随机共振

摘要： 采用含有频率涨落噪声和指数形式关联随机力作用的广义朗之万(Langevin)方程模型描述黑洞吸积盘的垂向振荡,推导出吸积盘随机振荡光度功率谱密度的解析表达式,并讨论了系统参数对功率谱密度中低频准周期振荡(Low Frequency Quasi-Periodic Oscillations,LFQPOs)现象的影响.研究结果发现:选取合适的系统参数时,功率谱密度曲线上出现了一个基频和一个二次谐频的共振双峰低频准周期振荡,基频峰对应的中心频率为吸积盘振荡的特征频率;随机力关联时间决定了基频峰的高度和宽度,频率噪声强度和粘滞阻尼只对二次谐频峰产生影响.结果说明吸积盘的随机振荡模型可以作为低频准周期振荡起源的一种解释.

摘要： 研究了外部周期信号和内部噪声共同激励下,含记忆阻尼函数的周期势系统的随机共振.针对具有多稳态特征的周期势系统,推导出适用于一般多稳态模型的系统响应振幅和功率谱放大因子.研究结果表明,功率谱放大因子随温度的变化曲线出现单峰,说明含记忆阻尼函数的周期势系统存在随机共振现象,并且系统的记忆特性和稳态点数量对共振行为有着显著影响.此外,利用随机能量法进一步分析了系统的随机共振现象,发现共振效应随着记忆时间的增加先减弱再增强.在适当的温度条件下,存在最优记忆时间可以最大化外部周期力对系统所做的功.

摘要： 本文基于随机共振原理和人脑感知物体色彩的基本生物物理过程,提出了一种低照度彩色图像增强的可解释算法.我们首先研究了电导基积分放电神经元网络中的随机共振现象,揭示了放电阈值、突触权重和集群规模对输出响应信噪比的影响,并识别出放电阈值是影响随机共振效应的关键参数.然后,在结合彩色图像视觉感知的生理过程的基础上,给出了一种基于随机放电神经元网络的彩色图像增强算法,并以峰值信噪比(PSNR)和自然图像质量评估(NIQE)作为提取最优增强图像的度量指标.注意到待增强的图像是非周期信号,因此,为了优化算法的性能,首次提出了一种基于亮度分布的分位数的阈值选取策略.数值实验结果表明,该算法的增强效果良好且性能稳定,并可用于军事探测和医学图像预处理等信号处理领域.

摘要： 针对压电悬臂梁在低频区域内响应较差的问题,该文基于自调节随机共振提出了一种在旋转轮胎中优化悬臂梁末端磁铁离心距的方法。首先分析推导出了末端磁铁的动力学方程,然后以Kramers逃逸速率为基础,建立了自调节随机共振频率与旋转频率的优化函数,得到最优离心距匹配机理,最后运用最优离心距匹配机理得到最优离心距,并比较了不同离心距下压电悬臂梁的位移、速度和电压响应。结果表明,当离心距达到优化值时,在某一频率范围内,随机共振频率随着旋转频率可持续产生共振现象,其有效响应频带扩展至30~50 rad/s,拓宽频带比约40%,有效提升了能量俘获性能。

摘要： 相比整数阶微积分,分数阶对一些具有记忆依赖性以及空间相关性的复杂系统的描述更简明与贴合。利用分数阶微积分的这一优点并结合广义郎之万方程阻尼具有幂律衰减特性,选择合理的核函数,将整数阶郎之万方程推广至分数阶。以此为理论基础,提出了一种分数阶双稳态随机共振系统的FPGA实现方法。对该系统进行了仿真实验验证,仿真结果表明:在调节至合适的分数阶阶数时,系统可以产生随机共振现象,有效提高微弱信号的信噪比,并且存在一个最优分数阶阶次,使得系统输出信噪比增益最大。

摘要： 针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法(SSA)和随机共振(SR)相结合的微弱信号提取方法。首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将该方法应用于轴承内圈故障和轻度磨损钻头微弱信号的提取中。结果表明:提出的方法对微弱信号的提取性能优于传统的SR模型以及PSO-SR模型,有效提高了信号信噪比,实现了故障微弱信号的提取与增强。

