变相位周期策动力杜芬振子弱信号检测方法

杜芬振子能有效检测出淹没在噪声中的正弦信号,并且对噪声具有免疫力,但是随着信号信噪比进一步降低,传统混沌检测方法的漏报概率快速增加直至无法检测出被噪声完全淹没的信号。针对此问题,提出了一种变相位周期策动力杜芬振子弱信号检测方法,该方法利用了杜芬振子的初值敏感性,通过改变系统内置周期策动力的初始相位对接收的信号进行并行检测以降低检测的漏报机率,进而降低了信号检测的错误率,使杜芬振子能在更低信噪比下进行信号检测。仿真实验表明,相同参数条件下文中方法可以保持传统理论对噪声的可靠免疫,并且在检测错误率为零时,新方法可以将混沌理论的检测信噪比降低约10 d B。     

混沌系统测量nV级正弦信号方法的研究

nV级正弦信号的测量是弱信号检测领域中的一个尖端课题 ,现有的弱信号检测方法的测量下限都较高。本文在归纳检测微弱正弦信号自相关方法的基础上 ,首次提出了将混沌系统应用到自相关检测nV级正弦信号的方法。给出了测量系统仿真模型 ,并与现有的测量方法作了比较。仿真结果表明 ,此方法在测量nV级微弱正弦信号方面取得了满意效果 ,且信噪比门限很低 ,有望成为测量nV级正弦信号的一种有效方法。     

基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小,且常被噪声淹没,难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪,再利用混沌检测方法提取有效信号,以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号,且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

基于胞映射方法的异步电机低速信号混沌检测机理及实验研究

为了解决异步电机转速较低时微弱定子电信号难以测量的难题,该文提出了异步电机转速信号混沌检测的新机理。传统的混沌判据在应用中需要较长时间,并且不精确,因此该文在异步电机混沌检测中引入了胞映射方法,并将之与传统的无速传感器测速技术对比。实验结果表明,该方法具有可行性,并且与传统的无速度传感器测速方法相比误差更小。     

基于混沌振子和小波理论检测微弱信号的研究

分别分析了混沌振子检测微弱信号和小波消噪的方法。并在此基础上,提出将小波消噪思想和混沌振子检测方法相结合组成联合测量系统。经过大量仿真实验得出,联合测量系统在检测强噪声背景下的微弱信号中可以得到比较理想的效果,并且进一步提高了检测微弱信号的能力。应用混沌振子和小波消噪相结合的方法对强噪声有一定的免疫力,在微弱信号检测方面,是一种有效的手段。     

Duffing振子信号探测在故障电弧短路保护中的应用

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号,将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动,利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能。基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的故障电弧监测方法。在电弧没有发生燃弧之前有比较微弱的弧声信号,完全湮没在强背景噪声中,将含有噪声的弧声信号作为周期策动力加入混沌检测系统中,如果混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明有电弧弧声产生,则故障电弧监测系统发出预警信号。实验表明,发生燃弧的瞬间,弧光、短路电流、弧声的幅值都有明显的跃变,以这3个电弧表征信息为判据,设定合适的幅值阈值,建立报警系统。实验结果表明该监测系统能实现对故障电弧的预警和报警功能。     

基于锁相环和混沌振子的微弱信号检测

为精确检测纳伏级微弱正弦信号的频率和幅值,构建了基于锁相环和Duffing振子的微弱信号混合检测系统。首先通过锁定输入锁相环的待测信号,完成信号频率的检测;然后利用锁相环输出的已知频率信号作为混沌系统的内置策动力信号,将输入到混沌系统的待测信号用Duffing振子进行幅值检测。仿真结果表明,混合系统可同时完成纳伏级微弱正弦信号的频率和幅值的检测,检测信号的最低信噪比为-22.23dB,且操作简单,工作量小,易于实现。     

过电压监测中电网频率微变检测方法

提出将互相关检测和混沌理论相结合应用于过电压监测中的频率跟踪,检测相对于中心频率极小的微弱信号.分析了Duffing方程在从混沌状态到大周期转变时表现出的良好的等Q共振频率特性,阐述了混沌相平面变化检测弱信号的基本原理.算例结果表明该方法具有较低的信噪比工作门限,测量噪声得到抑制,测量频率误差小等优点,通过仿真计算给出了Duffing混沌谐振子的临界值以及针对不同信噪比和信号情况所得到的检测结果,实现了对系统频率的准确检测,保障了过电压监测系统的同步采样.     

基于Duffing振子信号检测的故障电弧短路监测系统

Duffing振子信号检测技术利用混沌系统的分岔特性来检测外界信号,将待测信号作为Duffing方程周期策动力的摄动,利用初值敏感性可以获得很高的测量灵敏度和良好的抗噪性能.基于Duffing振子信号检测技术提出一种新型的电弧短路监测方法.在电弧没有发生短路之前有比较微弱弧声信号,完全湮没在强的背景噪声中,将含有噪声的信号作为周期策动力加入混沌检测中后,如果混沌检测系统处于间歇混沌状态,证明有电弧声音产生,弧声作为整个电弧短路监测系统预判和预警.弧声信号和发生电弧短路时的弧光、电流信号同时产生时,则发生电弧短路,监测系统发出报警信号.通过实验验证,证明该系统监测电弧短路具有很高的准确性和快速性.     

