【摘要】：強(qiáng)噪聲背景下的微弱信號檢測是許多工程領(lǐng)域中的一個共同問題,隨機(jī)共振作為一種利用噪聲的非線性微弱信號檢測方法,近年來被廣泛地應(yīng)用于諸多領(lǐng)域尤其是故障診斷領(lǐng)域,研究隨機(jī)共振的檢測理論與方法,對于實(shí)現(xiàn)早期微弱故障診斷具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。目前,隨機(jī)共振的勢函數(shù)模型大多采用雙穩(wěn)態(tài)、單穩(wěn)態(tài)及三穩(wěn)態(tài)模型,為進(jìn)一步提高隨機(jī)共振的微弱信號處理能力,本文在三穩(wěn)態(tài)模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合高斯勢模型,提出了一種改進(jìn)的新型復(fù)合多穩(wěn)勢阱模型。研究了復(fù)合多穩(wěn)模型在不同穩(wěn)態(tài)間的切換機(jī)制;并以系統(tǒng)輸出信噪比為衡量指標(biāo),分別研究了高斯噪聲和α穩(wěn)定噪聲環(huán)境下復(fù)合多穩(wěn)態(tài)模型的系統(tǒng)參數(shù)和α穩(wěn)定噪聲分布參數(shù)對隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出的作用規(guī)律;根據(jù)噪聲強(qiáng)度D對隨機(jī)共振效應(yīng)的影響,分析了復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)的性能;針對不同等級微弱信號,對比分析了基于復(fù)合多穩(wěn)模型、傳統(tǒng)三穩(wěn)模型及雙穩(wěn)與GP模型構(gòu)建的復(fù)合三穩(wěn)模型的隨機(jī)共振系統(tǒng)輸出響應(yīng)性能,證明了所提出的模型具有更優(yōu)的性能;此外,研究了由復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振構(gòu)成的級聯(lián)系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將隨機(jī)共振系統(tǒng)級聯(lián)能夠獲得更好的檢測效果,但是級聯(lián)的級數(shù)要根據(jù)實(shí)際的檢測效果進(jìn)行選擇,并且級聯(lián)隨機(jī)共振系統(tǒng)對方波信號具有整形和濾波作用。同時,研究了參數(shù)誘導(dǎo)復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振中多個系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)同步優(yōu)化方法,采用差分頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)選取,在高斯噪聲和α穩(wěn)定噪聲環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了對多個高頻周期信號的有效檢測,并與粒子群算法的結(jié)果進(jìn)行了對比;且在高斯噪聲環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了對非周期沖擊信號及UWB-IR信號的檢測,并對模型所呈現(xiàn)的最佳勢阱形狀及粒子在勢阱內(nèi)的運(yùn)動軌跡進(jìn)行了分析。最后,將研究得到的隨機(jī)共振微弱信號檢測理論和方法應(yīng)用于機(jī)械故障檢測中,實(shí)現(xiàn)了對仿真故障信號及軸承內(nèi)圈和外圈故障的檢測,并與譜峭度和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ㄟM(jìn)行了對比分析。本文的研究結(jié)果提供了一種新型的自適應(yīng)隨機(jī)共振方法,豐富了隨機(jī)共振理論的研究成果,拓寬了隨機(jī)共振在實(shí)際工程領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍。
【圖文】：

本文的主要研究內(nèi)容歸納總結(jié)如圖1-1 所示。圖 1-1 本文主要研究內(nèi)容Fig.1-1 The Main Research Contents of This Dissertation全文共六章，各章節(jié)的主要內(nèi)容概括如下：第一章首先介紹了課題的研究背景和意義，并分別從隨機(jī)共振模型及參數(shù)誘導(dǎo)自適應(yīng)隨機(jī)共振兩個方面闡述了隨機(jī)共振的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，最后介紹了本文的主要研究內(nèi)容及各章節(jié)內(nèi)容安排。第二章在隨機(jī)共振基本原理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了新型的復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振勢阱模型，并闡述了所選用的衡量指標(biāo)，最后介紹了本文理論和方法研究所采用的噪聲類型（高斯噪聲及 穩(wěn)定噪聲）以及產(chǎn)生方法。第三章對本文所提出的復(fù)合多穩(wěn)勢阱模型的隨機(jī)共振特性進(jìn)行分析。分別從參數(shù)誘導(dǎo)和噪聲誘導(dǎo)隨機(jī)共振的角度分析了復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)的輸出響應(yīng)性能，并與其它穩(wěn)態(tài)模型進(jìn)行對比，同時研究了級聯(lián)復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)的相關(guān)特性。第四章研究自適應(yīng)復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振以實(shí)現(xiàn)對不同類型信號的快速增強(qiáng)檢測。采用差分頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)復(fù)合多穩(wěn)隨機(jī)共振多個參數(shù)的同步優(yōu)化，分別研究了在多個高頻

原理及模型型是一種典型的非線性現(xiàn)象，經(jīng)典隨機(jī)共振的結(jié)構(gòu)框圖如圖 2-1 所示非線性微弱信號檢測理論和方法，，首先需要回顧隨機(jī)共振檢測微弱方法，目前，隨機(jī)共振系統(tǒng)的勢函數(shù)模型大多采用雙穩(wěn)態(tài)、單穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振的微弱信號處理能力，本章提出了一種改進(jìn)的復(fù)合多穩(wěn)態(tài)隨機(jī)共振的衡量指標(biāo)及理論和方法研究所選用的噪聲類型。本章的理及所構(gòu)建的新型勢函數(shù)模型給出了本文研究的基本理論框架，該基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.23

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