摘要： 介绍了随机共振现象和描述随机共振现象的郎之万方程(Langevin’s equation,LE)以及随机共振的滚动轴承故障诊断原理。选择内滚道故障轴承振动数据输入郎之万方程引发随机共振,通过研究输出信号幅值谱,验证了该方法的诊断能力。

摘要： 在几何受限的布朗动力学系统中,系统结构对其中布朗粒子的运动能够产生许多新奇的影响,出现一些有意思的现象,例如随机共振.为此,对布朗粒子在漏斗状T形结构中的运动进行了数值探究,发现体系中存在熵随机共振现象.模拟结果显示T形结构中的熵随机共振与纵向力G,结构几何,以及横向周期驱动关系密切.借助熵势理论,T形结构中的熵随机共振机制得到了充分阐释.由于T形结构具有简单性和一般性,在其中发现熵随机共振有助于进一步研究其他微结构系统中的随机共振现象,也有助于研究微结构系统中微小颗粒的控制与筛选.

摘要： 机车齿轮箱齿轮工作环境恶劣且极易出现齿轮损伤。齿轮箱齿根裂纹损伤检测是保证列车安全运行的有效措施。本文提出了一种基于随机共振以及图谱理论相结合的齿根裂纹故障提取方法。基于随机共振以及图谱理论的故障提取方法具体过程如下:首先,运用复Morlet小波梳状滤波器对原始信号进行解调处理;然后,运用图谱理论方法对仿真信号进行处理提取信号中含有的冲击信号成分;最后利用随机共振方法对提取的冲击信号进行处理,达到消除信号中噪声干扰增强信号中冲击成分的目的。运用文中所提出方法对仿真数据进行处理,结果证明了所提出方法的有效性。

摘要： 本文由Hodgkin-Huxley神经元模型研究了抑制性自突触增强随机共振的反常现象。当神经元不含抑制性自突触时,高斯白噪声能诱导神经元产生一次随机共振。当在神经元中引入抑制性自突触后,抑制性自突触中的时滞能诱导神经元产生多次随机共振。更重要的是,当抑制性自突触中的时滞取值合适时,抑制性自突触的电导既能增强随机共振也能削弱随机共振。抑制性自突触增强随机共振的现象与传统的抑制性作用压制神经元的活动形成鲜明的对比,因此抑制性自突触增强随机共振的现象丰富了非线性动力学的内涵。

摘要： 为了扩展随机共振知识在微弱周期信号检测方面的应用性,选用二阶Duffing随机共振系统作为研究对象,提出了基于混沌变步长萤火虫优化算法的随机共振方法.将随机共振问题转化为系统的多参数同步寻优问题,利用混沌变步长萤火虫优化算法寻找系统的最优参数,实现随机共振.实验数据表明:在寻优结果上,基于混沌变步长萤火虫优化算法的随机共振明显优于基于量子粒子群优化算法,主要表现为输出信噪比提高了5.6710dB,相对于原始信号,信噪比提高了28.7369dB,说明了基于混沌变步长萤火虫优化算法的随机共振方法优越性.

摘要： 齿轮箱作为大型机电设备的重要传动装置,故障频发.而由于其复杂的内部结构与恶劣运行环境的影响,有效振动信息被噪声淹没.因此,针对强背景噪声下齿轮故障特征的提取问题,提出了一种基于自适应级联增强随机共振的齿轮故障特征提取方法.该方法利用级联随机共振系统对信号的重复"消噪"能力,提高信号微弱特征的提取精度;选用共振系统响应的相关峭度构造遗传算法的适应度函数,利用其对周期性冲击分量良好的定量刻画能力实现系统多参数的同步优化和周期性冲击特征的有效提取.最后,将该方法应用于机车齿轮箱故障特征提取,验证了所提方法的有效性和工程实用性.

摘要： 为了提高离心机振动信号中转子故障特征频率的捕捉准确率进而提高离心机故障准确率,采用粒子群算法对双稳态系统参数a和b进行自适应赋值,然后将离心机振动信号通过该双稳态系统进行随机共振处理和快速傅里叶变换,将处理后得出的转子故障特性频率输入到参数寻优支持向量机进行离心机故障类型的诊断.仿真实验结果表明噪声强度为0.01时特征频率谱峰值是传统随机共振谱峰值的3.9377倍,对故障特征频率的捕捉效果优于传统随机共振.

