資料介紹
在對運行機械的振動信號檢測及處理中,強噪聲和微弱振動信號混疊在正常振動信號中,給振動系統的微弱信號檢測與分析造成了困難。本文對強噪聲背景下微弱振動信號檢測及處理進行了研究。
本文從常用的混沌系統進行研究,闡明了幾種混沌系統模型的定義、本質和特性。以Duffing混沌系統為主要研究對象,分析了Duffing方程的基本形式以及Duffing混沌振子的混沌運動,闡述了基于相平面變化檢測微弱信號的工作原理,利用Duffing混沌振子的初值敏感性和對噪聲的強免疫力檢測微弱信號。
(1)建立了檢測任意頻率信號的Duffing混沌系統模型。研究了頻差和相位差對Duffing混沌系統檢測微弱信號的影響,對白噪聲背景下Duffing混沌系統對正弦信號的檢測結果進行分析。建立了檢測任意頻率信號的模型并應用到仿真實驗中,利用該模型成功地檢測出任意頻率的信號。
(2)提出了一種定量判斷Duffing混沌系統狀態的方法一△指數法。研究了Lyapunov指數的定義、本質及其特點,分析了求解Lyapunov指數的兩種解析方法。在仿真實驗中,將該方法與Lyapunov指數法對Duffing混沌系統狀態判斷的結果作比較,驗證了該方法的準確性。
(3)研究了一種檢測任意頻率和慢頻變信號方法,給出實現該方法的流程圖。首先,利用該方法檢測正弦信號,表明該方法信號頻率和幅值檢測的正確性,然后應用該方法檢測車架振動實驗中的振動信號,與DH5935儀器的頻譜分析結果進行比較,表明了該方法能成功的檢測出振動信號的成分。
(4)設計了一種基于TMS320F2812的四通道實時數據采集系統。該系統能夠用于強噪聲存在下的微弱振動信號采集,能夠根據被測信號振幅變化自動調整控制放大器的增益,具有自適應數據采集與處理的功能和有較廣泛的應用價值。
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