线性过阻尼分数阶Langevin方程的共振行为

通过将广义Langevin方程中的系统内噪声建模为分数阶高斯噪声,推导出分数阶Langevin方程, 其分数阶导数项阶数由系统内噪声的Hurst指数所确定.讨论了处于强噪声环境下的线性过阻尼分数阶 Langevin方程在周期信号激励下的共振行为,利用Shapiro-Loginov公式和Laplace变换, 推导了系统响应的一、二阶稳态矩和稳态响应振幅、方差的解析表达式.分析表明,适当参数下, 系统稳态响应振幅和方差随噪声的某些特征参数、周期激励信号的频率及系统部分参数的变化出现了 广义的随机共振现象.     

具有固有频率涨落的记忆阻尼线性系统的随机共振

研究了在内噪声、外噪声(固有频率涨落噪声)及周期激励信号共同作用下具有指数型记忆阻尼的广义Langevin方程的共振行为.首先将其转化为等价的三维马尔可夫线性系统,再利用Shapiro-Loginov公式和Laplace变换导出系统响应一阶矩和稳态响应振幅的解析表达式.研究发现,当系统参数满足Routh-Hurwitz稳定条件时,稳态响应振幅随周期激励信号频率、记忆阻尼及外噪声参数的变化存在"真正"随机共振、传统随机共振和广义随机共振,且随机共振随着系统记忆时间的增加而减弱.数值模拟计算结果表明系统响应功率谱与理论结果相符.     

乘性二次噪声驱动的线性过阻尼振子的随机共振

针对乘性二次噪声和加性周期调制噪声联合驱动的线性过阻尼振子, 利用随机平均法推导了系统响应的一阶、 二阶稳态矩以及稳态响应振幅和方差的解析表达式. 理论分析和仿真实验均表明这类系统具有比传统的由线性噪声驱动的线性系统更丰富的动力学特性; 当二次噪声的系数满足一定条件时, 系统稳态响应的振幅及方差均存在广义随机共振现象.     

幂函数型单势阱随机振动系统的广义随机共振

将线性随机振动系统中通常的简谐势阱推广为更一般的幂函数型势阱,得到幂函数型单势阱非线性随机振动系统.利用随机情形下的二阶Runge-Kutta算法研究了噪声强度、势阱参数和周期激励参数对系统稳态响应的一阶矩振幅和系统响应的稳态方差的影响.对决定势阱形状的势阱参数之一b历经b2,b2以及相当于简谐势阱的b=2等全部情况的研究表明:随噪声强度D的变化,系统稳态响应的一阶矩振幅可以在b2时出现非单调变化,即发生广义随机共振现象,而对通常的b=2简谐势阱以及b2的情况,则无该现象发生;随势阱参数的变化,系统稳态响应的一阶矩振幅以及系统响应的稳态方差也可以发生非单调变化.     

具有质量及频率涨落的欠阻尼线性谐振子的随机共振

以往的研究大多考虑线性谐振子模型受频率涨落噪声的影响, 而当布朗粒子处于具有吸附能力的复杂环境时, 粒子质量也存在随机涨落. 因此, 本文研究具有质量及频率涨落两项噪声的二阶欠阻尼线性谐振子模型的随机共振现象. 利用Shapiro-Loginov公式和Laplace变换, 推导了系统响应一阶稳态矩及稳态响应振幅的解析表达式. 并根据稳态响应振幅的解析表达式, 建立了稳态响应振幅关于质量涨落噪声及频率涨落噪声各自的噪声强度能够诱导随机共振现象产生的充分必要条件. 仿真实验表明, 当系统参数满足本文所给出的充分必要条件要求时, 系统稳态响应振幅关于噪声强度的变化曲线具有明显的共振峰, 即此选定参数组合能够诱导系统产生随机共振现象.     

