【英文题名】
On Methodology and Application of Weak Characteristic Signal Detection Based on Stochastic Resonance
【作者】
杨定新 ;
【导师】
温熙森 ;
【学位授予单位】
国防科学技术大学 ;
【学科专业名称】
机械工程
【学位年度】
2004
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
国防科学技术大学
【网络出版投稿时间】
2005-11-07
【基金】
国家自然科学基金
【关键词】
微弱特征信号检测 ;
故障诊断 ;
非线性双稳系统 ;
随机共振 ;
数值仿真 ;
电路仿真 ;
周期信号检测 ;
非周期冲击信号检测 ;
数字脉冲信号增强传输 ;
【英文关键词】
Weak Signal Detection ;
Fault Diagnosis ;
Nonlinear Bistable System ;
Stochastic Resonance ;
Numerical Simulation ;
Circuit Simulation ;
Periodic Signal Detection ;
Aperiodic Shock Signal Detection ;
Digital Pulse Signal Enhanced-transmission ;
【中文摘要】
微弱特征信号检测是实现机电系统状态监测与故障早期检测的关键技术之一,对于保证大型机电设备及武器装备可靠运行,避免重大事故的发生具有重要作用。但是,机电设备特征信号往往非常微弱,加之机电系统工作环境比较恶劣,噪声干扰大,造成信号信噪比较低,同时对信号检测的实时性要求较高,使得机电系统的微弱特征信号检测成为难点。如何实现强噪声背景下微弱特征信号的快速检测一直是研究者们不懈努力的方向。
随机共振是一种利用噪声使得微弱信号得到增强传输的非线性现象,与线性方法相比能够检测更低信噪比的信号。随机共振模型算法快速、高效,并可通过硬件实现,具有实时检测能力。因此,随机共振在微弱特征信号检测中的应用具有重要意义。
本文来源于国家自然科学基金项目——“基于随机共振的机械故障早期检测”,以机电系统典型微弱特征信号检测为目标,研究基于随机共振原理微弱特征信号检测的方法及其应用。论文首先阐述了随机共振的理论基础,分析了随机共振数值模型的稳定性条件。然后针对微弱周期信号、微弱非周期冲击信号以及微弱数字脉冲信号等三类特征信号的检测,通过数值仿真,系统研究了各参数对检测性能的影响规...
【英文摘要】
Weak characteristic signal detection is one of the key techniques for condition monitoring and early fault detection of mechatronic systems. It is of great importance for guaranteeing the reliable running of large mechatronic equipment, and avoiding the occurrence of malignant accidents. With the faint characteristic signal, heavy environment noise, and real-time requirement of detection, the weak characteristic signal detection is very difficult. The researchers in this field always try their bests to achi...
【更新日期】
2006-11-17
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