摘要： 针对传统的随机共振只适合于处理小参数信号以及参数难以选择的问题,提出一种基于粒子群优化的移频变尺度随机共振方法.移频变尺度随机共振将大参数的输入信号转化为小参数信号,从而满足了随机共振的小参数要求,但是系统参数仍然难以确定.以双稳态系统输出信号中低频段成分与所有频段成分的能量比作为适应度函数,通过粒子群算法对移频变尺度随机共振的系统参数进行优化,能够实现参数的自适应选取.滚动轴承实验信号的分析表明,该方法能有效地提高信号的信噪比,具有良好的工程应用前景.

摘要： 本文提出了一种双稳态下随机共振的信号恢复方法.能量转移机制使微弱信息在输出频谱中突显出来,但同时系统输出的时域波形发生失真.对于工程实际中存在的各种信号,根据不同的信号特性,将信号分为类正弦信号和类脉冲信号,提出基于信号分类的系统化的随机共振恢复方法.对上述两类信号,可以选择级联双稳或单稳随机共振提取被噪声污染的有用信息,然后求取参数可调或者参数固定的恢复系统对随机共振输出的响应即为恢复信号.数值仿真表明随机共振信号恢复方法直接应用于系统输出,适用于有限长的时间数据,可有效地估计噪声背景下微弱信号的时域波形.

摘要： 针对低信噪比下毫米波辐射计信号去噪问题,提出使用基于Duffing振子的随机共振的方法.文章首先介绍了基于Duffing振子的随机共振微弱信号检测的基本方法,针对毫米波辐射计信号频率较高的实际情况,采用变尺度方法是系统实现随机共振.调节阻尼系数和噪声强度等系统参数,可以使系统实现随机共振从而达到消噪的目的.实验表明选取合适的系数可以获得最优的去噪效果.

摘要： 针对强噪声背景环境下的结构损伤识别问题,提出了基于自适应随机共振技术和响应灵敏度相结合的结构损伤定位方法.该方法首先将结构的激励响应和背景噪声经由特定的自适应随机共振系统处理以突出响应,降低背景噪声的干扰；再将结构的局部损伤模拟为单元杨氏模量的减少,求得响应信息对单元杨氏模量的灵敏度,以此来对结构单元杨氏模量进行修正从而实现结构的损伤定位问题.数值算例表明,该方法在强噪声背景环境下能较好地实现损伤定位,为强噪声背景环境下的结构损伤识别提供了良好的思路.

摘要： 作为一种有效的信号处理技术,随机共振的研究越来越受到人们的重视.从随机共振的基本理论出发,引进并阐述双稳态系统的随机共振现象,针对工程技术中经常遇到的弱信号检测问题,对正在发展的大参数随机共振、自适应随机共振和增强的随机共振三种方法进行讨论,并且对利用随机共振技术在强噪声背景下检测微弱信号方法的技术可行性进行了研宄,最后给出了工程应用实例.

摘要： 针对电机电流信号中微弱故障特征难以识别的问题,本文提出了多参数自适应随机共振的电流弱信号处理方法.该方法首先采用免疫算法实现了随机共振系统和二次采样尺度的多参数优化调节,大大提高了大参数情况下的弱信号识别能力;然后应用基于余弦拟合的反演算法实现了对弱故障信号幅值的准确估计,有效解决了电流信号中弱故障的状态量化辨识问题.本文利用MATLAB模拟被噪声淹没的含有微弱故障特征的电流信号,并对昆明机床厂生产的落地铣镗床TJK6916采集其主轴驱动电机定子电流信号,将该方法与现有的电流信号分析方法进行了比较分析.仿真结果表明,基于多参数自适应随机共振的电流弱信号提取技术能够有效地提取微弱的特征频率,并较准确地估计该特征的幅值.

