微弱信号检测方法研究现状分析

强噪声背景下微弱特征信号检测一直是工程应用领域的难题。本文系统的研究了基于线性理论的时域、频域、时频域和基于非线性理论的微弱信号检测方法,分析了各检测方法的基本原理和特点。时域检测法中主要分析了相关检测、取样积分与数字式平均、时域平均检测法;频域检测法中分析了最为常用的频谱分析法;时频分析法中主要分析了应用范围最广的短时Fourier和小波变换;基于非线性理论的检测法中重点分析了随机共振。分析认为基于非线性理论的微弱信号检测法、多种检测方法的结合是未来微弱信号检测的研究方向。     

微弱电信号检测方法回顾

系统分析了微弱电信号检测的理论和技术,着重讨论了强噪声背景下微弱电信号现有检测方法的优缺点及应用.以线性和非线性为主线,将线性分析法按时域(相关检测法、锁定放大、取样积分、数字式平均、时域平均)、频域(功率谱法)以及时频域(小波变换谱分析、分数谱分析)检测方法进行梳理归类,而对于非线性分析法主要分析了高阶谱、神经网络、支持向量机、经验模式分解、混沌理论、差分振子以及随机共振方法.最后认为,多种理论与技术的结合以及借助软件技术,如LabVIEW,是弱信号检测的发展趋势.     

齿轮箱非同步特征信号的提取方法研究

在分析时域平均的基础上,通过将齿轮箱输入轴瞬时速度的三次曲线拟合和信号重采样相结合,提出了非同步特征信号的时域平均提取方法.时域平均对从噪声中提取特定周期信号是比较有效的方法,但当信号的故障特征频率未知或存在多种故障时,该方法不能获得满意的诊断效果,而频域平均能较好的实现该类故障的特征提取.基于早期故障信号的特点,提出了将多分辨分析的经验模态分解方法与频域平均相结合的故障特征提取方法.试验结果表明,所提出的时频域平均方法能有效地实现齿轮箱非同步特征信号的提取.     

基于自相关函数和混沌理论的微弱正弦信号检测方法

本提出一种将自相关检测方法与混沌理论相结合共同检测微弱正弦信号的方案。通过理论分析和仿真实验验证了该方案的正确性和有效性。研究结果表明,此方案是时域信号处理方法中较超前的方法,其信噪比工作门限低于自相关方法。     

植物微弱电波信号的时、频域分析

在时域和频域上对植物电波信号进行了分析.植物电波信号的幅值处于μV级量级,是一种微弱信号;随时间变化剧烈,在不同时刻的取值关系松散;植物电波信号属于低频信号,其功率谱主要分布在小于5 Hz这一频段.     

基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究

针对滚动轴承微弱故障信号难以检测的难题,提出一种基于新型非线性耦合双稳态随机共振模型的轴承微弱故障信号增强检测方法。噪声背景下,随机共振可以实现微弱信号的增强输出,提高微弱信号特征的检测。提出的非线性耦合双稳态系统是由两个单一双稳态系统经非线性方式耦合而成,通过分析耦合系数、阻尼系数随着噪声强度改变的信噪改善比响应特性曲线图研究了不同参数对随机共振现象的影响。结果表明,耦合双稳系统比单一双稳态系统具有更强随机共振现象的产生。最后采用模型对轴承故障微弱信号进行了增强检测应用,所提出的非线性耦合双稳态随机共振能够实现在复杂的噪声背景下对微弱故障信号的检测。     

"双时域四谱"法在振动信号分析中的应用

准确地提取各种典型故障的振动信号的时频域特征是进行机械故障诊断的关键．为了综合提高诊断能力,突出信号特征,本文介绍了一种信号分析与故障诊断新方法,该方法以“双时域四谱”综合诊断法为理论基础．具体应用双时域（原始时域和包络时域分析）和四频域（功率谱分析、细化谱分析、解调谱分析、倒频谱分析）的振动诊断方法,综合各自的诊断优势,对用特征振动信号进行诊断的问题进行了研究,并阐述了这些方法的特点和功能．     