一类线性阻尼振子的随机共振研究

针对随机有色噪声参数激励和周期调制噪声外激励联合作用下的线性阻尼振子,利用Shapiro-Loginov公式推导了系统响应的一、二阶稳态矩的解析表达式.发现这类系统存在传统的随机共振、广义的随机共振和“真正”的随机共振;当乘性噪声强度和调制噪声强度的比值大于等于1时,系统出现随机多共振现象.通过数值计算的系统响应功率谱,验证了理论分析结果. 关键词： 随机共振 周期调制的噪声 线性阻尼振子     

具有非线性阻尼涨落的线性谐振子的随机共振

较之于线性噪声, 非线性噪声更广泛地存在于实际系统中, 但其研究远不能满足实际情况的需要. 针对作为非线性阻尼涨落噪声基本构成成分的二次阻尼涨落噪声, 本文考虑了周期信号与之共同作用下的线性谐振子, 关注这类具有基本意义的阻尼涨落噪声的非线性对系统共振行为的影响. 利用Shapiro-Loginov公式和Laplace变换推导了系统稳态响应振幅的解析表达式, 并分析了稳态响应振幅的共振行为, 且以数值仿真验证了理论分析的有效性. 研究发现: 系统稳态响应振幅关于非线性阻尼涨落噪声系数具有非单调依赖关系, 特别是非线性阻尼涨落噪声比线性阻尼涨落噪声更有助于增强系统对外部周期信号的响应程度; 而且, 非线性阻尼涨落噪声比线性阻尼涨落噪声使得稳态响应振幅关于噪声强度具有更为丰富的共振行为; 同时, 二次阻尼涨落噪声使得稳态响应振幅关于系统频率出现真正的共振现象; 而在这些现象和性质中, 非线性噪声项的非线性性质对共振行为起着关键的作用. 显然, 以二次阻尼涨落作为基本形式引入的非线性阻尼涨落噪声, 可以有助于提高微弱周期信号检测的灵敏度和实现对周期信号的频率估计.     

色关联的乘性和加性色噪声激励下分段非线性模型的随机共振

研究了色关联的乘性和加性高斯色噪声与外周期信号共同激励下,分段非线性系统的随机共振.利用一致有色噪声近似和两态模型理论,推导出系统稳态概率密度和信噪比的解析表达式,分析了色噪声和周期信号对随机共振的影响,发现系统中存在传统的随机共振和真实的随机共振现象.同时,系统的信噪比曲线的峰值随着噪声互关联系数和互关联时间的增加而减小.     

噪声交叉关联强度的时间周期调制对线性过阻尼系统的随机共振的影响

针对由加性、乘性噪声和周期信号共同作用的线性过阻尼系统, 在噪声交叉关联强度受到时间周期调制的情况下,利用随机平均法推导了系统响应的信噪比的解析表达式. 研究发现这类系统比噪声间互不相关或噪声交叉关联强度为常数的线性系统具有更丰富的动力学特性, 系统响应的信噪比随交叉关联调制频率的变化出现周期振荡型随机共振, 噪声的交叉关联参数导致随机共振现象的多样化.噪声交叉关联强度的时间周期调制的引入有利于提高对微弱周期信号检测的灵敏度和实现对周期信号的频率估计. 关键词： 随机共振 周期振荡型共振 噪声交叉关联强度 信噪比     

三态噪声激励下分数阶耦合系统的随机共振现象

为了刻画在黏弹性介质中具有质量涨落的耦合粒子的运动行为,本文提出了相应模型,即三态噪声激励下的分数阶耦合系统.利用Shapiro-Loginov公式和Laplace变换,发现了粒子间的统计同步性,并得到了系统输出幅值增益的解析表达.在此基础上,针对模型涉及的关键要素,即耦合系统、分数阶系统和三态噪声,着重分析了耦合系数、系统阶数和噪声稳态转移概率对系统输出幅值增益的广义随机共振现象的影响,并给出了合理解释.具体地说,1)随着耦合系数的增大,共振现象将先增强后减弱,直至收敛.该现象表明适当的耦合作用能够促进系统共振现象的产生,体现了研究耦合系统的重要性.2)随着系统阶数的增大,共振现象将逐渐减弱.当系统阶数取值为1,即系统退化为整数阶系统时,其输出幅值增益的峰值最小,该现象说明分数阶系统能比传统整数阶系统得到更大的输出幅值增益.3)噪声稳态转移概率对系统输出幅值增益的影响会随着与之相关的其他参数的变化而变化.在一定参数条件下,三态噪声不仅能够使系统输出幅值获得比双态噪声激励时更大的增益,还能改变系统的共振类型.最后,通过数值仿真验证了上述结果的正确性.     