摘要： 过阻尼随机共振方法研究较为成熟,而二阶欠阻尼随机共振的应用研究较少.本文借助数值仿真,定性地研究分析了阻尼对二阶随机共振的影响,发现阻尼不仅可以在一定程度上促进共振的发生,而且对阱内和阱间共振行为也具有一定的影响作用,并可以在一定程度上提高输出信噪比.针对随机共振输出信号幅值的非线性放大和从共振输出中提取信号幅值的难度,本文借助FFT+FT连续频谱校正技术,利用随机共振的共振频率,从原始信号中有效提取信号幅值,从而在一定程度上实现故障的定量诊断.最后,将该方法应用于机车轴承的损伤定量识别,在一定程度上验证了该方法的有效性.

摘要： 本发明公开了一种基于双共振的随机共振控制方法，该方法将两个单一双稳系统经非线性耦合而成为耦合系统，将其中一个双稳系统当作参数固定的被控系统，而另一个则作为参数可调的控制系统，通过调节耦合系数和控制系统的参数能产生随机共振。给控制系统外加单一频率信号，改变其频率大小能使控制系统产生共振。由于耦合的作用，控制系统的共振将影响被控系统的随机共振，从而在耦合系统中形式双共振现象，实现了用一个共振去影响另一个共振，并能使被控系统的随机共振更加强烈。该方法有效地控制随机共振的产生和所产生的共振效应强度大小，特别适用于系统参数固定或难以改变的系统。

摘要： 本发明公开了一种基于双共振的随机共振控制方法，该方法将两个单一双稳系统经非线性耦合而成为耦合系统，将其中一个双稳系统当作参数固定的被控系统，而另一个则作为参数可调的控制系统，通过调节耦合系数和控制系统的参数能产生随机共振，给控制系统外加单一频率信号，改变其频率大小能使控制系统产生共振，由于耦合的作用，控制系统的共振将影响被控系统的随机共振，从而在耦合系统中形式双共振现象，实现了用一个共振去影响另一个共振，并能使被控系统的随机共振更加强烈。该方法有效地控制随机共振的产生和所产生的共振效应强度大小，特别适用于系统参数固定或难以改变的系统。

摘要： 本发明提供了一种基于随机电报信号噪声调节随机共振检测弱信号的方法，针对具有弱信号的二维非线性系统，通过调节随机电报信号噪声的高低阈值、噪声关联时间和噪声强度，实现二维非线性系统与随机电报信号噪声和周期信号间最强的协作机制，即随机共振。此外，随机电报信号在电子信息工程领域中较为常见且易于操作处理，是一种非高斯型随机噪声，能够使得二维非线性系统在随机电报信号噪声的作用下产生明显的随机共振现象和较高的信噪比值，更容易对系统中的弱信号进行检测。本发明不仅是一种方便快捷的方法，且具有广泛的适用性，能够提高电子信息工程效能。

摘要： 本发明涉及轴承测试技术领域，具体涉及一种基于时延欠阻尼随机共振的轴承故障诊断方法，包括对轴承参数进行采样，得到原始信号；对原始信号进行预处理，得到小参数信号；对小参数信号进行初始化处理，得到初始化信号；将初始化信号引入四阶龙格‑库塔法变步长，得到信噪比参数；基于信噪比参数结合蚁群算法，获得最大信噪比参数和最优参数范围；将满足最优参数范围的最大信噪比作为最优参数；将最优参数引入构建的时延欠阻尼随机共振系统，得到输出图像；对输出图像进行信号分析和故障诊断，得到诊断结果，解决了现有的轴承故障诊断方法无法检测复杂的信号，影响对故障检测的准确性的问题。

摘要： 本发明公开了双稳态旋转随机共振能量采集器及离心距离优化匹配方法，采集器包含框架和悬臂梁，悬臂梁的一端固定连接在框架一侧竖直内壁上，另一端接有自由端磁铁；悬臂梁固定端侧外贴有压电片，在框架的另一侧竖直内壁上安装固定端磁铁，固定端磁铁与悬臂梁的固定端位于同一水平线上；将悬臂梁固定端侧的框架固定在轮胎轮辋位置，故框架及故框架内部的压电片、悬臂梁、自由端磁铁和固定端磁铁均能与车轮同步旋转。基于采集器结构推导出了最优离心距离的表达式，在此离心距离条件下，能量采集器有效响应频带显著拓宽，能量俘获水平有效提升。当能量采集器的系统参数发生改变时，能帮助研究者快速找到最优离心距离，缩短能量采集器安装调试时间。