道路模拟试验自适应时域复现控制方法研究

当前国内外关于道路模拟振动试验控制的研究可以分为时域复现、频域复现以及频域幅值域联合复现。其中频域和幅值域联合复现主要应用在道路振动信号中含有较多较大的“尖峰”信号的情况。本文中考虑的道路信号为较为平滑的信号，因此只针对时域复现和频域复现的传统控制方法进行分析。分析得出：传统频域复现方法低频控制精度低，传统的时域复现方法对试验过程中系统特性的变化没有控制能力，从而也影响复现精度，同时当道路信号较长时，试验时间长，试验成本高。因此本文应用了一种自适应的时域复现控制方法，有效地避免了上述出现的问题。试验结果表明，利用该方法实现道路模拟振动试验控制精度可以满足要求，同时缩短了试验时间。     

基于改进Duffing理论的轴承微弱故障信号判断

分析了传统Duffing振子混沌系统的基本理论对检测微弱信号的不足,给出了基于改进之后的Duffing振子检测微弱信号的新方法。改进后的方法能够弥补传统方法对系统固有频率的限制,检测具有较大固有频率的微弱信号。本文主要利用传统方法和改进方法分别对轴承外圈故障信号进行验证性分析,发现改进方法能更好的找出微弱故障信号。通过对仿真信号分析和轴承故障诊断实验,结果验证了本文方法的有效性。     

基于EMD的神经网络空耦超声储油罐液位检测

由于仅从信号时域幅值的大小信息虽然能够判断储油罐中不同介质的液位,但是获得的特征信息非常有限,为获得更多储油罐中不同介质信号的特征信息来提高液面识别率,针对储油罐罐壁厚度为5 mm的钢制储油罐为对象,采用空气耦合超声兰姆波同侧相向检测法,并使用A0模态对储油罐进行检测。利用经验模态分解(EMD)对采集储油罐中的不同介质信号进行EMD处理,求得各阶本征模函数(IMF)。通过分析各阶IMF分量的时域、频域信号与原始信号的相关性,并且以各IMF分量的时域、频域信号为特征值输入到BP神经网络进行决策。实验结果表明,使用该方法能准确地对储油罐不同介质液位在10 mm范围进行识别与分类,识别率可达99%,其检测范围满足实际检测需求。     

频域组稀疏滚动轴承特征提取方法

针对时域非平稳振动信号模式混叠、信噪比低,以及传统稀疏表示算法模型复杂、优化求解算法难以确定,导致故障特征提取难的问题,提出了频域组稀疏和群桥约束改进迭代收缩阈值优化的故障特征提取方法（Group Sparse Representation in Frequency Domain,GSRF）。将振动信号转换至频域并对变量分组,构造施加群桥约束的最小二乘回归模型,准确筛选冲击相关变量;引入迭代重加权系数简化方程,以软阈值收缩优化求解频域稀疏信号;对重构的时域稀疏信号进行包络频谱分析提取故障特征。试验结果表明,提出的频域组稀疏算法优于传统的结合L21范数约束的组稀疏索套方法,可有效提取微弱故障特征,实现稀疏域下的轴承故障诊断。     

基于超声频域分析的碳纤维复合材料孔隙率检测

提出了一种基于超声波频谱分析理论建模与实验标定的碳纤维复合材料孔隙率的检测方法，对碳纤维复合材料孔隙率的频域检测法进行实验分析和讨论，并通过具体示例进行验证，证实了该检测方法是可行的。     

基于最小二乘法的多频涡流检测信号参数分析

多频涡流检测技术是一种广泛应用的电磁无损检测技术.在检测过程中,微弱多频涡流信号的分析是检测系统的关键.本文提出了一种基于最小二乘法的涡流检测微弱信号参数分析方法.依据最小二乘法的求解原理,以双频涡流信号分析为例,建立了涡流信号参数分析数学模型,估计出各频率成分的时域特征参数,为涡流检测信号应用提供了依据,并对该算法进行了仿真和检测实验验证.实验结果表明:该方法效果良好,硬件成本低,具有较高的灵敏度,满足多频涡流检测信号参数分析的需要.     