Stochastic response of van der Pol oscillator with two kinds of fractional derivatives under Gaussian white noise excitation

This paper aims to investigate the stochastic response of the van der Pol(VDP) oscillator with two kinds of fractional derivatives under Gaussian white noise excitation.First,the fractional VDP oscillator is replaced by an equivalent VDP oscillator without fractional derivative terms by using the generalized harmonic balance technique.Then,the stochastic averaging method is applied to the equivalent VDP oscillator to obtain the analytical solution.Finally,the analytical solutions are validated by numerical results from the Monte Carlo simulation of the original fractional VDP oscillator.The numerical results not only demonstrate the accuracy of the proposed approach but also show that the fractional order,the fractional coefficient and the intensity of Gaussian white noise play important roles in the responses of the fractional VDP oscillator.An interesting phenomenon we found is that the effects of the fractional order of two kinds of fractional derivative items on the fractional stochastic systems are totally contrary.     

具有涨落质量的线性谐振子的共振行为

Brown运动中,环境分子的吸附能力使Brown粒子的质量存在涨落. 本文将这一质量涨落建模为对称双态噪声, 以考察其对系统共振行为的影响. 首先,利用Shapiro-Loginov公式和Laplace变换推导系统稳态响应振幅的解析表达式, 并根据相应数值结果, 研究系统的共振行为; 然后, 通过仿真实验对理论与实际的符合情况进行对比分析, 验证理论结果的可靠性及其对实际应用的指导意义. 理论结果和仿真实验均表明: 1) 系统稳态响应为频率与外部驱动相同的简谐振动; 2) 稳态响应振幅随外部驱动频率、振子质量、噪声强度及相关率的变化分别相应出现真实共振、参数诱导共振、随机共振现象; 3) 质量涨落噪声导致系统共振形式出现多样化现象, 包括单峰共振、单峰单谷共振、双峰共振等. 关键词： 质量涨落噪声 随机共振 双峰共振     

基于混沌和随机共振的微弱信号检测

推导了分数阶线性振子系统响应的一阶稳态矩的频率不变性和相移特性, 并通过理论分析得出, 在随机共振机制下, 分数阶线性振子对系统响应一阶稳态矩的幅值具有放大作用. 构造Duffing混沌振子检测器, 利用混沌系统对参数摄动的敏感性以及对噪声的免疫能力实现弱信号检测. 数值模拟证实, 该方法可以有效地从噪声背景中将微弱正弦信号检测出来, 并且相对传统的混沌检测方法能显著降低信噪比检测门限.     

Duffing系统随机相位抑制混沌与随机共振并存现象的机理研究

针对随机相位作用的Duffing混沌系统, 研究了随机相位强度变化时系统混沌动力学的演化行为及伴随的随机共振现象. 结合Lyapunov指数、庞加莱截面、相图、时间历程图、功率谱等工具, 发现当噪声强度增大时, 系统存在从混沌状态转化为有序状态的过程, 即存在噪声抑制混沌的现象, 且在这一过程中, 系统亦存在随机共振现象, 而且随机共振曲线上最优的噪声强度恰为噪声抑制混沌的参数临界点. 通过含随机相位周期力的平均效应分析并结合系统的分岔图, 探讨了噪声对混沌运动演化的作用机理, 解释了在此过程中随机共振的形成机理, 论证了噪声抑制混沌与随机共振的相互关系.     

具有频率涨落的简谐力激励下线性谐振子的随机共振

针对线性谐振子受到具有频率涨落的简谐力激励的情况, 计算出系统响应的一阶矩解析表达式.研究发现系统的输出响应以固有频率振动, 响应振幅随简谐激励力频率的变化出现"真实"随机共振,随固有频率的变化出现抑制和 共振两种现象.     

Stochastic bifurcations of generalized Duffing–van der Pol system with fractional derivative under colored noise

The stochastic bifurcation of a generalized Duffing–van der Pol system with fractional derivative under color noise excitation is studied. Firstly, fractional derivative in a form of generalized integral with time-delay is approximated by a set of periodic functions. Based on this work, the stochastic averaging method is applied to obtain the FPK equation and the stationary probability density of the amplitude. After that, the critical parameter conditions of stochastic P-bifurcation are obtained based on the singularity theory. Different types of stationary probability densities of the amplitude are also obtained. The study finds that the change of noise intensity, fractional order, and correlation time will lead to the stochastic bifurcation.