摘要： 本发明公开了一种基于生物神经元网络和随机共振的视觉感知方法及系统，结合了突触电导的积分放电神经元网络的随机共振原理与视觉形成的基本生物物理过程。已知在视网膜上主要分布有两类神经细胞：视杆细胞和视锥细胞；视杆细胞主要负责分辨出物体的大致轮廓但无法分辨颜色，而视锥细胞亮光较为敏感且具有较高的颜色辨别能力。为了增强彩色图像的对比度，我们运用生物神经元网络模拟视杆细胞集群在视觉感知过程中的协作作用，并由此开发出了一种新的彩色图像增强方法。本发明能够显著提高图像对比度、亮度，暗区区域细节也显著增强，边缘信息亦得到明显改善，并达到了较好的视觉效果；相较于经典的单尺度Retinex方法以及HE算法也表现出了明显的优越性。

摘要： 本发明提供了一种跨层级联随机共振微弱信号处理方法，利用级联随机共振系统和前馈控制的协同作用，在第一级系统输出信号处理中引入频域归一化叠加方法从而减小低频区域噪声干扰，提高微弱信号处理性能，在提高输出信噪比的同时，也保留了较完整的原始信号特征，跨层级联随机共振系统不仅有效提高了输出信噪比，改善系统性能，而且能够显著减少信号的失真情况。本发明最大程度保留了原始信号信息量，改善系统输出性能，归一化叠加方法使系统具有良好的滤波效果，能够同时滤除高频段和低频段的噪声干扰，大幅提升系统输出信噪比，对完全淹没在噪声中的特征信号亦能得到明显的增强输出，改善了基于随机共振系统的微弱信号检测性能。

摘要： 本发明公开了一种基于分段线性随机共振的光纤分布式胶带机故障信号提取方法，所述方法包括采集声传感系统发射脉冲并获取光纤长度的声振信号S(p,q)；所述声振信号S(p,q)按照光纤沿线长度分段S(p,i)使用分段线性随机共振方法进行信号提取并记录存在故障段数；输出光纤长度存在故障报警段数。本发明能够很好地解决分布式光纤声传感系统在强背景噪声环境中微弱故障特征信号提取的难题，能够在低信噪比的原始声振信号中检测出光纤沿线全部存在故障段数并实时定位报警，分段线性随机共振的提取方法保证了系统输出的实时性，可实现分布式光纤声传感系统对多点故障的实时判别和定位。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应随机共振的叶片裂纹故障识别方法及应用，其中叶片裂纹故障识别方法，包括：采集叶片轴振动信号，计算信号噪声强度；使对叶片叶振动信号进行分解，得到若干个不同频段的分量，根据中心频段分量挑选分量并进行信号重组；计算重组信号的幅值；根据信号噪声强度和重组信号的幅值，估计信号输入信噪比；根据信噪比和随机共振最优参数的关系，得到随机共振最优参数分布圆；确定重组信号的随机共振参数中心值和范围；使用遗传算法进行参数优化，并得到最优随机共振输出，实现压缩机叶片裂纹的故障识别。本发明简单易行，相比于其他现有随机共振技术能够自适应地精确实现压缩机叶片裂纹故障识别。

摘要： 本发明公开一种基于随机共振现象的脉诊辅助系统。包括数据获取模块、触觉心理量模型模块、随机电刺激模型模块、模糊控制模型模块；数据获取模块或脉搏信号；触觉心理量模型模块处理分析得到触觉心理量和触觉误差；随机电刺激模型模块建立与电极结构、电极分布及电场形式相关的电噪声刺激模型，获得每种随机共振现象发生时每种电噪声刺激模式；模糊控制模型模块采用触觉心理量模型模块输出的触觉心理量和触觉误差作为输入变量，模糊控制处理后输出电刺激电压值至电极。本发明采用引入随机共振到中医诊断辅助系统中，提高诊断精准度。