输电线⁃绝缘子体系三维抖振响应的时/频域理论方法研究

强风作用下往往产生大变形的非线性动力抖振响应,是导致电力网络风偏闪络和支撑杆塔风灾破坏的主要原因。为了揭示强风作用下输电线路风效应形成机理,以典型两跨输电线?绝缘子为研究对象,以绝缘子的风偏位移和杆塔对绝缘子端部的空间支座反力响应为考察重点,基于索结构力学,给出了静力平均风偏状态的非线性解,并考察了体系在风偏状态下模态、气动阻尼等动力特性的变化;推导了响应的影响线函数及模态参与系数表达式,提出了线性时域动力响应的计算方法;进而依据风工程理论,给出了脉动风振响应背景分量和共振分量的频域表达式;采用典型算例,通过与非线性有限元模型结果进行分析比较。结论表明,提出的三维振动时/频域理论模型及参数计算取值方法具备足够的工程效率和精度。研究为揭示输电线路风灾的破坏机理,完善输电线路结构的抗风设计提供了重要的理论基础和计算方法。     

一种新的井下无线通信中的弱信号检测技术

瓦斯的存在对井下正常作业造成极大的危害,近年来井下安全的研究越来越多受到人们关注,特别是对井下瓦斯信号的检测。针对井下极其复杂的环境以及瓦斯信号非常微弱的现状,摒弃传统微弱信号检测的缺点与不足,提出一种基于互相关检测器的瓦斯信号检测法,并设计一种基于msp430与互相关的瓦斯信号检测系统。     

脉冲涡流无损检测系统工作点的分析与研究

脉冲涡流检测技术(PEC)是近几年发展起来的一种新的无损检测方法。本文围绕应用于飞机多层金属结构中缺陷检测的脉冲涡流无损检测系统的工作点进行分析与研究,给出了传感器的参数设定;通过改变激励脉冲信号的重复频率和占空比,对得到检测信号的时域、频域特征量及其变化值进行数据分析和处理;最后给出了最优化的系统工作点,并通过进一步的实验给以验证。     

桥梁抖振时域和频域分析的一致性研究

为考查时域分析方法用于桥梁抖振分析的可行性和可靠性,基于相同的分析参数,分别采用时域和频域分析方法对一斜拉桥的抖振响应进行分析,并从结构振动型态、抖振响应均方根及抖振响应功率谱密度函数三个方面对时域和频域分析结果的一致性进行了较详细的比较。时域抖振响应分析中,采用谱解法模拟了斜拉桥的脉动风场,抖振力采用准定常表达形式,自激力采用Y.K. Lin 表达形式。由于自激力的存在,结构的运动方程为非线性,提出了一种迭代方法来考虑自激力引起的非线性。采用Newmark-β方法进行积分计算。频域抖振分析采用多模态耦合分析方法。时域及频域抖振响应分析结果的一致性较好,这表明了大跨度斜拉桥时域抖振响应分析的可行性和可靠性。     

相关检测技术在光纤陀螺信号处理中的应用

利用Allan方差分析法建立了随机误差源的模型,给出了相关检测技术的原理,提出了基于相关检测原理的自适应横向滤波器的设计方案;光纤陀螺输出信号微弱,在频域随机分布,增加了信号处理的难度.相关检测技术有较强的抗干扰能力,试验结果显示,经过相关检测技术处理后,有效的抑制了光纤陀螺的随机误差.     

非线性调频分量分解的转子油膜涡动信号分析研究

转子轴承系统的振动信号常呈现非线性调频特征且信号分量在频域混叠,传统的频谱分析方法难以处理该类信号。基于参数化解调的非线性调频信号分解方法来分析油膜涡动、油膜振荡特征信号能够有效分解频域混叠的非平稳信号。首先通过优化频谱集中性指标来估计信号瞬时频率参数并用估计到的参数将非线性调频信号解调为平稳信号,最后用带通滤波器提取解调信号。仿真及实验信号通过该方法分析后的结果证明,所用非线性调频分量分解的信号分解方法能够有效提取转子轴承系统的油膜涡动、油膜振荡故障特征,从信号时频图及提取分量的时域图可以清晰看到油膜涡动、油膜振荡的发生发展过程,为早期油膜涡动判定提供依据。     

基于多尺度降维的柴油机信号信息熵增强方法

针对柴油机曲轴轴承磨损故障信号特征微弱,易被噪声湮没且不同故障程度信号较难区分的特点,提出了一种基于压缩小波和局部保持投影的柴油机信息熵增强方法。利用压缩小波对信号多尺度重构减弱噪声干扰,通过局部保持映射对多尺度信号进行降维,消除冗余信息并增强信号的冲击特性,最终以时域、频域以及时频域的三种信息熵表征信号特征。仿真和实例信号表明,该方法对故障信号特征增强明显,依据信息熵值实现了曲轴磨损状态的分类识别。