基于TEO的Duffing振子混沌相变瞬时频率判别研究

针对弱信号检测领域中传统混沌相变数值判别算法复杂度高,计算量大的问题,对杜芬振子（Duffingoscillator）：同状态下的输出特性进行了研究,提出了一种基于Teager能量算子TEO的混沌相变判别方法,并对某微弱电力载波信号的检测进行了仿真实验。实验结果表明：该方法计算量小,易于量化实现,实时性较强并且能够满足强噪声背景下混沌相变的快速判别需求。     

基于Duffing振子的微弱正弦信号检测方法研究

利用混沌振子系统的初值敏感性和对噪声的免疫力检测微弱正弦信号，可以获得很高的检测灵敏度和很好的抗噪性能。文中分析了待测正弦信号幅值和相位对混沌系统状态的影响。基于Duffing振子系统的相变特性，提出了检测微弱正弦信号幅值和相位的新方法，即：反相补偿幅值检测方法和三分对称相位检测方法，介绍了检测的原理和具体实现步骤；利用Duffing方程的位移X波形的包络特性，提出了适合于含噪声情况的混沌特性自动判别方法，以正确判别混沌系统的状态并应用于文中的信号检测方法之中。最后，将该方法和最大似然法进行了比较。数字仿真结果证明了文中所提方法的可行性和有效性。只需改变策动力的频率，该方法即可适用于检测各种频率的微弱正弦信号，对于扩大光传感器的测量范围、电力系统谐波分析等应用具有实用价值。     

基于混沌理论的电力系统微弱谐波检测方法研究

针对微弱谐波信号时频域分析检测方法在宽谱环境噪声较强场景中无法识别目标信号的缺陷,首先引入混沌系统的随机共振原理,在信号成分完全未知的情况下,利用随机噪声增强微弱目标信号进行频率盲检。进一步引入Duffing混沌系统,利用其对特定频率周期信号幅值的极高敏感性和噪声抵抗力,对检出的各谐波频率分量进行幅值精准检测。在经典随机共振模型的基础上,通过归一化改进了系统参数。结合Duffing混沌系统模型,设计了实时检测控制策略。通过粒子群寻优算法,以系统输入输出信号的互相关系数为适应度函数,寻找最优系统参数。对强随机噪声背景下的多整次谐波与间谐波混叠的谐波信号进行了仿真实验。结果表明,所提方法能在恶劣的噪声环境中,实现各谐波分量的无差频率检测与高精度幅值检测。     

Duffing混沌振子用于交联聚乙烯电缆水树在线检测

交联聚乙烯电缆在线检测对电力电缆的安全运行具有重要意义。交流电压叠加法是目前XLPE电缆水树检测的有效方法,其关键问题是表征水树劣化缺陷的微弱的1 Hz特征信号电流的测量。笔者将混沌控制理论应用于XLPE电缆水树检测中,利用Duffing混沌振子系统对与周期策动力同频的微弱周期信号敏感,而对频差较大的信号及噪声免疫的特性,构造特定的混沌系统,并以测量信号作为混沌振子系统周期策动力的扰动,实现对1 Hz特征信号的精确测量。实验表明,该方法能有效检测该特征电流,并具有高灵敏度和检测精度。     

Adaptive time‐frequency representation for weak chirp signals based on Duffing oscillator stopping oscillation system

To investigate high‐resolution time‐frequency representations for any type of weak chirp signals with a very low signal‐noise ratio, we revisit the inherent deficiencies of conventional Duffing oscillator detection methods and propose a novel Duffing oscillator stopping oscillation detection system. As a result, the detection of chirp signals can be successfully realized, and the influence of nondetection zones and critical thresholds on the detection accuracy is successfully eliminated. Furthermore, we propose an adaptive Duffing oscillator stopping oscillation detection method to measure the instantaneous frequency variation of a highly dynamic chirp signal within a large frequency range. The simulation results indicate that, compared with the conventional Duffing oscillator detection methods and the Choi‐Williams distribution, the proposed method greatly expands the frequency detection range of a single Duffing oscillator and has a lower computing cost and effective real‐time performance in detecting a high‐precision weak chirp signal, which provides a new solution for the time‐frequency representation of weak chirp signals at a lower signal‐noise ration and reveals broad prospects for applications in engineering.     

基于图像识别理论的混沌特性判别方法

利用混沌振子可以检测微弱的周期信号，并且具有很多优点。该文针对Duffing混沌振子在信号检测领域中的应用，提出了基于图像识别理论的混沌特性判别方法。该方法具有直观、算法简单及计算量小的优点。文中阐述了所提方法的原理，并给出了相应的判别程序流程图及仿真实验结果。仿真结果表明，利用该方法可以准确快速地判断混沌特性，并能很好地满足Duffing混沌振子信号检测的需要。将该文提出的判别方法用于处理小电流单相接地故障保护的现场试验数据，获得了好的效果。