三稳态随机共振系统的朗之万方程：
[0018][0019]其中s(t)为输入混合三稳态随机共振系统的微弱周期信号，x(t)为系统输出，ξ(t)是均值为0方差为的高斯白噪声，D为噪声强度，g(t)是均值为0方差为1的噪声；
[0020]使用四阶龙格
‑
库塔方法求解朗之万方程，得到混合三稳态随机共振系统的输出信号，所述四阶龙格
‑
库塔方法数值计算公式为：
[0021][0022]其中x
in
(i)为系统含噪输入信号的离散化形式，其值为小参数系统输入信号s(t)与噪声信号ξ(t)相加之和的离散化形式，x
out
(i)为系统输出信号的离散化形式，Δ为步长，h为可控势阱因子，Langevin(*)函数为混合三稳态随机共振系统的朗之万方程。
[0023]进一步地，前述所述可控势阱条件为可控势阱深度条件时，所述混合三稳态随机共振系统的势函数中A＝B＝h，所述h为可控势阱因子。
[0024]进一步地，前述所述可控势阱条件为可控势阱宽度条件时，所述混合三稳态随机共振系统的势函数中A＝1/h2，B＝1/h4，所述h为可控势阱因子。
[0025]进一步地，前述所述基于混合三稳态随机共振系统的输出信号，实现微弱特征信号的检测的步骤包括：
[0026]通过混合三稳态随机共振系统的输出信号进行傅里叶变换求解其功率谱，并基于功率谱建立信噪比SNR计算公式：
[0027][0028]式中，A
i
是系统输出信号的功率谱X(i)i＝1,2,...,N/2的每根谱线对应的幅值，A
d
为故障特征频率处的幅值，N为采样样本数目；
[0029]根据上述公式绘制信噪比随噪声强度的变化曲线，根据峰值信噪比的大小对混合三稳态随机共振系统微弱信号检测能力进行分析判别。
[0030]进一步地，前述所述基于混合三稳态随机共振系统的输出信号，实现设备故障程度判定的步骤包括：
[0031]将混合三稳态随机共振系统的输出信号按照二次采样频率f
sr
压缩比进行还原；
[0032]对还原后的信号绘制其时域图与频域图，通过时域波形的平滑与周期性程度观测输出信号的良好程度，根据频域波形在特定故障频率处的幅值判定设备故障程度。
[0033]本专利技术所达到的有益效果：
[0034]1.本专利技术提出的混合三稳态随机共振模型与经典对称双稳态随机共振模型相比，由于中间势阱的引入，对噪声的利用率更高，在特征故障频率出可以显示出更突出的幅度，并产生更光滑和具有周期性的时域输出波形。
[0035]2.本专利技术提出的混合三稳态随机共振模型可以通过对可控势阱因子的调节，对势阱的宽度与深度进行控制，使得系统输出达到更高的峰值信噪比，提高对微弱信号的检测能力。
[0036]3.采用了变尺度随机共振，克服了随机共振绝热近似条件的小参数限制，更加满足工业实际生产的需要。
附图说明
[0037]图1为混合三稳态随机共振系统在可控势阱深度条件下随参数变化的势函数图；
[0038]图2为混合三稳态随机共振系统在可控势阱宽度条件下随参数变化的势函数图；
[0039]图3a为原始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：基于收集的原始设备的故障信号采样频率f
s
确定二次采样频率，并对二次采样频率进行变尺度随机共振，得到符合绝热近似理论下的小参数系统输入信号；基于可控势阱条件，建立混合三稳态随机共振系统，并通过小参数系统输入信号求得混合三稳态随机共振系统的输出信号；基于混合三稳态随机共振系统的输出信号，实现微弱特征信号的检测以及设备故障程度判定。2.根据权利要求1所述的一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法，其特征在于，所述二次采样频率的确定步骤为：基于原始设备的故障信号采样频率f
s
，根据变尺度随机共振的绝热近似条件设置二次采样频率f
sr
，所述二次采样频率满足随机共振输入信号的小参数限制且f
sr
＜f
s
。3.根据权利要求2所述的一种基于混合三稳态随机共振系统的微弱信号检测方法，其特征在于，所述求得混合三稳态随机共振系统的输出信号的步骤包括：将经典的Woods
‑
Saxon单稳态与可控对称双稳态系统相结合，得到混合三稳态随机共振系统，所述混合三稳态随机共振系统的势函数U(x)为：式中，p，q，k，A，B，ω0，β为混合三稳态系统参数，且基于势函数，求得混合三稳态随机共振系统的朗之万方程：其中s(t)为输入混合三稳态随机共振系统的微弱周期信号，x(t)为系统输出，ξ(t)是均值为0方差为的高斯白噪声，D为噪声强度，g(t)是均值为0方差为1的噪声；使用四阶龙格
‑
库塔方法求解朗之万方程，得到混合三稳态随机共振系统的输出信号，所述四阶龙格
‑
库塔方法数值计算公式为：其中x
in
(i)为系统含噪输入信号的离散化...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘健，梁惠淇，张婉佳，张家玲，赵雨倩，郭嘉琪，汤灿，廖思宇，
申请(专利权)人：南京财经大学，
类型：发明
国别省市：